På messer, foredrag, arrangementer, bøger, kongresser, artikler og, faktisk, på enhver moderne forretningskreds er brug af kunstig intelligens (AI) blevet bredt diskuteret i det virksomhedsmæssige verden. Virksomheder og ledere fra forskellige sektorer er i stigende grad overbeviste om, at AI er essentiel for at opretholde deres konkurrenceevne og relevans på markedet.
Men mens mange virksomheder anerkender værdien af AI, er der kun få, der effektivt integrerer de muligheder, denne teknologi bringer, på en strategisk og transformerende måde. Hvad vi ser i de fleste tilfælde, er punktuelle og laveffektive pilotprojekter, der ikke fanger den sande værdi, som AI kan tilbyde.
Virksomhederne har normalt som praksis, når de står over for en ny teknologisk udvikling, at anvende modellen "pilot-evaluer-skalér-modnes" til implementeringen af projekter. Og med AI er mange organisationer faktisk i gang med at foretage test og pilotprojekter i forskellige afdelinger og typer af aktiviteter, ved hjælp af samme proceslogik. Disse eksperimenter søger generelt gevinster i effektivitet og produktivitet på specifikke områder, og frigør tid til, at medarbejderne kan koncentrere sig om aktiviteter med større værdi. Selvom disse initiativer er vigtige, er de ofte begrænsede og har ikke en betydningsfuld indvirkning på forretningsstrategien og mangler ofte at generere værdi i større skala.
Spørgsmålet, der opstår, er: hvorfor udvikler disse piloter sig ikke til bredere og mere forandringskraftige initiativer? Svaret ligger i manglen på den strategiske tilgang til kunstig intelligens inden for organisationerne, som skal styres af en klar vision og bærekraftigt lederskab – ofte på bestyrelsesniveau, inklusive.
Sådan går man videre til strategisk brug af AI
For at AI virkelig skal være revolutionerende inden for virksomhederne, er det nødvendigt, at ledere og direktører genovervejer den rolle, denne teknologi spiller i deres forretningskontekst. Det går langt ud over blot at implementere en ny software eller automatisere specifikke opgaver; det handler om at genopfinde processer, produkter og endda hele forretningsmodeller med AI som udgangspunkt.
Strukturering af en ledelse for kunstig intelligens
En af de største hindringer for a Den mere strategiske adoption af AI er manglen på kompetente ledere til at styre transformationen. Virksomheder, der virkelig går videre med AI, har kompetente ledere og bestyrelser, der er i stand til at træffe informerede beslutninger om denne teknologi. Vicepræsidentskaber dedikeret til data og AI, ekspertrådgivere og en styring fokuseret på innovation er nogle eksempler på strukturer, der kan fremskynde adoptionen af AI i stor skala.
Ændring af virksomhedens kultur og kapacitetsopbygning af medarbejdere
AI handler ikke kun om teknologi, men også om mennesker. For at den skal blive bredt adopteret og integreret, er det afgørende, at medarbejderne forstår, hvordan teknologien kan påvirke deres rutiner og deres sektor. Kontinuerlig uddannelse og fremme af en innovationskultur er essentielt for, at medarbejderne føler sig en del af forandringen og kan bidrage aktivt.
Adoption af robust datastrategi
AI afhænger af data for at fungere effektivt. Derfor er det afgørende, at virksomhederne har en robust og velstruktureret datastrategi. Dette inkluderer indsamling, lagring, behandling og analyse af data på en sikker og etisk måde. Virksomhederne skal være forberedt på at håndtere store datavolumener og udforske værktøjer til maskinlæring og dyb læring, som gør det muligt at udvinde værdifulde indsigter.
Oversæt fra pt til da: Eksempler fra Big Techs
De store teknologivirksomheder står i spidsen for transformationen med AI og fungerer som et benchmark for erhvervslivet. Meta, for eksempel, bruger AI til at automatisere reklameprocesser, hvilket maksimerer rækkevidden og effektiviteten af kampagner. Et andet eksempel er Amazon, som anvender AI på alle punkterne i deres drift, fra produktanbefalinger til logistikhåndtering. Disse tilfælde illustrerer, hvordan AI, når den bruges strategisk, kan forvandle ikke kun interne processer, men også kundeoplevelserne og øge de økonomiske resultater.
Integration med strategiske mål
For at gå ud over punktteori, er det vigtigt, at AI-initiativ er i overensstemmelse med virksomhedens strategiske mål. AI bør ses som et værktøj, der kan hjælpe med at nå disse mål på en mere effektiv og effektiv måde. For eksempel, hvis en virksomhed ønsker at øge kundetilfredsheden, kan de udforske AI til at tilbyde personalisering i realtid eller forudsige problemer, før de opstår. AI bør være indarbejdet i alle hovedtyper af projekter, der udgør den organisatoriske strategiske planlægning – og ressourcer skal allokeres til deres brug og potentialisering.
For at fange værdien af AI i stor skala, skal virksomhederne overvinde visse almindelige udfordringer, såsom modstand mod forandring og teknisk kompleksitet. Denne proces kræver en kombination af visionær ledelse, investeringer i datainfrastruktur og en strategisk tilgang, der prioriterer langsigtede resultater.
Portanto, avançar além dos pilotos pontuais com IA requer en skiftning i tankemåde og struktur inden for virksomhederne, hvilket ikke er trivielt. For at AI ikke kun skal være en "engangsflugt", er det nødvendigt, at lederne ser den som en katalysator for en reel organisatorisk transformation og at de er villige til at investere og gennemgå deres operationer fuldstændigt.
