Kembali ke semua wawasan
Mengapa Anda membutuhkan strategi AI: 4 hambatan mencegah Anda menangkap nilai
Laura Stevens
Direktur Pelaksana Data & AI
Sementara sebagian besar perusahaan meluncurkan pilot AI yang menarik atau mengintegrasikan alat AI di luar rak, hanya beberapa yang berhasil mengukur inisiatif mereka untuk menciptakan nilai bisnis jangka panjang. Itu karena AI tidak boleh diperlakukan sebagai plug-in melainkan sebagai pergeseran sistemik yang memengaruhi cara organisasi menciptakan nilai, membuat keputusan, dan menyusun tim.
Tanpa strategi yang jelas, AI menjadi pusat biaya lain, bukan pendorong pertumbuhan. Dalam artikel ini, kami menguraikan empat hambatan umum yang memblokir AI dari penskalaan, dan mengapa pendekatan strategis adalah satu -satunya jalan melalui.
Menyelam lebih dalam: Tonton webinar saat menerobos bottleneck strategi AI
Mengapa Proyek AI Berhenti
Meskipun ada investasi yang semakin besar, sebagian besar perusahaan masih terjebak dalam mode eksperimen. Menurut Informatica (Januari, 2025), dua pertiga bisnis mengakui bahwa mereka belum memindahkan sebagian besar inisiatif mereka di luar fase pilot. Berdasarkan laporan BCG (Oktober, 2024), hanya 26% yang telah mengembangkan kemampuan internal yang diperlukan untuk menghasilkan nilai riil dari AI.
Seringkali, organisasi memperlakukan AI sebagai kumpulan alat daripada kemampuan yang terkoordinasi. Setiap tim bereksperimen secara terpisah, dan fitur-fitur bertenaga AI baru ditambahkan ke alur kerja yang ada alih-alih memikirkan kembali bagaimana pekerjaan dapat dilakukan.
Untuk bergerak melampaui ilusi Kemajuan, organisasi perlu:
- Prioritas yang jelas Kasus penggunaan mana yang memberikan nilai bisnis nyata
- Penyelarasan lintas tim untuk menghindari upaya yang terfragmentasi
- Kepemilikan top-down Beralih dari pilot yang terisolasi ke transformasi perusahaan
Hambatan 1: Hambatan Strategis dan Organisasi
Hambatan terbesar untuk menskalakan AI seringkali bukanlah kurangnya keterampilan teknis tetapi dari arah strategis. Ketika perusahaan tidak mengikuti arahan yang jelas untuk proyek AI baru, mereka jatuh ke dalam salah satu dari dua perangkap:
- Mengejar setiap alat baru tanpa dampak abadi,
- atau pembekuan dalam keragu -raguan sambil membandingkan overabundance solusi potensial.
Biaya sebenarnya tidak memiliki strategi
Pilot yang tersebar yang tidak terhubung ke tujuan bisnis inti mengarah ke Upaya yang digandakan, alat yang tidak konsisten, biaya kenaikandan panjangHutang teknis. Meskipun demikian, banyak perusahaan berasumsi bahwa mendefinisikan strategi AI di muka mahal atau memperlambat segalanya.
Namun dalam kenyataannya, tidak adanya strategi adalah apa yang menciptakan kekacauan:
- Tim membangun hal yang sama dua kali
- Pemimpin berjuang untuk mengevaluasi apa yang berhasil
- Keputusan Infrastruktur Dibuat Ad Hoc
Strategi AI yang jelas memberi para pembuat keputusan dengan:
- Kejelasan: Mengetahui di mana harus berinvestasi
- Koordinasi: Menyelaraskan seluruh tim bisnis dan teknis
- Nilai: Menggunakan kembali model, data, dan alat alih -alih data silo
- Kepercayaan diri: Mengetahui apa yang berhasil dan menghentikan apa yang tidak
Kefasihan Kepemimpinan adalah hambatan tersembunyi
Banyak eksekutif merasakan tekanan untuk bertindak pada AI tetapi tidak percaya diri dengan pertanyaan apa yang harus diajukan atau bagaimana mengarahkan inisiatif. Mereka berjuang untuk memisahkan hype dari nilai dan sering mengharapkan hasil instan tanpa memahami pertukaran.
