De la pilotare la producție: Perspective asupra scalării programelor GenAI pe termen lung

În următorii ani, când vom reflecta asupra proliferării inteligenței artificiale generative (GenAI), 2024 va fi văzută ca un moment de cotitură – o perioadă de experimentare largă, optimism și creștere, când liderii de afaceri, care erau inițial ezitanți să-și pună picioarele în apele neîncercate ale inovării, s-au aruncat cap în cap. În Studiul Global al McKinsey privind IA realizat în mijlocul anului 2024, 75% au prevăzut că GenAI va conduce la schimbări semnificative sau perturbatoare în industriile lor în anii următori.

Deși s-a învățat mult despre avantajele și limitările GenAI, este important să ne amintim că suntem încă într-o etapă de evoluție. Programele-pilot pot fi lansate rapid și sunt relativ ieftine de construit, dar ce se întâmplă când aceste programe trec în producție sub supravegherea biroului CIO? Cum vor funcționa cazurile de utilizare specifice funcțiunilor în medii mai puțin controlate și cum pot evita echipele să piardă impulsul înainte ca programul lor să fi avut șansa de a arăta rezultate?

Provocări comune la trecerea de la pilot la producție

Având în vedere potențialul enorm al GenAI de a îmbunătăți eficiența, de a reduce costurile și de a îmbunătăți procesul de luare a deciziilor, mandatul conducerii pentru liderii de afaceri funcționale a fost clar – mergeți și experimentați. Liderii de afaceri s-au apucat de treabă, experimentând cu funcționalitatea GenAI și creând programe-pilot proprii. Echipele de marketing au utilizat GenAI pentru a crea experiențe personalizate pentru clienți și pentru a automatiza sarcinile repetitive. În serviciul clienților, GenAI a ajutat la alimentarea chatbot-urilor inteligente pentru a rezolva problemele în timp real, iar echipele de cercetare și dezvoltare au putut analiza cantități uriașe de date pentru a identifica noi tendințe.

Încă există o mare decuplare între toate aceste posibilități și execuția lor finală.

Odată ce un program-pilot trece în orbita biroului CIO, datele sunt examinate mult mai atent. De acum, suntem familiarizați cu unele dintre problemele comune ale GenAI, cum ar fi prejudecățile modelului și halucinațiile, și la o scară mai mare, aceste probleme devin mari. Un CIO este responsabil pentru confidențialitatea datelor și guvernanța datelor în întreaga organizație, în timp ce liderii de afaceri utilizează date care pot aparține doar domeniului lor de interes.

3 lucruri cheie de luat în considerare înainte de scalare

Fără nicio îndoială, liderii de afaceri au făcut progrese semnificative în construirea cazurilor de utilizare a GenAI cu rezultate impresionante pentru funcția lor specifică, dar scalarea pentru impact pe termen lung este cu totul altceva. Iată trei considerații înainte de a începe această călătorie:

1. Includeți echipele IT și de securitate a informației de la început (și des)

Este obișnuit ca liderii de afaceri funcționale să dezvolte o percepție limitată în munca lor de zi cu zi și să subestimeze ceea ce este necesar pentru a extinde programul-pilot la întreaga organizație. Dar odată ce acel program-pilot trece în producție, liderii de afaceri au nevoie de sprijinul echipei IT și de securitate a informației pentru a gândi toate lucrurile care pot merge prost.

De aceea, este o idee bună să implicați echipele IT și de securitate a informației de la început pentru a ajuta la testarea programului-pilot și a trece prin preocupările potențiale. Acest lucru va ajuta, de asemenea, la promovarea colaborării interfuncționale, care este esențială pentru aducerea de perspective externe și pentru a contesta prejudecățile care pot apărea în cadrul funcțiunilor individuale.

2. Utilizați date reale ori de câte ori este posibil

Așa cum am menționat anterior, problemele legate de date sunt printre cele mai mari obstacole în scalarea GenAI. Acest lucru se datorează faptului că programele-pilot adesea se bazează pe date sintetice care pot duce la așteptări neconcordante între liderii de afaceri, echipele IT și, în final, CIO. Datele sintetice sunt date generate artificial pentru a imita datele din lumea reală, servind practic ca un înlocuitor pentru datele reale, dar fără nicio informație personală sensibilă.

Liderii funcționali nu vor avea întotdeauna acces la date reale, așa că câteva sfaturi bune pentru depășirea acestei probleme ar fi: (1) evitați programe-pilot care pot necesita o examinare regulamentară suplimentară pe viitor; (2) puneți în aplicare linii directoare pentru a preveni coruperea rezultatelor programului-pilot cu date proaste; și (3) investiți în soluții care utilizează tehnologia existentă a companiei pentru a crește șansele de aliniere viitoare.

3. Stabilirea unor așteptări realiste

Când GenAI a căpătat pentru prima dată o atenție publică după lansarea ChatGPT la sfârșitul anului 2022, așteptările au fost foarte mari pentru ca tehnologia să revoluționeze industriile peste noapte. Acest hype (în bine sau în rău) a persistat în mare măsură, iar echipele sunt încă sub o presiune enormă pentru a arăta rezultate imediate, dacă investițiile lor în GenAI speră să primească finanțare suplimentară.

Realitatea este că, deși GenAI va fi transformativ, companiile trebuie să acorde tehnologiei timp (și sprijin) pentru a începe să o transforme. GenAI nu este gata de utilizare, nici valoarea sa reală nu se limitează doar la chatbot-uri inteligente sau imagini creative. Companiile care pot scala cu succes programele GenAI vor fi cele care, mai întâi, vor construi o cultură a inovării care prioritizează impactul pe termen lung în detrimentul rezultatelor pe termen scurt.

Suntem toți în această situație împreună

În ciuda faptului că am citit atât de mult despre GenAI recent, este încă o tehnologie foarte nouă, iar companiile ar trebui să fie precaute cu orice furnizor care pretinde că a rezolvat totul. Acest gen de îngâmfare îi orbitește pe oameni, accelerează concepte nefinalizate și duce la probleme de infrastructură care pot falimenta afaceri. În schimb, pe măsură ce ne îndreptăm spre un alt an de entuziasm pentru GenAI, să luăm și timpul necesar pentru a angaja discuții semnificative despre cum să scalăm această tehnologie puternică în mod responsabil. Prin implicarea echipei IT de la început, prin utilizarea datelor din lumea reală și prin menținerea unor așteptări realiste privind ROI, companiile pot ajuta la asigurarea faptului că strategiile lor GenAI nu sunt doar scalabile, ci și durabile.