Navigarea implementării IA: Evitarea capcanelor și asigurarea succesului

Drumul către IA nu este un sprint, ci un maraton, și companiile trebuie să-și tempereze pașii în consecință. Cei care aleargă înainte de a învăța să meargă vor eşua, alăturându-se cimitirului de companii care au încercat să se grăbească prea mult pentru a ajunge la un fel de linie de finish a IA. Adevărul este că nu există o linie de finish. Nu există o destinație la care o companie 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 de dezvoltare liniare; ele se ridică și cad, până când devin parte a țesăturii afacerii. Majoritatea companiilor înțeleg că IA este un maraton și nu un sprint, și acest lucru merită să fie luat în considerare.

Luăm, 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; Valea 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 companii sunt capabile să capitalizeze pe aceasta din timp și să avanseze, majoritatea vor lupta prin Valea deziluziei și poate nu vor ajunge nici măcar la Platoul de productivitate.

Toate acestea spun că companiile trebuie să se ferească atunci când vine vorba de implementarea IA. În timp ce farmecul inițial al tehnologiei și al capacităților sale poate fi tentant, aceasta se află încă în proces de găsire a picioarelor și a limitelor sale. Acest lucru nu înseamnă că companiile 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 la idee, calitatea și integritatea datelor trebuie să fie garantate, obiectivele de conformitate trebuie să fie îndeplinite – și aceasta este doar începutul.

Prin începerea cu pași mici și stabilirea unor obiective realizabile, companiile pot utiliza IA într-un mod măsurat și durabil, asigurându-se că se deplasează împreună cu tehnologia, și nu sărind înainte. Iată câteva dintre cele mai comune capcane pe care le vedem în 2024:

Capcana 1: Conducerea IA

Este un fapt: fără aprobarea conducerii, inițiativele IA vor eşua. În timp ce angajații pot descoperi unelte de IA generativă 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 conducere, și lipsa de interes pentru IA din partea conducerii poate fi la fel de periculoasă ca și încercarea de a merge prea departe.

Luăm, de exemplu, sectorul asigurărilor de sănătate din SUA. Într-un sondaj recent realizat de ActiveOps, s-a descoperit că 70% dintre liderii operaționali cred că executivii din conducere nu sunt interesați de investiții în IA, creând o barieră semnificativă 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 din partea conducerii se dovedește a fi o barieră frustrantă pentru progres.

Unde IA este utilizată, angajamentul organizațional și sprijinul conducerii sunt esențiale. Canale de comunicare clare între conducere și echipele de proiect IA ar trebui să fie stabilite. Rapoarte regulate de progres, transparente și discuții despre provocări și oportunități vor ajuta la menținerea conducerii implicate și informate. Când liderii sunt bine informați despre călătoria IA și despre obiectivele sale, ei sunt mai predispuși să ofere sprijinul necesar pentru a naviga prin complexități și probleme neașteptate.

Capcana 2: Calitatea și integritatea datelor

Utilizarea datelor de calitate slabă cu IA este ca și cum ai pune diesel 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 predicții precise. Dacă datele introduse în aceste sisteme sunt defectuoase, incomplete, clasificate greșit sau biasate, rezultatele vor fi inevitabil neverosimile. Acest lucru nu numai că subminează eficacitatea soluțiilor IA, dar poate duce și la regres semnificativ și la lipsă de încredere 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 acestea sunt izolate și fragmentate în multiple sisteme, și pline de incoerențe. Acesta este un altă capcană cu care se confruntă companiile atunci când iau în considerare IA – datele lor pur și simplu nu sunt gata.

Pentru a aborda această problemă și a îmbunătăți igiena datelor, companiile 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, 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 manevrate de mâini potrivite. Succesul inițiativelor IA depinde nu numai de tehnologie, ci și de oamenii care o utilizează, și acești oameni sunt în scurtă furnizare. 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 companiile 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 angajeze într-o ofensivă de angajări. Programe de formare pot fi introduse pentru a dezvolta abilitățile forței de muncă actuale, asigurându-se că acestea au 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.

Următorul pas?

O adoptare de succes a IA necesită mai mult decât doar investiții în tehnologie; necesită o abordare strategică, bine temperează, care să asigure aprobarea angajaților și sprijinul conducerii. De asemenea, necesită ca companiile 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 buza IA să se spargă înainte de a se corecta și de a deveni un instrument stabil și de încredere pentru companii. Amintiți-vă, ne aflăm acum la Vârful așteptărilor inflamate, și Valea deziluziei trebuie încă traversată. Companiile care doresc să investească în IA pot pregăti terenul pentru furtuna care vine, pregătind angajații, stabilind politici de utilizare a IA și asigurându-se că datele lor sunt curate, bine organizate și corect clasificate și integrate în întreaga afacere.