AI är inte nytt. Människor började forska om AI på 1940-talet, och datavetare som John McCarthy öppnade våra ögon för de möjligheter som denna teknik kunde uppnå. Vad som är relativt nytt är volymen av hype. Det känns exponentiellt. ChatGPT släpptes 2022 till stor uppmärksamhet, och nu DeepSeek och Qwen 2.5 har tagit världen med storm.

Hypen är förståelig. På grund av ökad beräkningskraft, tillgång till större datamängder, förbättrade algoritmer och utbildningstekniker är AI- och ML-modeller praktiskt taget dubbelt så effektiva varje få månader. Varje dag ser vi betydande språng i områden som resonemang och innehållsgenerering. Vi lever i spännande tider!

Men hypen kan backfire, och den kan antyda att det finns mer brus än substans när det gäller AI. Vi har alla blivit så vana vid informationsöverbelastningen som ofta åtföljer dessa banbrytande utvecklingar att vi kan oavsiktligt stänga av. Genom att göra det förlorar vi sikten på den otroliga möjligheten som ligger framför oss.

Kanske på grund av den överväldigande “bruset” kring generativ AI, kan vissa ledare tro att tekniken är omogen och inte värd att investera i. De kan vilja vänta tills en kritisk volym av antagande uppstår innan de bestämmer sig för att dyka in själva. Eller kanske vill de spela säkert och bara använda generativ AI för de lågimpaktområdena i sin verksamhet.

De har fel. Att experimentera och potentiellt misslyckas snabbt med generativ AI är bättre än att inte börja alls. Att vara en ledare innebär att utnyttja möjligheter att transformera och tänka om. AI rör sig och utvecklas otroligt snabbt. Om du inte följer med vågen, om du sitter ute under förevändning av försiktighet, kommer du att missa allt.

Denna teknik kommer att vara grunden för morgondagens affärsvärld. De som dyker in nu kommer att bestämma hur den framtiden ser ut. Använd inte generativ AI bara för att göra inkrementella vinster. Använd den för att ta ett språng. Det är vad vinnarna kommer att göra.

Hur dåligt kan det vara?

Generativ AI-antagande är en enkel fråga om riskhantering – något chefer borde vara väl bekanta med. Behandla tekniken som du skulle med någon annan ny investering. Hitta sätt att gå framåt utan att utsätta dig för oproportionerliga risker. Bara gör något. Du kommer att lära dig direkt om det fungerar; antingen förbättrar AI en process, eller så gör den inte. Det kommer att vara tydligt.

Vad du inte vill göra är att falla offer för analysparalyser. Tillbringa inte för lång tid med att tänka på vad du försöker uppnå. Som Voltaire sa, låt inte perfekt vara fienden till bra. I början skapar du en rad utfall du är villig att acceptera. Sedan håller du dig till det, itererar mot bättre och fortsätter att gå framåt. Att vänta på den perfekta möjligheten, det perfekta användningsfallet, den perfekta tiden att experimentera, kommer att göra mer skada än nytta. Ju längre du väntar, desto mer möjlighetskostnad kommer du att skriva under på.

Hur dåligt kan det vara? Välj ett par testballonger, skicka iväg dem och se vad som händer. Om du misslyckas, kommer din organisation att bli bättre av det.

Misslyckande bygger verkligen karaktär. Och motståndskraft.

Säg att din organisation misslyckas i sin generativa AI-experiment. Vad är det? Det finns en enorm värde i organisatoriskt lärande – i att försöka, vända och se hur teamen kämpar. Livet handlar om att lära och övervinna ett hinder efter ett annat. Om du inte pushar dina team och verktyg till gränsen för misslyckande, hur annars kommer du att bestämma dina organisationsgränser? Hur annars kommer du att veta vad som är möjligt?

Om du har rätt människor på rätt platser – och om du litar på dem – har du ingenting att förlora. Att ge dina team strävan mål med verkliga, betydande utmaningar kommer att hjälpa dem att växa som proffs och få mer värde från sitt arbete.

Om du försöker och misslyckas med ett generativt AI-experiment, kommer du att vara mycket bättre positionerad när det är dags att försöka med nästa.

Identifiera områden för experiment.

För att komma igång, identifiera de områden i din verksamhet som genererar de största utmaningarna: konstanta flaskhalsar, ofrivilliga fel, misskött förväntan, möjligheter som inte täcks. Varje aktivitet eller arbetsflöde som har massor av dataanalys och knepiga utmaningar att lösa eller som verkar ta en oproportionerlig mängd tid kan vara en utmärkt kandidat för AI-experiment.

I min bransch, supply chain management, finns det möjligheter överallt. Till exempel är lagerhantering en utmärkt startpunkt för generativ AI. Lagerhantering innebär att orkestrera många rörliga delar, ofta i nära realtid. Rätt människor måste vara på rätt plats vid rätt tidpunkt för att bearbeta, lagra och hämta produkter – som kan ha särskilda lagringsbehov, som är fallet med kyld mat.

Att hantera alla dessa variabler är en massiv uppgift. Traditionellt har lagerchefer inte tid att granska de otaliga arbets- och varureporterna för att göra stjärnorna synkronisera. Det tar ganska lång tid, och lagerchefer har ofta andra fiskar att frysa, inklusive att anpassa sig till realtidsstörningar.

Generativa AI-agenter kan dock granska alla rapporter som genereras och producera en informerad handlingsplan baserad på insikter och rotorsaker. De kan identifiera potentiella problem och bygga effektiva lösningar. Den mängd tid som detta sparar chefer kan inte överskattas.

Detta är bara ett exempel på ett viktigt affärsområde som kan optimeras med hjälp av generativ AI. Varje tidskrävande arbetsflöde – särskilt ett som involverar data- eller informationsbearbetning innan beslut fattas – är en utmärkt kandidat för AI-förbättring.

Bara välj ett användningsfall och kom igång.

Bara dyk in.

Generativ AI är här för att stanna, och den rör sig i innovationsfart. Varje dag nya användningsfall uppstår. Varje dag blir tekniken bättre och kraftfullare. Fördelarna är överflödiga: organisationer transformerade inifrån och ut; människor som fungerar på toppen av sin förmåga med data vid sin sida; snabbare, smartare affärsbeslut; jag kunde fortsätta i all oändlighet.

Ju längre du väntar på de så kallade “perfekta förhållandena” att uppstå, desto längre bakom (du och din verksamhet!) kommer att vara.

Om du har ett bra team, en sund affärsstrategi och riktiga möjligheter till förbättring, har du ingenting att förlora.

Vad väntar du på?