Lanskap Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence, AI) sedang mengalami perubahan asas, dengan tumpuan beralih secara tegas daripada penerimaan semata-mata kepada pelaksanaan yang berkesan. Pemenang dalam era baharu ini bukan sekadar yang melaksanakan AI, tetapi mereka yang menyepadukannya secara mendalam ke dalam operasi teras mereka, mewujudkan kelebihan daya saing. Menurut laporan ICONIQ Capital 2025, “Buku Panduan Pembina,” syarikat yang dicirikan sebagai “AI-asli” jauh lebih maju dalam kematangan AI mereka daripada yang sekadar “AI-diaktifkan”. Dokumen ini meneliti strategi yang digunakan oleh syarikat pertumbuhan tinggi untuk beroperasi seperti organisasi AI-asli, dengan menumpukan pada penggunaan AI dalaman, penjajaran strategik, pembezaan tindanan teknologi dan pengurusan bakat. Ia selanjutnya meneroka pembinaan enjin AI dalaman, keutamaan kes penggunaan AI, peruntukan belanjawan AI, evolusi struktur kos dan kepentingan memacu transformasi budaya. Akhir sekali, ia menggariskan pelan tindakan berfasa untuk menunjukkan ROI dan menskalakan inisiatif AI di seluruh perusahaan.
Medan Pertempuran AI Baharu: Daripada Penerimaan kepada Pelaksanaan
Perlumbaan untuk penguasaan AI telah berkembang. Tidak lagi memadai bagi perniagaan untuk menerima teknologi AI semata-mata. Medan pertempuran baharu memihak kepada organisasi yang dapat melaksanakan strategi AI dengan mahir, menenun AI secara mendalam ke dalam fabrik proses produktiviti teras mereka. Data mendedahkan jurang yang ketara dalam kematangan AI antara syarikat “AI-asli”, yang dibina dari bawah dengan AI sebagai elemen asas, dan yang “AI-diaktifkan,” atau memasang semula AI ke dalam struktur sedia ada.
AI-Asli lwn. AI-Diaktifkan: Jurang Kematangan
Laporan itu menyoroti jurang kematangan yang ketara antara syarikat AI-asli dan AI-diaktifkan. Organisasi AI-asli lebih berkemungkinan mempunyai produk teras yang telah mencapai jisim kritikal atau kesesuaian pasaran, menunjukkan keupayaan yang lebih besar untuk menterjemahkan pelaburan AI ke dalam hasil perniagaan yang ketara. Perbezaan ini berpunca daripada perbezaan asas dalam pendekatan: syarikat AI-asli mereka bentuk operasi dan proses mereka di sekitar AI dari awal, manakala syarikat AI-diaktifkan sering bergelut untuk menyepadukan AI ke dalam sistem dan aliran kerja legasi. Kesukaran penyepaduan ini membawa kepada ketidakcekapan, kelewatan dan akhirnya, pulangan pelaburan yang lebih rendah. Pembeda utama terletak pada seberapa mendalam AI tertanam dalam DNA organisasi. Firma AI-asli memupuk persekitaran di mana AI bukan sekadar alat tetapi komponen teras dalam membuat keputusan, inovasi dan kecekapan operasi.
Model Operasi Syarikat Pertumbuhan Tinggi
Rahsia kejayaan terletak pada meniru amalan operasi syarikat AI-asli. Organisasi pertumbuhan tinggi ini diletakkan secara strategik untuk mengekstrak nilai maksimum daripada pelaburan AI mereka. Mereka memiliki beberapa sifat kritikal yang membolehkan mereka berkembang maju dalam landskap yang dipacu AI:
- Visi Strategik: Strategi AI yang jelas dan ditakrifkan dengan baik yang sejajar dengan matlamat perniagaan keseluruhan.
- Infrastruktur Tangkas: Infrastruktur teknologi fleksibel yang dapat menyesuaikan diri dengan cepat kepada teknologi AI yang berkembang.
- Budaya Berpacukan Data: Budaya yang menghargai data, pandangan dan uji kaji.
- Ekosistem Bakat: Tenaga kerja mahir yang dilengkapi untuk membina, menggunakan dan mengurus penyelesaian AI.
Sifat-sifat ini, apabila digabungkan, mewujudkan kitaran inovasi AI yang membawa kepada peningkatan berterusan dan menyampaikan hasil perniagaan yang unggul.
