4 V’si Kullanarak Yapay Zeka Entegrasyonunu Başarılı Hale Getirme

Rekabette üstünlük elde etme amacıyla birçok kuruluş, son yıllarda yapay zeka (AI) uygulamalarını uygulamaya çalıştı. Ancak çoğu kuruluş için sonuçlar beklentilerin altında kaldı ve bazı tahminlere göre %80’den fazla AI projesi başarısız oldu. Ancak AI, teknolojinin hazır olmaması nedeniyle değil, şirketlerin onu başka bir teknoloji projesi gibi ele alması nedeniyle başarısız oldu.

AI girişimlerinin ilk dalgası genellikle IT veya veri ekipleri tarafından yürütüldü. Bu erken projeler teknoloji odaklıydı ve genellikle daha geniş kurumsal stratejinin dışında kaldı. Ve bu, geçmiş araçlar için işe yaradı, ancak AI diğer teknolojilerden farklı. İnsanların nasıl çalıştığını, değer nasıl teslim edildiğini ve organizasyonların ne kadar hızlı hareket etmesi gerektiğini etkiliyor.

Bu dalganın geride kalmasıyla, soru artık AI kullanıp kullanmamak değil, nasıl kullanacağımız. AI artık kenarda deneysel bir şey değil. Burada, hızlı ilerliyor ve already bazı şirketler için fark yaratıyor.

Halihazırda çok şeylerle uğraşan liderler, organizasyonlarının düşünme, işletme ve büyüme şeklini AI’ye entegre etme konusunda pratik bir rehberden yararlanabilirler. 4 V çerçevesi – vizyon, değer, viskozite ve hız – deneye geçiş için bir yol sunuyor.

Vizyon: İşletme İçinde AI’yi Entegre Et, Yanında Değil

AI genellikle yan proje olarak ele alınıyor. Ancak AI’nin kalıcı olması için, işletme stratejisinin içinde, dışında değil olması gerekiyor.

Bu, “AI stratejisi” oluşturmak değil, AI çabalarının gerçek sonuçlara hizmet etmesi gerekiyor. AI’yi bir araç olarak düşünmek, yatırımları gerçek sonuçlara bağlamak kolaylaşıyor.

Elektrik gibi düşünün. Her gün düşünmüyorsunuz, ancak her şeyi çalıştırıyor. AI de böyle gidecek. Başarılı AI entegrasyonu, yeni bir girişimi başlatmaktan daha fazla şey. Gelecek yıllarda başarılı olacak organizasyonlar, AI’yi iş yapma şekillerine sorunsuz bir şekilde entegre edecek.

Başlangıç için: AI’yi ayrı bir girişim olarak yönetmek yerine, stratejik odak alanlarına doğrudan entegre edin. Kurumsal yönetim, kaynak tahsisi ve ölçüm çerçeveleri AI’nin temel bir araç olarak rolünü yansıttığında, hizalama doğal olarak geliyor.

Değer: İnsanların ve Organizasyonların Değer Yaratma Şeklini Yeniden Tanımlama

Değer konusunda iki taraf var. İlk olarak, müşteri: Onlar size gerçekten neyi değerli buluyor ve AI bunu nasıl koruyor, artırıyor veya yeniden hayal ediyor? AI,formerly savunulabilir rekabet avantajları olarak düşünülen şeyleri hızla yıkıyor. Başarılı organizasyonlar, AI’yi kullanarak müşterilerinin hızla değişen beklentilerini hız ve precisyonla karşılayacak.

Sonra da çalışan tarafı var: Çoğu insan, günlük görevlerini tamamladıkları şekilde değerlerini tanımlar, bu nedenle AI bu görevleri almaya başladığında, destabilizan olabilir. İnsanlar “Şimdi nereye giderim?” diye merak ediyorlar. Tam %47’lik bir çalışan grubu, AI’nin mevcut işlerini tehdit edebileceğinden endişe ediyor.

Burada liderlerin takımlarına yardımcı olması gerekiyor. Hedef, aynı görevleri daha hızlı yapmak değil, organizasyonu vizyonuna yaklaştırmak. Bu, rolleri yeniden yazmak, teşvikleri değiştirmek ve başarıyı yeniden düşünmek gerekecek. Ancak buna değer, çünkü insanlar daha büyük bir şeyin parçası olduklarını hissettiğinde, farklı bir şekilde ortaya çıkıyorlar.

Başlangıç için: AI “takım arkadaşları” için iş tanımları yazın, insan rolleri için yaptığınız gibi. Neye sahip olduklarını, başarının nasıl ölçüldüğünü ve insan eşdeğerlerini nasıl desteklediklerini tanımlayın. Bu açıklık, takımların değişime karşı korkularını aşmasına ve farklı çalışmaya başlamasına yardımcı olur.

