Китай ВидENER, вице-председатель, лидер отрасли Технологий, средств массовой информации и телекоммуникаций в Deloitte – Интервью

Китай ВидENER является вице-председателем Deloitte и лидером отрасли Технологий, средств массовой информации и телекоммуникаций (TMT) в США. Она также входит в состав Совета директоров Deloitte в США.

Она предлагает уникальную точку зрения на будущее отрасли TMT, с особым интересом к эволюции Agentic AI — интеллектуальным системам, способным к автономному принятию решений — и их трансформирующему влиянию на всю компанию. Она увлечена помощью клиентам в раскрытии полного потенциала Agentic AI для ускорения инноваций, повышения операционной эффективности и создания новых источников конкурентного преимущества, сохраняя при этом твердую приверженность заслуживающему доверие AI.

Китай является соавтором статей об AI, технологических рамках для предприятий, анализе модели доставки и закрытии пробела в талантах. Она является высоко востребованным докладчиком и фасилитатором, и ее опыт в технологиях и карьерном росте был представлен в нескольких подкастах и публикациях.

Deloitte является одной из крупнейших профессиональных услуговых фирм в мире, предоставляющей услуги по аудиту, консалтингу, налогообложению, управлению рисками и финансовому консалтингу организациям практически во всех отраслях. С глобальной сетью, охватывающей более 150 стран, Deloitte работает с транснациональными корпорациями, правительствами и развивающимися бизнесами, чтобы преодолеть сложные проблемы, стимулировать цифровую трансформацию и улучшить операционную эффективность. Компания особенно известна своей экспертизой в таких областях, как технологический консалтинг, анализ данных, кибербезопасность и соблюдение нормативных требований, помогая клиентам адаптироваться к быстро меняющимся рынкам, сохраняя при этом сильное управление и долгосрочные стратегии роста.

Исследования Deloitte показывают, что большинство организаций все еще застряли в пилотном режиме. Каково самое большое заблуждение лидеров о том, что необходимо для масштабирования AI во всей компании?

Организации часто пытаются “прикрепить AI” к существующим процессам, когда масштабирование на самом деле требует перестройки того, как выполняется работа. Самое большое заблуждение, которое я вижу, заключается в том, что масштабирование AI в первую очередь является технологической проблемой. На самом деле технология часто является самой легкой частью. То, что лидеры склонны недооценивать, – это степень изменения операционной модели, необходимой – от рабочих процессов и прав на принятие решений до талантов, стимулов и управления.

Переход от изолированных случаев использования к оркестровке на уровне предприятия может быть разблокирован, когда люди, процессы и технологии эволюционируют вместе. Без этого выравнивания даже самые передовые AI остаются в пилотном режиме.

Почему так много инициатив AI не удается обеспечить измеримую отдачу от инвестиций, даже когда основная технология звучна?

Реальная отдача от инвестиций возникает, когда AI встроен в конечные процессы, а не рассматривается как изолированные эксперименты. Большинство инициатив AI не терпят неудачи, потому что технология не работает – они терпят неудачу, потому что бизнес не настроен на захват ценности от него.

Отключенные случаи использования, плохая интеграция рабочих процессов и неясный отслеживание ценности предотвращают, чтобы AI переводился в измеримое воздействие. То, что часто отсутствует, – это оркестровка. Значение AI не только вертикально – в пределах одного возможностей или функции – но и горизонтально, охватывая процессы, команды и компанию. Когда организации не соединяют эти слои, они в итоге получают карманы прогресса, которые никогда не масштабируются.

Ценность возникает из-за выравнивания технологий с рабочими процессами и бизнес-результатами, чтобы AI мог работать во всей компании, а не только в пределах силосов. Вот когда вы переходите от экспериментов к真正й трансформации и начинаете осознавать устойчивую, трансфункциональную ценность.

В какой момент компания должна перестать экспериментировать и обязаться к трансформации AI на уровне всей компании, и какие сигналы указывают на то, что они готовы?

Организации должны выйти за рамки экспериментов, когда они готовы встроить AI в конечные процессы. Это сдвиг от рассмотрения AI как коллекции изолированных пилотов к рассмотрению его как стратегической трансформации, основанной на ясной дорожной карте того, где существует ценность и как ее захватить.

Это означает выравнивание заинтересованных сторон вокруг общих приоритетов, определение того, где AI может оказать наибольшее влияние на функции, и установление правильного управления и операционной модели для реализации этого. Без этой ясности организации остаются застрявшими с пилотами, которые трудно масштабировать или реплицировать.

Вкратце, успех будет заключаться в переходе от фрагментированных экспериментов к скоординированной, общей стратегии – где ценность четко определена, расставлена приоритетность и систематически осознается.

Как руководители должны переосмыслить ROI в контексте AI, особенно когда выгоды распространяются за пределы экономии средств в производительности, переработке рабочей силы и долгосрочном стратегическом преимуществе?

Это связано с тем, что ROI AI рассматривается не только как экономия средств. Когда вы переходит в более широкое уравнение ценности, которое включает в себя выгоды в производительности, трансформацию рабочей силы и новые пути для роста, вот когда вы осознаете истинную ценность AI. Хотя эффективность имеет значение, более крупное воздействие часто возникает из-за переработки ролей, ускорения принятия решений и создания полностью новых бизнес-моделей. Проблема заключается в том, что эти выгоды не всегда появляются в традиционных финансовых метриках или коротких циклах P&L. Ключевым моментом является принятие более целостных подходов к измерению, которые объединяют финансовые, операционные и результаты рабочей силы.

Одной из проблем, подчеркиваемых в исследовании, является разрыв между видимостью и действием. Почему организации борются с операционализацией прозрений, сгенерированных AI?