Kedudukan Strategik: Daripada “Apa Yang Boleh Dilakukan” kepada “Apa Yang Harus Dilakukan”
Cabaran utama dalam melaksanakan AI secara dalaman bukanlah teknologi itu sendiri, tetapi strateginya. Syarikat mesti mengutamakan menangani persoalan “apa yang harus dilakukan” – memfokuskan sumber pada bidang yang dapat menghasilkan nilai yang paling signifikan. Ini melibatkan penilaian yang teliti terhadap keperluan perniagaan, pengenalpastian kes penggunaan AI berimpak tinggi dan penjajaran inisiatif AI dengan objektif strategik.
Cabaran Terpenting dalam Penggunaan AI Dalaman
Melaksanakan AI secara dalaman membentangkan pelbagai cabaran yang melangkaui domain teknikal. Aspek strategik penggunaan AI sering menimbulkan halangan yang paling signifikan, yang menghendaki organisasi memikirkan semula model operasi dan proses membuat keputusan mereka.
- Penjajaran Strategik: Memastikan inisiatif AI sejajar dengan matlamat perniagaan keseluruhan adalah yang terpenting. Tanpa penjajaran yang jelas, projek AI mungkin tidak mempunyai fokus dan gagal memberikan hasil yang bermakna.
- Ketersediaan dan Kualiti Data: Algoritma AI memerlukan sejumlah besar data berkualiti tinggi untuk berfungsi dengan berkesan. Organisasi mesti menangani silo data, isu tadbir urus data dan kebimbangan kualiti data.
- Pemerolehan dan Pengekalan Bakat: Permintaan untuk profesional AI mahir jauh melebihi penawaran. Syarikat mesti membangunkan strategi untuk menarik, mengekalkan dan membangunkan bakat AI.
- Penyepaduan dengan Sistem Sedia Ada: Mengintegrasikan penyelesaian AI dengan sistem legasi boleh menjadi kompleks dan mahal. Organisasi mesti merancang strategi penyepaduan dengan teliti untuk meminimumkan gangguan dan memaksimumkan kecekapan.
Mengatasi cabaran ini memerlukan pendekatan holistik yang merangkumi strategi, teknologi, data, bakat dan budaya.
Pembezaan Strategik Tindanan Teknologi
Tindanan teknologi AI dalaman mesti mematuhi prinsip “utamakan kos”, yang berbeza dengan pendekatan “utamakan ketepatan” yang digunakan untuk aplikasi bersemuka pelanggan luaran. Pembezaan ini adalah penting untuk membina keupayaan AI dalaman yang cekap dan mampan. Matlamatnya adalah untuk memanfaatkan teknologi dan seni bina yang kos efektif yang dapat memberikan prestasi yang diperlukan tanpa merugikan.
AI Dalaman lwn. Luaran: Keutamaan Teknologi Teras
Keutamaan untuk AI dalaman dan luaran berbeza dengan ketara disebabkan objektif dan kekangan unik mereka. AI dalaman memberi tumpuan kepada mengoptimumkan proses dan meningkatkan kecekapan, manakala AI luaran bertujuan untuk meningkatkan pengalaman pelanggan dan memacu hasil. Perbezaan dalam objektif ini memerlukan keutamaan teknologi yang berbeza.
- AI Dalaman: Memihak infrastruktur berskala, kos efektif dan aliran kerja automatik.
- AI Luaran: Meletakkan penekanan yang lebih besar pada algoritma canggih, pengalaman peribadi dan responsif masa nyata.
Paradoks Bakat dan Penyelesaian
Kekurangan bakat AI berkelayakan yang melampau (disebut oleh 60% syarikat sebagai halangan terbesar) bermakna bahawa hanya mengambil lebih ramai orang bukanlah penyelesaian yang berdaya maju. Syarikat mesti menggunakan pendekatan sistematik untuk memaksimumkan pengaruh bakat.
- Meningkatkan Kemahiran Pasukan Sedia Ada: Fokus pada melatih pekerja semasa untuk menggunakan alatan dan teknologi AI. Ini meluaskan kumpulan bakat dan membolehkan penerimaan AI yang lebih pantas.
Strategi untuk Memaksimumkan Pengaruh Bakat
Memandangkan kekurangan bakat AI, organisasi memerlukan strategi inovatif untuk memaksimumkan impak tenaga kerja mereka yang sedia ada. Ini termasuk memperkasakan pasukan dengan alatan dikuasakan AI, memanfaatkan kepakaran luarandan memupuk program pembangunan dalaman.
