Kembali ke semua wawasan
Kurangnya kesiapan organisasi membuat wisata pilot AI Anda
Amir Ouki
Direktur Pelaksana,
AI & Teknologi Terapan
Banyak perusahaan berasumsi bahwa sekali model bekerja secara teknis, siap untuk digunakan di seluruh organisasi. Tetapi ketika solusi AI berhenti, jarang karena algoritma gagal; Biasanya karena organisasi belum siap untuk mendukungnya.
Penskalaan yang berhasil sangat tergantung pada orang, peran, dan proses seperti halnya pada infrastruktur. Dan di sebagian besar perusahaan, kesiapan organisasi adalah tautan terlemah. Di artikel ini, kami akan memecah apa kesiapan organisasi Benar -benar berarti, dan cara memperbaiki celah apa pun sebelum mereka membuat AI build terbaru Anda gagal pada skala.
Menyelam lebih dalam dengan webinar kami di “Scaling AI dari POC ke Produk Bisnis-Critical”
Mengapa Solusi AI Gagal Setelah Peluncuran
Bahkan sistem AI yang terdengar secara teknis sering berjuang begitu mereka meninggalkan lab. Mengapa?
- Tidak ada yang memiliki alat setelah ditayangkan
- Pengguna bisnis tidak mempercayai atau memahami output
- Tim tidak memiliki keterampilan untuk mengoperasikan atau menyesuaikan sistem
- Kepatuhan, privasi data, atau ulasan keamanan terjadi terlambat
- Solusi tidak cocok dengan alur kerja sehari-hari, jadi mereka diabaikan
Dengan kata lain, model mungkin berfungsi, tetapi sistemnya tidak.
Mengapa Anda membutuhkan strategi AI: 4 hambatan mencegah Anda menangkap nilai
Masalah 1: Tidak ada yang memiliki solusinya
Tahap pertama ini sering dikacaukan dengan prototipe teknis. Pada kenyataannya, ini lebih luas. Tujuannya bukan hanya untuk membuktikan bahwa model tersebut berfungsi, tetapi untuk memvalidasi bahwa penskalaan solusi akan memberikan nilai bisnis yang cukup untuk membenarkan investasi waktu dan sumber daya.
Mengapa ini terjadi
Pilot AI sering dimiliki oleh tim inovasi atau data. Tetapi begitu bukti konsep berakhir, tidak ada handoff atau pemilik yang jelas dalam bisnis. Alat ini akan melayang di Limbo, tidak ada yang akan memperbaruinya atau memantau, dan tidak ada yang akan bertanggung jawab atas hasil.
Apa yang Harus Dilakukan Tentang Itu
Membangun kepemilikan ke dalam struktur tim sejak hari pertama:
- Tetapkan pemilik produk yang tertanam di unit bisnis yang dimaksudkan untuk dilayani oleh alat ini
- Tentukan peran pasca-peluncuran dengan jelas untuk ops model, pelayan data, dan dukungan teknis
- Pastikan kepemimpinan memahami bahwa AI bukanlah investasi “set dan lupa” tetapi kemampuan yang berkembang
Masalah 2: Peran yang tepat belum ada
Mengapa ini terjadi
AI memperkenalkan alur kerja dan keahlian baru yang tidak cocok dengan grafik organisasi tradisional. Banyak tim tidak memiliki kemampuan yang tepat untuk mendukung sistem AI setelah diluncurkan.
Peran yang hilang umum meliputi:
Manajer Produk AI
Mereka harus menjembatani kesenjangan antara pengguna, insinyur, dan ilmuwan data
Insinyur OPS Model
Penyebaran, pelatihan ulang, versi, dan pemantauan harus ditangani terus menerus
Insinyur cepat
Karena AI adalah kemampuan yang berkembang, model generatif perlu disesuaikan dan dipelihara untuk konteks tertentu
Pelayan data
Kualitas data, garis keturunan, dan kepatuhan harus dipantau dan diatur secara menyeluruh
Apa yang Harus Dilakukan Tentang Itu
Penskalaan membutuhkan desain organisasi dan kemampuan tim, bukan hanya model kinerja. Tentukan peran-peran ini dengan jelas, bahkan jika mereka mulai sebagai fungsi paruh waktu, dan staf mereka di awal siklus hidup. Pikirkan mereka bukan sebagai investasi ke dalam kemampuan tertentu tetapi sebagai jaringan ikat yang memungkinkan AI beroperasi di seluruh bisnis.
Masalah 3: Tim bisnis tidak memahami solusinya
Mengapa ini terjadi
Jika pengguna bisnis tidak dapat memahami logika di balik sistem AI atau mereka tidak mempercayainya, mereka akan mengabaikan atau menolaknya. Kotak centang kepercayaan dan penjelasan bukan hanya kepatuhan, mereka adalah pengemudi adopsi.
Ini terutama benar ketika model menghasilkan output non-biner, seperti rekomendasi atau skor risiko. Tanpa transparansi, pengguna default ke alur kerja lama mereka atau mengganti output model, mengalahkan tujuan.
