ย้ายจากความสับสนของ AI ไปสู่ความมั่นใจของ AI: แปดคำถามที่ผู้บริหารทุกคนต้องถามเกี่ยวกับ AI

สมมติว่าเหตุผลที่การลงทุน AI ของคุณไม่ได้รับผลตอบแทนมีอะไรที่ไม่เกี่ยวข้องกับเทคโนโลยี

การศึกษาที่ได้รับการอ้างอิงอย่างกว้างขวางจาก MIT พบว่า 95% ของโครงการ AI ที่สร้างขึ้นไม่สามารถบรรลุผลตอบแทนจากการลงทุนที่มีความหมาย หากคุณเป็นผู้บริหารที่ดูองค์กรของคุณทดลองใช้เครื่องมือ AI ต่างๆ ทั่วทีมและแผนก คุณได้รู้สึกถึงช่องว่างระหว่างกิจกรรมและผลลัพธ์ด้วยตนเอง

อาการที่คุ้นเคยคือ พนักงานกำลังทดลอง แต่ไม่มีเจ้าของที่กำหนดไว้สำหรับผลลัพธ์ และแม้ว่าการทดลองจะสำเร็จในความโดดเดี่ยว แต่ก็ไม่เคยขยายไปทั่วองค์กร นอกจากนี้ยากที่จะแบ่งปันว่าอะไรที่ได้ผลเพราะทุกทีมกำลังใช้ AI อย่างแตกต่างกัน ในขณะเดียวกัน ความเสี่ยงด้านการปฏิบัติตามกฎระเบียบและความปลอดภัยก็สะสมอยู่เบื้องหลังอย่างเงียบๆ แม้กระทั่งการวัดก็ยากเพราะแม้ว่าผลตอบแทนจากการลงทุนที่คาดการณ์จะดูเหมือนน่าประทับใจบนแผ่นสไลด์ แต่ไม่มีใครติดตามว่ามันจะเกิดขึ้นจริงหรือไม่

ความท้าทายไม่ใช่การขาดนวัตกรรมหรือความสนใจ พนักงานกำลังทดลองใช้เครื่องมือ AI ค้นพบการปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงานและแบ่งปันความสำเร็จ ปัญหาอยู่ที่ว่าหากไม่มีการนำทางเชิงกลยุทธ์จากผู้บริหารระดับสูง ความพยายามเหล่านี้จะไม่รวมกันเป็นโครงการที่สร้างมูลค่าและสามารถขยายได้ซึ่งมีผลกระทบต่อธุรกิจ

ปัญหาสโนว์เฟลกกำลังฆ่าผลตอบแทนจากการลงทุน AI ของคุณอย่างเงียบๆ

เมื่อ การนำ AI มาใช้ เกิดขึ้นตามธรรมชาติจากด้านล่างขึ้นโดยไม่มีการกำกับดูแลเชิงกลยุทธ์ องค์กรจะพบกับข้อจำกัด ผู้ร่วมให้ข้อมูลและทีมอาจประสบกับการเพิ่มขึ้นของประสิทธิภาพการทำงาน เช่น การเขียนอีเมลเร็วขึ้น การสร้างโค้ดสแนปชอตได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น หรือการวิเคราะห์ข้อมูลได้เร็วขึ้น การปรับปรุงเหล่านี้มีคุณค่าในระดับบุคคล แต่การแปลสิ่งเหล่านี้ให้เป็นมูลค่าขององค์กรที่วัดได้ต้องใช้แนวทางที่สอดคล้องกัน

ประเด็นหลักคือปัญหาสโนว์เฟลก โดยไม่มีวิธีการและโครงสร้างที่มาตรฐาน โครงการ AI แต่ละโครงการภายในองค์กรมีการใช้งานที่แตกต่างกัน การใช้งานแต่ละครั้งกลายเป็นสโนว์เฟลกที่เป็นเอกลักษณ์ ทำให้การขยายการทดลองที่ประสบความสำเร็จ การแบ่งปันความรู้อย่างมีประสิทธิภาพ และการรวมความสามารถ AI ทั่วทั้งองค์กรเป็นเรื่องที่ยาก

