Širša slika: Tehnološki ponudniki imajo priložnost na novo zastaviti prodajo prek partnerskega ekosistema, da bi pospešili rast AI. Ta premik zahteva pet konkretnih strateških korakov.
Zakaj je pomembno: Partnerji so ključni za to, kako podjetniška programska oprema pride do strank. Pravilno zastavljen kanal bo odločil, kateri ponudniki bodo uspešno širili uporabo AI.
Širša slika: Umetna inteligenca spreminja, kako banke prepoznavajo, merijo in upravljajo tveganja. Ključni izziv je zdaj vključiti UI v operativni model, da se te zmogljivosti lahko razširijo po celotni organizaciji.
Zakaj je pomembno: Vodje v finančnih storitvah morajo razumeti, da uvajanje UI ni samo vprašanje novih orodij. Zahteva ponoven premislek o tem, kako so organizirane ekipe za tveganja in kako odločitve potujejo skozi podjetje.
Širša slika: Trije na novo izvoljeni demokratski guvernerji so obljubili, da bodo ponovno pregledali politiko širitve podatkovnih centrov. Sprememba vpliva na časovnice gradnje podatkovnih centrov in tehnološka podjetja znova vrača za pogajalsko mizo.
Zakaj je pomembno: Vodje AI v podjetjih, ki načrtujejo infrastrukturo, morajo upoštevati spreminjajoč se regulativni pritisk na projekte podatkovnih centrov. Spremembe politik v ključnih zveznih državah lahko neposredno vplivajo na časovnice in stroške širitve AI računalniških zmogljivosti.
Širša slika: Agentni sistemi AI bodo določali, kako vrednost teče iz transakcij in izmenjav. Vprašanje, kdo bo to vrednost prisvojil, je zdaj odprto.
Zakaj je pomembno: Vodje v podjetjih, ki gradijo agentne sisteme, morajo predvideti zahteve po širšem vključevanju deležnikov pri odločanju, kako agenti AI porazdeljujejo koristi. Zgodnje odločitve o porazdelitvi vrednosti bodo oblikovale regulativna in javna pričakovanja.
Širša slika: Freshworks je zmanjšal število zaposlenih in z umetno inteligenco nadomestil delo za začetnike. Podjetje je ukinilo projekte, ki jih je ocenilo kot nizko vredne, pri čemer so proces opisali kot zahteven.
Zakaj je pomembno: Vodje podjetij se soočajo s podobnimi odločitvami o tem, kje naj umetna inteligenca nadomesti človeško delo in kje opustiti nedonosne pobude. Pot Freshworksa kaže en model doseganja obsega z manjšo ekipo na trgu, ki ga poganja umetna inteligenca.
Širša slika: Podjetja AI uvajajo predvsem za zmanjšanje števila zaposlenih. Povzetek nakazuje, da je to ozkogledno razmišljanje, saj bi AI lahko naslovila večje stroškovne dejavnike.
Zakaj je pomembno: Vodje, ki AI usmerjajo zgolj v zmanjševanje delovne sile, lahko spregledajo bolj učinkovite aplikacije. Preusmeritev AI k stroškom infrastrukture, kot so omrežje, voda in zdravstvo, bi lahko prinesla veliko večje donose in konkurenčno prednost.
Širša slika: Ko se organizacije oddaljujejo od tradicionalnih kariernih lestvic k napredovanju, ki ga vodi AI, izguba jasnih meril za napredovanje prinaša izzive. Zaposleni brez uveljavljenih mrež stikov imajo manj pregledne poti do napredovanja.
Zakaj je pomembno: Vodje na področju AI v podjetjih se morajo zavedati, da lahko algoritmični sistemi napredovanja ponovijo pretekle pristranskosti, če niso zasnovani s poudarkom na pravičnosti. Nejasna merila napredovanja nesorazmerno prizadenejo zaposlene z manj institucionalnega dostopa.
