В гонке ИИ стратегия опережает скорость

ИИ является приоритетом номер один для几乎 каждого бизнес-лидера в настоящее время – и не без причины. Он имеет потенциал сделать нашу жизнь проще, как лично, так и профессионально. Но превращение этого потенциала в реальное воздействие не является автоматическим.

Согласно недавнему исследованию Qlik, в то время как 94% компаний увеличивают расходы на продукты и услуги, поддерживающие готовность данных для ИИ, только 21% полностью интегрировали ИИ в свои операции. Из тех, кто интегрировал ИИ, исследование MIT показало, что 95% пилотных проектов генеративного ИИ внутри компаний терпят неудачу.

Провал здесь раскрывает общую проблему: хотя энтузиазм по поводу ИИ есть, выполнение без реальных целей не оправдывает ожиданий. Слишком многие организации спешат принять ИИ, не определяя, что такое успех, не согласовывая команды по целям или не готовя людей к тому, как их работа изменится.

ИИ становится блестящей новой инициативой, но не стратегическим активом. Несмотря на большие расходы, только 25% организаций сообщают о четкой отдаче от инвестиций в инициативы ИИ, и 75% все еще ждут отдачи, согласно Boston Consulting Group.

Вorder чтобы изменить эту траекторию, компании необходимо изменить свой подход. Это означает начало с ясности, а не с кода. Успех с ИИ не зависит только от технологии, он зависит от того, чтобы задавать лучшие вопросы и инвестировать в то, что окружает технологию.

Начиная с проблемы, а не с инструмента

Легко увлечься энтузиазмом обещаний ИИ. Лидеры хотят показать, что они принимают инновации, но слишком часто они начинают с инструмента, а не с проблемы. Команды, которые видят наибольшее воздействие, начинают с болевых точек. Где люди застряли? Почему они не работают эффективно?

Внутри большинства компаний проблема не в том, что люди не работают достаточно усердно; это в том, что они завалены низкоэффективной работой. Ручные обновления. Дублированные проекты в несвязанных инструментах. Бесконечные встречи, чтобы оставаться в курсе. Поиск последней версии плана. В сегодняшней среде, где команды меньше, а ресурсы ограничены, эти неэффективности не только раздражают, но и невыносимы.

Согласно исследователям в MIT, работники знаний тратят почти 50% своего времени на поиск информации, переключение между инструментами или дублирование работы. Эти неэффективности замедляют команды, создают двусмысленность и съедают больше времени, которое можно было бы потратить на стратегическое мышление.

Это то место, где ИИ может блеснуть: не заменяя людей, а уменьшая накладные расходы, которые мешают им делать свою лучшую работу. Я вижу команды, использующие ИИ не только для того, чтобы работать быстрее, но и умнее, удаляя повторяющиеся задачи, чтобы они могли сосредоточиться на высокоэффективном сотрудничестве. Наиболее успешные запуски начинаются с четкого понимания того, что сломано и как ИИ может разблокировать людей, а не только процессы.

Разрушение барьеров с помощью общей интеллекта

Одной из основных причин, по которым усилия ИИ застревают, является то, что они рассматриваются как эксперименты департаментов. Команда продукта может тестировать один инструмент, маркетинг – другой, а руководство – совсем другой, без согласования целей, инструментов или принципов. Хуже того, команды на передовой могут не понимать, почему ИИ вводится или как он поддерживает их работу. Это рецепт фрагментированного внедрения и нестабильных результатов.

Компании, которые я вижу с наибольшим успехом, подходят к этому по-другому. Они рассматривают ИИ как горизонтальную возможность, а не вертикальную инициативу. Например, McKinsey обнаружил, что компании, которые видят высокие доходы от ИИ, почти в три раза более вероятно имеют координацию на уровне всего предприятия в своей стратегии ИИ.