Kurangnya kefasihan AI di seluruh tim eksekutif juga sering menciptakan ketidaksesuaian antara harapan Dan eksekusi. Strategi yang terdefinisi dengan baik membantu menutup kesenjangan ini dengan membuat peran menjadi jelas, memunculkan pertanyaan yang tepat, dan menghubungkan pekerjaan teknis dengan hasil bisnis yang berwujud
Strategi AI
10 pertanyaan AI harus ditanyakan oleh setiap eksekutif
Memikirkan kembali ROI
Kerangka kerja ROI tradisional tidak selalu berlaku untuk AI. Para pemimpin sering mengharapkan kasus bisnis yang jelas yang sama yang akan mereka gunakan untuk pengembangan perangkat lunak: biaya yang ditentukan dengan pengembalian segera. Nilai sebenarnya sulit untuk diisolasi, terutama ketika AI menambah tugas manusia daripada sepenuhnya menggantikannya. Seringkali, juga tidak ada garis dasar untuk dibandingkan dengan, terutama untuk kasus penggunaan pertama kali.
Akibatnya, inisiatif AI mungkin terlihat tidak meyakinkan dalam spreadsheet, bahkan jika mereka membuka nilai jangka panjang yang signifikan. Tapi nilai ini cenderung gabungan, tidak langsungDan jangka panjang.
Saat mengevaluasi ROI inisiatif AI, perusahaan sering gagal untuk menjelaskan:
- Nilai peracikan otomatisasi di berbagai alur kerja
- Penggantian Ulang Komponen AI (Model, Pipa, Prompt) di seluruh tim
- Pemberdayaan kemampuan yang sama sekali baru, seperti peramalan atau personalisasi waktu nyata
Strategi AI dapat membingkai ulang percakapan ROI dari “apa yang kita simpan sekarang” hingga “kemampuan apa yang kita dapatkan”, seperti:
- Memahami “percepatan strategis”, seperti pengambilan keputusan yang lebih cepat atau berkurangnya ketergantungan pada bakat khusus
- Mengukur waktu-ke-wawasan daripada dihemat waktu
- Melacak penggunaan kembali data dan alat lintas fungsional
Barrier 2: Hambatan Data dan Teknis
Sebagian besar perusahaan meremehkan seberapa banyak infrastruktur data mereka yang ada dapat membatasi kemajuan AI di luar pilot awal karena fondasi teknis tidak dibangun untuk skala.
AI membuat hutang teknis terlihat
Menskalakan proyek AI dapat memperkuat utang teknis yang ada yang telah dipelajari perusahaan untuk hidup bersama.
Misalnya, sistem yang tidak dirancang untuk berbicara satu sama lain sekarang perlu diatur ujung ke ujung, spreadsheet yang dipelihara secara manual tidak dapat mendukung pelatihan model pada skala, dan pipa yang “cukup baik” untuk dasbor sederhana tidak dapat menangani permintaan inferensi real-time dari model AI.
Ini adalah blocker yang paling umum membuat aplikasi AI sederhana bahkan sulit diimplementasikan:
- Silo data di seluruh departemen
- Kualitas data yang buruk dan metadata yang hilang
- Sistem TI Legacy yang tidak mudah diintegrasikan
- Pipa yang rapuh Istirahat di bawah beban
- Over-reliiansi pada tim AI/TI yang terpusatmembuat kemacetan
Apa yang dilakukan organisasi yang dapat diskalakan secara berbeda
Organisasi yang skala AI berhasil tidak menunggu data yang sempurna. Tetapi mereka masih membangun dengan masa depan dalam pikiran. Alih-alih memperlakukan data sebagai sumber daya statis, pikirkan kembali bagaimana AI akan mengubah cara Anda bekerja dalam jangka panjang:
1. Bangun yayasan data di sekitar kasus penggunaan khusus, bukan tujuan data abstrak. Mulailah dengan bertanya: “Hasil apa yang ingin kita capai?” – Kemudian bekerja mundur untuk menentukan data yang Anda butuhkan.