Širša slika: Tehnološki direktor Stellantisa pravi, da je najboljša karierna poteza narediti svoje delovno mesto odveč, a podjetje kljub temu načrtuje zaposliti še nekaj sto ljudi. Umetna inteligenca pospešuje delo, zato projekti, ki so prej trajali tedne, zdaj trajajo dneve.
Zakaj je pomembno: Za vodje umetne inteligence v podjetjih to kaže praktično plat uvajanja umetne inteligence: spreminja način dela, ne pomeni pa nujno manj zaposlenih. Napetost med učinkovitostjo in nadaljnjim zaposlovanjem razkriva, kako podjetja umetno inteligenco dejansko vpenjajo v poslovanje, namesto da bi z njo preprosto avtomatizirala delovna mesta.
Širša slika: Podjetje je po uvedbi AI agentov več delovnih mest, ki so vsako stalo 60.000 dolarjev, nadomestilo z eno bolje plačano zaposlitvijo. Sporočilo je jasno: za ohranitev konkurenčnosti je treba uporabo AI omogočiti po celotni organizaciji, ne pa je omejevati.
Zakaj je pomembno: Vodje podjetij se znajdejo pred izbiro med nadzorovanim sprejemanjem AI in agresivno uvedbo. Čakanje, da bi v celoti razumeli vpliv AI, prinaša tveganje zaostanka za konkurenti, ki ekipe že prestrukturirajo okrog zmožnosti AI.
Širša slika: Banke veliko vlagajo v UI, a od teh naložb ne dobijo polnega donosa. Težava je, da vrednost UI ostaja zaklenjena v silosih, namesto da bi jo reciklirali in ponovno uporabili po vsej organizaciji.
Zakaj je pomembno: Brez ustreznega operativnega modela za kopičenje koristi UI banke zapravljajo kapital in zaostajajo za konkurenco, ki gradi sisteme za izkoriščanje in ponovno uporabo vrednosti UI v velikem obsegu. Če to naredijo prav, se poraba za UI iz stroška spremeni v kopičečo se prednost.
Širša slika: Vodilna biofarmacevtska podjetja opuščajo razdrobljene analitične procese in prehajajo na povezane sisteme, ki v odločanju jasno opredelijo vzročno-posledične povezave. Cilj je hitrejši razvoj, nižji stroški in večji delež uspešnih projektov.
Zakaj je pomembno: Produktivnost razvoja in raziskav neposredno določa konkurenčno prednost in čas do uvedbe na trg v biofarmaciji. Sistemi odločanja, ki odpravijo razdrobljenost in razjasnijo vzročne povezave, lahko pospešijo odobritve in izboljšajo donosnost vlaganj v razvoj.
Širša slika: Banke vse pogosteje uporabljajo UI za upravljanje problematičnih kreditnih računov. Vendar večina še ni prilagodila svoje organizacije, da bi v celoti izkoristila zmožnosti UI ali hkrati izboljšala uporabniško izkušnjo in finančne rezultate.
Zakaj je pomembno: Vodje UI v finančnem sektorju morajo razumeti, da sam nakup tehnologije ne zadošča. Prenova poslovnega modela je ključna, če naj se naložbe v UI pretvorijo v merljivo boljšo izterjavo in zadovoljstvo strank.
Širša slika: Amazon je posodobil navodila za razvijalce, naj upoštevajo, da več uporabe UI samodejno ne izboljša rezultatov. Podjetje svetuje, naj uvajanje UI spremlja presoja, kdaj tehnologija res pomaga.
Zakaj je pomembno: Učinkovita uvedba UI zahteva vedeti, kdaj orodja uporabiti in kdaj ne. Vodje morajo ekipe spodbuditi, naj opustijo prepričanje, da največja mogoča vpeljava UI reši vse težave.
Širša slika: Direktorji podjetij iščejo kadrovske direktorje, ki znajo zaposlene prerazporediti glede na zmožnosti umetne inteligence. Manj kot 5 % trenutnih kadrovskih direktorjev ima znanje, potrebno za tak preobrat.
