Fra Pilot til Produksjon: Innsikt i Skalering av GenAI-Programmer for Lang Tid

År fra nå, når vi ser tilbake på utbredelsen av generativ AI (GenAI), vil 2024 bli sett på som et vendepunkt – en periode med omfattende eksperimentering, optimisme og vekst, da ledere som tidligere var nølende med å dykke inn i utestegete vann av innovasjon, kastet seg inn med hodet først. I McKinseys globale undersøkelse om AI som ble gjennomført midt i 2024, mente 75% at GenAI vil føre til betydelige eller disruptive endringer i deres bransjer i årene som kommer.

Selv om mye har blitt lært om fordelene og begrensningene til GenAI, er det viktig å huske at vi fortsatt er i en utviklingsfase. Pilotprogrammer kan bli raskt utviklet og er relativt billige å bygge, men hva skjer når disse programmene går over i produksjon under ansvar av CIO-kontoret? Hvordan vil funksjonsspesifikke brukstilfeller fungere i mindre kontrollerte miljøer, og hvordan kan teamene unngå å tape momentum før deres program har hatt sjansen til å vise resultater?

Vanlige Utfordringer Ved Overgang Fra Pilot til Produksjon

Gitt det enorme potensialet til GenAI for å forbedre effektivitet, redusere kostnader og forbedre beslutningstaking, har C-suitets direktiv til funksjonelle forretningsledere vært klart – gå videre og eksperimentere. Forretningsledere gikk i gang, lekte med GenAI-funksjonalitet og lagde sine egne pilotprogrammer. Markedsføringslagene brukte GenAI til å skape høyt personlige kundeopplevelser og automatisere repetitive oppgaver. I kundeservice hjalp GenAI med å aktivere intelligente chatboter til å løse problemer i sanntid, og R&D-lagene kunne analysere enorme mengder data for å spore nye trender.

Likevel er det fortsatt mye avstand mellom all denne potensialet og dens ultimate gjennomføring.

Når et pilotprogram går over i CIO-kontorets område, blir data scrupuløst gjennomgått. Vi er nå kjent med noen av de vanlige problemene med GenAI, som modellforvrengning og hallusinasjoner, og på en større skala blir disse problemene store problemer. En CIO er ansvarlig for datapersonvern og datagovernance på tvers av hele organisasjonen, mens forretningsledere bruker data som bare kan være relevant for deres eget fokusområde.

3 Viktige Ting å Tenke på Før Skalering

Ingen feil, forretningsledere har gjort betydelig fremgang i å bygge GenAI-brukstilfeller med imponerende resultater for sine spesifikke funksjoner, men å skale for langvarig innvirkning er ganske annerledes. Her er tre overveielser før man begynner på denne reisen:

1. Inkluder IT- og Informasjonssikkerhetsteamene Tidlig (og Ofte)

Det er vanlig for funksjonelle forretningsledere å utvikle blindhet i deres daglige arbeid og undervurdere hva som kreves for å utvide deres pilotprogram til hele organisasjonen. Men når det pilotprogrammet går over i produksjon, trenger forretningslederne støtten til IT- og informasjonssikkerhetsteamet for å tenke gjennom alle de forskjellige tingene som kan gå galt.

Dette er grunnen til at det er en god idé å involvere IT- og informasjonssikkerhetsteamene fra begynnelsen for å hjelpe med å teste piloten og gå gjennom potensielle bekymringer. Dette vil også hjelpe med å fremme tverrfunksjonell samarbeid, som er kritisk for å bringe inn eksterne perspektiver og utfordre bekreftelsesforvrengningen som kan oppstå innen enkeltfunksjoner.

2. Bruk Reell Data Når Det Er Mulig

Som nevnt tidligere, er data-drevne problemer blant de største hindringene i å skale GenAI. Dette skyldes at pilotprogrammer ofte avhenger av syntetisk data som kan føre til mismatchede forventninger mellom forretningsledere, IT-team og til slutt CIO. Syntetisk data er kunstig generert data som er laget for å mime realverdens data, i praksis som en erstatter for faktisk data, men uten noen sensitive personlige opplysninger.

Funksjonelle ledere vil ikke alltid ha tilgang til reell data, så noen gode tips for å løse problemet ville være: (1) unngå pilotprogrammer som kan kreve ekstra regulativ gjennomgang senere; (2) legge retningslinjer på plass for å forhindre dårlig data fra å forurene/påvirke pilotresultatene; og (3) investere i løsninger som bruker selskapets eksisterende teknologistakk for å øke sannsynligheten for fremtidig samordning.

3. Sette Realistiske Forventninger

Når GenAI først fikk offentlig oppmerksomhet etter lanseringen av ChatGPT i slutten av 2022, var forventningene himmelhøye for teknologiens evne til å revolusjonere bransjer over natten. Den hype (for bedre eller verre) har i stor grad bestått, og teamene er fortsatt under enormt press for å vise umiddelbare resultater hvis deres GenAI-investeringer skal motta ytterligere finansiering.

Realiteten er at selv om GenAI vil være transformasjonelt, må selskapene gi teknologien tid (og støtte) til å begynne å transformere. GenAI er ikke plug-and-play, og dens sanne verdi er ikke begrenset til kun intelligente chatboter eller kreative bilder. Selskapene som kan skale GenAI-programmer med hell, vil være de som først tar tiden til å bygge en innovasjonskultur som prioriterer langvarig innvirkning over kortsiktig resultater.

Vi Er Alle I Dette Sammen

Trods hvor mye vi har lest om GenAI nylig, er det fortsatt en svært ny teknologi, og selskapene bør være forsiktige med enhver leverandør som hevder å ha funnet ut alt. Den slags overmot skygger dømmekraften, akselerer halvbakte konsepter og fører til infrastrukturproblemer som kan ruinere forretninger. I stedet, når vi går inn i et nytt år med GenAI-entusiasme, la oss også ta tiden til å engasjere i meningsfulle diskusjoner om hvordan å skale denne kraftfulle teknologien ansvarlig. Ved å bringe inn IT-teamet tidlig i prosessen, å stole på realverdens data og å opprettholde rimelige ROI-forventninger, kan selskapene hjelpe til å sikre at deres GenAI-strategier ikke bare er skalerbare, men også bærekraftige.