AI, generatif atau sebaliknya, menjanjikan besar bagi perusahaan yang ingin meningkatkan efisiensi, meningkatkan pengambilan keputusan, dan membuka peluang bisnis baru. Namun, terlepas dari antusiasme, banyak perusahaan berjuang untuk beralih dari proyek percontohan ke penyebaran AI skala besar. Jalan menuju adopsi AI yang efektif tidak semudah memperoleh teknologi atau mempekerjakan ilmuwan data. Perusahaan harus menavigasi tantangan dari mendefinisikan masalah yang tepat hingga menyiapkan infrastruktur data mereka, menumbuhkan budaya yang merangkul AI, membangun kerangka kerja tata kelola, dan memahami biaya sebenarnya dari penskalaan solusi AI.
Laporan McKinsey baru -baru ini menyoroti itu 21% perusahaan telah berhasil mendesain ulang alur kerja untuk integrasi AI dan itu Menskalakan inisiatif AI tetap menjadi tantangan utama. Menggambar dari pengalaman perusahaan kami memberi nasihat kepada perusahaan global tentang adopsi AI, artikel ini menguraikan faktor -faktor penting yang menentukan apakah inisiatif AI berhasil atau gagal.
Dimulai dengan masalah, bukan teknologinya
Salah satu kesalahan langkah paling umum dalam adopsi AI adalah berfokus pada teknologi terlebih dahulu daripada masalah yang perlu diselesaikan. Organisasi sering terpikat dengan kemajuan AI terbaru tanpa pemahaman yang jelas tentang bagaimana mereka selaras dengan tujuan bisnis mereka. Perusahaan yang sukses mendekati AI dengan pola pikir pertama yang bermasalah, mengidentifikasi tantangan spesifik di mana AI dapat berfungsi sebagai alat transformasional daripada add-on belaka.
Misalnya, bank global yang ingin mengurangi transaksi penipuan akan mendapat manfaat dari menerapkan deteksi anomali yang digerakkan oleh AI. Namun, alih -alih memulai dengan inisiatif luas untuk “menggunakan AI untuk pencegahan penipuan,” bank harus terlebih dahulu menilai jenis penipuan spesifik yang paling umum, mengevaluasi apakah data yang tersedia cukup untuk melatih model AI, dan menentukan bagaimana wawasan AI akan diintegrasikan ke dalam proses keamanan yang ada. Dengan mendefinisikan masalah dengan jelas terlebih dahulu, organisasi menghindari berinvestasi dalam proyek AI yang menghasilkan sedikit dampak dunia nyata.
Di luar identifikasi masalah, perusahaan perlu menilai kesiapan mereka untuk mengimplementasikan AI. Ini termasuk mengevaluasi apakah mereka memiliki data yang tepat, kemampuan teknis, dan keahlian internal. Yang sama pentingnya adalah memastikan bahwa adopsi AI tidak terhalang oleh hambatan organisasi, seperti resistensi terhadap perubahan atau kurangnya kolaborasi lintas fungsional.
Mengintegrasikan AI ke dalam proses bisnis
AI paling efektif ketika tertanam ke dalam alur kerja yang dirancang dengan baik daripada berlapis di atas proses yang tidak efisien. Banyak organisasi membuat kesalahan dengan mencoba mengotomatisasi alur kerja yang ada tanpa mempertimbangkan apakah proses itu sendiri perlu berkembang. AI menyajikan kesempatan untuk memikirkan kembali bagaimana pekerjaan dilakukan dan, dalam banyak kasus, proses desain ulang dari bawah ke atas.
Ambil dukungan pelanggan sebagai contoh. Banyak perusahaan menerapkan chatbots bertenaga AI untuk menangani pertanyaan rutin, tetapi jika chatbot tidak terintegrasi dengan baik ke dalam sistem backend, itu mungkin hanya menggagalkan pelanggan daripada meningkatkan efisiensi layanan. Pendekatan yang lebih efektif adalah menggunakan AI bukan hanya sebagai alat otomatisasi front-end tetapi sebagai bagian dari upaya rekayasa ulang yang lebih besar, di mana agen dukungan pelanggan dan asisten bertenaga AI berkolaborasi dengan mulus. Seperti yang telah kita lihat melalui salah satu perusahaan portofolio startup kami, dalam sistem pemeliharaan prediktif logistik menjadi berperan dalam mengimprovisasi uptime armada pengiriman ketika alur kerja diadaptasi untuk memanfaatkan wawasan yang digerakkan oleh AI.
Peran dasar data dalam keberhasilan AI
Yayasan data yang kuat sangat penting untuk inisiatif AI apa pun, namun perusahaan sering meremehkan jumlah upaya yang diperlukan untuk menyiapkan data mereka untuk aplikasi AI. Sebelum model AI dapat menghasilkan wawasan yang andal, data harus dibersihkan, terstruktur, dan diberi label dengan tepat. Organisasi yang tidak berinvestasi dalam transformasi data di awal proses akan berjuang untuk memperoleh nilai yang berarti dari sistem AI mereka.
Pertimbangkan pembuat mobil yang bertujuan untuk menggunakan AI untuk perkiraan permintaan. Untuk menghasilkan prediksi yang akurat, AI harus menganalisis data penjualan, pola rantai pasokan, dan tren pasar eksternal. Jika kumpulan data ini tidak lengkap, tidak konsisten, atau dibungkam di berbagai departemen, ramalan yang digerakkan AI akan tidak dapat diandalkan. Perusahaan yang memprioritaskan infrastruktur data-memastikan data akurat, terintegrasi, dan dapat diakses-diposisikan jauh lebih baik untuk keberhasilan AI.
