Uwanja Mpya wa Vita wa AI: Kutoka Kupitishwa hadi Utekelezaji
Mbio za umiliki wa AI zimebadilika. Haifai tena kwa biashara kupitisha tu teknolojia za AI. Uwanja mpya wa vita unawapendelea wale mashirika ambayo yanaweza kutekeleza kwa ustadi mikakati ya AI, yakiingiza AI kwa kina katika mchakato wa tija yao ya msingi. Data inaonyesha tofauti kubwa katika ukomavu wa AI kati ya kampuni "asili za AI," zile zilizojengwa kutoka ardhini na AI kama sehemu ya msingi, na zile ambazo "zimewezeshwa na AI," au zinabadilisha AI kuwa miundo iliyopo.
Asili za AI dhidi ya Zilizowezeshwa na AI: Pengo la Ukomavu
Ripoti inaangazia pengo kubwa la ukomavu kati ya kampuni asili za AI na zilizowezeshwa na AI. Mashirika asili ya AI yana uwezekano mkubwa wa kuwa na bidhaa za msingi ambazo zimepata umuhimu mkubwa au zinafaa sokoni, ikionyesha uwezo mkubwa wa kutafsiri uwekezaji wa AI katika matokeo yanayoonekana ya biashara. Tofauti hii inatokana na tofauti ya msingi katika mbinu: kampuni asili za AI hubuni shughuli na michakato yao karibu na AI tangu mwanzo, wakati kampuni zilizowezeshwa na AI mara nyingi zinatatizika kuunganisha AI katika mifumo na utendakazi wa zamani. Ugumu huu wa ujumuishaji husababisha ufanisi, ucheleweshaji, na hatimaye, kurudi chini kwa uwekezaji. Tofauti muhimu iko katika jinsi AI ilivyo ndani sana katika DNA ya shirika. Makampuni asili ya AI hukuza mazingira ambapo AI sio tu zana lakini sehemu ya msingi ya kufanya maamuzi, uvumbuzi, na ufanisi wa uendeshaji.
Mifumo ya Uendeshaji ya Kampuni Zinazokua kwa Kasi
Siri ya mafanikio iko katika kuiga mazoea ya uendeshaji ya kampuni asili za AI. Mashirika haya yanayokua kwa kasi yamewekwa kimkakati ili kutoa thamani ya juu kutoka kwa uwekezaji wao wa AI. Wanamiliki sifa kadhaa muhimu ambazo zinawawezesha kustawi katika mazingira yanayoendeshwa na AI:
- Maono ya Kimkakati: Mkakati wa AI ulio wazi, uliodhaminiwa vizuri ambao unaambatana na malengo ya jumla ya biashara.
- Miundombinu Agile: Miundombinu rahisi ya teknolojia ambayo inaweza kubadilika haraka kwa teknolojia zinazoendelea za AI.
- Utamaduni Unaendeshwa na Data: Utamaduni ambao unathamini data, maarifa, na majaribio.
- Mazingira ya Vipaji: Wafanyakazi wenye ujuzi walioandaliwa kujenga, kupeleka, na kusimamia suluhisho za AI.
Sifa hizi, zinapojumuishwa, huunda mzunguko mzuri wa uvumbuzi wa AI, kuendesha uboreshaji endelevu na kutoa matokeo bora ya biashara.
Msimamo wa Kimkakati: Kutoka "Kile Kinachoweza Kufanywa" hadi "Kile Kinachopaswa Kufanywa"
Changamoto ya msingi katika kutekeleza AI ndani ya nchi sio teknolojia yenyewe, lakini mkakati. Kampuni lazima zipe kipaumbele kushughulikia swali la "kinachopaswa kufanywa" - kuzingatia rasilimali katika maeneo ambayo yanaweza kutoa thamani kubwa zaidi. Hii inahusisha tathmini makini ya mahitaji ya biashara, utambuzi wa kesi za matumizi ya AI zenye matokeo ya juu, na upatanishi wa mipango ya AI na malengo ya kimkakati.
Changamoto Kuu Katika Uwekaji wa AI wa Ndani
Kutekeleza AI ndani ya nchi kunatoa changamoto nyingi ambazo zinaenea zaidi ya kikoa cha kiufundi. Vipengele vya kimkakati vya uwekaji wa AI mara nyingi huleta vizuizi muhimu zaidi, vinavyohitaji mashirika kufikiria upya mifumo yao ya uendeshaji na michakato ya kufanya maamuzi.
