Liderzy muszą się skupić na likwidowaniu braków kompetencyjnych w obszarze sztucznej inteligencji.
Dyrektor do spraw technologii informacyjnych w dużym koncernie farmaceutycznym, sfrustrowany inicjatywami dotyczącymi sztucznej inteligencji, opisał produkty i usługi dostawców technologii AI jako genialne, ale „bardzo małe dzieci”, które wymagają mnóstwa wysiłku od jego pracowników, zanim osiągną dojrzałość, umożliwiającą rozwiązywanie praktycznych problemów biznesowych. Koncern inwestował w produkty i usługi wyposażone w technologie AI, ale to nie wystarczało. Pomimo kupowania kolejnych zaawansowanych rozwiązań organizacji wciąż wiele brakowało do osiągnięcia strategicznych celów i zwiększenia korzyści biznesowych.
Nie tylko ten koncern zmaga się z takim wyzwaniem. Mimo coraz większej powszechności technologii AI i gigantycznych ilości danych w firmach czerpanie korzyści ze sztucznej inteligencji nie jest łatwe. Chociaż pozyskiwanie stosownych technologii okazuje się coraz prostsze, 40% firm, które sporo w nie inwestują, nadal donosi, że nie osiąga dzięki sztucznej inteligencji zysków biznesowych. Zastosowanie jakiejkolwiek nowej technologii to ewidentnie za mało, jeśli ma ona przynieść korzyść.
Potrzebne są inwestycje nie tylko w technologię, ale przede wszystkim w infrastrukturę i kadry. Szczególnie trudnym do pokonania ograniczeniem może być brak wykwalifikowanych pracowników. Po uzbrojeniu się w technologię i infrastrukturę wiele firm odkrywa, że nie mają potrzebnych umiejętności w zakresie AI.
Technologia generuje nieuniknioną lukę – rozbieżność między zaawansowanymi rozwiązaniami, które firma produkuje przy użyciu określonej technologii, a tym, jaką część tej produkcji potrafi wykorzystać. Nowoczesne modele są bezużyteczne, jeśli pracownicy nie wiedzą, co oznaczają generowane przez nie wyniki lub co na podstawie tych wyników powinni robić inaczej. Z tego względu stojący przed menedżerami problem w mniejszym stopniu dotyczy zarządzania samą technologią, a w większym zarządzania umiejętnościami i procesami potrzebnymi ludziom i zespołom.
Aby to zrozumieć, przyjrzyjmy się relacji między dojrzałością firmy dysponującej określoną technologią, a stopniem jej zaawansowania w korzystaniu z tej technologii. W miarę jak organizacja dojrzewa, jej ogólne zaawansowanie techniczne zazwyczaj rośnie. Jednak nie jest ono równomiernie rozłożone w całej firmie. Część pracowników ma większe umiejętności techniczne niż reszta. Osoby na niektórych stanowiskach (na przykład członkowie zespołów do spraw AI i IT, które zajmują się produkcją i rozwojem technologii) są prawdopodobnie bardziej zaawansowane technicznie niż pracownicy, którzy wykorzystują efekty ich pracy (jak menedżerowie wyższego szczebla lub zespoły zajmujące się obsługą klientów). Na domiar złego, w miarę jak organizacja dojrzewa, umiejętności różnych grup pracowników rozwijają się w różnym tempie.
Kiedy firma przeznacza więcej zasobów na technologię ogólnego przeznaczenia, taką jak sztuczna inteligencja, może dzięki niej generować bardziej zaawansowane wyniki (zobacz ramkę Dojrzewanie zaawansowania technologicznego). Pracownicy, którzy pracują bezpośrednio z AI, zyskają doświadczenie. Na przykład modele migracji klientów pomogą im tworzyć lepsze prognozy dzięki bardziej wyszukanym algorytmom, funkcja wykrywania oszustw pomoże skuteczniej odróżniać legalne transakcje od nielegalnych, a logistyka zapasów ułatwi bezustanne dopracowywanie wyznaczania tras i uzupełniania stanów magazynowych.
Najnowsze postępy w dziedzinie sztucznej inteligencji przekładają się na znaczące udoskonalenia wszystkich tych zastosowań, podnosząc poziom zaawansowania wyników opartych na AI, jakie firma ma do swojej dyspozycji. Na szczęście tempo wzrostu zaawansowania produkcji może poprawiać się gwałtownie. Ekosystemy prześcigają się w oferowaniu produktów i usług, które pomagają firmom jak najlepiej wykorzystywać postęp technologiczny. Kiedy na przykład przedsiębiorstwo nie ma koniecznych kadr, aby produkować wyniki przy użyciu sztucznej inteligencji, może szukać pomocy w świecie zewnętrznym. Niestety outsourcing zapewnia korzyści płynące z zastosowania AI tylko 12% firm, które stosują to podejście.
