Unikanie zmęczenia pilotów Gen AI: przewodzenie z celem

Widzieliśmy już tę historię: przełomowa technologia rozpala wyobraźnię liderów biznesowych w różnych branżach, obiecując transformację na skalę. Na początku lat 2010. była to automatyzacja procesów robotycznych (RPA). Niedługo potem przyszła kolej na przetwarzanie w chmurze. Dzisiaj generatywna sztuczna inteligencja (AI generacji) jest w centrum uwagi – a organizacje rzucają się na projekty pilotażowe bez jasnej ścieżki postępowania.

Rezultat? Wzrastająca fala tego, co można nazwać Zmęczenie pilota generatywnej sztucznej inteligencji. To stan wyczerpania, frustracji i malejącego pędu, który pojawia się, gdy zbyt wiele inicjatyw AI jest uruchamianych bez struktury, celu lub mierzalnych celów. Firmy prowadzą dziesiątki pilotaży jednocześnie, często z nakładającymi się intencjami, ale bez jasnych kryteriów sukcesu. Gonią za potencjałem w różnych działach, ale zamiast odblokowanie efektywności lub ROI, Tworzą zamieszanie, powtarzalność i blokują innowacyjność.

Definicja zmęczenia pilota Gen AI

Zmęczenie pilotów generatywnej AI odzwierciedla szersze wyzwanie organizacyjne: nieskończoną ambicję bez skończonej struktury. Podstawowe przyczyny są znane każdemu, kto był świadkiem poprzednich fal technologicznych:

• Nieskończone możliwości:Sztuczną inteligencję generacji można stosować w każdej funkcji – marketingu, operacjach, HR i finansach – co sprawia, że ​​kuszące staje się uruchamianie wielu przypadków użycia bez wyraźnych granic.
• Łatwość wdrożenia:Narzędzia takie jak modele GPT firmy OpenAI i Gemini firmy Google pozwalają zespołom na szybkie uruchamianie programów pilotażowych bez konieczności angażowania inżynierów – czasami w ciągu kilku godzin.
• Brak planu utrzymania: Gen AI wymaga dobrej jakości danych, aby być skutecznym. W wielu przypadkach dane mogą stać się nieaktualne bez wdrożenia procesu zapewniającego, że dane pozostaną poprawne i aktualne.
• Słaba mierzalność: W przeciwieństwie do tradycyjnych wdrożeń IT trudno jest określić, kiedy narzędzie Gen AI jest „wystarczająco dobre”, aby przejść z pilotażu do produkcji. ROI jest często niejasne lub opóźnione.
• Przeszkody integracyjne:Wiele organizacji ma problem z podłączeniem narzędzi Gen AI do istniejących systemów, potoków danych lub przepływów pracy, co wydłuża czas, zwiększa złożoność i frustrację.
• Duże zapotrzebowanie na zasoby:Piloci często wymagają znacznych nakładów czasu, pieniędzy i zasobów ludzkich – zwłaszcza w zakresie szkoleń i utrzymywania czystych, użytecznych zestawów danych.

Krótko mówiąc, zmęczenie generacją AI pojawia się, gdy eksperymenty są ważniejsze niż strategia.

Dlaczego tak się dzieje?

W wielu przypadkach wynika to z faktu, że organizacje pomijają prace nad fundamentami. Przed wdrożeniem jakiejkolwiek zaawansowanej technologii należy najpierw zoptymalizować procesy, które chce się ulepszyć. W Accruent zauważyliśmy, że już samo usprawnienie przepływów pracy i zapewnienie jakości danych pozwala firmom osiągnąć nawet 50% wzrost wydajności, zanim w ogóle wdrożą sztuczną inteligencję. Nałożenie sztucznej inteligencji na dobrze dostrojony system może podwoić korzyści. Jednak bez tego fundamentu nawet najbardziej imponujące modele sztucznej inteligencji nie przyniosą znaczącej wartości.

Kolejną pułapką jest brak jasnych barier ochronnych. Pilotów Gen AI nie należy traktować jako nieskończonych eksperymentów. Sukces należy mierzyć określonymi wynikami – zaoszczędzonym czasem, obniżonymi kosztami lub rozszerzonymi możliwościami. Muszą istnieć bramy, aby rozwijać, zmieniać kierunek lub kończyć projekty w oparciu o ocenę opartą na danych. Połowa wszystkich pomysłów Gen AI może ostatecznie okazać się lepiej dostosowana do innych technologii, takich jak RPA lub narzędzia no-code – i to jest w porządku. Celem nie jest wdrożenie AI dla samego wdrożenia AI, ale skuteczne rozwiązywanie problemów biznesowych.

Lekcje z RPA i migracji do chmury

To nie pierwszy raz, kiedy organizacje zostały porwane przez entuzjazm technologiczny. RPA obiecało wyeliminowanie powtarzających się zadań; migracja do chmury obiecała elastyczność i skalę. Oba spełniły swoje zadanie – ostatecznie – ale tylko tym, którzy zastosowali dyscyplinę do wdrożenia.

Najważniejszy wniosek? Nie pomijaj podkładu. Widzieliśmy z pierwszej ręki, że organizacje mogą osiągnąć nawet 50% wzrostu wydajności po prostu usprawniając istniejące przepływy pracy i poprawiając higienę danych przed wprowadzeniem AI. Gdy AI jest stosowana w zoptymalizowanym systemie, zyski mogą się podwoić. Ale gdy AI jest nakładana na zepsute procesy, wpływ jest nieistotny.

