Новото AI бойно поле: От приемане към изпълнение
Надпреварата за AI доминация се разви. Вече не е достатъчно за бизнесите просто да приемат AI технологии. Новата арена предпочита онези организации, които умело могат да изпълняват AI стратегии, вплитайки AI дълбоко в структурата на основните си процеси на производителност. Данните разкриват поразително несъответствие в AI зрелостта между "AI-native" компаниите, тези, които са изградени от самото начало с AI като основен елемент, и тези, които са "AI-enabled", или преоборудват AI в съществуващи структури.
AI-Native срещу AI-Enabled: Разликата в зрелостта
Докладът подчертава значителна разлика в зрелостта между AI-native и AI-enabled компаниите. AI-native организациите са по-склонни да имат основни продукти, които са постигнали критична маса или пазарна пригодност, което предполага по-голяма способност да трансформират AI инвестициите в осезаеми бизнес резултати. Тази разлика произтича от фундаментална разлика в подхода: AI-native компаниите проектират своите операции и процеси около AI от самото начало, докато AI-enabled компаниите често се борят да интегрират AI в наследени системи и работни процеси. Тази трудност при интеграцията води до неефективност, забавяния и в крайна сметка по-ниска възвръщаемост на инвестициите. Ключовият отличител се крие в това колко дълбоко е вграден AI в организационната ДНК. AI-native фирмите култивират среда, в която AI не е просто инструмент, а основен компонент на вземането на решения, иновациите и оперативната ефективност.
Оперативни модели на високорастящи компании
Тайната на успеха се крие в подражаването на оперативните практики на AI-native компаниите. Тези високорастящи организации са стратегически позиционирани, за да извлекат максимална стойност от своите AI инвестиции. Те притежават няколко критични атрибута, които им позволяват да процъфтяват в пейзажа, движен от AI:
- Стратегическа визия: Ясна, добре дефинирана AI стратегия, която е в съответствие с общите бизнес цели.
- Agile инфраструктура: Гъвкава технологична инфраструктура, която може бързо да се адаптира към развиващите се AI технологии.
- Култура, базирана на данни: Култура, която цени данните, прозренията и експериментирането.
- Екосистема от таланти: Квалифицирана работна сила, оборудвана да изгражда, разгръща и управлява AI решения.
Тези атрибути, когато се комбинират, създават добродетелен цикъл на AI иновации, стимулиращ непрекъснато подобрение и доставящ превъзходни бизнес резултати.
Стратегическо позициониране: От "Какво може да се направи" към "Какво трябва да се направи"
Основното предизвикателство при вътрешното внедряване на AI не е самата технология, а по-скоро стратегията. Компаниите трябва да дадат приоритет на въпроса "какво трябва да се направи" – фокусиране на ресурсите върху области, които могат да генерират най-значителна стойност. Това включва внимателна оценка на бизнес нуждите, идентифициране на AI случаи на употреба с голямо въздействие и привеждане на AI инициативите в съответствие със стратегическите цели.
Най-важните предизвикателства при вътрешното внедряване на AI
Вътрешното внедряване на AI представлява множество предизвикателства, които се простират отвъд техническата област. Стратегическите аспекти на внедряването на AI често представляват най-значимите пречки, изискващи от организациите да преосмислят своите оперативни модели и процеси на вземане на решения.
- Стратегическо съгласуване: Осигуряването на привеждане на AI инициативите в съответствие с общите бизнес цели е от първостепенно значение. Без ясно съгласуване AI проектите могат да загубят фокус и да не успеят да постигнат значими резултати.
- Наличност и качество на данните: AI алгоритмите изискват огромни обеми от висококачествени данни, за да функционират ефективно. Организациите трябва да се справят със силозите за данни, проблемите с управлението на данните и опасенията за качеството на данните.
- Привличане и задържане на таланти: Търсенето на квалифицирани AI професионалисти далеч надвишава предлагането. Компаниите трябва да разработят стратегии за привличане, задържане и развитие на AI таланти.
- Интеграция със съществуващи системи: Интегрирането на AI решения с наследени системи може да бъде сложно и скъпо. Организациите трябва внимателно да планират стратегии за интеграция, за да минимизират смущенията и да максимизират ефективността.
Преодоляването на тези предизвикателства изисква цялостен подход, който обхваща стратегия, технология, данни, талант и култура.