Apa yang Harus Dilakukan Tentang Itu
- Paparkan alasan di balik output AI jika memungkinkan (misalnya, fitur pentingnya, sumber data)
- Jalankan walkthrough awal dengan pengguna untuk membangun kepercayaan dan menetapkan harapan
- Melatih pengguna tidak hanya bagaimana menggunakan alat ini, tetapi cara kerjanya di belakang layar
- Berikan opsi fallback atau overrides manual selama fase adopsi awal
Masalah 4: AI tidak dirancang untuk bekerja dengan alur kerja yang ada
Mengapa ini terjadi
Sebagian besar alat perusahaan tertanam dalam alur kerja. Jika solusi AI mengharuskan pengguna untuk membuka antarmuka baru, mengubah konteks, atau mengambil langkah tambahan, itu sering diabaikan. AI harus berintegrasi ke dalam cara kerja orang.
Apa yang Harus Dilakukan Tentang Itu
Desain untuk kompatibilitas alur kerja sejak awal. Hindari membangun “AI Tools” yang duduk di samping, menanamkan AI ke dalam alat yang sudah dipercayai oleh tim:
- Mengintegrasikan output AI ke dalam platform yang ada (misalnya, CRM, ERP, Slack, Dashboards)
- Gunakan API untuk menghubungkan prediksi ke keputusan hidup
- Merancang bersama alat tersebut dengan pengguna, bukan hanya untuk mereka
Masalah 5: Budaya belum siap
Mengapa ini terjadi
Adopsi AI membutuhkan perubahan pola pikir Dari pemikiran berbasis proyek hingga pemikiran berbasis kemampuan. Tetapi banyak tim masih melihat AI sebagai sesuatu yang “ekstra” atau eksperimental. Itu menciptakan gesekan, ketakutan, atau kelelahan ketika saatnya untuk beroperasi.
Apa yang Harus Dilakukan Tentang Itu
Menggeser budaya dengan:
- Berbicara tentang AI sebagai kemampuan jangka panjang, bukan proyek jangka pendek
- Membuat bahasa bersama di sekitar siklus hidup model, kinerja, dan kegagalan
- Merayakan kemenangan dan penggunaan awal, bukan hanya terobosan teknis
- Membangun kefasihan internal melalui onboarding, demo, dan showcases lintas fungsional
Di sinilah AI Center of Excellence Dapat memainkan peran penting: mendukung tim lokal, membangun infrastruktur bersama, dan mendorong kelancaran perusahaan.
COE bukan hanya pusat pakar teknis, ini adalah fungsi pemberdayaan yang membantu mengoperasionalkan AI di seluruh organisasi. Ini menetapkan standar untuk pengembangan model, penyebaran, dan pemantauan.
Ini menawarkan layanan bersama seperti pendaftaran model, menanamkan toko, atau toolkit kepatuhan yang dapat dibangun oleh masing -masing tim.
Secara kritis, ini juga bertindak sebagai jembatan antara unit bisnis dan tim teknis, membantu menerjemahkan kasus penggunaan ke dalam arsitektur yang dapat diskalakan dan memastikan adopsi AI tidak terbatas pada pengadopsi awal. COE tidak memiliki setiap solusi, ini memungkinkan orang lain untuk membangun dengan percaya diri dan bertanggung jawab.
Mengapa pendekatan bottom-up untuk AI ditakdirkan untuk gagal
AI bukan hanya peningkatan teknis, tetapi juga yang organisasi
Anda dapat memiliki model yang kuat, data bersih, dan infrastruktur yang sempurna, tetapi jika tidak ada yang memiliki sistem, memahaminya, atau mengintegrasikannya ke dalam pekerjaan sehari -hari, itu tidak akan pernah skala. Inilah yang diinvestasikan oleh organisasi AI yang dapat diskalakan (terlepas dari teknologi):
- Khusus Kepemilikan dan Peran
- Fungsi baru seperti OP Model dan Manajer Produk AI
- Integrasi alur kerja, bukan proliferasi pahat
- Kepercayaan dan Kelancaran Tim Bisnis
- Budaya yang memperlakukan AI sebagai fungsi inti
Ingin membangun solusi AI yang memberikan nilai bisnis nyata pada skala? Mari kita bicara.
Amir Ouki
Direktur Pelaksana, AI & Teknologi Terapan
Amir memimpin tim global BOI tentang ahli strategi produk, desainer, dan insinyur dalam merancang dan membangun teknologi AI yang mengubah peran, fungsi, dan bisnis. Amir suka memecahkan tantangan dunia nyata yang kompleks yang memiliki dampak langsung, dan terutama berfokus pada perangkat lunak yang dipimpin KPI yang mendorong pertumbuhan dan inovasi di atas dan bawah. Dia sering dapat ditemukan (secara objektif) mengevaluasi dan menilai teknologi baru yang dapat bermanfaat bagi klien kami dan telah meluncurkan produk dengan antropik, Apple, Netflix, Palantir, Google, Twitch, Bank of America, dan lainnya.
Terus belajar
Lebih Banyak Sumber Daya di AI Build
Webinar
Menskalakan AI dari POC ke produk yang sangat penting
Webinar
Cara Merancang dan Membangun Solusi AI
Blog
Apa yang sebenarnya dibutuhkan AI penskalaan: 4 tahap
KTT terbesar di dunia untuk inovator AI kembali pada bulan Desember
Tiket tersedia sekarang
Pos kurangnya kesiapan organisasi membuat kios pilot AI Anda muncul pertama kali di BOI (Dewan Inovasi).