2. Sistem Struktur dengan cara modular, fleksibel Jadi alat dan data dapat terhubung dengan mudah. Hindari membangun jaringan pipa yang terisolasi yang tidak dapat skala atau digunakan kembali.
3. Berikan tim lintas fungsi akses langsung ke data dan kemampuan untuk memperbaikinya saat mereka pergi. Jangan mengandalkan pemilik data terpusat atau proses tata kelola yang kaku.
Strategi AI yang dapat ditindaklanjuti untuk mendorong efisiensi dan pertumbuhan pendapatan
Kami menetapkan, tes stres, dan memperbaiki strategi AI Anda-dengan peta jalan yang nyata dan kasus bisnis berdasarkan apa yang diperlukan untuk mengimplementasikan skala AI dan mengadopsi model operasi asli.
Temukan pendekatan kami terhadap strategi AI
Barrier 3: Hambatan Model Tata Kelola dan Operasi
Banyak inisiatif AI gagal bukan karena teknologi tidak berfungsi tetapi karena organisasi di sekitarnya tidak beradaptasi dengan cara kerja baru. Bahkan dengan data yang tepat dan kasus penggunaan yang kuat, eksekusi rusak ketika peran tidak jelas, tim tidak selaras, dan tidak ada cara terstruktur untuk mengelola AI di seluruh bisnis.
Masalah model operasi yang paling umum meliputi:
- Tidak ada tata kelola atau akuntabilitas yang jelas untuk inisiatif AI
- Kolaborasi yang lemah antara tim bisnis dan teknologi
- Kurangnya pemahaman atau kepemilikan eksekutif
- Upaya Siled atau “Persaingan” antar departemen
SCALING AI membutuhkan kejernihan struktural
Tanpa keselarasan tentang siapa yang bertanggung jawab, bagaimana keputusan dibuat, dan bagaimana inisiatif diprioritaskan, AI tetap terjebak dalam percobaan yang terisolasi. Saat ini, AI duduk di persimpangan produk, data, operasi, dan strategi. Itu membuat koordinasi lintas fungsi penting.
Tanpa guiderail organisasi, bahkan pilot yang menjanjikan kios dalam penyerahan, dan upaya akan digandakan. Selalu ingat:
- Kejelasan kepemilikan: Siapa yang memiliki dan menyetujui apa?
- Model pendanaan yang jelas: Apakah ini anggaran atau unit bisnis?
- Metrik Sukses Bersama: Bagaimana kita mengukur nilai di seluruh tim?
Penghalang 4: Hambatan Budaya dan Budaya
Sejauh ini, sebagian besar penghalang jalan AI telah menunjukkan diri mereka sebagai manusia, bukan teknis. Banyak perusahaan masih berjuang untuk menanamkan AI ke cara orang benar -benar bekerja. Itu karena gesekan terbesar sering berasal kerangka berpikir, kebiasaanDan insentif.
Orang biasa dan hambatan budaya meliputi:
- Mengubah perlawanan dan skeptisisme organisasi
- Tidak ada bahasa bersama atau narasi yang jelas di sekitar AI
- Memperlakukan AI sebagai alat, bukan desain ulang alur kerja
- Kesenjangan eksekusi antara pilot dan peluncuran
- Kurangnya insentif untuk bereksperimen atau mengadopsi proses baru
Perubahan Pikiran Vs. Sistem
Di banyak perusahaan, AI diperkenalkan sebagai alat yang dilapisi ke alur kerja yang ada, dalam bentuk chatbot di situs web yang ada atau kopilot di dalam IDE saat ini. Tetapi kecuali alur kerja itu berkembang, AI akhirnya kurang digunakan atau disalahgunakan.
Nilai nyata datang Bukan dari menambahkan AI ke bagaimana orang sudah bekerja, tetapi dari mendesain ulang bagaimana pekerjaan terjadi dengan AI di tengah.