นอกจากนี้ เมื่อการทดลองเกิดขึ้นโดยไม่มีการกำกับดูแลเชิงกลยุทธ์ ทีมอาจใช้เครื่องมือ AI เพียงไม่กี่เครื่องมือที่คุ้นเคย โดยไม่คำนึงถึงความเหมาะสมของเครื่องมือนั้นสำหรับการใช้งาน เครื่องมือที่ช่วยเขียนอีเมลการตลาดอาจกลายเป็นค้อนสำหรับปัญหาทุกอย่าง แม้ว่าโซลูชันที่ออกแบบมาเพื่อจุดประสงค์เฉพาะ เช่น การวิเคราะห์เอกสารทางกฎหมาย การคาดการณ์ทางการเงิน หรือเอกสารทางเทคนิค จะให้ผลลัพธ์ที่ดีกว่าสำหรับการใช้งานที่เฉพาะเจาะจง

さらに หากการทดลองเกิดขึ้นโดยใช้เครื่องมือที่ไม่ได้รับอนุญาต อาจทำให้เกิดความเสี่ยงด้านการปฏิบัติตามกฎระเบียบและความปลอดภัยที่องค์กรค้นพบในภายหลัง ในการแสวงหาความสามารถในการทำงาน พนักงานอาจทำให้ข้อมูลลูกค้าที่ไวต่อการรั่วไหลสู่โมเดล AI สาธารณะ ละเมิดกฎระเบียบ หรือสร้างปัญหาเกี่ยวกับสิทธิ์ในทรัพย์สินทางปัญญา

ผู้บริหารไม่จำเป็นต้องเป็นวิศวกร AI แต่ต้องถามคำถามที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น

ผู้บริหารไม่จำเป็นต้องเป็นนักวิศวกร AI หรือแม้กระทั่งเข้าใจว่า AI ทำงานอย่างไรเพื่อนำทางองค์กรของตนอย่างมีประสิทธิภาพ สิ่งที่สำคัญคือต้องรู้ว่าควรถามคำถามอะไรและตัดสินใจอย่างไร การสร้างความสามารถในการนำทางเชิงกลยุทธ์สำหรับ AI นั้นไม่เกี่ยวกับการเข้าใจโครงสร้าง แต่เกี่ยวกับการพัฒนาความสามารถในการตัดสินใจที่จะแยกแยะข้อมูลที่สำคัญออกจากข้อมูลที่ไม่เกี่ยวข้อง

ผู้นำควรตอบคำถามที่สำคัญแปดข้อที่จะกำหนดเส้นทาง AI ขององค์กรของตน

1. ใครเป็นเจ้าของการสร้างมูลค่า AI และรับผิดชอบต่อผลตอบแทน? หากไม่มีเจ้าของที่ชัดเจน ไม่มีการวัดผลและไม่มีใครรับผิดชอบเมื่อผลลัพธ์ไม่เกิดขึ้น
2. เรากำลังเดิมพันอะไรในธุรกิจ AI ในช่วง 12 ถึง 24 เดือนข้างหน้า? องค์กรจะต้องตัดสินใจว่าจะติดตามแนวทางแบบผสมผสาน เช่น การเพิ่มประสิทธิภาพ การเพิ่มความสามารถของผลิตภัณฑ์ใหม่ การปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้า หรือมุ่งเน้นทรัพยากรไปที่ทิศทางเชิงกลยุทธ์เดียว การตัดสินใจนี้กำหนดการกระจายทรัพยากรและมาตรการความสำเร็จ
3. เรามีวินัยในการวัดผลเพื่อยืนยันว่าผลตอบแทนจากการลงทุนที่คาดการณ์กลายเป็นผลตอบแทนที่แท้จริงหรือไม่? องค์กรส่วนใหญ่ทำได้ดีในการคาดการณ์ แต่มีเพียงไม่กี่แห่งที่ติดตามอย่างเข้มงวด
4. เรายินดีที่จะลงทุนในการเปลี่ยนแปลงองค์กรที่ AI ต้องการหรือไม่? ซึ่งรวมถึงการฝึกอบรมที่ครอบคลุม โครงสร้างการกำกับดูแล และโครงการจัดการการเปลี่ยนแปลง การลงทุนด้านเทคโนโลยีเพียงอย่างเดียวจะไม่ได้ผลลัพธ์
5. เราต้องการความสามารถภายในอย่างไรเพื่อปิดช่องว่างความสามารถในการนำทาง? คณะกรรมการที่ปรึกษา โปรแกรมการศึกษา และการเป็นพันธมิตรกับบุคคลภายนอกสามารถช่วยให้ผู้บริหารพัฒนาการรับรู้รูปแบบสำหรับการดำเนินงาน AI ที่มีประสิทธิภาพ
6. เราจะสร้างสมดุลระหว่างการทดลองอย่างรวดเร็วและวินัยในการดำเนินงานได้อย่างไร? รอบการพัฒนา AI มีความเร็วและไม่แน่นอนมากกว่าซอฟต์แวร์แบบดั้งเดิม ซึ่งต้องการแนวทางที่แตกต่างในการจัดการพอร์ตโฟลิโอและความอดทนต่อความเสี่ยง
7. เราจะใช้ AI อย่างปลอดภัย มีจริยธรรม และในขอบเขตความเสี่ยงที่ยอมรับได้อย่างไร? องค์กรต้องการโครงสร้างสำหรับการประเมินความลำเอียง ความเป็นส่วนตัว ความโปร่งใส และความรับผิดชอบก่อนที่ปัญหาเหล่านี้จะบานปลาย
8. การลงทุนด้านเทคโนโลยีหลักใดที่สนับสนุนกลยุทธ์ของเรา? โครงสร้างพื้นฐานบนคลาวด์ แพลตฟอร์มข้อมูล การใช้งานแบบจำลอง และโครงสร้างการรวมต่างๆ เป็นตัดสินใจระดับคณะกรรมการ ไม่ใช่การตัดสินใจของฝ่ายไอทีเท่านั้น

