Navigarea prin implementarea AI: evitarea capcanelor și asigurarea succesului

Calea către AI nu este un sprint – este un maraton, iar companiile trebuie să se adapteze în consecință. Cei care aleargă înainte de a învăța să meargă se vor clătina, alăturându-se cimitirului de afaceri care au încercat să se miște prea repede pentru a ajunge la un fel de linie de sosire AI. Adevărul este că nu există linie de sosire. Nu există o destinație la care să ajungă o afacere și să spună că AI a fost suficient de cucerită. Conform McKinsey, 2023 a fost anul de dezvoltare a AI, aproximativ 79% dintre angajați spunând că au avut un anumit nivel de expunere la AI. Cu toate acestea, tehnologiile breakout nu urmează căi liniare de dezvoltare; ele curg și reflux, cresc și coboară, până când devin parte din structura afacerilor. Majoritatea companiilor înțeleg că AI este un maraton și nu un sprint și merită să ținem cont de asta.

Luați-o pe a lui Gartner Ciclul Hype de exemplu. Fiecare tehnologie nouă care apare trece prin aceeași serie de etape pe ciclul hype-ului, cu foarte puține excepții. Aceste etape sunt următoarele: Declanșator de inovare; Vârful așteptărilor umflate; Jgheab de deziluzie; Panta Iluminismului și Podișul Productivității. În 2023, Gartner a plasat ferm AI generativă în a doua etapă: vârful așteptărilor umflate. Acesta este momentul în care nivelurile de hype în jurul tehnologiei sunt la cel mai mare nivel și, în timp ce unele companii sunt capabile să o valorifice devreme și să se avânte înainte, marea majoritate se va lupta prin dezamăgirea deziluziei și s-ar putea să nu ajungă nici măcar pe Platoul Productivității.

Toate acestea înseamnă că companiile trebuie să fie cu atenție când vine vorba de implementarea AI. În timp ce atracția inițială a tehnologiei și capacitățile sale pot fi tentante, încă își găsește foarte mult picioarele, iar limitele ei sunt încă testate. Asta nu înseamnă că companiile ar trebui să evite AI, dar ar trebui să recunoască importanța stabilirii unui ritm durabil, definirii obiectivelor clare și planificării meticuloase a călătoriei lor. Echipele de conducere și angajații trebuie să fie pe deplin implicați în idee, calitatea și integritatea datelor trebuie garantate, obiectivele de conformitate trebuie îndeplinite – iar acesta este doar începutul.

Începând mici și evidențiind reperele realizabile, companiile pot valorifica AI într-un mod măsurat și durabil, asigurându-se că se deplasează cu tehnologia în loc să treacă înaintea acesteia. Iată câteva dintre cele mai comune capcane pe care le vedem în 2024:

Capcana 1: Leadership AI

Este un fapt: fără acceptarea din partea de sus, inițiativele AI se vor strica. În timp ce angajații pot descoperi instrumente AI generative pentru ei înșiși și le încorporează în rutina lor zilnică, expune companiile la probleme legate de confidențialitatea datelor, securitatea și conformitatea. Desfășurarea AI, în orice calitate, trebuie să vină din partea de sus, iar lipsa de interes pentru AI din partea de sus poate fi la fel de periculoasă ca a intra prea greu.

Luați, de exemplu, sectorul asigurărilor de sănătate din SUA. Într-un recent sondaj realizat de ActiveOps, a fost dezvăluit că 70% dintre liderii operațiunilor cred că directorii executivi nu sunt interesați de investițiile în inteligența artificială, creând o barieră substanțială în calea inovației. Deși pot vedea beneficiile, cu aproape 8 din 10 fiind de acord că AI ar putea ajuta la îmbunătățirea semnificativă a performanței operaționale, lipsa de sprijin din partea de vârf se dovedește o barieră frustrantă în calea progresului.

Acolo unde se folosește inteligența artificială, acceptarea organizațională și sprijinul conducerii sunt esențiale. Ar trebui stabilite canale de comunicare clare între conducere și echipele de proiect AI. Actualizările regulate, rapoartele transparente de progres și discuțiile despre provocări și oportunități vor ajuta la menținerea conducerii implicate și informate. Atunci când liderii sunt bine versați în călătoria AI și etapele sale de referință, este mai probabil să ofere sprijinul continuu necesar pentru a naviga prin complexități și probleme neprevăzute.

