Navigarea implementării IA: Evitarea capcanelor și asigurarea succesului

Drumul către IA nu este un sprint – este un maraton, și întreprinderile trebuie să-și tempereze pașii în consecință. Cei care aleargă înainte de a fi învățat să meargă vor eşua, alăturându-se cimitirului de întreprinderi care au încercat să se deplaseze prea repede pentru a ajunge la o anumită linie de finish a IA. Adevărul este că nu există o linie de finish. Nu există o destinație la care o întreprindere poate ajunge și spune că IA a fost suficient de cucerită. Conform McKinsey, 2023 a fost anul de debut al IA, cu aproximativ 79% dintre angajați spunând că au avut un anumit nivel de expunere la IA. Cu toate acestea, tehnologiile de debut nu urmează căi liniare de dezvoltare; ele se ridică și cad, până când devin parte a structurii de business. Majoritatea întreprinderilor înțeleg că IA este un maraton și nu un sprint, și acest lucru merită să fie luat în considerare.

Luați, de exemplu, Hype Cycle al lui Gartner. Fiecare tehnologie nouă care apare trece prin aceleași etape pe ciclul de hype, cu foarte puține excepții. Aceste etape sunt următoarele: Declanșator de inovație; Vârf de așteptări inflamate; Groapă a deziluziei; Pantă a iluminării și Platou de productivitate. În 2023, Gartner a plasat IA generativă ferm în a doua etapă: Vârf de așteptări inflamate. Acesta este momentul în care nivelurile de hype din jurul tehnologiei sunt la cel mai înalt nivel, și, în timp ce unele întreprinderi pot capitaliza pe aceasta de la început și să progreseze, majoritatea covârșitoare va lupta prin Groapa deziluziei și poate nu va ajunge nici măcar la Platoul de productivitate.

Toate acestea spun că întreprinderile trebuie să se ferească cu atenție atunci când vine vorba de implementarea IA. În timp ce alura inițială a tehnologiei și a capacităților sale poate fi tentantă, ea se află încă în proces de găsire a piciorului și a limitelor sale, care sunt încă testate. Acest lucru nu înseamnă că întreprinderile ar trebui să evite IA, dar ar trebui să recunoască importanța stabilirii unui ritm durabil, definirii unor obiective clare și planificării atente a călătoriei lor. Echipele de conducere și angajații trebuie să fie pe deplin aduși în idee, calitatea și integritatea datelor trebuie garantate, obiectivele de conformitate trebuie îndeplinite – și acesta este doar începutul.

Prin începerea de la mic și trasarea unor etape realizabile, întreprinderile pot valorifica IA într-un mod măsurat și durabil, asigurându-se că se deplasează odată cu tehnologia, și nu sar înainte. Iată câteva dintre cele mai comune capcane pe care le observăm în 2024:

Capcana 1: Conducerea IA

fără aprobarea de la vârf, inițiativele IA vor eşua. În timp ce angajații pot descoperi unelte IA generative pentru ei înșiși și le pot integra în rutinele zilnice, aceasta expune companiile la probleme legate de confidențialitatea datelor, securitate și conformitate. Implementarea IA, în orice capacitate, trebuie să vină de la vârf, și lipsa de interes în IA de la vârf poate fi la fel de periculoasă ca și a merge prea repede.

Luați, de exemplu, sectorul asigurărilor de sănătate din SUA. Într-un sondaj realizat de ActiveOps, s-a descoperit că 70% dintre liderii operaționali cred că executivii C-suite nu sunt interesați de investiții în IA, creând o barieră substanțială pentru inovare. În timp ce ei pot vedea beneficiile, cu aproape 8 din 10 fiind de acord că IA ar putea ajuta la îmbunătățirea semnificativă a performanței operaționale, lipsa de sprijin de la vârf se dovedește a fi o barieră frustrantă pentru progres.

Unde IA este utilizată, aprobarea organizațională și sprijinul conducerii sunt esențiale. Canale de comunicare clare între conducere și echipele de proiect IA ar trebui să fie stabilite. Rapoarte periodice, rapoarte de progres transparente și discuții despre provocări și oportunități vor ajuta la menținerea conducerii implicate și informate. Când liderii sunt bine versați în călătoria IA și în etapele sale, ei sunt mai predispuși să ofere sprijinul continuu necesar pentru a naviga prin complexități și probleme neprevăzute.