Pergeseran itu membutuhkan dukungan dari bukan hanya kepemimpinan, tetapi seluruh perusahaan. Tim perlu memahami bagaimana peran mereka akan berkembang dengan sistem baru ini, bagaimana keputusan akan berubah, dan bagaimana AI dapat mendukung (dan bukan hanya menggantikan) keahlian mereka.
Kelelahan pilot itu nyata
Ketika tim melihat pilot demi pilot tanpa dampak nyata atau integrasi ke dalam pekerjaan sehari -hari, antusiasme memudar dengan cepat. Seiring waktu, ini menciptakan budaya skeptisisme di mana AI dipandang sebagai inisiatif top-down lain yang tidak akan melekat.
Mengatasi kelelahan pilot membutuhkan:
- Komunikasi yang jelas tentang bagaimana AI akan digunakan dan seperti apa kesuksesan itu
- Keterlibatan awal pengguna akhir untuk membentuk solusi
- Insentif untuk menguji dan mengadopsi cara kerja baru
Memperbaiki pemblokir budaya bukanlah upaya sekali saja. Ini adalah investasi berkelanjutan dalam kelancaran, kepercayaan, dan keselarasan.
Organisasi yang berhasil memperlakukan ini sebagai bagian inti dari strategi AI mereka, bukan renungan setelah teknologi dibangun.
Kunci Takeaway: AI Strategi Pertama
AI bukan fitur atau add-on, ini adalah pengganda kekuatan. Tetapi tanpa strategi yang jelas, sebagian besar perusahaan tidak akan melewati pilot yang terisolasi atau kemenangan taktis.
Hambatannya bukan hanya teknis. Mereka struktural, budaya, dan organisasi. Dan mereka bertambah seiring waktu. Pemilik yang hilang atau pilot yang kekurangan dana berubah menjadi alat yang terfragmentasi, kenaikan biaya, dan kehilangan momentum.
Perusahaan yang berhasil dengan AI melakukan berbagai hal secara berbeda:
- Mereka menyelaraskan di mana AI menciptakan nilai, dan memfokuskan upaya mereka di sana.
- Mereka memperbaiki masalah dasar. Bukan hanya data mereka, tetapi tata kelola dan alur kerja.
- Mereka berinvestasi dalam perubahan, membangun kepercayaan dan kelancaran di seluruh tim.
- Mereka merancang skala sejak hari pertama, memperlakukan AI bukan sebagai tambahan, tetapi sebagai cara baru untuk beroperasi.
Jika Anda ingin AI memberikan hasil nyata, mulailah dengan strategi.
Mari kita bicarakan tentang pengaturan strategi AI Anda.
Laura Stevens
Direktur Pelaksana Data & AI
Laura Stevens, PhD, adalah Direktur Pelaksana Data & AI, membawa perpaduan unik dari visi strategis, keahlian analitis, dan kecerdasan kepemimpinan. Dengan latar belakang dalam neuropsikologi, konsultasi bisnis dan transformasi organisasi, ia telah berhasil menavigasi karier yang membentang akademisi, konsultasi, dan kepemimpinan industri. Sebagai mantan VP Data & AI dalam organisasi internasional, Laura telah memimpin tim skala besar & tim AI yang mencakup ilmu data, pembelajaran mesin, rekayasa data, tata kelola data, dan visualisasi. Dia bersemangat tentang organisasi terkemuka melalui transformasi data & AI mereka.
laura.stevens@boardofinnovation.com
Terus belajar
Lebih banyak sumber daya pada pertumbuhan yang didorong oleh AI
Blog
Tiga gelombang kerangka adopsi AI
Webinar
Mengeksekusi strategi AI – cara menerobos bottlenecks
Memandu
Playbook Strategi AI
KTT terbesar di dunia untuk inovator AI kembali pada bulan Desember
Tiket tersedia sekarang
Posting mengapa Anda memerlukan strategi AI: 4 hambatan mencegah Anda menangkap nilai muncul pertama kali di BOI (Dewan Inovasi).