Стратегическа диференциация на технологичния стек
Вътрешният AI технологичен стек трябва да се придържа към принципа "първо разходи", който е отчетливо различен от подхода "първо точност", използван за външни приложения, обърнати към клиентите. Тази диференциация е от решаващо значение за изграждането на ефективни и устойчиви вътрешни AI възможности. Целта е да се използват рентабилни технологии и архитектури, които могат да осигурят необходимата производителност, без да се влагат много пари.
Вътрешен срещу външен AI: Основни технологични приоритети
Приоритетите за вътрешен и външен AI се различават значително поради техните уникални цели и ограничения. Вътрешният AI се фокусира върху оптимизиране на процесите и подобряване на ефективността, докато външният AI има за цел да подобри клиентските преживявания и да стимулира приходите. Това разминаване в целите налага различни технологични приоритети.
- Вътрешен AI: Предпочита мащабируема, рентабилна инфраструктура и автоматизирани работни процеси.
- Външен AI: Поставя по-голям акцент върху авангардни алгоритми, персонализирани преживявания и отзивчивост в реално време.
Парадоксът на талантите и решения
Изключителният недостиг на квалифицирани AI таланти (посочен от 60% от компаниите като най-голямата пречка) означава, че простото наемане на повече хора не е жизнеспособно решение. Компаниите трябва да възприемат систематичен подход за максимизиране на влиянието на талантите.
- Повишаване на квалификацията на съществуващите екипи: Фокусирайте се върху обучението на настоящите служители да използват AI инструменти и технологии. Това разширява групата от таланти и позволява по-бързо приемане на AI.
Стратегии за максимизиране на влиянието на талантите
Предвид недостига на AI таланти, организациите се нуждаят от иновативни стратегии, за да максимизират въздействието на съществуващата си работна сила. Това включва овластяване на екипите с AI-инструменти, използване на външен опит и насърчаване на вътрешни програми за развитие.
Овластяване на съществуващите екипи
Инструменти като асистенти за кодиране (вече приети от 77% от компаниите) могат да повишат ефективността, позволявайки на AI експертите да се съсредоточат върху основните иновации. Чрез автоматизиране на рутинните задачи и предоставяне на интелигентни предложения, тези инструменти освобождават ценно време и ресурси за по-стратегически инициативи.
Използване на външни ресурси
Облачните платформи и API услуги (на които разчитат 64% от компаниите) освобождават екипите от поддръжката на инфраструктурата. Организациите могат да се възползват от огромна екосистема от предварително изградени AI решения и опит, ускорявайки развитието и намалявайки разходите.
Вътрешно култивиране и трансформация
Създайте вътрешни програми за обучение, за да запазите ценни бизнес знания и да намалите натиска за външно набиране на персонал. Чрез вътрешно подхранване на таланти, компаниите могат да изградят устойчива AI работна сила, която разбира уникалните нужди и предизвикателства на бизнеса.
Изграждане на вътрешен AI двигател: Стратегия и изпълнение
Успешните "строители" фокусират близо 80% от инвестициите си в две ключови области: "агентски работни процеси", които автоматизират сложни вътрешни процеси, и "вертикални приложения", които се задълбочават в конкретни бизнес области. За да приоритизират систематично проектите, компаниите могат да използват "матрица за приоритетно класиране на вътрешните AI случаи на употреба".
Приоритизиране на AI случаи на употреба: Матрицата за приоритетно класиране на вътрешните AI случаи на употреба
Идентифицирането и приоритизирането на AI случаи на употреба е от решаващо значение за максимизиране на ROI и гарантиране, че AI инициативите са в съответствие с бизнес нуждите. "Матрицата за приоритетно класиране на вътрешните AI случаи на употреба" предоставя рамка за оценка на потенциални AI проекти въз основа на тяхното бизнес въздействие и осъществимост на изпълнение.
Квадрант 1: Бързи победи
Високо бизнес въздействие, висока осъществимост на изпълнение. Инвестирайте ресурси първо, за да демонстрирате бързо стойност и да изградите вътрешно доверие.
Пример: Автоматизиране на одобренията на отчети за финансови разходи. Този тип проект е относително лесен за изпълнение и може бързо да донесе осезаеми ползи, като например намалено време за обработка и подобрена точност.
Квадрант 2: Стратегически инициативи
Високо бизнес въздействие, ниска осъществимост на изпълнение. Трябва да се третират като дългосрочни научноизследователски проекти с поетапно планиране и поддръжка на високо ниво.
Пример: Разработване на двигател за оптимизация на прогнозирането на веригата за доставки. Тези проекти изискват значителни инвестиции в изследвания и разработки и може да отнеме години, за да дадат резултати. Въпреки това, потенциалните ползи, като например намалени разходи за запаси и подобрена удовлетвореност на клиентите, могат да бъдат значителни.
