Kun ajattelemme maailman liiketoiminnassa yleistyneitä ja mullistavia teknologioita, on mahdotonta olla ottamatta huomioon tekoälyä yhtenä tärkeimmistä työkaluista. Se tämä ei ole sattumaa, sillä McKinsey:n tekemä tutkimus 'The State of AI in Early 2024: Gen AI Adoption Spikes and Starts to Generate Value' paljastaa, että 72 % yrityksistä käyttää jo tekoälyä. Innostus ruokkii pääasiassa mahdollisuus poistaa toistuvia tehtäviä automaation avulla, optimoiden ammattilaisten aikaa, joka voidaan käyttää arvokkaampiin ja merkityksellisempiin tehtäviin, vähentäen kustannuksia ja lisäten tehokkuutta.
Tämä vimma voi saada johtajat, jotka eivät vielä ole ottaneet tätä teknologiaa käyttöön, tuntemaan itsensä epäedullisiksi. Kilpailullisilla markkinoilla on yleistä etsiä innovatiivisia ratkaisuja, jotta organisaatiot erottuvat ja saavuttavat menestystä. On tärkeää, että johtajat ajattelevat strategisesti ennen uusien teknologioiden käyttöönottoa, välttäen kiireisiä päätöksiä, jotka pyrkivät vain innovaation ulkonäköön. On tarpeen varmistaa, että näiden ratkaisujen hyväksyminen on linjassa todellisten liiketoimintatarpeiden kanssa ja että ymmärretään, kuinka ne voivat todellisuudessa edistää kasvua.
Hyväksymistä tulisi tutkia huolellisesti, sillä mikä tahansa muutos työarkipäivässä vaikuttaa prosesseihin, organisaatiorakenteisiin ja kulttuuriin, mikä vaatii sekä aikaa että resursseja.
Tukeakseen päätöksentekoa asiantuntijat kuten MIT:n tutkija Alexandre Nascimento esittelevät tutkimuksia, jotka voivat olla olennaisia liiketoiminnan tekoälysuunnitelman kehittämisessä. Yksi esimerkki on AI2M-malli (Artificial Intelligence Adoption Intention Model), jonka hän on luonut, ja joka ottaa huomioon viisi päätekijää, jotka vaikuttavat tekoälyn käyttöönottoaikomukseen: mahdollistavat olosuhteet, jotka arvioivat, uskoako käyttäjä, että hänellä on tarvittavat resurssit tekoälyn käyttöön; suorituskykyodotus, joka mittaa, uskoiko käyttäjä, että tekoäly parantaa hänen suorituskykyään työssä; ponnisteluoletus, joka heijastaa käyttäjän käsitystä tekoälyn oppimisen ja käytön vaikeudesta; itse tehokkuus, joka on käyttäjän luottamus kykyynsä käyttää tekoälyä; ja sosiaalinen vaikutus, joka arvioi muiden ihmisten kokeman paineen tekoälyn käyttöönottoon.
Yleisesti ottaen päätöksentekijöiden tulisi harkita seuraavaa skenaariota: mikä ongelma minulla on ja miten tekoäly voi auttaa sen ratkaisemisessa, sen sijaan että he ottaisivat vastakkaisen lähestymistavan, eli päättäisivät ottaa tekoälyn käyttöön ilman, että mietitään, missä ja miten sitä sovelletaan. Nämä kysymykset eivät ole tarkoitettu esittämään negatiivista näkemystä tekoälyn integraatiosta, sillä on ilmeistä, kuinka paljon se voi hyödyttää työprosesseja. Sen sijaan tavoitteena on korostaa, että tekoäly tulisi nähdä työkaluna eikä ihmelääkkeenä, kuten usein median huomion aiheuttama innostus ja kohu saavat näyttämään. Näin organisaatiot voivat maksimoida tekoälyn hyödyt ja varmistaa tehokkaan muutoksen.