Te nienajlepsze statystyki nie muszą oznaczać, że outsourcing się nie sprawdza. Zewnętrzni pracownicy mogą pomóc firmie poprawić produktywność i wyniki z zastosowaniem nowej technologii. Przedsiębiorstwo zaś szybko skorzysta z okupionego ciężką pracą cudzego doświadczenia bez konieczności trudzenia się nad zdobywaniem go samodzielnie. Jak jednak przekonał się rozczarowany menedżer koncernu farmaceutycznego, konieczna jest specjalistyczna wiedza na temat konkretnego kontekstu biznesowego, szczególnie jeśli firma chce zastosować sztuczną inteligencję wobec podstawowych, jedynych w swoim rodzaju procesów. Trudność polega na tym, że nie wystarczy generować wyników przy użyciu systemów AI.
Organizacja musi wiedzieć, jak je stosować do realizacji celów biznesowych. Specjaliści od sprzedaży muszą rozumieć, jak wykorzystywać prognozy migracji klientów i jakie jest ich znaczenie dla firmy. Pracownicy obsługi klienta muszą rozumieć, dlaczego system oznaczył transakcję klienta jako oszustwo. Menedżerowie łańcucha dostaw muszą mieć świadomość, dlaczego system rekomenduje określony poziom produkcji lub plan logistyczny. Nie należy wymagać od doświadczonych pracowników, aby ufali wynikom algorytmów, których nie rozumieją.
Firmy mogą oczywiście zwiększać swoje wykorzystanie wyników nowych technologii i danych, amenedżerowie pomagać pracownikom w podnoszeniu umiejętności współpracy z komputerami. Zwiększanie wykorzystania technologii jest konieczne, jeśli firmy chcą czerpać korzyści z nowych, zaawansowanych systemów sztucznej inteligencji. W innym przypadku postęp w zakresie produkcji zostanie zmarnowany.
Jednak tempo upowszechniania korzystania z AI jest wolniejsze niż tempo doskonalenia jej produkcji . Względnie niewielu ludzi samodzielnie opracowuje modele sztucznej inteligencji. Większość pracowników używa wyników już wygenerowanych przez AI. Wzrost zaawansowania większej grupy użytkowników technologii zachodzi powoli, szczególnie kiedy (z definicji) grupa ta nie koncentruje się na technologii, ale raczej na swoich zadaniach biznesowych. Korzystanie z technologii jest konieczne, ponieważ takie rozwiązania jak sztuczna inteligencja nie działają w próżni.
Technologia wymaga kontekstu biznesowego, który jest specyficzny dla określonej firmy. Jak łatwo się domyślić, outsourcing tego kontekstu jest trudniejszy. Wielu firmom łatwiej jest przekazywać umiejętności techniczne kompetentnym specjalistom branżowym niż rozwijać wiedzę branżową osób z wysokimi kwalifikacjami technicznymi. Uczenie specjalistów branżowych, jak wydajniej pracować z AI, przynosi korzyści. Według raportu „MIT SMR‑BCG Artificial Intelligence Global Executive Study and Research” z 2019 roku firmy, które aktywnie pomagają istniejącym pracownikom w nabywaniu umiejętności w zakresie AI, mają o 40 punktów proc. większe szanse na czerpanie korzyści z technologii sztucznej inteligencji niż firmy, które nie zajmują się doszkalaniem swoich kadr.
Ponieważ zwiększanie wykorzystania technologii zachodzi wolniej niż postępy w produkcji, kiedy firma poprawia wykorzystanie technologii, różnica między tym, co może wyprodukować i wykorzystać, rośnie zamiast maleć. Gdy organizacja jako całość osiąga dojrzałość w stosowaniu sztucznej inteligencji, wykorzystanie wciąż pozostaje w tyle za produkcją, potencjalnie prowadząc do większego dyskomfortu użytkowników technologii. Jak na ironię, w miarę dojrzewania organizacja musi stawić czoła rosnącej rozbieżności między produkcją a wykorzystaniem.
Dlatego firmy powinny zachęcać pracowników do używania nowych umiejętności. Aby zapewnić im lepszy komfort pracy z nowymi technologiami, lider diagnostyki medycznej firmy Roche Diagnostics stosuje „teatry innowacji”, podczas których w przystępny sposób przedstawia przykłady możliwego stosowania AI w firmie. Z kolei Siemens pokazuje, jak pracownicy mogą stosować sztuczną inteligencję podczas poświęconej jej dorocznej wewnętrznej konferencji. W obu tych przypadkach fundamentem są wyczerpujące szkolenia z umiejętności w zakresie AI. Wymienione przedsiębiorstwa zdają sobie sprawę, jak ważne jest nie tylko powszechne udostępnianie technologii AI pracownikom, lecz także doszkalanie ludzi, aby mogli odpowiednio z niej korzystać.
Nabycie odpowiedniej technologii AI i generowanie wyników są niezmiernie ważne, ale to jeszcze nie wszystko. Aby czerpać korzyści z takich technologii jak sztuczna inteligencja, firma musi skupić się na pracownikach, którzy będą stosować wyniki generowane przez organizację przy użyciu AI.
