Streszczenie: Aby skutecznie wykorzystać potencjał sztucznej inteligencji (AI), liderzy muszą skoncentrować się na doskonaleniu kultury organizacyjnej oraz kompetencji decyzyjnych. Mimo że przedsiębiorstwa na całym świecie inwestują miliardy dolarów w rozwój AI, wiele z nich nie osiąga oczekiwanych rezultatów. Według globalnej ankiety przeprowadzonej przez MIT SMR i BCG, jedynie 10% menedżerów deklaruje uzyskanie wymiernych korzyści z wdrożenia AI. Przewiduje się, że do 2024 roku nakłady na sztuczną inteligencję wzrosną do 110 miliardów dolarów, co podkreśla potrzebę skuteczniejszego zarządzania tymi inwestycjami. mitsmr.pl+1mitsmr.pl+1mitsmr.pl
Aby wykorzystać potencjał sztucznej inteligencji, liderzy muszą skoncentrować starania na poprawie kultury organizacji i kompetencji decyzyjnych.
Gdyby stworzenie inteligentnego przedsiębiorstwa było łatwe, wszyscy już dawno by to zrobili. Droga do stworzenia lub przekształcenia firmy w organizację optymalnie wykorzystującą sztuczną inteligencję, by móc czerpać korzyści ze wspomaganych maszynowo procesów podejmowania decyzji na wszystkich poziomach organizacji jest długa i trudna.
Dwa najważniejsze pytania brzmią: jak daleko jesteśmy na drodze do osiągnięcia tej wizji produktywności oraz czy istnieją sposoby, by zwiększyć szanse na sukces?
Mimo że przedsiębiorstwa na całym świecie przeznaczają obecnie miliardy dolarów każdego roku na rozwój sztucznej inteligencji, zwykle są sfrustrowane brakiem postępów. W rzeczywistości tylko 1 na 10 menedżerów biorących udział w przeprowadzonej niedawno globalnej ankiecie MIT SMR i BCG zadeklarował, że firma osiągnęła wymierne korzyści związane z wprowadzeniem AI. Biorąc pod uwagę, że do 2024 roku nakłady na sztuczną inteligencję mają wzrosnąć ponad dwukrotnie, do 110 miliardów dolarów, trudno dziwić się, że niektórzy liderzy zastanawiają się, czy tych pieniędzy nie można lepiej spożytkować.
Sposoby na uniknięcie frustracji
Stworzenie inteligentnego przedsiębiorstwa jest czymś zupełnie innym od – powiedzmy – przeniesienia biznesu do chmury. W tym drugim przypadku wystarczy zadzwonić do jednego z dużych dostawców usług w chmurze i być może zatrudnić jednego z wielu wykonawców, aby przeprojektował istniejące aplikacje i przeszkolił pracowników. Gotowe. Jeśli działasz z należytą starannością i nie oszczędzasz na finansowaniu, to projekty informatyczne są zazwyczaj proste.
Niestety, wiele firm ulega pokusie traktowania inwestycji w sztuczną inteligencję w ten sam schematyczny sposób, wychodząc z założenia, że wszystko opiera się na infrastrukturze IT – im więcej danych, tym więcej mocy obliczeniowej jest potrzebnej do ich przetwarzania. Niezbędny komponent IT łatwo zrozumieć, a postępy na tym polu łatwo monitorować. Dodatkowo, oprogramowanie jest coraz lepsze, a popularne pakiety programistyczne typu open source coraz częściej mają wbudowane skuteczne algorytmy sztucznej inteligencji. Tymczasem działania zmierzające do stworzenia inteligentnego przedsiębiorstwa nie sprowadzają się do samych liczb.
Prowadzenie inteligentnego przedsiębiorstwa nie polega wyłącznie na wykorzystywaniu gotowych narzędzi i technik. Powszechnie podziwiane i komentowane systemy sztucznej inteligencji zostały zaprojektowane z myślą o realizacji konkretnych, dość wąsko określonych celów. Systemów uczenia maszynowego zdolnych samodzielnie prowadzić samochód nie można wykorzystać do wygrania teleturnieju Jeopardy! A komputer IBM Watson, który pokonał mistrza tego teleturnieju Kena Jenningsa, nie zawiezie cię do supermarketu w najbliższej przyszłości.