การทำงานผ่านคำถามเหล่านี้จะเสริมสร้างความสามารถในการตัดสินใจของผู้บริหารและความสามารถในการรับรู้รูปแบบ ผู้นำจะพัฒนามอดูลความคิดร่วมกันเกี่ยวกับการดำเนินงาน AI ที่ดี ทำให้สามารถระบุโครงการที่อ่อนแอได้เร็วและสนับสนุนโครงการที่มีแนวโน้ม

สามความสามารถที่สร้างองค์กรที่ชนะ

เมื่อผู้นำกำหนดความชัดเจนเชิงกลยุทธ์แล้ว พวกเขาสามารถมุ่งเน้นไปที่สามความสามารถที่เชื่อมโยงซึ่งกันและกันซึ่งทำให้ผู้นำการนำ AI ที่ประสบความสำเร็จแตกต่างจากผู้ที่ต้องดิ้นรน

เรียนรู้ที่จะระบุกรณีธุรกิจที่อ่อนแอได้เร็ว สัญญาณเตือนรวมถึงการเป็นเจ้าของที่ไม่ชัดเจน การคาดการณ์ผลตอบแทนจากการลงทุนที่คลุมเครือ การไม่เชื่อมโยงกับกระบวนการหลักและเวิร์กโฟลว์ และการนำเทคโนโลยีมาใช้ก่อนผลลัพธ์ทางธุรกิจ หากข้อเสนอเริ่มต้นด้วยการถามว่าจะใช้โมเดล AI ใดแทนการแก้ปัญหาใด ก็เข้าทางที่ผิด ความกลัวที่จะพลาดไม่ควรขับเคลื่อนโครงการ AI ทุกโครงการต้องมีกรณีธุรกิจที่มีเหตุผลที่จะสร้างมูลค่า

รักษาการใช้งาน AI ให้เป็นการท้าทายการเปลี่ยนแปลงองค์กร ไม่ใช่การนำเทคโนโลยีมาใช้ การปล่อยตัวเครื่องมือ AI โดยไม่มีการเปิดใช้งานอย่างเป็นระบบจะทำให้เกิดการเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานที่ไม่สำคัญ องค์กรที่ชนะลงทุนในการทำงานหนักๆ ที่บริษัทส่วนใหญ่หลีกเลี่ยง: โปรแกรมการฝึกอบรมที่ครอบคลุมซึ่งสร้างความสามารถในการทำงาน AI; โครงการจัดการการเปลี่ยนแปลงที่จัดการการหยุดชะงักของเวิร์กโฟลว์และช่วยทีมปรับตัว; โครงสร้างการกำกับดูแลที่ทำให้เกิดนวัตกรรม; และวิธีการมาตรฐานที่ป้องกันปัญหาสโนว์เฟลกในขณะเดียวกันก็ยอมให้มีความยืดหยุ่น

