CIO kot katalizator umetne inteligence: od eksperimentiranja do vpliva na rezultate

Pozorno sem spremljal preobrazbo, ki jo je prinesla umetna inteligenca v poslovnem svetu.V središču te revolucije se je vloga CIO hitro razvila.Ni več dovolj, da omogočimo tehnologijo.Moramo voditi spremembo.In tu je razlika med operativnim CIO in resnično transformativnim CIO.

CIO, ki deluje le kot tehnični omogočevalec umetne inteligence, zgreši najpomembnejši del enačbe: vpliv na poslovanje.Seveda so informacijska varnost, podatkovna arhitektura in skladnost temeljne, vendar ne zadostne teme.Prava preobrazba se zgodi, ko se domneva, da umetna inteligenca spreminja način delovanja podjetja, kar zahteva globoko razumevanje poslovnega modela.

Danes je velik del vrednosti generativne umetne inteligence v orkestriranju rešitev z več agenti, ki lahko avtomatizirajo procese, sprejemajo odločitve v realnem času in spremenijo način delovanja celotnih področij. Za to mora CIO preseči IT. Obvladati mora strateško zasnovo, uporabniško izkušnjo, storitveno pot.

Takšna uskladitev je še vedno ovira za mnoge, je pokazala študija Gartner CIO Agenda 2025, 72% CIO po vsem svetu pravi, da je umetna inteligenca med strateškimi prednostnimi nalogami tehnološkega področja. Vendar pa lahko samo 24% dokaže, da s pobudami ustvarjajo oprijemljivo vrednost. To poudarja vrzel med namero in izvedbo, kar krepi potrebo po bolj aktivni in strateški vlogi CIO na poti AI.

Tri ključne veščine za izhod iz laboratorija

Če ste CIO in ste še vedno obtičali v fazi eksperimentiranja, je moj predlog jasen: razvijte tri ključne kompetence, da obrnete tok in zagotovite resnično vrednost.

1. Strateško in storitveno oblikovanje: Razumevanje, kako se delovni tokovi in izkušnje povezujejo, je bistveno za izgradnjo rešitev AI, ki so smiselne v podjetju.
2. Agilno eksperimentiranje: Nič ne nadomesti zmožnosti hitrega testiranja, hitrega delanja napak in hitrejšega učenja. Modeli, kot so Scrum, Lean in Design Sprint, so odlični zavezniki.
3. Prilagodljivost: AI se spreminja vsak dan.Pojavijo se novi modeli, preoblikujejo API-ji, pojavijo se predpisi. CIO in njegova ekipa morajo biti pripravljeni na obnovo, kadar koli je to potrebno.

Pravzaprav nedavna študija o MIT Sloan Management Review v sodelovanju z BCG poudarja, da je le 11% analiziranih podjetij uspelo doseči pozitivne finančne donose z AI. Kaj imajo skupnega? Močna integracija med tehnologijo in poslovno strategijo ter jasno upravljanje in osredotočenost na vrednost od začetka.

Kako sem to uporabil v praksi

V podjetju, kjer opravljam funkcijo CIO, smo se že od začetka odločili za demokratizacijo dostopa do AI. Zgradili smo notranjo platformo, pravo AI vozlišče, ki povezuje različne modele (vključno z glavnimi LLM-ji na trgu) v enem samem vmesniku, dostopnem vsem 900 zaposlenim.

S to potezo se izognemo dvema pogostima napakama: nenadzorovani uporabi javnih orodij (ki lahko ogrozijo občutljive podatke) in omejitvi uporabe umetne inteligence na izolirane niše.

Poleg tega oblikujemo načrt javnih inovacij, posodobljen dvakrat tedensko, ki jasno prikazuje projekte v teku, njihove faze, dobave in naslednje korake.

Druga fronta so mesečne delavnice o AI, s temami, kot so avtonomni agenti, hiter inženiring, primerjava med LLM, med drugim.Aktivno sodeluje več kot 400 ljudi. In kar je najpomembneje, imamo odbor C-Levels, ki daje prednost pobudam AI, ki temeljijo na vrnitvi k poslovanju.

Tovrstna struktura in pobuda sta v Braziliji vse bolj prisotni.A IDC Latin America AI Spending Guide 2025 ocenjuje, da bi morala brazilska podjetja letos vložiti več kot 1,9 milijarde US$ v rešitve umetne inteligence.Glavni fokusi so avtomatizacija procesov, storitve za stranke, analiza podatkov in podpora pri odločanju.To pomeni, da lokalni trg že razume AI kot strateški steber, ne več kot izoliran eksperiment.

AI ni več laboratorij, ampak platforma vrednosti

Če bi lahko dal druge CIO nasvete, bi bilo: prenehajte obravnavati AI kot laboratorijski poskus.Izberite majhne primere uporabe z velikim potencialnim vplivom in hitro izvedbo ter jih dajte v proizvodnjo. Tudi če so nepopolni, bodo ti terenski testi prinesli dragocene povratne informacije za izboljšanje rešitve.

Pravi preskok pride, ko razvojna ekipa in končni uporabniki sodelujejo. Nenehno sodelovanje med tehnologijo in podjetji ustvarja ustreznejše, učinkovitejše in trajne rešitve.

Na koncu je dobra umetna inteligenca umetna inteligenca, ki deluje v resničnem svetu.In CIO, ki to razume, ki gradi skupaj z uporabniki, preneha biti le tehnološki menedžer, da postane protagonist poslovne transformacije.