Viskozite: Fıstık Ezmesi Gibi Değil, Su Gibi Olun

Her organizasyonun belirli bir viskozitesi vardır – değişim nasıl ilerler. Bazı şirketler su gibi, değişiklikler sorunsuz bir şekilde akıyor. Diğerleri fıstık ezmesi gibi, değişiklikler takıldı.

AI hızlı ilerliyor ve bunu takip etmek isteyen organizasyonlar, bürokrasi veya alışkanlık tarafından yavaşlamayı göze alamaz. En büyük engel, geçmiş yatırımlara takılmak. İnsanlar, zaman veya enerji yatırımı yapmış oldukları için eski yöntemlere bağlı kalıyorlar. Viskoziteyi azaltmak için liderlerin, insanların geçmişten vazgeçmeleri ve daha iyi çalışma yollarını benimsemeleri için alan ve teşvikler yaratmaları gerekiyor.

Başlangıç için: Teşvik yapılarını, gelenek yerine adaptasyona öncelik vermek için yeniden değerlendirin. Yeni çalışma yollarını benimsemeye istekli olanları ödüllendirin. Geçmişe takılmaya karşı daha akıllıca yaklaşımlar benimseyen bireyleri ve takımları tanıyın.

Hız: AI’yi Mükemmel Bir Makine Değil, Vaat Edici Bir Takım Arkadaşı Gibi Ele Alın

Son V, hız hakkındadır. AI her hafta gelişirken, hızlı hareket etme yeteneği tartışılmaz. Ancak birçok organizasyon, AI’nin mükemmel olmasını bekliyor ve olmadığı takdirde onu terk ediyor.

Bu, yeni bir üniversite mezununa her şeyi mükemmel bir şekilde yapmasını beklemek gibi. Böyle değil. Üniversite mezunları zeki, yetenekli ve bağlı, ancak başarılı olmak için bağlam, destek ve koçluk gerekiyor. AI de aynı. AI girişimlerinden uzun vadeli değer, AI’nin sürekli geliştirilmesine takım üyelerinin bağlılığıyla doğrudan ilgili.

İnsanların mükemmel bir makine beklemektense, düşük riskli alanlarda başlamak daha iyi. Burada öğrenme gerçek, ancak risk düşük.

Başlangıç için: “Hata yapma izni” alanları belirleyin – iç kullanım durumları, hata maliyeti düşük, ancak öğrenme potansiyeli yüksek. Toplantı özetleme, politika arama ve erken fikir üretimi, takımların güven kazanmadan önce ölçeklendirme yapabileceği ortak giriş noktalarıdır.

Gelecek İçgüdüsel

Burada da bir zihniyet değişimi var. Bir hikaye her şeyi anlatıyor: 1960’larda NASA’yı ziyaret ettiğinde, Başkan Kennedy’nin bir temizlikçiye işinin ne olduğunu sorduğu söyleniyor. “Bay Başkan, ben ayda bir adamı yardımcı olmak için çalışıyorum” dedi. Organizasyonların ulaşmaya çalıştığı bu tür bir hizalamayı hedeflemeleri gerekiyor. Herkes ve her şey, paylaşılan bir amaca doğru çalışmalı.

Ancak buraya ulaşmak kolay olmayacak. AI hızlı ilerliyor ve etrafımızdaki dünya da aynı hızda değişiyor. Bir gün heyecanlanmak, ertesi gün belirsizlik hissetmek normal. Bu gerilim gerçek ve normal. Wharton AI profesörü Ethan Mollick, AI hakkında gerçekten anlamak için üç uykusuz gece geçirmiş olmak gerektiğini söylüyor.

Gerçek şu ki, hepiniz bu durumu gerçek zamanlı olarak çözüyoruz. Mükemmel bir yol haritası yok. Önemli olan, netlik, niyet ve öğrenme isteğiyle ortaya çıkmak. İşte dönüşüm böyle gerçekleşiyor.

4 V çerçevesi, bu değişimi gerçekleştiriyor. Organizasyonlar AI’yi kurumsal vizyonlarının gerçekleştirilmesine, değerini tanımlamalarına, iç viskozitelerini azaltmalarına ve hızlanmalarına yardımcı olacak kasları inşa etmelerine yardımcı olduğunda, kalıcı değişikliklere kilitleniyorlar. Teknoloji hazır ve an şimdi. Nefes alın, rahatsızlığı kabul edin ve işe koyulun.