การฝึกอบรมและการกำกับดูแลสร้างวินัยขององค์กรที่เร่งการสร้างมูลค่า เมื่อบุคคลเข้าใจความสามารถและขอบเขตของเครื่องมือ AI เมื่อมีกระบวนการที่ชัดเจนสำหรับการเสนอ การประเมิน และการขยายโครงการความคิดที่ดีจะเคลื่อนที่เร็วขึ้น และความคิดที่ไม่ดีจะถูกกรองออกเร็วขึ้น

กำหนดความเป็นเจ้าของและอำนาจในการตัดสินใจก่อนที่จะลงทุนทรัพยากร องค์กรจะต้องกำหนดสิทธิ์ในการตัดสินใจก่อนที่จะลงทุนเวลาและทรัพยากร ใครตัดสินว่าโครงการใดจะได้รับการสนับสนุน? ใครเป็นเจ้าของงานการรวมต่างๆ ระหว่างแผนก? ใครรับผิดชอบเมื่อผลลัพธ์ไม่เกิดขึ้น?

โครงสร้างการกำกับดูแลควรได้รับการจัดตั้งขึ้นตั้งแต่ต้น แต่ควรได้รับการออกแบบอย่างรอบคอบ วัตถุประสงค์คือเพื่อทำให้เกิดนวัตกรรมอย่างปลอดภัยโดยไม่จำกัดความสามารถ การใช้แนวทางที่อิงกับความเสี่ยงจะช่วยให้บรรลุสมดุลนี้ การใช้งานที่มีความเสี่ยงต่ำ เช่น การใช้ AI สำหรับการสมองกลุ่มภายใน การสร้างร่างแรกของเนื้อหาที่ไม่ละเอียดอ่อน หรือการวิเคราะห์ข้อมูลโดยอัตโนมัติ ต้องการการกำกับดูแลที่เข้มงวดน้อยกว่า การใช้งานที่มีความเสี่ยงสูงซึ่งจัดการข้อมูลที่ละเอียดอ่อน ตัดสินใจที่มีผลกระทบต่อลูกค้าหรือพนักงาน หรือดำเนินการในโดเมนที่มีการควบคุม ต้องการการป้องกันที่เข้มงวดมากขึ้น เช่น การกำกับดูแลของมนุษย์ การบันทึกการตรวจสอบ และกลไกการตรวจสอบ

จากความสับสนสู่ความมั่นใจผ่านการนำทาง

ผลตอบแทนจากการลงทุน AI ไม่ใช่ปัญหาด้านเทคโนโลยี แต่เป็นคำถามด้านการนำทาง องค์กรที่ต้องดิ้นรนเพื่อจับผลตอบแทนจาก AI ไม่ได้ใช้เครื่องมือที่ด้อยคุณภาพหรือทีมที่มีความสามารถน้อยกว่า พวกเขาไม่ได้กำหนดความชัดเจนเชิงกลยุทธ์ วินัยขององค์กร และโครงสร้างการกำกับดูแลเพื่อขยายการทดลองให้เป็นความสามารถ

ปัจจัยที่แตกต่างที่แท้จริงสำหรับการนำ AI ที่ประสบความสำเร็จคือการกำกับดูแลของผู้บริหารและวินัยในการดำเนินงาน ไม่ใช่ความเชี่ยวชาญทางเทคนิค ผู้นำที่สามารถถามคำถามที่ถูกต้อง กำหนดความเป็นเจ้าของ ลงทุนในการเปลี่ยนแปลงองค์กร และสร้างโครงสร้างการกำกับดูแลที่อิงกับความเสี่ยง จะนำองค์กรของตนจากความสับสนสู่ความมั่นใจ

ด้วยทิศทางเชิงกลยุทธ์ที่ถูกต้องจากผู้นำ การสร้างนวัตกรรมจากด้านล่างสามารถเติบโตได้ภายในขอบเขต การทดลองสามารถขยายให้เป็นความสามารถขององค์กร และ AI สามารถเปลี่ยนจากความสับสนและการกระจายกิจกรรมไปสู่ตัวขับเคลื่อนความได้เปรียบทางการแข่งขันและคุณค่าทางธุรกิจ