To samo dotyczy danych. Modele Gen AI są tak dobre, jak dane, które konsumują. Brudne, nieaktualne lub niespójne dane doprowadzą do słabych wyników – lub, co gorsza, stronniczych i wprowadzających w błąd. Dlatego firmy muszą inwestować w solidne ramy zarządzania danymi, pogląd popierany przez ekspertów branżowych i podkreślany w raportach McKinsey.

Pokusa „łatwej” sztucznej inteligencji

Jednym z obosiecznych mieczy generatywnej AI jest jej niska bariera wejścia. Dzięki wstępnie zbudowanym modelom i przyjaznym dla użytkownika interfejsom każdy w organizacji może uruchomić pilota w ciągu kilku dni – czasami godzin, a nawet minut. Chociaż ta dostępność jest potężna, otwiera również wrota. Nagle masz zespoły z różnych działów eksperymentujące w silosach, z niewielkim nadzorem lub koordynacją. Nie jest niczym niezwykłym, że dziesiątki inicjatyw Gen AI działa jednocześnie, każda z innymi interesariuszami, zestawami danych i definicjami sukcesu lub jego braku.

To rozdrobnione podejście prowadzi do zmęczenia – nie tylko z punktu widzenia zasobów, ale także z powodu rosnącej frustracji z powodu braku namacalnych zysków. Bez scentralizowanego zarządzania i jasnej wizji nawet najbardziej obiecujące przypadki użycia mogą utknąć w niekończących się pętlach iteracji, udoskonalania i ponownej oceny.

Przerwij cykl: buduj z intencją

Zacznij od traktowania Gen AI jak każdej innej inwestycji w technologię przedsiębiorstwa – opartej na strategii, zarządzaniu i optymalizacji procesów. Oto kilka zasad, które uznałem za krytyczne:

1. Zacznij od problemu, nie od technologii. Zbyt często organizacje ścigają przypadki użycia Gen AI, ponieważ są ekscytujące – a nie dlatego, że rozwiązują określone wyzwanie biznesowe. Zacznij od zidentyfikowania punktów tarcia lub nieefektywności w swoich przepływach pracy, a następnie zadaj sobie pytanie: czy Gen AI jest najlepszym narzędziem do tego zadania?
2. Zoptymalizuj zanim wprowadzisz innowację. Zanim nałożysz AI na zepsuty proces, napraw proces. Usprawnienie operacji może samo w sobie odblokować duże korzyści – i znacznie ułatwia mierzenie addytywnego wpływu AI. Jak zauważyła firma Bain & Company w ostatni raport, Firmy, które skupiają się na podstawowej gotowości, szybciej osiągają korzyści z rozwiązań Gen AI.
3. Zweryfikuj swoje dane. Upewnij się, że Twoje modele są trenowane na dokładnych, istotnych i etycznie pozyskiwanych danych. Słaba jakość danych to jeden z głównych powodów, dla których piloci nie skalują się, według Gartner.
4. Zdefiniuj, jak wygląda „dobro”. Każdy pilot powinien mieć jasne KPI powiązane z celami biznesowymi. Niezależnie od tego, czy chodzi o skrócenie czasu poświęcanego na rutynowe zadania, czy o obniżenie kosztów operacyjnych, sukces musi być mierzalny – a piloci muszą mieć bramki decyzyjne, aby kontynuować, zmienić kierunek lub zakończyć.
5. Przygotuj szeroki zestaw narzędzi. Gen AI nie jest odpowiedzią na każdy problem. W niektórych przypadkach automatyzacja za pośrednictwem RPA, aplikacji low-code lub uczenia maszynowego może być szybsza, tańsza lub bardziej zrównoważona. Bądź gotów powiedzieć nie AI, jeśli ROI się nie sprawdzi.

Spojrzenie w przyszłość: co pomoże, a co może zaszkodzić

W nadchodzących latach zmęczenie pilotów może się pogorszyć, zanim się poprawi. Tempo innowacji tylko przyspiesza, zwłaszcza w przypadku nowych technologii, takich jak Agentic AI. Presja, aby „zrobić coś z AI”, jest ogromna – a bez odpowiednich zabezpieczeń organizacje ryzykują przytłoczenie ogromną ilością możliwości.

Jednak jest powód do optymizmu. Praktyki programistyczne dojrzewają. Zespoły zaczynają traktować Gen AI z takim samym rygorem, z jakim traktują tradycyjne projekty oprogramowania. Obserwujemy również ulepszenia w narzędziach. Postępy w platformach integracji AI i orkiestracji API ułatwiają umieszczanie Gen AI w istniejących stosach technologicznych. Wstępnie wyszkolone modele od dostawców, takich jak OpenAI, Meta i Mistral, zmniejszają obciążenie zespołów wewnętrznych. A ramy wokół etycznej i odpowiedzialnej AI, takie jak te promowane przez Instytut AI Now, pomagają zmniejszyć niejednoznaczność i ryzyko. Być może najważniejsze jest to, że obserwujemy wzrost międzyfunkcyjnej znajomości AI – coraz większe zrozumienie wśród liderów biznesowych i technicznych tego, co AI może (a czego nie może) zrobić.

Ostatnia myśl: chodzi o cel, nie o pilotów

Ostatecznie sukces AI sprowadza się do intencji. Generatywna AI ma potencjał, aby napędzać ogromne zyski wydajności, odblokowywać nowe możliwości i przekształcać branże – ale tylko wtedy, gdy jest kierowana przez strategię, wspierana przez czyste dane i mierzona przez wyniki.

Bez tych punktów zaczepienia jest to tylko kolejna technologiczna fanaberia, która ma na celu wyczerpanie twoich zespołów i rozczarowanie zarządu.

Jeśli chcesz uniknąć zmęczenia pilotów Gen AI, nie zaczynaj od technologii. Zacznij od celu. I buduj od tego.