Navigering av AI-distribution: Undvikning av fallgropar och säkerställande av framgång

Vägen till AI är inte ett sprint – det är ett maraton, och företag behöver anpassa sig därefter. De som springer före de har lärt sig att gå kommer att snava, och ansluta sig till kyrkogården av företag som försökte flytta för snabbt för att nå någon form av AI-mål. Sanningen är att det inte finns någon mållinje. Det finns ingen destination där ett företag kan anlända och säga att AI har erövrats tillräckligt. Enligt McKinsey, var 2023 AI:s genombrottsår, med cirka 79% av anställda som säger att de har haft någon form av exponering för AI. Men genombrotts-teknologier följer inte linjära utvecklingsvägar; de ebbar och flödar, stiger och faller, tills de blir en del av företagets tyg. De flesta företag förstår att AI är ett maraton och inte ett sprint, och det är värt att ha i åtanke.

Ta Gartners Hype Cycle till exempel. Varje ny teknik som dyker upp går igenom samma serie av stadier på hype-cykeln, med mycket få undantag. Dessa stadier är följande: Innovationstrigger; Peak of Inflated Expectations; Trough of Disillusionment; Slope of Enlightenment, och Plateau of Productivity. 2023 placerade Gartner Generative AI fast i det andra stadiet: Peak of Inflated Expectations. Detta är när hype-nivåerna kring tekniken är som störst, och medan vissa företag kan kapitalisera på det tidigt och skjuta framåt, kommer den överväldigande majoriteten att kämpa genom Trough of Disillusionment och kanske inte ens nå Plateau of Productivity.

Allt detta är för att säga att företag behöver gå försiktigt när det gäller AI-distribution. Medan den initiala lockelsen av tekniken och dess förmågor kan vara frestande, är det fortfarande mycket som hittar sina fötter och dess gränser testas fortfarande. Det betyder inte att företag ska undvika AI, men de bör erkänna vikten av att sätta en hållbar takt, definiera tydliga mål och planera sin resa noggrant. Ledningsteam och anställda behöver vara fullständigt införstådda med idén, datakvalitet och integritet behöver garanteras, och efterlevnadsmål behöver uppfyllas – och det är bara början.

Genom att börja smått och skissa ut uppnåeliga milstolpar kan företag utnyttja AI på ett måttfullt och hållbart sätt, säkerställa att de rör sig med tekniken istället för att hoppa före den. Här är några av de vanligaste fallgroparna vi ser 2024:

Fallgrop 1: AI-ledning

Det är ett faktum: utan köp-in från toppen, kommer AI-initiativ att floundra. Medan anställda kan upptäcka generativa AI-verktyg för sig själva och inkorporera dem i sina dagliga rutiner, utsätter det företag för problem kring dataintegritet, säkerhet och efterlevnad. Distribution av AI, i vilken kapacitet som helst, behöver komma från toppen, och brist på intresse för AI från toppen kan vara lika farligt som att gå in för hårt.

Ta den amerikanska hälsoförsäkringssektorn till exempel. I en nyligen undersökning av ActiveOps, avslöjades det att 70% av operationsledare tror att C-svitchechefer inte är intresserade av AI-investering, vilket skapar en betydande barriär för innovation. Medan de kan se fördelarna, med nästan 8 av 10 som håller med om att AI kunde hjälpa till att förbättra operativ prestanda avsevärt, visar sig bristen på stöd från toppen vara en frustrerande barriär för framsteg.

Där AI används, är organisatoriskt köp-in och ledningsstöd avgörande. Tydliga kommunikationskanaler mellan ledning och AI-projektteam bör etableras. Regelbundna uppdateringar, transparenta framstegsrapporter och diskussioner om utmaningar och möjligheter kommer att hjälpa till att hålla ledningen engagerad och informerad. När ledare är väl insatta i AI-resan och dess milstolpar, är de mer benägna att ge det kontinuerliga stöd som behövs för att navigera genom komplexiteter och oförutsedda problem.

Fallgrop 2: Datakvalitet och integritet

Användning av dålig kvalitet på data med AI är som att stoppa in diesel i en bensinbil. Du kommer att få dålig prestanda, trasiga delar och en dyrbart räkning för att fixa det. AI-system är beroende av stora mängder data för att lära, anpassa och göra precisa förutsägelser. Om data som matas in i dessa system är felaktig, ofullständig, missklassificerad eller partisk, kommer resultaten att vara opålitliga. Detta undergräver inte bara effektiviteten hos AI-lösningar, utan kan också leda till betydande bakslag och misstro mot AI-förmågor.

Vår forskning visar att 90% av operationsledare säger att för mycket ansträngning behövs för att extrahera insikter från deras operativa data – för mycket av det är siloat och fragmenterat över flera system, och fullt av inkonsekvenser. Detta är en annan fallgrop som företag står inför när de överväger AI – deras data är helt enkelt inte redo.

För att hantera detta och förbättra sin datahygien, måste företag investera i robusta datastyrningsramverk. Detta inkluderar att etablera tydliga datastandarder, säkerställa att data är konsekvent rengjord och validerad, och implementera system för kontinuerlig datakvalitetsövervakning. Genom att skapa en enda källa till sanning, kan organisationer förbättra tillförlitligheten och tillgängligheten av sin data, vilket kommer att ha den extra fördelen att jämna vägen för AI.

Fallgrop 3: AI-litteracitet

AI är ett verktyg, och verktyg är endast effektiva när de används av rätt händer. Framgången för AI-initiativ hänger inte bara på tekniken, utan också på de människor som använder den, och dessa människor är i kort supply. Enligt Salesforce, identifierade nästan två tredjedelar (60%) av IT-proffs en brist på AI-färdigheter som deras främsta barriär för AI-distribution. Det låter som att företag inte är redo för AI, och de behöver börja leta efter att hantera den färdighetsgapet före de börjar investera i AI-teknik.

Det behöver inte betyda att man måste gå på en anställningsresa, dock. Utbildningsprogram kan införas för att förbättra den nuvarande arbetsstyrkans färdigheter, säkerställa att de har förmågan att använda AI effektivt. Att bygga den här typen av AI-litteracitet inom organisationen innebär att skapa en miljö där kontinuerligt lärande uppmuntras – workshoppar, onlinekurser och praktiska projekt kan hjälpa till att avmystifiera AI och göra det mer tillgängligt för anställda på alla nivåer, lägga grunden för snabbare distribution och mer påtagliga fördelar.

Vad sedan?

Lyckad AI-antagning kräver mer än bara investering i teknologi; det kräver en välpacerad, strategisk tillvägagångssätt som säkerställer köp-in från anställda och stöd från ledning. Det kräver också att företag är självmedvetna och medvetna om att tekniken har gränser – medan intresset för AI är på uppgång och antagandet är på rekordnivå, finns det en god chans att AI-bubblan kommer att brista innan den korrekturerar och blir det stabila, pålitliga verktyg som företag behöver. Kom ihåg, vi är nu på Peak of Inflated Expectations, och Trough of Disillusionment behöver fortfarande hanteras. Företag som är angelägna om att investera i AI kan förbereda sig för den kommande stormen genom att förbereda sina anställda, etablera AI-användningspolicyer och säkerställa att deras data är ren, välorganiserad och korrekt klassificerad och integrerad över hela företaget.