75% Uprava Priznaje da je Njihova AI Strategija Više za Pokazivanje nego Stvarno Vođenje

Obično su izgrađeni na nepromijenjenom operativnom modelu, tehnologija se preklapa preko starih struktura, i ništa se strukturno zapravo ne pomiče, što znači da pilot funkcionira samo onoliko dobro koliko je funkcionirao pokvareni proces preko kojeg je tiho preklopljen. Pilot koji uspijeva u kontroliranom testu ali nikada ne skalira rijetko je tehnološki neuspjeh; gotovo uvijek je znak da prava odlučivanja i tijekovi rada u pozadini nikada nisu redizajnirani da zapravo koriste ono što tehnologija može.

Prvo redizajnirajte operativni model i prava odlučivanja, i odaberite pilote posebno jer pokazuju nešto na čemu sljedeći korak može graditi, umjesto biranja pilota koji je najviše impresionirao na demu. Pilot odabran zbog demonstrativne vrijednosti obično pokazuje malo o spremnosti za produkciju; pilot odabran jer testira specifičnu pretpostavku operativnog modela govori vam točno što mora biti istinito prije daljnjeg skaliranja.

Većina organizacija koristi samo površinsku razinu, generiranje teksta i sažetke, dok primjene s višom vrijednošću poput agenata, potpune automatizacije i podrške odlučivanju ostaju netestirane, uvelike zato što nitko nije redizajnirao tijekove rada u koje bi se te primjene trebale uklopiti. Tehnologija sposobna za stvaran povrat često je dugo dostupna; nedostaje rad na operativnom modelu potreban da se stavi u upotrebu.

Dodijelite svaki zadatak između četiri vrste kapaciteta, stalni zaposlenici, fleksibilan talent, strojevi, agenti, prema tome zahtijeva li ljudsku prosudbu ili se može standardizirati ili automatizirati, umjesto donošenja opće odluke o tome koje uloge AI treba ili ne treba dotaknuti. Ova zadatak-po-zadatak dodjela detaljnija je nego što pokušava većina organizacija, ali upravo ona otkriva gdje automatizacija dodaje vrijednost naspram toga gdje bi samo brže formalizirala loš proces.

Višefazni agenti koji dovršavaju sekvence zadataka, potpuna automatizacija procesa, podrška odlučivanju utemeljena na scenarijima, praćenje koje iznosi na vidjelo nepročitane signale već prisutne u postojećim podacima, i koordinacija između odjela svi su realistični danas, ne eksperimentalni, a ipak većina organizacija nikada ne ide dalje od prozora razgovora za tekst i sažetke. Jaz između onoga što je tehnički dostupno i onoga što je zapravo uvedeno često je jaz operativnog modela, ne sposobnosti.

Izgradite integriran pogled koji kombinira planiranje radne snage i AI strategiju, umjesto vođenja odvojenih sastanaka gdje ljudski resursi planiraju broj zaposlenih za posao koji paralelna AI inicijativa tiho planira promijeniti ili ukloniti. Držanje ta dva razgovora odvojenima znači da organizacija na kraju planira za dvije različite budućnosti istovremeno, i tek otkriva neusklađenost kad su oba plana već u tijeku.

Operativni model koji eksplicitno dodjeljuje posao između zaposlenika, fleksibilnog talenta, strojeva i agenata, redizajniran prije primjene automatizacije umjesto automatiziran unutar već postojeće strukture. Korak redizajna bitan je jer jednostavno dodavanje AI-a nepromijenjenoj strukturi obično samo umeće novi alat u stare tijekove rada, bez zapravo hvatanja učinkovitosti koju je alat mogao pružiti.

Mapirajte svaki zadatak i odlučite što zahtijeva ljudsku prosudbu, što se može standardizirati, i što AI može potpuno preuzeti, automatizacija loše dizajniranog procesa samo ga čini brže neuspješnim, na širem opsegu, nego kad su ljudi još uvijek ručno ispravljali greške. Ova vježba mapiranja često otkrije da značajan dio zadataka u danom tijeku rada zapravo ne treba raditi na način na koji se trenutno radi, automatiziran ili ne.

Mjereno procjenom zrelosti na 7 dimenzija i 5 razina koja pokriva organizaciju, IT infrastrukturu, upravljanje podacima, etiku, privatnost i sigurnost, ljude i vještine, i upravljanje izvedbom, umjesto općeg dojma temeljenog na broju AI alata koji se već koriste negdje u poslovanju. Usvajanje alata i stvarna organizacijska spremnost često su prilično različite stvari, a procjena je posebno osmišljena da ih razdvoji.

Ocijenite svaku dimenziju na radnoj sesiji s klijentom, validiranoj protiv detaljnih opisa razina tako da ocjena zapravo ima smisla, umjesto ankete samoprocjene koju neovisno popunjava tko god je dostupan. Detaljni opisi razina bitni su jer ocjena zrelosti bez jasne, zajedničke definicije kako svaka razina zapravo izgleda ima tendenciju kliziti prema najugodnijoj brojci za izvještavanje.

Učinite vlasništvo odluka eksplicitnim kao dio redizajna operativnog modela, odgovornost bez ovlasti glavni je uzrok zaglavljenih AI provedbi, gdje se od nekoga očekuje isporuka rezultata iz sustava nad kojim nema stvarnu moć promjene ili governancea. Imenovanje specifične odgovorne osobe sa stvarnim pravima odlučivanja nad danom AI primjenom često je jedina promjena koja otključa provedbu koja je stala iz naizgled nepovezanih razloga.

Definirajte što agent može odlučiti, koje izvore može koristiti, kako opravdava svoje odgovore, kada eskalira prema osobi, i kako se koristi bilježi i prati, tretirajući ovo kao vježbu dizajna governancea umjesto tehničke konfiguracije u zadnji čas. Agent sa stvarnim prostorom odlučivanja bez tih eksplicitno definiranih granica sklon je nepredvidivom ponašanju upravo u graničnim slučajevima gdje je predvidivost najbitnija.

Učinite kapacitet provedbe vidljivim kroz procjenu zrelosti umjesto rasprave o tempu apstraktno, pretvara razgovor u nešto konkretno, zamjenjujući subjektivno neslaganje o ambiciji specifičnom, na dokazima utemeljenom slikom onoga što organizacija zapravo može isporučiti i do kada. Uprave obično bolje reagiraju na vjerodostojno ograničenje kapaciteta nego na opći osjećaj da smjer ide presporo.

Poredajte prvo temeljne dimenzije zrelosti, a zatim dodajte pilote odabrane posebno da pokažu ono što sljedeća faza treba, umjesto počinjanja s najatraktivnijim ili najuzbudljivijim slučajem korištenja bez razmatranja postoji li već temeljna sposobnost za njegovu podršku. Plan izgrađen ovako obično izgleda manje impresivno prve godine i znatno trajnije druge.

Koristite platformu za razvoj gdje rezultati učenja pripadaju osobi i prate je, s privatnošću po dizajnu, umjesto korporativnog programa obuke čiji zapisi nestaju čim netko promijeni ulogu ili napusti tvrtku. Zapisi učenja u vlasništvu pojedinca također skloni proizvesti pošteniji angažman, jer zaposlenici ne grade profil vještina koji koristi samo njihovom trenutnom poslodavcu.