Capcana 2: calitatea și integritatea datelor

Folosirea datelor de proastă calitate cu AI este ca și cum ai pune motorină într-o mașină pe benzină. Veți obține performanțe slabe, piese rupte și o factură costisitoare pentru a o repara. Sistemele AI se bazează pe cantități mari de date pentru a învăța, a se adapta și a face predicții precise. Dacă datele introduse în aceste sisteme sunt eronate, incomplete, clasificate greșit sau părtinitoare, rezultatele vor fi inevitabil nesigure. Acest lucru nu numai că subminează eficacitatea soluțiilor AI, dar poate duce și la eșecuri semnificative și la neîncredere în capacitățile AI.

Cercetarea noastră dezvăluie că 90% dintre liderii de operațiuni spun că este nevoie de prea mult efort pentru a extrage informații din datele lor operaționale – prea mult din acestea sunt izolate și fragmentate pe mai multe sisteme și pline de inconsecvențe. Acesta este un alt capcan cu care se confruntă companiile atunci când iau în considerare AI - datele lor pur și simplu nu sunt gata.

Pentru a aborda acest lucru și pentru a-și îmbunătăți igiena datelor, companiile trebuie să investească în cadre solide de guvernare a datelor. Aceasta include stabilirea unor standarde clare de date, asigurarea că datele sunt curățate și validate în mod constant și implementarea sistemelor de monitorizare continuă a calității datelor. Prin crearea unei singure surse de adevăr, organizațiile pot îmbunătăți fiabilitatea și accesibilitatea datelor lor, ceea ce va avea avantajul suplimentar de a netezi calea pentru AI.

Capcana 3: Alfabetizarea AI

AI este un instrument, iar instrumentele sunt eficiente numai atunci când sunt mânuite de mâinile drepte. Succesul inițiativelor de inteligență artificială depinde nu numai de tehnologie, ci și de oamenii care o folosesc, iar acești oameni sunt puțini. Conform Salesforce, aproape două treimi (60%) dintre profesioniștii IT au identificat lipsa competențelor AI drept bariera numărul unu în calea implementării AI. Se pare că companiile pur și simplu nu sunt pregătite pentru inteligență artificială și trebuie să înceapă să caute să rezolve acest deficit de competențe. înainte încep să investească în tehnologia AI.

Cu toate acestea, asta nu trebuie să însemne să mergi într-o angajare. Programele de formare pot fi introduse pentru a îmbunătăți calificarea forței de muncă actuale, asigurându-se că aceștia au capabilitățile de a utiliza AI în mod eficient. Construirea acestui tip de cunoaștere a inteligenței artificiale în cadrul organizației implică crearea unui mediu în care este încurajată învățarea continuă – atelierele, cursurile online și proiectele practice pot ajuta la demistificarea IA și o pot face mai accesibilă pentru angajați la toate nivelurile, punând bazele pentru o implementare mai rapidă. și beneficii mai tangibile.

Ce urmează?

Adoptarea cu succes a AI necesită mai mult decât doar investiții în tehnologie; necesită o abordare strategică bine ritmată, care să asigure acceptarea angajaților și sprijinul conducerii. De asemenea, necesită ca întreprinderile să fie conștiente și să fie conștiente de faptul că tehnologia are limite – în timp ce interesul pentru AI este în creștere și adoptarea este la cote maxime, există șanse mari ca balonul AI să izbucnească înainte ca cursul să se corecteze și devine instrumentul stabil și de încredere de care au nevoie companiile. Amintiți-vă, suntem acum la vârful așteptărilor umflate, iar jgheabul deziluziei trebuie încă să fie supraviețuit. Companiile dornice să investească în IA se pot pregăti pentru furtuna care se apropie, pregătindu-și angajații, stabilind politici de utilizare a AI și asigurându-se că datele lor sunt curate, bine organizate și clasificate și integrate corect în afacerea lor.