Membangun Budaya Siap AI
Adopsi AI bukan murni upaya teknologi; Ini membutuhkan pergeseran pola pikir di seluruh organisasi. Karyawan di semua tingkatan, dari insinyur ke eksekutif, harus memahami bagaimana AI cocok dengan strategi bisnis yang lebih luas. Perusahaan yang gagal menyelaraskan inisiatif AI dengan tujuan bisnis berisiko membuat keterputusan antara tim teknis dan pemangku kepentingan operasional.
Agar adopsi AI berhasil, para pemimpin harus dengan jelas mengomunikasikan peran AI dalam organisasi mereka, memastikan bahwa karyawan memahami manfaat dan keterbatasannya. Kolaborasi antara tim teknis dan bisnis harus dimulai sejak awal, daripada proyek AI terbatas pada departemen TI tanpa masukan yang lebih luas. Selain itu, pendekatan gesit untuk pengembangan AI-di mana solusi diulang dan disempurnakan berdasarkan umpan balik-organisasi membantu beradaptasi dengan cepat dan menghindari implementasi kaku dan kaku yang gagal mendapatkan daya tarik.
Pertimbangan Tata Kelola dan Etis dalam Penempatan AI
Saat adopsi AI semakin cepat, perusahaan harus secara proaktif menangani tata kelola dan masalah etika. AI memperkenalkan dimensi baru risiko perusahaan, membutuhkan mekanisme pengawasan yang serupa dengan yang sudah ada untuk keamanan siber dan kepatuhan. Tanpa tata kelola yang tepat, perusahaan berisiko memaparkan diri mereka pada pengawasan peraturan, kerusakan reputasi, dan bias yang tidak diinginkan dalam pengambilan keputusan AI.
Beberapa organisasi telah mengambil langkah proaktif di bidang ini. IBM, misalnya, telah mendirikan Dewan Etika AI untuk memberikan pengawasan tentang pengembangan AI yang bertanggung jawab, sementara Deutsche Telekom telah membuat buku pegangan etik AI untuk memandu pengambilan keputusan etis. Banyak perusahaan Eropa sekarang membentuk komite tata kelola AI, yang secara teratur melapor ke dewan perusahaan. Pendekatan ini memastikan bahwa tata kelola AI diperlakukan dengan tingkat keseriusan yang sama dengan risiko keuangan dan keamanan siber.
Membangun kerangka kerja tata kelola di awal proses sangat penting bagi perusahaan yang ingin mengimplementasikan AI pada skala. Ini termasuk mendefinisikan kebijakan seputar privasi data, keadilan, dan akuntabilitas dan memastikan pemantauan dan audit yang berkelanjutan dari sistem AI.
SCALING AI: Faktor biaya yang sering diremehkan
Banyak perusahaan berjuang untuk memindahkan inisiatif AI di luar proyek percontohan karena mereka gagal memperhitungkan realitas keuangan penskalaan AI. Sementara proyek percontohan sering dapat dikembangkan dengan biaya rendah-menggunakan alat gratis atau open-source-meningkatkan AI pada skala memperkenalkan tantangan baru, terutama dalam hal komputasi infrastruktur dan biaya operasional.
Misalnya, pengecer multinasional yang mengembangkan sistem dukungan pelanggan bertenaga AI generatif menemukan bahwa sementara pilot bekerja dengan baik, biaya penyebaran sistem di seluruh perusahaannya sangat tinggi karena biaya penyesuaian dan penyingkiran model. Skenario ini adalah umum: perusahaan meremehkan bagaimana struktur biaya AI berubah ketika model berpindah dari lingkungan pengujian ke produksi skala penuh. Untuk mengurangi risiko ini, perusahaan harus mengembangkan model biaya AI terperinci sejak dini, memastikan bahwa kelayakan keuangan dinilai bersamaan dengan kelayakan teknis.
Mempersiapkan Masa Depan yang Digerakkan AI
Eksekutif harus mulai mempersiapkan sekarang untuk masa depan di mana AI ada di mana -mana. Organisasi yang mengambil pendekatan pasif berisiko dikalahkan oleh pesaing yang mengintegrasikan AI lebih efektif. Para pemimpin bisnis harus bertanya pada diri sendiri: Bagaimana AI akan membentuk kembali industri mereka dalam lima tahun ke depan? Kemampuan apa yang akan memberi perusahaan mereka keunggulan kompetitif? Solusi AI apa yang harus mereka bangun secara internal, dan apa yang harus mereka lisensi dari penyedia eksternal?
Perusahaan yang menunggu terlalu lama untuk merangkul komputasi awan mendapati diri mereka berebut untuk mengejar ketinggalan. AI akan mengikuti lintasan yang sama, dan perusahaan yang berinvestasi dalam kesiapan AI hari ini akan diposisikan terbaik untuk berkembang dalam dekade mendatang.
Pikiran terakhir
Adopsi AI bukan hanya tentang teknologi; Ini adalah transformasi strategis, operasional, dan budaya. Perusahaan yang mendekati AI dengan pola pikir pertama yang bermasalah, mengintegrasikan AI ke dalam proses bisnis yang ditata ulang, berinvestasi dalam infrastruktur data yang kuat, membangun budaya siap-AI, dan menerapkan kerangka kerja tata kelola yang kuat akan menjadi yang berhasil. Sekarang adalah waktu bagi para eksekutif untuk menilai strategi AI mereka, memperbaiki rencana implementasi mereka, dan mengambil langkah-langkah yang menentukan menuju transformasi yang digerakkan oleh AI.
Posting Terkait Berikutnya
Posting terkait sebelumnya
Pos menavigasi perjalanan adopsi AI: Strategi untuk keberhasilan perusahaan muncul pertama kali di Evangelos Simoudis.
