Sarah Philipp, Global Lead of AI Enablement & Adoption la Altimetrik – Interviu

Sarah Philipp, Global Lead of AI Enablement și Adoptare la Altimetrik, se concentrează pe ajutarea organizațiilor să acopere golul dintre inovația rapidă a inteligenței artificiale și adoptarea în lumea reală a forței de muncă. Activitatea sa se axează pe crearea de programe de alfabetizare AI, strategii de îmbunătățire a fluxului de lucru și inițiative de formare bazate pe rol, care ajută angajații și managerii să integreze inteligența artificială generativă în operațiunile zilnice. La Altimetrik, a contribuit la crearea de programe de adoptare la nivel de întreprindere pentru tehnologii precum ChatGPT Enterprise, OpenAI Agents SDK și fluxuri de lucru AI la scară întreprindere, și a co-creat „LAByrinth”, o platformă de simulare GenAI bazată pe proiecte, destinată inginerilor și managerilor de proiect. Înainte de a se alătura Altimetrik, a petrecut ani conducând inițiative de educație a clienților și implementare la platforme SaaS precum Nudge Coach, ceea ce i-a oferit o bază solidă în sisteme de învățare, împuternicire comportamentală și transformare digitală. Cariera sa reflectă o tendință în creștere în cadrul inteligenței artificiale la nivel de întreprindere, unde succesul depinde din ce în ce mai mult nu numai de implementarea de modele, ci și de faptul că angajații sunt încrezători, capabili și productivi cu instrumentele AI în munca lor zilnică.

Altimetrik este o companie de inginerie digitală și soluții de date cu inteligență artificială, axată pe ajutarea întreprinderilor să modernizeze sistemele legacy și să extindă inteligența artificială generativă la nivel de operațiuni comerciale. Compania activează în industrii precum servicii financiare, sănătate, producție, retail și științe ale vieții, combinând ingineria de produse, modernizarea cloud, infrastructura de date și serviciile de implementare AI. Altimetrik s-a poziționat ca un partener major de implementare AI la nivel de întreprindere prin colaborări cu OpenAI, cu accent puternic pe inteligența artificială agentică, orchestrarea fluxului de lucru, guvernanța și sistemele AI gata de producție. Laboratorul ALTI AI al companiei servește ca un hub de inovare intern, unde se prototipesc aplicații AI la nivel de întreprindere, de la asistenți inteligenți la fluxuri de lucru multimodale și operațiuni comerciale native AI. În ultimii ani, Altimetrik a extins agresiv prin parteneriate și achiziții, consolidând amprenta sa de inginerie globală și capacitățile de livrare AI la nivel de întreprindere.

Ce experiență cheie v-a convins că adoptarea responsabilă a inteligenței artificiale depinde la fel de mult de împuternicirea umană, precum și de capacitatea tehnică?

De obicei, ajung să fiu un adoptator târziu al lucrurilor. Sunt sceptic în fața hype-ului și încăpățânat în a respecta metoda mea obișnuită de a face lucrurile. Acesta a fost și cazul cu inteligența artificială. Am fost un adoptator târziu și am progresat foarte lent la început.

Ce a schimbat pentru mine a fost auzind, într-un limbaj uman și netehnic, cum alți oameni foloseau inteligența artificială în viața și munca lor de zi cu zi. Odată ce am putut să o conectez la puncte de fricțiune reale și personale, curiozitatea a urmat.

Acea experiență a întărit ceva pe care l-am văzut în fiecare efort de transformare de care am fost parte: adoptarea rareori începe cu capacitatea singură. Începe cu relevanță, încredere și sens. Oamenii trebuie să vadă mai întâi imaginea lor în schimbare și de aceea adoptarea responsabilă a inteligenței artificiale depinde la fel de mult de împuternicirea condusă de oameni, precum și de pregătirea tehnică.

Cum definiți adoptarea de succes a inteligenței artificiale generative la scară întreprindere, dincolo de experimente pilot și demonstrații de concept?

Adoptarea de succes nu trăiește în silozuri. Unul dintre cele mai comune tipare pe care le vedem este adoptarea compartimentalizată. O echipă devine foarte avansată în maturitatea sa AI, în timp ce o altă echipă din aceeași organizație nu are încă o strategie clară și poate chiar utiliza instrumente fragmentate sau conturi personale. Acest tip de adoptare inegală creează incoerență și risc.

