Рост ИИ Раскрывает Трещины Внутри Технологической Культуры

По мере того, как интенсифицируется гонка в области ИИ, технологические компании ожидаются увеличить инвестиции в ИИ до $300 миллиардов в 2025 году. По всем отраслям руководители не только гонятся за тем, чтобы быть первыми в достижениях ИИ, но и конкурируют, чтобы не быть последними. Такой подход к добавлению ИИ поверх систем без учета структур, которые будут поддерживать его развитие, раскрывает неприятную правду: бизнес не имеет культуры, которая позволит ИИ работать.

Слушайте любую конференцию по финансовым результатам и скорее всего вы услышите, как руководитель говорит о том, как ставка на ИИ будет стимулировать эффективность, рост и инновации. Вы, скорее всего, не услышите о том, как эти лидеры отдают приоритет трансформационным культурным изменениям, которые необходимо произвести в командах по продукту, инженерии и технологиям, чтобы真正 раскрыть потенциал ИИ. В сердце трансформации ИИ находится сломанная технологическая культура, и без исправления этой культуры, те значительные инвестиции, которые организации делают в автоматизацию и интеллект, обречены на провал.

Жесткие иерархии, процессо-тяжелые операции и руководство, фиксированное на контроле, а не на творчестве, задушевывают ту самую гибкость, которую требует ИИ. Немногие организации действительно оценивают структуры и модели руководства, которые определяют, будут ли инвестиции в ИИ успешными или нет. Те из нас, кто стал свидетелем роста интернета и SaaS, знают, как быстро целые отрасли могут быть изменены. Компании, которые заранее переписывают свою технологическую культуру до того, как ИИ заставит их это сделать, определят следующее десятилетие инноваций и лидерства на рынке.

Организации, которые действительно хотят создать бизнес, ориентированный на ИИ и инновации, нуждаются не только в новых технологиях. Им необходимо переосмыслить, как структурированы команды, как выполняется работа и как функционирует руководство.

Какие самые значительные трещины в технологической культуре?

Существуют три большие проблемы, которые поражают организации, когда речь идет о технологической культуре:

• Технические команды оцениваются по выходу, а не по влиянию. Гиперфокус на производительности привел к отсутствию творчества внутри команд по инженерии и продукту. Поскольку компании продолжают работать по топ-дाउн командной структуре, они задушевляют гибкость и адаптивность, которые требует инновация ИИ. Строгие метрики успеха, которые не оставляют места для экспериментов, препятствуют способности технических команд вносить значимые изменения.
• Менеджеры отдают приоритет принятию решений над построением. Продвижение по карьерной лестнице – это то, к чему многие стремятся. Но в погоне за карьерным ростом слишком nhiều менеджеров теряют из виду построительную установку, которая привела их к их текущему рангу, и вместо этого добавляют ненужные слои принятия решений. Менеджерам необходимо строить и инновировать вместе с их прямыми подчиненными, чтобы исключить необходимость навигации через множество слоев утверждений.
• Лидеры играют в защиту вместо нападения. В гонке за тем, чтобы не быть последними, лидеры, которые хотят инвестировать в ИИ, фокусируются на наложении технологии поверх существующих решений, а не на построении ИИ-родных решений с нуля. Результатом这种 оборонительной позиции являются фрагментарные усилия по автоматизации, которые не фундаментально меняют бизнес-результаты.

ИИ – это значительный технологический сдвиг, и за ним должна последовать трансформационная культурная смена

Бросание денег на разработку и внедрение ИИ не решит основные трещины, которые препятствуют真正щей скорости, эффективности и инновациям среди технологических работников. Культуру необходимо разрушить до основания и перестроить вокруг новых моделей и норм, которые создает ИИ. Вот как это выглядит на практике:

• Поощрять непрерывное экспериментирование. Инновации – это всегда включенный образ мышления и должны быть trat как таковые. Это не может быть создано в конференц-зале; скорее, это должно быть выращено на земле, где инженеры и команды по продукту решают проблемы. Я раньше любил наши ежегодные хакатоны – теперь мы сделали инновации постоянным ритмом. Перешав на ежемесячные или квартальные дни инноваций, мы создали больше места для экспериментов. Результат? Больше идей, быстрая итерация и культура, которая поощряет всех думать – и строить – смело. Хотя это просто, это фундаментально меняет то, как функционирует наша организация, культивируя культурный сдвиг, который открывает идеи и эксперименты для всех внутри организации.
• Заменить менеджеров на строителей. Перейти от традиционного менеджерского подхода к тому, который отдает приоритет созданию, решению проблем и выполнению. В Cornerstone мы отказались от традиционных менеджерских подходов и наделили команды полномочиями владеть проблемами, а не только процессами. Этот сдвиг к создателю-ориентированному образу мышления разблокировал новые уровни выполнения. Команды строят ИИ-ориентированные решения за недели – а не месяцы.
• Перестроить команды для скорости. Содействовать межфункциональному сотрудничеству, создавая небольшие, сосредоточенные команды с четкими целями. “Идеальная организация” часто создает идеальные сили. В Cornerstone мы перестроили в сосредоточенные, межфункциональные команды с конечной целью – объединив продукт, дизайн, инженерию и QA в едином потоке. Эти однопоточные команды исключают бутылочные горлышки и стимулируют инновации с скоростью и ясностью. Сдвиг от иерархического управления к более динамичному, ориентированному на решение лидерству больше не является опциональным, это необходимо.
• Переоценить, как ИИ интегрируется. Традиционные модели жизненного цикла разработки программного обеспечения переопределяются. С Generative AI циклы разработки сокращаются. Хотя очевидно интегрировать ИИ в рабочие процессы, чтобы повысить производительность и принятие решений, нам необходимо наделить команды автоматизацией и интеллектуальными аналитиками, которые были легкими в использовании, безопасными и широко принятыми, чтобы стимулировать быструю, более точную инновацию. Наши команды экспериментируют, строят, тестируют и итерируются быстрее, чем когда-либо – используя ИИ для оптимизации рабочих процессов и открытия новых решений. Это не только о инструментах; это о перепрошивке того, как работают команды.
• Принять разнообразие поколений. Признать сильные стороны межпоколенческого сотрудничества. Мы объединяем инженеров Gen Z – цифровых коренных жителей – с опытными технологами, чтобы объединить свежие перспективы с глубокой экспертизой в области. Это межпоколенческое сотрудничество переопределяет, как мы думаем об ИИ, решении проблем и лидерстве.

Победа в экономике ИИ

Мы знаем, что организации, которые не смогут адаптироваться, рискуют стать устаревшими. Особенно те, кто работал в течение последних нескольких десятилетий, видели это на собственном опыте, когда интернет или сервисы по требованию навсегда изменили ландшафт традиционных и офлайн-бизнесов.

Истинная трансформация не только о том, чтобы принять новую технологию. Это о сдвиге образа мышления, разрушении структур и создании культуры, в которой инновации процветают. Бизнес должен активно культивировать среду, которая наделяет будущими лидерами и воспитывает рабочую силу строителей, а не только менеджеров. Им необходимо создать пространства, где разнообразные перспективы процветают, где экспериментирование поощряется, и где скорость и адаптивность стимулируют принятие решений. Организации, которые преуспеют в эпоху ИИ, будут теми, которые наделяют строителей, принимают изменения и позволяют культуре показать путь.