UPS realizuje długoterminową strategię AI
Kilka lat temu firma UPS, gigant na rynku przesyłek kurierskich, zyskała rozgłos deklaracją, że jej kierowcy, dostarczając towar klientom, będą unikać skręcania w lewo. Większość ludzi nie zastanawia, że konieczność pokonania kilku skrętów w lewo wydłuża czas potrzebny, by dotrzeć do celu. Dopiero deklaracja UPS skupiła uwagę opinii publicznej na tym problemie, a tym samym na jednym z największych w historii projektów badawczych, który fundamentalnie zaważył na działaniach operacyjnych firmy.
Opracowany przez UPS algorytm ORION (zintegrowana optymalizacja i nawigacja drogowa) codziennie analizuje trasę 18 milionów przesyłek na terenie Stanów Zjednoczonych i przekazuje 66 tys. kierowców najbardziej efektywną trasę ich dostarczenia w wyznaczonym czasie. Obliczenia trasy uwzględniają wiele parametrów, by uzyskać optymalne rezultaty pod kątem efektywności paliwowej, bezpieczeństwa i odległości. System radzi sobie również z nagłymi wahaniami zapotrzebowania na dostawy. Na przykład podczas pandemii COVID‑19 liczba wysyłek w USA o prawie 40% przekroczyła poziom sprzed pandemii w maju 2020 roku, zanim ponownie się ustabilizowała.
Firma nie zdobyła tych zaawansowanych zdolności tanim kosztem. Stworzenie ORIONA zajęło dekadę. System został wdrożony w całym kraju w 2016 roku i kosztował 295 milionów dolarów – wyłączając koszt technologii gromadzenia danych, które UPS wprowadzał od lat 90. ubiegłego wieku. W efekcie algorytm optymalizacji tras ORION przyniósł udziałowcom od 300 do 400 milionów dolarów rocznych oszczędności, a kierowców uwolnił od konieczności skręcania w lewo.
Po udanym wdrożeniu projektu jego wartość stała się oczywista, choć na początku traktowano go z dużą rezerwą. Zespół programistów musiał zmierzyć się z powszechnym w firmie sceptycyzmem spowodowanym błędami we wczesnych fazach projektu. Programiści zadbali jednak o akceptację projektu zarówno przez menedżerów wyższego szczebla, jak i pracowników pierwszej linii, zdając sobie sprawę z faktu, że bez tego technologia nigdy nie zostanie zastosowana w praktyce. Ostatecznie pozyskali potężnych sponsorów wśród członków zespołu zarządzającego, zaintrygowanych możliwością uzyskania nadzwyczajnej poprawy wydajności. Ci liderzy biznesowi rozumieli, że sukces wymaga zupełnie nowego spojrzenia na złożoność procesu dostaw.
Uzyskawszy niezbędne wsparcie, zespół IT skupił się na metodycznym rozwiązywaniu problemów, sumienie analizując każdą kolejną decyzję, zamiast zaczynać od pytania „Jakiej technologii potrzebujemy?”. Następnie opracował prototypowe systemy, które przetestował prosząco o pomoc wybranych doświadczonych kierowców, którzy w ten sposób stali się źródłem wartościowych informacji zwrotnych. Zespół programistów wiedział też, że przejrzystość działań pomoże zbudować zaufanie do systemu niezbędne do odniesienia sukcesu – kolejny przykład tego, że kultura jest tak samo ważna jak technologia.
Ponieważ UPS użył narzędzi inżynierii systemów do opracowania systemu sztucznej inteligencji, każdy etap projektu został zmierzony, a korzyści weryfikowano na podstawie szeregu obiektywnych wskaźników. Umożliwiło to skonfigurowanie pulpitów nawigacyjnych do ciągłego śledzenia wydajności ORION, dzięki czemu kadra zarządzająca mogła monitorować postępy, a ostatecznie zwrot z tej inwestycji.
