Navigering av AI-distribution: Undvik fallgropar och säkerställ framgång

Vägen till AI är inte ett sprint – det är ett maraton, och företag behöver hålla ett jämnt tempo. De som springer före de har lärt sig att gå kommer att snava, och hamna i gravstenen av företag som försökte gå för fort för att nå någon form av AI-mål. Sanningen är att det inte finns något mål. Det finns inget mål som ett företag kan nå 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 genombrottsteknologier följer inte linjära utvecklingsvägar; de ebbar och flödar, stiger och faller, tills de blir en del av affärsstrukturen. De flesta företag förstår att AI är ett maraton och inte ett sprint, och det är värt att ha i åtanke.

Se till exempel Gartners Hype Cycle. 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 ta sig framåt, kommer den överväldigande majoriteten att kämpa igenom 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 sin plats och dess gränser testas fortfarande. Det betyder inte att företag ska undvika AI, men de bör erkänna vikten av att sätta ett hållbart tempo, definiera tydliga mål och planera sin resa noggrant. Ledningsteam och anställda behöver vara fullständigt införstådda med idén, datakvalitet och integritet behöver garanteras, och compliance-mål behöver uppfyllas – och det är bara början.

Genom att börja smått och skissa upp uppnåeliga milstolpar kan företag utnyttja AI på ett måttfullt och hållbart sätt, och 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 stöd från toppen kommer AI-initiativ att misslyckas. Medan anställda kan upptäcka generativa AI-verktyg för sig själva och införliva dem i sin dagliga rutin, utsätter det företag för problem kring dataskydd, säkerhet och compliance. 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.

Se till exempel hälsoförsäkringssektorn i USA. I en nylig undersökning av ActiveOps avslöjades det att 70% av verksamhetsledare tror att VD:ar inte är intresserade av AI-investeringar, 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 bristen på stöd från toppen sig vara en frustrerande barriär för framsteg.

Där AI används är organisationsmässigt stöd 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 ledningen att förbli 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

Att använda 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 dyr räkning för att reparera 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 defekt, ofullständig, felaktigt klassificerad 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-kapacitet.

Vår forskning visar att 90% av verksamhetsledare säger att för mycket ansträngning behövs för att extrahera insikter från deras operativa data – för mycket av det är isolerat 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 bör företag investera i robusta datastyrningsramverk. Detta inkluderar att etablera tydliga datastandarder, säkerställa att data konsekvent rengörs och valideras, och implementera system för kontinuerlig datakvalitetsövervakning. Genom att skapa en enda källa till sanning kan organisationer förbättra tillförlitligheten och tillgängligheten hos sin data, vilket kommer att ha den extra fördelen att underlätta vägen för AI.

Fallgrop 3: AI-kompetens

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-kompetens som sin främsta utmaning för AI-distribution. Det låter som att företag inte är redo för AI, och de behöver börja hantera den kompetensgapet 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 befintliga arbetsstyrkans kompetens, och säkerställa att de har förmågan att använda AI effektivt. Att bygga den här typen av AI-kompetens inom organisationen innebär att skapa en miljö där kontinuerligt lärande uppmuntras – verkstäder, onlinekurser och praktiska projekt kan hjälpa till att avmystifiera AI och göra den mer tillgänglig för anställda på alla nivåer, och lägga grunden för snabbare distribution och mer påtagliga fördelar.

Vad nästa?

Lyckad AI-antagning kräver mer än bara investering i teknologi; det kräver en välpacerad, strategisk approach som säkerställer stöd från anställda och ledning. Det kräver också att företag är självmedvetna och medvetna om att tekniken har begränsningar – medan intresset för AI är på uppgång och antagandet är på en all-time high, finns det en god chans att AI-bubblan kommer att brista innan den korrektas och blir det stabila, tillförlitliga verktyg som företag behöver. Kom ihåg, vi är nu på Peak of Inflated Expectations, och Trough of Disillusionment måste 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.