Succesul adevărat vine atunci când o organizație construiește obiceiuri comune, standarde comune și modalități de lucru conectate. Acesta necesită atât managementul schimbării de sus în jos, cât și de jos în sus. De sus în jos, conducerea trebuie să stabilească direcția, să instituie guvernanța și să creeze claritate în jurul adoptării responsabile și valoroase. De jos în sus, angajații trebuie să înțeleagă cum se potrivește inteligența artificială în munca lor zilnică, unde rezolvă probleme reale și cum să o utilizeze cu încredere în cadrul rolului lor.

Semnul real al maturității este atunci când fluxurile de lucru rulează neted și fără întrerupere, de la un capăt la altul și între echipe, și nu doar în buzunare izolate.

Ce sunt cele mai comune lacune de execuție pe care le observați între ambiție și impactul măsurabil în afaceri, atunci când organizațiile investesc în instrumente de inteligență artificială generativă?

Deținerea guvernanței este adesea neclară. Cine este responsabil pentru documentarea a ceea ce se utilizează, versiunea prompturilor sau a fluxurilor de lucru, monitorizarea calității și urmărirea locurilor în care inteligența artificială apare de fapt în afaceri? Fără acea claritate, organizațiile se confruntă cu utilizare împrăștiată și foarte puțină disciplină operațională.

Multe organizații nu au decis ce fel de utilizare a inteligenței artificiale doresc să încurajeze. Se axează pe obiceiuri de promptare specifice rolului, cazuri de utilizare a productivității individuale, cum ar fi brainstorming și redactare, sau agenți cu scop bine definit, legați de fluxuri de lucru definite? Dacă nu este clar, împuternicirea rămâne vagă și impactul devine dificil de măsurat.

Există, de asemenea, adesea o decuplare între lansare și muncă reală. Companiile investesc în instrumente înainte de a identifica momentele în care inteligența artificială poate elimina fricțiunea, îmbunătăți calitatea sau accelera execuția într-un mod semnificativ. Ambiția este ușoară, dar operaționalizarea necesită specificitate.

Cum ar trebui să arate fluența eficientă a inteligenței artificiale la nivelul conducerii executive, și cum influențează comportamentul de conducere adoptarea în cadrul organizației?

Arată ca modelare, curiozitate și o mentalitate de începător. Arată ca lideri care sunt vulnerabili într-o încăpere cu oameni care le raportează.

Liderii care fac cea mai mare diferență sunt cei care demonstrează o mentalitate de începător. Ei sunt dispuși să învețe în mod public. Sunt confortabili spunând: „Încă mai sunt în curs de a învăța și eu.” Acea vulnerabilitate contează mai mult decât oamenii realizează, deoarece dă permisiunea tuturor celorlalți să se implice fără a se simți obligați să fie experți de la început.

Comportamentul de conducere stabilește tonul. Dacă executivii tratează inteligența artificială ca un experiment lateral, organizația va face la fel. Dacă modelează utilizarea gânditoare, pun întrebări practice și investesc vizibil în învățare, adoptarea devine cultural mai sigură. Încrederea este la fel de importantă ca și capacitatea atunci când vine vorba de extinderea inteligenței artificiale în cadrul întreprinderii.

Ce arată ca un cadru structurat de experimentare pentru inteligența artificială generativă în practică, și cum pot companiile încuraja inovația fără a crea fragmentare sau expunere la risc?

Vrem să începem cu puncte de fricțiune reale din fluxul de lucru, nu cu sugestii aleatorii. Echipele ar trebui să fie încurajate să identifice sarcini repetitive, blocaje de decizie sau lacune de cunoaștere existente. De acolo, organizațiile pot prioritiza experimentele pe baza relevanței pentru afaceri, fezabilității și riscului.

Mediile cele mai sănătoase sunt cele în care oamenii pot încerca lucruri în siguranță, pot împărtăși ceea ce funcționează și pot evita să reinventeze roata în izolare.

Ați co-creat LAByrinth, o platformă de simulare GenAI bazată pe proiecte, destinată inginerilor și managerilor de proiect, pentru a oferi experiență practică în construirea cu instrumente AI într-un mediu sigur și ghidat. Ce v-a inspirat crearea acesteia, și cum accelerează învățarea bazată pe simulare capacitatea reală de inteligență artificială?