Capcana 2: Calitatea și integritatea datelor

Utilizarea datelor de slabă calitate cu IA este ca și cum ai pune motorină într-o mașină pe benzină. Veți obține o performanță slabă, piese stricate și o factură scumpă pentru a o repara. Sistemele IA se bazează pe cantități mari de date pentru a învăța, a se adapta și a face previziuni precise. Dacă datele introduse în aceste sisteme sunt defectuoase, incomplete, greșit clasificate sau încărcate, rezultatele vor fi inevitabil neverosimile. Acest lucru nu numai că subminează eficacitatea soluțiilor IA, dar poate duce și la înapoierea semnificativă și la neîncrederea în capacitățile IA.

Cercetările noastre arată că 90% dintre liderii operaționali spun că este nevoie de prea mult efort pentru a extrage informații din datele lor operaționale – prea multe dintre ele sunt izolate și fragmentate în multiple sisteme și pline de inconsistențe. Acesta este un altă capcană cu care se confruntă întreprinderile atunci când iau în considerare IA – datele lor pur și simplu nu sunt gata.

Pentru a aborda această problemă și a îmbunătăți igiena datelor, întreprinderile trebuie să investească în cadre robuste de guvernanță a datelor. Acest lucru include stabilirea unor standarde clare de date, asigurarea că datele sunt curățate și validate în mod constant și implementarea unor sisteme pentru monitorizarea calității datelor. Prin crearea unei singure surse de adevăr, organizațiile pot îmbunătăți fiabilitatea și accesibilitatea datelor lor, ceea ce va avea și avantajul de a netezi calea pentru IA.

Capcana 3: Alfabetizarea IA

IA este un instrument, și instrumentele sunt eficiente doar atunci când sunt mânuită de mâini potrivite. Succesul inițiativelor IA depinde nu numai de tehnologie, ci și de oamenii care o utilizează, și acești oameni sunt în scurtă aprovizionare. Conform Salesforce, aproape două treimi (60%) dintre profesioniștii IT au identificat o lipsă de abilități IA ca principala barieră pentru implementarea IA. Acest lucru sună ca și cum întreprinderile pur și simplu nu sunt gata pentru IA, și au nevoie să înceapă să abordeze această lacună de abilități înainte de a începe să investească în tehnologia IA.

Acest lucru nu înseamnă neapărat că trebuie să se lanseze într-o ofensivă de angajare. Programe de formare pot fi introduse pentru a dezvolta forța de muncă actuală, asigurându-se că aceasta are capacitățile necesare pentru a utiliza IA în mod eficient. Construirea acestui tip de alfabetizare IA în cadrul organizației implică crearea unui mediu în care învățarea continuă este încurajată – ateliere, cursuri online și proiecte practice pot ajuta la demistificarea IA și la facerea acesteia mai accesibilă pentru angajații de toate nivelurile, pregătind terenul pentru o implementare mai rapidă și beneficii mai tangibile.

Ce urmează?

Adoptarea cu succes a IA necesită mai mult decât doar investiții în tehnologie; necesită o abordare strategică, bine temperează, care asigură aprobarea angajaților și sprijinul conducerii. De asemenea, necesită ca întreprinderile să fie conștiente de faptul că tehnologia are limite – în timp ce interesul pentru IA este în creștere și adoptarea este la un nivel fără precedent, există o șansă ca bulea IA să spargă înainte de a se corecta și de a deveni instrumentul stabil și de încredere de care întreprinderile au nevoie. Amintiți-vă, ne aflăm acum la Vârful de așteptări inflamate, și Groapa deziluziei trebuie încă traversată. Întreprinderile care doresc să investească în IA pot pregăti furtuna iminentă prin pregătirea angajaților, stabilirea politicilor de utilizare a IA și asigurarea că datele lor sunt curate, bine organizate și corect clasificate și integrate în întreaga afacere.