UPS należy do organizacji najbardziej zaawansowanych na drodze do stworzenia inteligentnego przedsiębiorstwa, a mimo to wciąż jest daleko od osiągnięcia celu. Ostatecznym celem ORION jest „optymalizacja całej sieci od końca do końca”, co oznacza – między innymi – dobieranie kierowców najlepiej „dopasowanych” do każdego obszaru dostaw oraz wsparcie na każdym etapie projektowania optymalnej trasy. Chociaż opracowanie tras ma kolosalne znaczenie dla wyników finansowych firmy, to jednak ambicje UPS sięgają dużo dalej. To globalne przedsięwzięcie obejmujące dziesiątki tysięcy witryn i flotę samolotów. Z wdrożenia rozwiązań sztucznej inteligencji ma korzystać wiele innych działów przedsiębiorstwa. Firma opracowała wewnętrzne systemy i kulturę, dzięki którym urzeczywistnienie tych ambicji staje się prawdopodobne.
Lekcje dla branży
Doświadczenie UPS jest pouczające, ponieważ wyraźnie pokazuje, że budując inteligentne przedsiębiorstwo nie można iść na skróty. Łatwo bowiem ulec pokusie i uznać, że skoro sztuczna inteligencja jest w stanie pokonać mistrzów gry w go lub Jeopardy! to znak, że zrobiliśmy milowy krok na drodze do stworzenia inteligentnego przedsiębiorstwa. A jednak tak nie jest, ponieważ systemy sztucznej inteligencji, które zyskują rozgłos dzięki pokonaniu człowieka, w rzeczywistości zajmują się dość wąskim problemem o ograniczonym zestawie reguł. Tymczasem firmy działają w prawdziwym świecie, gdzie napotykają rozmaite przeciwności w ramach uniwersum nieskończonych możliwości. Dość powiedzieć, że żadna firma nie uwzględniała w swoich biznesplanach na 2020 rok wybuchu pandemii COVID‑19 i związanych z nią ograniczeń. To właśnie taki rodzaj niespodzianki, której nawet najinteligentniejszy program szachowy przewidzieć nie potrafi, bo nie w tym celu został zaprojektowany.
Stworzenie inteligentnego przedsiębiorstwa wymaga od liderów skoncentrowania uwagi na poprawie zdolności decyzyjnych organizacji. I nie polega to na przydzieleniu najbystrzejszych osób do jednej określonej dziedziny, takiej jak informatyka czy inżynieria. Wręcz przeciwnie, takie zadanie wymaga współpracy obejmującej szeroki zakres dyscyplin, a zatem nieustannej interakcji ekspertów z różnych części organizacji.
Aby umożliwić tak owocną współpracę, należy promować kulturę organizacyjną sprzyjającą kreatywnemu myśleniu. Jednym ze sposobów, by to osiągnąć, jest taka rekrutacja pracowników, by zespół programistów mógł czerpać z różnych doświadczeń, wiedzy i spojrzenia bardzo różnych osób. Skuteczna praca nad realizacją wspólnego celu wymaga przeszkolenia członków zespołu w zakresie technik metodycznego rozwiązywania złożonych problemów.
Jak pokazuje wieloletnie doświadczenie UPS, osiągnięcie takiego poziomu współpracy nie jest łatwe. Ludzie noszą w sobie naturalny wewnętrzny opór wobec pomysłu wyważania już otwartych drzwi i powrotu do podstaw, a bez kultury, która będzie im na to pozwalać i do tego zachęcać, zmiana nie będzie możliwa. Warto jednak zmierzyć się z tymi przeszkodami, gdyż inteligentne przedsiębiorstwo pozwoli nam przenieść przyziemne, powtarzalne obowiązki wymagające doskonałej pamięci i obliczeń na sztuczną inteligencję. A wtedy ludzie będą mogli poświęcić się temu, w czym są najlepsi i wyjątkowi- kreatywności i ocenie.