Это означает построение общего понимания между командами, согласование заинтересованных сторон на ранней стадии и интеграцию ИИ в рабочие процессы, а не просто наложение его поверх. Кросс-функциональное сотрудничество является ключевым. Фактически, недавний отчет McKinsey показал, что организации с высокими доходами от ИИ значительно более вероятно имеют централизованное управление и видимость на уровне всего предприятия в том, как используется ИИ.

Это не только о том, какие инструменты вы выбираете; это о том, как вы проектируете системы, которые работают вместе. Это включает в себя наличие единого взгляда на то, где развернут ИИ, четкие потоки данных, которые обеспечивают информацию по функциям, общие определения успеха и последовательное обучение и ввод в эксплуатацию для команд.

Когда компании инвестируют в этот тип координации, ИИ не только оптимизирует задачи, но и становится умножителем по всей организации.

От индивидуальной эффективности к системным изменениям

Когда происходит значительный сдвиг в том, как работает мир, люди справедливо скептичны. Большинство людей не хотели быть первыми на самолете, но сегодня мы садимся на рейсы без второго размышления. Когда интернет стал популярным, было много голосов, которые сомневались, что он продлится. История показывает нам, что каждая значительная трансформация – от авиаперелетов до веба – столкнулась с сопротивлением, прежде чем стала незаменимой.

ИИ находится на подобной точке бифуркации, потому что его внедрение не похоже на обновление программного обеспечения. Это меняет то, как люди работают, и, в многих случаях, то, как они думают о своих ролях и о том, как они обеспечивают ценность для своих организаций. Поэтому успешное внедрение так же важно для управления изменениями, как и для функциональности.

Сопротивление часто возникает не из-за скептицизма по поводу технологии, а из-за отсутствия контекста. Когда ИИ вводится без объяснения, люди имеют обоснованные вопросы: Заменит ли это мою работу? Как я знаю, что это точно? Что я теперь отвечаю за? Как я могу ему доверять?

Фактически, одна треть американских работников сообщает о чувстве перегруженности ростом ИИ на рабочем месте в будущем. Чтобы преодолеть эту неопределенность, лидеры должны инвестировать в прозрачность и обучение, не один раз, а постоянно. Это включает в себя объяснение цели инструментов ИИ в контексте целей команд, уточнение, когда полагаться на ИИ, а когда на человеческий суд, создание обратных связей, чтобы скорректировать, как ИИ используется на практике, и наделение менеджеров полномочиями обучать и поддерживать свои команды через изменения.

Лучшие компании рассматривают менеджеров не только как лидеров команд, но и как переводчиков и строителей доверия, помогая своим людям ориентироваться в новых способах работы и чувствовать себя уверенно, делая это. Доверие является ключом; когда люди понимают “почему” ИИ, они гораздо более вероятно будут экспериментировать, принимать и помогать формировать его эволюцию.

Мы не только меняем инструменты, мы меняем то, как мы работаем

Компании, которые будут процветать в эпоху ИИ, – это те, которые создают целостные стратегии, предназначенные для усиления человеческого творчества, а не замены его.

Этот сдвиг несет в себе огромный потенциал, но также и реальную ответственность. Если все сделано хорошо, ИИ не является автоматизацией всего. Это о том, чтобы усилить то, что люди делают лучше: суждение, творчество и сотрудничество, удаляя при этом трение, которое мешает им, и увеличивая индивидуальное воздействие внутри организации.

Чтобы реализовать этот потенциал, компании должны выйти за рамки энтузиазма и перейти к стратегии. Это означает начало с правильных проблем, согласование команд по функциям и инвестиции в человеческую сторону трансформации. Не менее важно, компании должны инвестировать в среды, которые культивируют обучение и экспериментирование наряду с непрерывным совершенствованием, так что они эволюционируют, пока ИИ продолжает эволюционировать вокруг нас. Когда люди чувствуют себя воодушевленными для тестирования, адаптации и итерации, внедрение ИИ не является одноразовым запуском, а живой системой, которая становится умнее со временем.

Компании, которые делают это, не только будут идти в ногу с ИИ, но и будут строить системы и культуры, готовые процветать с ним.