- Upatanishi wa Kimkakati: Kuhakikisha mipango ya AI inaambatana na malengo ya jumla ya biashara ni muhimu sana. Bila upatanishi ulio wazi, miradi ya AI inaweza kukosa mwelekeo na kushindwa kutoa matokeo yenye maana.
- Upatikanaji wa Data na Ubora: Algorithms za AI zinahitaji idadi kubwa ya data ya ubora wa juu ili kufanya kazi kwa ufanisi. Mashirika lazima yashughulikie maghala ya data, masuala ya utawala wa data, na wasiwasi wa ubora wa data.
- Upataji na Utekelezaji wa Vipaji: Mahitaji ya wataalamu wenye ujuzi wa AI yanazidi sana ugavi. Kampuni lazima zikuze mikakati ya kuvutia, kuhifadhi, na kukuza talanta za AI.
- Ushirikiano na Mifumo Iliyopo: Kuunganisha suluhisho za AI na mifumo ya zamani inaweza kuwa ngumu na ya gharama kubwa. Mashirika lazima yapange kwa uangalifu mikakati ya ujumuishaji ili kupunguza usumbufu na kuongeza ufanisi.
Kushinda changamoto hizi kunahitaji mbinu kamili ambayo inajumuisha mkakati, teknolojia, data, talanta, na utamaduni.
Tofauti ya Kimkakati ya Kiteknolojia
Kiteknolojia cha ndani cha AI lazima kizingatie kanuni ya "gharama kwanza," ambayo ni tofauti kabisa na mbinu ya "usahihi kwanza" inayotumiwa kwa programu zinazokabiliana na wateja wa nje. Tofauti hii ni muhimu kwa kujenga uwezo wa AI wa ndani wenye ufanisi na endelevu. Lengo ni kutumia teknolojia na usanifu ambazo zina gharama nafuu ambazo zinaweza kutoa utendaji unaohitajika bila kuvunja benki.
AI ya Ndani dhidi ya Nje: Vipaumbele Vikuu vya Teknolojia
Vipaumbele vya AI ya ndani na nje vinatofautiana sana kutokana na malengo na vikwazo vyao vya kipekee. AI ya ndani inazingatia kuboresha michakato na kuboresha ufanisi, wakati AI ya nje inalenga kuongeza uzoefu wa wateja na kuendesha mapato. Tofauti hii katika malengo inahitaji vipaumbele tofauti vya teknolojia.
- AI ya Ndani: Hupendelea miundombinu inayoweza kupanuka, yenye gharama nafuu na utendakazi wa kiotomatiki.
- AI ya Nje: Huweka mkazo mkubwa zaidi kwenye algorithms za kisasa, uzoefu wa kibinafsi, na majibu ya wakati halisi.
Kitendawili cha Talanta na Suluhisho
Uhaba mkubwa wa talanta iliyo na sifa ya AI (iliyotajwa na 60% ya kampuni kama kikwazo kikubwa) inamaanisha kuwa kuajiri watu zaidi tu sio suluhisho linalowezekana. Kampuni lazima zitumie mbinu ya kimfumo ili kuongeza ujuzi wa talanta.
- Kuboresha Timu Zilizopo: Zingatia kuwafunza wafanyakazi wa sasa kutumia zana na teknolojia za AI. Hii huongeza jumla ya talanta na kuwezesha kupitishwa kwa AI haraka.
Mikakati ya Kuongeza Ujuzi wa Talanta
Kwa kuzingatia uhaba wa talanta ya AI, mashirika yanahitaji mikakati bunifu ili kuongeza athari za wafanyakazi wao waliopo. Hii ni pamoja na kuimarisha timu na zana zinazoendeshwa na AI, kutumia utaalamu wa nje, na kukuza programu za maendeleo ya ndani.
Kuimarisha Timu Zilizopo
Zana kama wasaidizi wa kuweka misimbo (tayari zimepitishwa na 77% ya kampuni) zinaweza kuongeza ufanisi, kuruhusu wataalamu wa AI kuzingatia uvumbuzi wa msingi. Kwa kuendesha kazi za kawaida na kutoa maoni ya akili, zana hizi huachilia wakati na rasilimali muhimu kwa mipango ya kimkakati zaidi.