Разрыв между прозрением и действием – это проблема реализации, а не аналитики. Организации могут иногда генерировать прозрения, но неясные права на принятие решений, несоответствующие рабочие процессы и отсутствие ответственности предотвращают действие. Управление является ключевым. Закрытие этого разрыва требует встраивания AI и понимания влияния на рабочие процессы, практики, политики и пути реализации.

Enterprise AI Navigator подчеркивает “агентификацию” задач. Как лидеры должны решать, какие процессы лучше всего подходят для AI-агентов по сравнению с рабочими процессами, управляемыми человеком?

Разные процессы требуют разных уровней автоматизации; эффективная трансформация заключается в принятии правильных выборов. Ключевой вопрос не в том, должны ли развертывать AI-агентов – это где они создают наибольшую ценность.

Эту ценность можно оценить двумя основными способами: организационная “привлекательность” и финансовое воздействие. Для некоторых организаций выравнивание с существующими рабочими процессами, культурой и способами работы будет иметь приоритет, что делает “привлекательность” лучшей отправной точкой. Для других фокус будет на измеримых финансовых доходах, где понимание диапазона и масштаба создания ценности становится основным драйвером. Способность оценить оба измерения – это то, что позволяет более обоснованному, стратегическому принятию решений.

Важно отметить, что не каждый процесс должен быть агентифицирован. Некоторые требуют человеческого суждения, доверия или творчества. Цель – гибридная модель, в которой люди и агенты намеренно спроектированы для дополнения друг друга.

Многие организации инвестируют значительные средства в инструменты AI, но не перерабатывают рабочие процессы. Насколько важно реорганизация организации для достижения реального воздействия AI?

Реорганизация организации не является необязательной; она является центральной для достижения воздействия AI. Компании, которые инвестируют в инструменты без переработки рабочих процессов, обычно видят только инкрементальные выгоды. Реальная ценность возникает, когда организации переосмысливают роли и обязанности, структуры команд и то, как принимаются решения. AI не только меняет задачи: он меняет, как работа течет по всей компании. Без структурного выравнивания истинная трансформация ограничена.

Управление отстает от внедрения, особенно с агентным AI. Какие риски компании недооценивают при масштабировании более автономных систем?

Наши исследования показывают, что только 21% организаций имеют зрелое управление для автономных агентов. Без сильной, комплексной программы управления многие компании колеблются, чтобы развернуть эти инструменты. Это колебание часто приводит к возникновению “тени AI”, что вводит значительный нерегулируемый риск.

В то же время организации часто недооценивают роль, которую сотрудники могут сыграть в управлении. Политики и структуры отчетности являются важными, но они сами по себе недостаточны. Сотрудники обычно хотят использовать AI ответственно – и когда они оснащены ясными рекомендациями, они становятся мощной линией обороны.

Это означает, что организации должны сосредоточиться на образовании своей рабочей силы: что безопасно, что рискованно и как принимать хорошие решения в режиме реального времени. Например, пауза, чтобы спросить: следует ли включать чувствительную финансовую информацию здесь? Этот тип принятия решений в режиме реального времени – это то место, где управление действительно оживает. Сотрудники, когда они информированы и расширяют полномочия, активно укрепляют позицию риска организации.

Наконец, постоянный мониторинг и периодическое тестирование остаются недоиспользуемыми, но являются важными. Когда мы движемся дальше в эпоху агентного AI, непрерывный надзор должен стать основным требованием для любой организации, развертывающей эти возможности в масштабе.

Deloitte предлагает, что Enterprise AI Navigator может значительно сократить время стратегии и проектирования. Что конкретно меняется в том, как организации подходят к принятию решений AI, когда используется система такого типа?

Enterprise AI Navigator соединяет финансовые, рабочие и рабочие прозрения в единую дорожную карту трансформации. То, что меняется, – это сдвиг от интуитивного принятия решений к информированной трансформации, которая отражает дисциплинированный подход к использованию на протяжении всей ландшафта заинтересованных сторон. С помощью Enterprise AI Navigator Deloitte может помочь смоделировать сценарии до инвестирования, принять решения AI, связанные напрямую с финансовым и рабочим воздействием, и перейти от изолированных пилотов к сплоченной, общей дорожной карте.

Это эффективно сжимает циклы стратегии и проектирования, давая лидерам видимость того, что будет работать – до того, как они масштабируют это.

Оглядываясь вперед на 1-2 года, что будет отделять компании, которые успешно превратят AI в конкурентное преимущество, от тех, кто останется застрявшим в экспериментах?

Разделение не будет заключаться в том, кто принял AI; оно будет заключаться в том, кто преобразился из-за этого. Эти лидеры будут рассматривать AI как бизнес-лейвер трансформации, а не просто как набор инструментов. Это означает переработку рабочих процессов и операционных моделей от начала до конца, а также измерение ценности комплексно на финансовых, рабочих и ростовых результатах.

Критически важно, что они признают, что производительность сама по себе не является финишной чертой. Многие организации уже видят инкрементальные выгоды в эффективности, но конкурентное преимущество возникает из-за использования AI для открытия новых источников дохода, переработки предложений и стимулирования роста на уровне всей компании, а не просто выполнения одной и той же работы быстрее.

Те, кто отстает, продолжат сосредотачиваться на инструментах над результатами, преследуя изолированные случаи использования без их соединения по всей компании. Они также склонны недоинвестировать в управление изменениями, управление и оркестровку – что делает трудным масштабирование воздействия.

Вкратце, победители будут теми, кто перейдет от AI-ориентированных к AI-ориентированным предприятиям. Эти предприятия будут встраивать AI в то, как бизнес работает, растет и конкурирует, а не только экспериментирует.

Благодарим за отличное интервью, читатели, которые хотят узнать больше, должны посетить Deloitte.