Am iubit întotdeauna formele de învățare experiențială, practică. În special, genul de mentorat „deasupra umărului” care există în medii de studio de artă.

Când Martin Gaida și eu am început să discutăm idei pentru această structură de formare, întregul proiect a devenit foarte amuzant de creat. A fost ca și cum am creat o puzzles pentru oameni să o rezolve. Așa am știut că suntem pe drumul cel bun. Oamenii sunt mai predispuși să se implice cu materialul nou atunci când îl găsesc interesant și se simt sprijiniți.

Învățarea bazată pe simulare accelerează capacitatea pentru că închide golul dintre teorie și aplicare. Le oferă un spațiu sigur pentru a practica judecata, nu doar pentru a memora concepte. Și cu inteligența artificială, asta contează enorm, pentru că adevărata capacitate nu este doar să știi ce poate face un instrument, ci și să știi cum să îl folosești cu grijă și în siguranță.

Cum ar trebui să abordeze întreprinderile dezvoltarea forței de muncă în era inteligenței artificiale generative, comparativ cu valurile anterioare de transformare digitală?

Colaborativ și creativ. Cu instrumente precum Notebook LM și Figma make, există multe modalități de a face conținut captivant și proaspăt. Ne place o prezentare, dar ne place și să creăm caiete de lucru interactive, videoclipuri animate și alte metode de livrare a curriculum-ului.

Personal, învăț cel mai bine cu infografice și alte materiale vizuale.

Adoptarea responsabilă a inteligenței artificiale este adesea înconjurată de guvernanță și conformitate. Din perspectiva împuternicirii, ce arată adoptarea responsabilă în fluxurile de lucru zilnice?

Consultă cu oamenii care folosesc în realitate instrumentele, pentru a determina ce le face utile, apoi asigură-te că toată lumea care utilizează instrumentele știe ce înseamnă politica în realitate. Cum se traduce în modul în care utilizează inteligența artificială zilnic?

Adoptarea responsabilă înseamnă un model condus de oameni. Inteligența artificială poate ajuta la redactare, rezumare, analiză sau accelerare, dar oamenii dețin încă judecata, verificarea calității și decizia finală. Acea responsabilitate umană este cheia.

La fel de important, adoptarea responsabilă depinde de încredere. Discernământul vine din experiență. De aceea, organizațiile au nevoie de spații cu risc scăzut, fără judecată, unde angajații pot practica și dezvolta o fluență reală. Când oamenii câștigă suficientă experiență practică pentru a lua decizii judicioase, utilizarea responsabilă încetează să mai fie abstractă și începe să devină o obișnuință.

Cum pot organizațiile proiecta programe de împuternicire care rămân adaptabile, în loc să devină învechite în câteva luni, pe măsură ce inteligența artificială generativă evoluează rapid?

Este o provocare, dar există multe instrumente excelente acolo.

Greșeala cea mai mare este construirea împuternicirii în întregime în jurul peisajului actual de instrumente.

Adesea suntem întrebați dacă oferim training agnostic de instrumente, și răspunsul este da. Absolut. Ne concentrăm pe abilități AI durabile și apoi învățăm oamenii cum să aplice acele abilități în cadrul instrumentelor pe care le utilizează organizația în prezent. Acea abordare oferă programelor o viață mult mai lungă.

Împuternicirea adaptabilă trebuie să fie și modulară. Fractală. În loc să tratați formarea ca un eveniment unic, organizațiile ar trebui să gândească în straturi: alfabetizare de bază, aplicație bazată pe rol, experimentare avansată și actualizări continue pe măsură ce instrumentele și prioritățile se schimbă.

Privind înainte, ce schimbări credeți că vor defini următoarea fază a adoptării inteligenței artificiale la nivel de întreprindere, în următorii doi ani?

Bazată pe rol și agenție. Întreprinderile sunt deja îmbrățișează utilizarea agenților. Aceste organizații vor să se asigure că echipele lor tehnice sunt calificate în toate modurile necesare pentru a construi și guverna acest tip de utilizare a inteligenței artificiale.

Mulțumim pentru acest interviu minunat, cititorilor care doresc să afle mai multe, li se recomandă să viziteze Altimetrik.