Memperkasakan Pasukan Sedia Ada
Alatan seperti pembantu pengekodan (sudah diterima pakai oleh 77% syarikat) dapat meningkatkan kecekapan, membolehkan pakar AI memberi tumpuan kepada inovasi teras. Dengan mengautomasikan tugas rutin dan memberikan cadangan pintar, alatan ini membebaskan masa dan sumber yang berharga untuk inisiatif yang lebih strategik.
Memanfaatkan Sumber Luaran
Platform awan dan perkhidmatan API (dipercayai oleh 64% syarikat) membebaskan pasukan daripada penyelenggaraan infrastruktur. Organisasi boleh memanfaatkan ekosistem luas penyelesaian dan kepakaran AI yang telah dibina, mempercepatkan pembangunan dan mengurangkan kos.
Pemupukan dan Transformasi Dalaman
Wujudkan program latihan dalaman untuk mengekalkan pengetahuan perniagaan yang berharga dan mengurangkan tekanan pengambilan luaran. Dengan memupuk bakat secara dalaman, syarikat dapat membina tenaga kerja AI yang mampan yang memahami keperluan dan cabaran unik perniagaan.
Membina Enjin AI Dalaman: Strategi dan Pelaksanaan
“Pembina” yang berjaya menumpukan hampir 80% daripada pelaburan mereka dalam dua bidang utama: “aliran kerja ejen,” yang mengautomasikan proses dalaman yang kompleks, dan “aplikasi menegak,” yang mendalami bidang perniagaan tertentu. Untuk mengutamakan projek secara sistematik, syarikat boleh menggunakan “matriks keutamaan kes penggunaan AI dalaman”.
Mengutamakan Kes Penggunaan AI: Matriks Keutamaan Kes Penggunaan AI Dalaman
Mengenal pasti dan mengutamakan kes penggunaan AI adalah penting untuk memaksimumkan ROI dan memastikan bahawa inisiatif AI sejajar dengan keperluan perniagaan. “Matriks Keutamaan Kes Penggunaan AI Dalaman” menyediakan rangka kerja untuk menilai potensi projek AI berdasarkan impak perniagaan dan kebolehlaksanaan pelaksanaan mereka.
Kuadran 1: Kemenangan Cepat
Impak perniagaan tinggi, kebolehlaksanaan pelaksanaan tinggi. Laburkan sumber terlebih dahulu untuk menunjukkan nilai dengan cepat dan membina keyakinan dalaman.
Contoh: Mengautomasikan kelulusan laporan perbelanjaan kewangan. Projek jenis ini agak mudah dilaksanakan dan boleh memberikan manfaat ketara dengan cepat, seperti pengurangan masa pemprosesan dan peningkatan ketepatan.
Kuadran 2: Inisiatif Strategik
Impak perniagaan tinggi, kebolehlaksanaan pelaksanaan rendah. Mesti dianggap sebagai projek R&D jangka panjang dengan perancangan berfasa dan sokongan peringkat tinggi.
Contoh: Membangunkan enjin pengoptimuman ramalan rantaian bekalan. Projek ini memerlukan pelaburan yang signifikan dalam penyelidikan dan pembangunan dan mungkin mengambil masa bertahun-tahun untuk memberikan hasil. Walau bagaimanapun, potensi manfaat, seperti pengurangan kos inventori dan peningkatan kepuasan pelanggan, boleh menjadi besar.
Kuadran 3: Projek Pengaktifan
Impak perniagaan rendah, kebolehlaksanaan pelaksanaan tinggi. Boleh digunakan sebagai latihan teknikal atau projek pembangunan bakat tanpa menggunakan sumber teras.
Contoh: Robot soalan-dan-jawapan meja bantuan IT dalaman. Projek-projek ini berfungsi sebagai medan latihan yang berharga untuk pasukan AI, membolehkan mereka mengembangkan kemahiran dan kepakaran mereka dalam persekitaran berisiko rendah.
Kuadran 4: Elakkan
Impak perniagaan rendah, kebolehlaksanaan pelaksanaan rendah. Harus dielakkan dengan jelas untuk mengelakkan pembaziran sumber.
Contoh: Membangunkan AI yang kompleks untuk tugas berfrekuensi rendah. Projek-projek ini tidak mungkin memberikan pulangan pelaburan yang positif dan harus dielakkan.
