Rozwój sztucznej inteligencji ujawnia pęknięcia w kulturze technologicznej

Ponieważ wyścig związany z rozwojem sztucznej inteligencji nasila się, spodziewane jest, że firmy technologiczne zwiększą inwestycje w sztuczną inteligencję do 300 miliardów dolarów w 2025 roku. Przez branże, menedżerowie nie tylko rywalizują o to, by być pierwszymi w osiągnięciach związanych z sztuczną inteligencją, ale także konkurują, by nie być ostatnimi. Taki sposób myślenia, który polega na dodawaniu sztucznej inteligencji na górze istniejących systemów, bez uwzględnienia struktur, które będą wspierać jej rozwój, ujawnia niekomfortową prawdę: biznesy nie mają kultury, która pozwoli sztucznej inteligencji działać.

Słuchaj każdego raportu finansowego i prawdopodobnie usłyszysz, jak menedżer mówi o tym, jak zakładając na sztuczną inteligencję, można osiągnąć wydajność, wzrost i innowacje. Prawdopodobnie nie usłyszysz, jak ci liderzy priorytetowo traktują transformacyjne zmiany kulturowe, które muszą nastąpić w zespołach produkcyjnych, inżynieryjnych i technicznych, aby naprawdę odblokować potencjał sztucznej inteligencji. W sercu transformacji sztucznej inteligencji leży złamana kultura technologiczna, a bez naprawienia tej kultury, olbrzymie inwestycje organizacji w automatyzację i inteligencję są skazane na niepowodzenie.

sztywne hierarchie, procesy ciężkie i przywództwo skupione na kontroli, a nie na kreatywności, tłumią agilność, jakiej wymaga sztuczna inteligencja. Niewiele organizacji naprawdę ocenia struktury i modele przywództwa, które decydują o tym, czy inwestycje w sztuczną inteligencję są udane, czy nie. Ci, którzy byli świadkami rozwoju internetu i oprogramowania jako usługi, wiedzą, jak szybko całe branże mogą ulegać zmianom. Firmy, które wcześniej przebudują swoją kulturę technologiczną, zanim sztuczna inteligencja je do tego zmusi, będą definiować następną dekadę innowacji i przywództwa na rynku.

Organizacje, które naprawdę chcą stworzyć firmę skupioną na sztucznej inteligencji i innowacjach, potrzebują czegoś więcej niż tylko nowych technologii. Muszą wyobrazić sobie, jak zespoły są strukturyzowane, jak praca jest wykonywana i jak funkcjonuje przywództwo.

Jakie są największe pęknięcia w kulturze technologicznej?

Istnieją trzy duże problemy, które dotykają organizacje, jeśli chodzi o kulturę technologiczną:

• Zespoły techniczne są mierzone produktywnością, a nie wpływem. Nadmierne skupienie na produktywności doprowadziło do braku kreatywności w zespołach inżynieryjnych i produkcyjnych. Podczas gdy firmy nadal działają w strukturze od góry do dołu, duszą one agilność i adaptacyjność, jakiej wymaga innowacja sztucznej inteligencji. Ścisłe mierniki sukcesu, które nie pozwalają na eksperymentowanie, utrudniają zespołom technicznym wprowadzanie istotnych zmian.
• Menedżerowie odwracają priorytety i skupiają się na podejmowaniu decyzji zamiast na budowaniu. Awans w karierze jest czymś, co wiele osób stara się osiągnąć. Jednak w swoim pościgu za awansem, zbyt wielu menedżerów traci z oczu nastawienie na budowanie, które ich tam umieściło, i zamiast tego dodają niepotrzebne warstwy podejmowania decyzji. Menedżerowie muszą budować i innowować wraz ze swoimi zespołami, aby wyeliminować potrzebę nawigowania przez wiele warstw zatwierdzeń.
• Liderzy grają w obronę zamiast ataku. W wyścigu, by nie być ostatnimi, liderzy, którzy chcą zainwestować w sztuczną inteligencję, skupiają się na nakładaniu technologii na istniejące rozwiązania, zamiast budowania rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji od podstaw. Wynikiem tego defensywnego nastawienia są fragmentaryczne wysiłki związane z automatyzacją, które nie zmieniają fundamentalnie wyników biznesowych.