Kutumia Rasilimali za Nje
Majukwaa ya wingu na huduma za API (zinazotegemewa na 64% ya kampuni) huokoa timu kutoka kwa matengenezo ya miundombinu. Mashirika yanaweza kuingia katika mfumo mpana wa suluhisho na utaalamu vilivyojengwa awali, kuharakisha maendeleo na kupunguza gharama.
Kilimo na Mabadiliko ya Ndani
anzisha programu za mafunzo ya ndani ili kuhifadhi maarifa muhimu ya biashara na kupunguza shinikizo la kuajiri nje. Kwa kulea vipaji ndani ya nchi, kampuni zinaweza kujenga wafanyikazi endelevu wa AI ambao wanaelewa mahitaji na changamoto za kipekee za biashara.
Kujenga Injini ya AI ya Ndani: Mkakati na Utekelezaji
"Wajenzi" waliofanikiwa wanazingatia karibu 80% ya uwekezaji wao katika maeneo mawili muhimu: "utendakazi wa wakala," ambao huendesha michakato ngumu ya ndani, na "programu wima," ambazo huchunguza sana maeneo maalum ya biashara. Ili kuweka kipaumbele miradi kwa utaratibu, kampuni zinaweza kutumia "matrix ya kipaumbele ya kesi ya utumiaji ya AI ya ndani".
Kutoa Kipaumbele Kesi za Matumizi ya AI: Matrix ya Kipaumbele ya Kesi ya Matumizi ya AI ya Ndani
Kutambua na kuweka kipaumbele kesi za utumiaji za AI ni muhimu kwa kuongeza ROI na kuhakikisha kuwa mipango ya AI inaambatana na mahitaji ya biashara. "Matrix ya Kipaumbele ya Kesi ya Matumizi ya AI ya Ndani" hutoa mfumo wa kutathmini miradi inayowezekana ya AI kulingana na athari zao za biashara na uwezekano wa utekelezaji.
Robo ya 1: Ushindi wa Haraka
Athari kubwa ya biashara, uwezekano mkubwa wa utekelezaji. Wekeza rasilimali kwanza ili kuonyesha haraka thamani na kujenga uaminifu wa ndani.
Mfano: Kuendesha idhini za ripoti ya matumizi ya kifedha. Aina hii ya mradi ni rahisi kutekeleza na inaweza kutoa haraka faida zinazoonekana, kama vile kupunguza muda wa usindikaji na kuboresha usahihi.
Robo ya 2: Mipango ya Kimkakati
Athari kubwa ya biashara, uwezekano mdogo wa utekelezaji. Lazima itibiwe kama miradi ya R&D ya muda mrefu na upangaji wa awamu na usaidizi wa ngazi ya juu.
Mfano: Kuendeleza injini ya uboreshaji wa utabiri wa mnyororo wa ugavi. Miradi hii inahitaji uwekezaji mkubwa katika utafiti na maendeleo na inaweza kuchukua miaka mingi kutoa matokeo. Hata hivyo, faida zinazoweza kupatikana, kama vile kupunguzwa kwa gharama za hesabu na kuboreshwa kwa kuridhika kwa wateja, zinaweza kuwa kubwa.
Robo ya 3: Miradi ya Usaidizi
Athari ndogo ya biashara, uwezekano mkubwa wa utekelezaji. Inaweza kutumika kama mafunzo ya kiufundi au miradi ya maendeleo ya talanta bila kutumia rasilimali za msingi.
Mfano: Roboti ya ndani ya maswali na majibu ya dawati la usaidizi la IT. Miradi hii hutumika kama msingi muhimu wa mafunzo kwa timu za AI, kuruhusu kuendeleza ujuzi na utaalamu wao katika mazingira ya hatari ndogo.
Robo ya 4: Epuka
Athari ndogo ya biashara, uwezekano mdogo wa utekelezaji. Inapaswa kuepukwa waziwazi ili kuzuia upotezaji wa rasilimali.
Mfano: Kuendeleza AI tata kwa kazi za mzunguko mdogo. Miradi hii haitakabiliwa na kutoa faida chanya ya uwekezaji na inapaswa kuepukwa.
Utengenezaji wa Bajeti ya Msingi ya AI
Kampuni zilizowezeshwa na AI zinawekeza 10-20% ya bajeti zao za R&D katika maendeleo ya AI, ikionyesha kuwa AI imekuwa kazi ya msingi ya biashara. Kiwango hiki cha uwekezaji kinaonyesha utambuzi unaokua wa uwezo wa mageuzi wa AI.