Belanjawan AI Teras
Syarikat-syarikat yang diperkasakan AI melabur 10-20% daripada belanjawan R&D mereka dalam pembangunan AI, yang menunjukkan bahawa AI telah menjadi fungsi perniagaan teras. Tahap pelaburan ini mencerminkan pengiktirafan yang semakin meningkat tentang potensi transformatif AI.
Evolusi Struktur Kos
Pusat kos projek AI berkembang dengan kematangan: pada peringkat awal, ia kebanyakannya bakat, tetapi selepas penskalaan, ia kebanyakannya infrastruktur dan kos inferens model. Syarikat mesti menginternalisasikan kawalan kos dari awal.
Memacu Perubahan Budaya
Bagaimanakah anda meningkatkan penerimaan dalaman alatan AI? Data menunjukkan bahawa organisasi penerimaan tinggi telah menggunakan purata 7.1 kes penggunaan AI. Melaksanakan strategi “portfolio”, menjadikan AI di mana-mana, adalah cara terbaik untuk menormalkan AI dan menunjangkannya dalam budaya. Dengan mendedahkan pekerja kepada pelbagai aplikasi AI, organisasi dapat memupuk pemahaman yang lebih besar tentang AI dan potensi manfaatnya. Ini, seterusnya, membawa kepada peningkatan penerimaan dan penglibatan.
Cadangan Nilai dan Penskalaan: Pelan Tindakan
“Membuktikan ROI” adalah kunci kepada kejayaan projek AI dalaman. Pasukan mesti beroperasi seperti unit perniagaan dan menyampaikan nilai melalui metrik yang boleh diukur. Berikut ialah pelan hala tuju berfasa untuk membantu syarikat menterjemahkan strategi kepada kelebihan daya saing yang berkekalan.
Pelan Hala Tuju Berfasa untuk Pelaksanaan AI
Pelan hala tuju berfasa menyediakan pendekatan berstruktur untuk pelaksanaan AI, membolehkan organisasi membina keupayaan AI mereka secara progresif dan menunjukkan nilai sepanjang jalan. Setiap fasa memfokuskan pada objektif dan hasil yang khusus, memastikan inisiatif AI kekal sejajar dengan matlamat perniagaan.
Fasa 1: Meletakkan Asas (0-6 bulan)
Bentuk pasukan barisan hadapan, lancarkan 2-3 projek perintis “kemenangan cepat” dan wujudkan papan pemuka ROI untuk menunjukkan nilai dengan cepat. Fasa ini memfokuskan pada membina momentum dan mendapatkan sokongan daripada pihak berkepentingan utama.
- Kenal pasti Projek Kemenangan Cepat: Projek dengan impak perniagaan tinggi dan kebolehlaksanaan pelaksanaan rendah.
- Bentuk Pasukan Rentas Fungsi: Termasuk wakil daripada perniagaan, IT dan sains data.
- Wujudkan Papan Pemuka ROI: Jejaki metrik utama untuk mengukur impak inisiatif AI.
Fasa 2: Pengembangan dan Promosi (6-18 bulan)
Terbitkan keputusan ROI, bina seni bina berbilang model, kembangkan portfolio aplikasi kepada 5-7 atau lebih dan pacu penembusan budaya. Fasa ini bertujuan untuk menskalakan inisiatif AI dan menyepadukannya ke dalam proses perniagaan teras.
- Kongsi Kisah Kejayaan: Sampaikan manfaat AI kepada khalayak yang lebih luas.
- Bangunkan Seni Bina Berbilang Model: Sokong pelbagai model dan algoritma AI.
- Kembangkan Portfolio Aplikasi: Kenal pasti kes penggunaan AI baharu yang dapat memberikan nilai.
Fasa 3: Skala dan Transformasi (18+ bulan)
Lancarkan di seluruh perusahaan, bentuk semula proses teras dan kukuhkan AI sebagai kecekapan perniagaan teras dan bukannya projek sampingan. Fasa ini memfokuskan pada mengubah organisasi menjadi perusahaan yang dipacu AI.
- Benamkan AI ke dalam Proses Teras: Sepadukan AI ke dalam semua proses perniagaan yang berkaitan.
- Bangunkan Pusat Kecemerlangan: Sediakan kepimpinan dan sokongan untuk inisiatif AI.
- Pupuk Budaya Inovasi: Galakkan uji kaji dan penambahbaikan berterusan.