Zakaj je pomembno: Organizacije, ki uvajajo umetno inteligenco v velikem obsegu, potrebujejo kadrovsko vodstvo, ki razume tako tehnologijo kot kadrovsko strategijo. Brez ustrezno usposobljenih kadrovskih direktorjev tvegajo podjetja neskladje med strategijo zaposlenih in naložbami v umetno inteligenco.
Širša slika: Agenti umetne inteligence lahko zdaj samostojno sprejemajo odločitve in delujejo v različnih delovnih procesih. Njihova razširitev zahteva premislek o upravljanju, zasnovi sistemov in razdelitvi odgovornosti.
Zakaj je pomembno: Ko organizacije v večjem obsegu uvajajo agentsko umetno inteligenco, tradicionalni nadzorni modeli odpovedo. Vodje potrebujejo nove okvire za odločanje in odgovornost, da obvladajo tveganja in izkoristijo priložnosti, ki jih prinašajo taki sistemi.
Širša slika: Kadrovska tehnologija ni več postranska stvar, temveč posega v samo jedro upravljanja zaposlenih. Stotine ponudnikov, vključno z novimi platformami z umetno inteligenco, tekmuje za posamezne dele upravljanja delovne sile.
Zakaj je pomembno: Ker kadrovska tehnologija postaja osrednji del poslovanja in zbiranja podatkov, morajo vodje presoditi, kako se te platforme ujemajo s poslovnimi cilji. Obilica izbire prinaša tako priložnosti kot zapletenost pri izbiri in povezovanju ponudnikov.
Širša slika: Microsoft precejšnjemu delu zaposlenih ponuja odpravnine, saj podjetje prestrukturira poslovanje v korist umetne inteligence. Hkrati z zniževanjem stroškov vlaga milijarde v gradnjo podatkovnih centrov za zmogljivosti UI.
Zakaj je pomembno: To kaže, kako se vodje na področju tehnologije v podjetjih odločajo med kratkoročno učinkovitostjo in dolgoročno prevlado na področju UI. Premik razkriva, da tekmovanje na področju UI zdaj zahteva preoblikovanje organizacijskih struktur in razporejanja kapitala v velikem obsegu.
Širša slika: Izvršni direktor Airbnb opozarja, da morajo vodje postoriti več kot le voditi sestanke, če želijo ostati relevantni, ko UI spreminja delo. Kot skupini, ki bosta v tem okolju najtežje uspeli, navaja 'čiste menedžerje ljudi' in zaposlene, ki se upirajo spremembam.
Zakaj je pomembno: Vodje na področju poslovne UI morajo na novo premisliti, kako vodje ustvarjajo vrednost, ko UI prevzame rutinsko usklajevanje. Če vaše vodstvene vrste temeljijo zgolj na vodenju sestankov, jim grozi preživetost.
Širša slika: General Motors, ki ga vodita nekdanja uslužbenca Tesle Sterling Anderson in Kurt Kelty, spodbuja kulturo, ki med inženirji slavi ambiciozne neuspehe in neposredne povratne informacije. Ekipa verjame, da same zelene številke povsod kažejo na premajhno ambicioznost.
Zakaj je pomembno: Ta pristop kaže, kako konkurenčni pritisk na najnaprednejših področjih preoblikuje organizacijsko kulturo in odnos do tveganja. Vodje v podjetjih lahko opazujejo, ali taka miselnost pospešuje inovacije ali vodi v nepremišljeno odločanje.
Širša slika: Izdelava natančnih podatkovnih modelov ni isto kot odgovarjanje na operativna vprašanja, na katera vodje dejansko potrebujejo odgovore. Tudi izpopolnjene napovedi zahtevajo povezavo med izhodnimi podatki modela in realnimi poslovnimi odločitvami.
Zakaj je pomembno: Vodje podjetij pogosto domnevajo, da bo naložba v podatkovno znanost samodejno pripeljala do boljših odločitev. Prav v tej vrzeli med natančnostjo napovedi in uporabnimi poslovnimi usmeritvami se naložbe v podatkovno znanost najpogosteje ne izkažejo.