Muundo wa Gharama Unaoendelea
Kituo cha gharama cha miradi ya AI hubadilika na ukomavu: mapema, kwa kiasi kikubwa ni talanta, lakini baada ya kuongeza ukubwa, kwa kiasi kikubwa ni gharama za miundombinu na makadirio ya mfano. Kampuni lazima zicheze udhibiti wa gharama kutoka mwanzo.
Kuendesha Mabadiliko ya Kitamaduni
Unaongeza vipi upitishwaji wa ndani wa zana za AI? Data inaonyesha kuwa mashirika yenye upitishwaji wa juu yametumia wastani wa kesi 7.1 za utumiaji AI. Utekelezaji wa mkakati wa "portfolio", kufanya AI ienee kote, ndiyo njia bora ya kuhalalisha AI na kuingiza ndani ya utamaduni. Kwa kuwaweka wafanyakazi wazi kwa aina mbalimbali za programu za AI, mashirika yanaweza kukuza uelewa mkubwa wa AI na faida zake zinazowezekana. Hii, inasababisha kuongezeka kwa upitishwaji na ushirikiano.
Pendekezo la Thamani na Kuongeza Ukubwa: Mpango Mkuu wa Utekelezaji
"Kuthibitisha ROI" ni ufunguo wa mafanikio ya miradi ya ndani ya AI. Timu lazima zifanye kazi kama vitengo vya biashara na ziwasilishe thamani kupitia vipimo vinavyoweza kuhesabika. Hapa kuna barabara iliyo na awamu ili kusaidia kampuni kutafsiri mkakati kuwa faida ya ushindani ya kudumu.
Barabara ya Awamu kwa Utekelezaji wa AI
Barabara ya awamu hutoa mbinu iliyoandaliwa kwa utekelezaji wa AI, kuwezesha mashirika kujenga hatua kwa hatua uwezo wao wa AI na kuonyesha thamani njiani. Kila awamu inalenga malengo na matokeo maalum, kuhakikisha kuwa mipango ya AI inasalia kupatanishwa na malengo ya biashara.
Awamu ya 1: Kuweka Msingi (Miezi 0-6)
Unda timu ya mbele, zindua miradi 2-3 ya majaribio ya "ushindi wa haraka", na uanzishe dashibodi ya ROI ili kuonyesha haraka thamani. Awamu hii inazingatia kujenga kasi na kupata ununuzi kutoka kwa wadau muhimu.
- Tambua Miradi ya Ushindi wa Haraka: Miradi iliyo na athari kubwa ya biashara na uwezekano mdogo wa utekelezaji.
- Unda Timu ya Kazi Mbalimbali: Inajumuisha wawakilishi kutoka kwa biashara, IT, na sayansi ya data.
- anzisha Dashibodi ya ROI: Fuatilia vipimo muhimu ili kupima athari za mipango ya AI.
Awamu ya 2: Upanuzi na Ukuzaji (Miezi 6-18)
Chapisha matokeo ya ROI, jenga usanifu wa aina nyingi, panua portfolio ya programu hadi 5-7 au zaidi, na uendeshe kupenya kwa utamaduni. Awamu hii inalenga kuongeza ukubwa wa mipango ya AI na kuiunganisha kwenye michakato ya msingi ya biashara.
- Shiriki Hadithi za Mafanikio: Wasilisha faida za AI kwa hadhira pana.
- Tengeneza Usanifu wa Aina Nyingi: Saidia aina mbalimbali za mifano ya AI na algorithms.
- Panua Portfolio ya Programu: Tambua kesi mpya za matumizi ya AI ambazo zinaweza kutoa thamani.
Awamu ya 3: Kuongeza Ukubwa na Kubadilisha (Miezi 18+)
Tawanya shirika lote, tengeneza upya michakato ya msingi, na uimarishe AI kama umahiri wa msingi wa biashara badala ya mradi saidizi. Awamu hii inazingatia kulibadilisha shirika kuwa biashara inayoendeshwa na AI.
- Pachika AI katika Michakato ya Msingi: Unganisha AI katika michakato yote ya biashara husika.
- Tengeneza Kituo cha Ubora: Toa uongozi na usaidizi kwa mipango ya AI.
- Kuza Utamaduni wa Ubunifu: Himiza majaribio na uboreshaji endelevu.