Sztuczna inteligencja to znacząca zmiana technologiczna, a po niej musi nastąpić transformacyjna zmiana kulturowa

Rzucanie pieniędzy na rozwój i wdrożenie sztucznej inteligencji nie rozwiązuje podstawowych problemów, które utrudniają prawdziwą szybkość, wydajność i innowacje wśród pracowników technicznych. Kultura musi być zredukowana do podstaw i odbudowana wokół nowych modeli i norm, jakie sztuczna inteligencja tworzy. Oto, jak to wygląda w praktyce:

• Zachęcanie do ciągłego eksperymentowania. Innowacja jest nastawieniem, które jest zawsze włączone i musi być traktowane jako takie. Nie może być wytworzone w sali konferencyjnej; musi być pielęgnowane i rozwijane na dole, gdzie inżynierowie i zespoły produkcyjne rozwiązują problemy. Kiedyś kochałem nasze coroczne hackathony – teraz uczyniliśmy z innowacji stały rytm. Przez przejście na miesięczne lub kwartalne dni innowacji, stworzyliśmy więcej przestrzeni dla eksperymentowania. Wynikiem jest więcej pomysłów, szybsza iteracja i kultura, która zachęca wszystkich do myślenia i budowania śmiało. Chociaż jest to proste, to fundamentalnie zmienia sposób, w jaki nasza organizacja funkcjonuje, poprzez pielęgnowanie kulturowej zmiany, która otwiera pomysły i eksperymenty dla wszystkich w organizacji.
• Zamiana menedżerów na budowniczych. Przejście od tradycyjnego podejścia menedżerskiego do tego, które priorytetowo traktuje tworzenie, rozwiązywanie problemów i wykonanie. W Cornerstone, odeszliśmy od tradycyjnych podejść menedżerskich i upoważniliśmy zespoły do posiadania problemów, a nie tylko procesów. To przejście do nastawienia twórczego odblokowało nowe poziomy wykonania. Zespoły budują rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji w tygodniach, a nie miesiącach.
• Przebudowanie zespołów na szybkość. Zachęcanie do współpracy międzyfunkcyjnej poprzez tworzenie małych, ukierunkowanych zespołów z wyraźnymi celami. “Idealna organizacja” często tworzy idealne silo. W Cornerstone, przebudowaliśmy się w ukierunkowane, międzyfunkcyjne zespoły z pełną odpowiedzialnością – łącząc produkty, projektowanie, inżynierię i QA w jednym przepływie. Te zespoły z jedną nicią eliminują wąskie gardła i napędzają innowacje z szybkością i klarownością. Przejście od zarządzania hierarchicznego do bardziej dynamicznego, zorientowanego na rozwiązania przywództwa nie jest już opcjonalne, jest niezbędne.
• Przebudowanie, jak sztuczna inteligencja jest integrowana. Tradycyjne modele cyklu rozwoju oprogramowania są przebudowywane. Z generatywną sztuczną inteligencją, cykle rozwoju kurczą się. Chociaż jest oczywiste, że integracja sztucznej inteligencji w procesy pracy w celu zwiększenia produktywności i podejmowania decyzji, musimy upoważnić zespoły do automatyzacji i analityki inteligentnej, które są łatwe w użyciu, bezpieczne i szeroko przyjęte, aby napędzać szybsze, bardziej precyzyjne innowacje. Nasze zespoły eksperymentują, budują, testują i iterują szybciej niż kiedykolwiek – używając sztucznej inteligencji do uproszczenia procesów roboczych i odkrywania nowych rozwiązań. To nie jest tylko kwestia narzędzi; to kwestia przebudowania, jak zespoły działają.
• Przyjęcie różnorodności pokoleniowej. Rozpoznanie siły współpracy międzypokoleniowej. Łączymy inżynierów z pokolenia Z – rodzimych cyfrowych – z doświadczonymi technologami, aby połączyć świeże perspektywy z głęboką wiedzą branżową. Ta współpraca międzypokoleniowa zmienia sposób, w jaki myślimy o sztucznej inteligencji, rozwiązywaniu problemów i przywództwie.

Wygranie w gospodarce sztucznej inteligencji

Wiemy, że organizacje, które nie adaptują się do zmian, ryzykują utratą znaczenia. Szczególnie te, które przez ostatnie kilka dekad widziały, jak internet lub usługi na żądanie na zawsze zmieniły krajobraz tradycyjnych i stacjonarnych firm.

Prawdziwa transformacja nie jest tylko kwestią przyjęcia nowych technologii. To kwestia zmiany nastawienia, łamania struktur i tworzenia kultury, w której innowacje kwitną. Biznesy muszą aktywnie pielęgnować środowisko, które upoważnia przyszłościowych liderów i pielęgnuje siłę roboczą budowniczych, a nie tylko menedżerów. Muszą tworzyć przestrzenie, w których różnorodne perspektywy kwitną, w których eksperymentowanie jest zachęcane, a w których szybkość i adaptacyjność napędzają podejmowanie decyzji. Organizacje, które odnoszą sukces w erze sztucznej inteligencji, będą tymi, które upoważniają budowniczych, przyjmują zmiany i pozwalają kulturze prowadzić drogę.