Квадрант 3: Проекти за активиране
Ниско бизнес въздействие, висока осъществимост на изпълнение. Може да се използват като техническо обучение или проекти за развитие на таланти, без да се консумират основни ресурси.
Пример: Вътрешен робот за въпроси и отговори на ИТ помощния център. Тези проекти служат като ценна тренировъчна площадка за AI екипите, позволявайки им да развият своите умения и опит в среда с нисък риск.
Квадрант 4: Избягвайте
Ниско бизнес въздействие, ниска осъществимост на изпълнение. Трябва да се избягват ясно, за да се предотврати загуба на ресурси.
Пример: Разработване на сложен AI за нискочестотни задачи. Малко вероятно е тези проекти да донесат положителна възвръщаемост на инвестициите и трябва да се избягват.
Основно AI бюджетиране
Компаниите, овластени с AI, инвестират 10-20% от бюджетите си за НИРД в разработването на AI, което показва, че AI се е превърнал в основна бизнес функция. Това ниво на инвестиции отразява нарастващото признаване на трансформиращия потенциал на AI.
Развиваща се структура на разходите
Центърът на разходите за AI проекти се развива със зрелостта: в началото това са предимно таланти, но след мащабиране това са предимно инфраструктура и разходи за извод на модела. Компаниите трябва да интернализират контрола на разходите от самото начало.
Стимулиране на културна промяна
Как да увеличите вътрешното приемане на AI инструменти? Данните показват, че организациите с висока степен на приемане са внедрили средно 7,1 AI случая на употреба. Прилагането на "портфолио" стратегия, правейки AI вездесъщ, е най-добрият начин да се нормализира AI и да се вкорени в културата. Чрез излагане на служителите на различни AI приложения, организациите могат да насърчат по-голямо разбиране на AI и нейните потенциални ползи. Това от своя страна води до повишено приемане и ангажираност.
Стойностно предложение и мащабиране: План за действие
"Доказването на ROI" е ключово за успеха на вътрешните AI проекти. Екипите трябва да работят като бизнес единици и да комуникират стойността чрез количествено измерими показатели. Ето поетапна пътна карта, която да помогне на компаниите да превърнат стратегията в трайно конкурентно предимство.
Поетапна пътна карта за внедряване на AI
Поетапната пътна карта осигурява структуриран подход към внедряването на AI, позволявайки на организациите постепенно да изграждат своите AI възможности и да демонстрират стойност по пътя. Всеки етап се фокусира върху специфични цели и резултати, гарантирайки, че AI инициативите остават в съответствие с бизнес целите.
Етап 1: Полагане на основите (0-6 месеца)
Създайте авангарден екип, стартирайте 2-3 "бързи победи" пилотни проекта и създайте табло за управление на ROI, за да демонстрирате бързо стойност. Този етап се фокусира върху изграждането на инерция и осигуряването на подкрепа от ключови заинтересовани страни.
- Идентифицирайте проекти за бързи победи: Проекти с високо бизнес въздействие и ниска осъществимост на изпълнение.
- Създайте междуфункционален екип: Включва представители от бизнеса, ИТ и науката за данните.
- Създайте табло за управление на ROI: Проследявайте ключови показатели, за да измерите въздействието на AI инициативите.
Етап 2: Разширяване и популяризиране (6-18 месеца)
Публикувайте резултати от ROI, изградете многомоделна архитектура, разширете портфолиото от приложения до 5-7 или повече и стимулирайте културно проникване. Този етап има за цел да мащабира AI инициативите и да ги интегрира в основните бизнес процеси.
- Споделяйте истории за успех: Комуникирайте ползите от AI на по-широка аудитория.
- Разработете многомоделна архитектура: Подкрепете различни AI модели и алгоритми.
- Разширете портфолиото от приложения: Идентифицирайте нови AI случаи на употреба, които могат да доставят стойност.
Етап 3: Мащабиране и трансформиране (18+ месеца)
Внедрете в цялото предприятие, преоформете основните процеси и затвърдете AI като основна бизнес компетентност, а не като спомагателен проект. Този етап се фокусира върху трансформирането на организацията в предприятие, управлявано от AI.
- Вградете AI в основните процеси: Интегрирайте AI във всички уместни бизнес процеси.
- Разработете център за върхови постижения: Осигурете лидерство и подкрепа за AI инициативи.
- Насърчавайте култура на иновации: Насърчавайте експериментирането и непрекъснатото подобрение.