Majoritatea organizațiilor folosesc acum IA în producție. Aproape niciuna nu o folosește acolo unde contează: în experiențele oferite clienților, în deciziile esențiale pentru afacere sau în procesele care funcționează cu o supraveghere umană minimă. Acest decalaj este locul în care se câștigă sau se pierde avantajul competitiv.
De regulă, obstacolul este încrederea, nu capacitatea. În implementările IA cu miză mare, aceasta rezultă din îndeplinirea a patru criterii specifice.
Aceste criterii vizează modul în care se testează comportamentul IA, cum se dezvoltă și se gestionează soluțiile la scară de întreprindere, precum și măsura în care conducerea companiei a înțeles cu adevărat importanța acestui aspect.
Îndeplinirea acestor criterii de încredere dezvoltă experiența practică și responsabilitatea și îți oferă mai puține motive să eviți implementarea IA pentru a produce schimbări semnificative. În lipsa lor, IA rămâne limitată la economii de câteva lire în utilizări periferice, fără un impact semnificativ asupra modului în care funcționează organizația.
Anul trecut pe vremea aceasta, adică acum câteva decenii în cronologia IA, majoritatea companiilor se aflau în „purgatoriul proiectelor demonstrative de IA”: aveau multe proiecte interesante care arătau ce putea face IA, dar cu greu reușeau să introducă vreunul în producție. Un an mai târziu, multe organizații au acum cel puțin câteva soluții IA în producție, ceea ce reprezintă un progres important.
Totuși, IA este aplicată adesea în procese periferice: este mai ușor, o echipă de inovare o poate dezvolta împreună cu un utilizator entuziast din companie, iar dacă ceva nu funcționează, „nu e capăt de lume”. Procesul nu contează cu adevărat, există o variantă manuală de rezervă sau mai mulți oameni intervin în proces pentru a limita consecințele negative.
Rezultatul acestei abordări prudente, deși ușor de înțeles, este un impact la fel de modest: este puțin probabil ca soluțiile respective să fi influențat vizibil oportunitățile de creștere, experiența clienților sau structura costurilor.
Aceasta este diferența dintre viitorii câștigători și ceilalți: companiile progresiste investesc în folosirea IA acolo unde influențează performanța afacerii.
Și companiile rămase în urmă „folosesc IA”, dar nu acolo unde aceasta ar avea un impact semnificativ asupra afacerii.
Și da, folosirea IA în deciziile de investiții, experiența clienților, dezvoltarea produselor, cercetare și proiectare și „automatizări fără intervenție umană” va părea mai riscantă, dar tocmai acolo se află adevăratele beneficii.
Companiile care avansează în acest domeniu s-ar putea să nu fie încă vizibile pe piață, dar când vor deveni, decalajul va fi deja considerabil. În plus, diferența de viteză în implementarea IA va face ca acesta să continue să crească, în timp ce companiile rămase în urmă își vor da seama ce au înțeles greșit în tot acest timp.
Așadar, întrebarea este: de ce are nevoie o organizație pentru a putea aplica cu încredere IA în procesele care contează cu adevărat?
Să presupunem mai întâi că ai trecut deja de la „Avem un instrument IA precum ChatGPT” la „Avem proiecte demonstrative” și apoi la „Avem zece soluții IA simple în producție”. Dacă nu, aceasta trebuie să devină o prioritate. Acești pași inițiali pot părea banali, dar sunt esențiali pentru a începe dezvoltarea competențelor IA în întreaga organizație, a genera idei mai bune de utilizare și a clarifica pașii interni necesari lansării oricărei soluții IA în producție.
În acest moment, organizația ar trebui să devină mai ambițioasă și să avanseze către furnizarea unor „soluții IA aplicate, relevante, sub supraveghere umană”, iar apoi către etapa distinctivă: „aplicăm IA în procesele noastre esențiale și în experiențele clienților”.
Ultimii pași ai acestui progres sunt rareori limitați de tehnologie, ci mai degrabă de încrederea organizațională. Pentru că există întotdeauna un motiv să amânăm sau să evităm lucrurile dificile:
„Dacă oferă concluzii greșite?”, „Dacă se comportă incorect și ajungem la știri?”, „Dacă greșește calculul și luăm decizia greșită?”, „Dacă insultă clienții?”, „Dacă modelul devine indisponibil?”, „Cum gestionăm actualizările?”, „Dacă se schimbă reglementările?”, „Ar trebui să așteptăm să apară noul model?” etc.
În opinia noastră, există de obicei patru condiții care oferă încrederea necesară pentru a apăsa butonul „Lansare” în cazul unei schimbări cu impact ridicat, bazate pe IA.
Motivația: organizația, în special conducerea executivă, susține cu adevărat ideea că „IA este importantă pentru succesul afacerii noastre”? Dacă nu, organizația va fi mai predispusă să găsească motive pentru a evita deciziile dificile.
Facilitarea: există o echipă pentru schimbare, transformare sau facilitare prin IA care sprijină organizația pe măsură ce evoluează cu ajutorul IA? O echipă care gestionează adoptarea, instruirea, reglementările, noile moduri de lucru, contestarea presupunerilor, finanțarea necesară etc. IA nu este o schimbare pe care „să o rezolve departamentul tehnic”, așa cum s-a întâmplat adesea cu inițiativele cloud sau digitale. Trebuie să fie condusă de companie și susținută corespunzător.
Modul de lucru: există o arhitectură consacrată, la nivel de întreprindere și de soluție, pentru IA aplicată? Deși acest domeniu evoluează continuu, stabilirea unei direcții obligă organizația să analizeze și aprofundeze măsurile de protecție potrivite, costurile, observabilitatea, controalele, accesul la modele etc. Astfel, organizația începe să-și consolideze credibilitatea internă că „știe ce face” în privința IA și evită apariția mai multor metode diferite de dezvoltare.
Testul de încredere pentru lansare: responsabilii de soluții pot amâna la nesfârșit răspunsul la întrebarea „este suficient de bună pentru lansare?”. Testarea tradițională realizată de echipele de asigurare a calității nu oferă această încredere și asumare a responsabilității pentru un sistem IA nedeterminist. Evaluările, însă, da.
Să le analizăm în ordine inversă, deoarece aceasta este ordinea cea mai apropiată de luarea deciziei privind încrederea necesară lansării.
Timp de decenii, organizațiile s-au bazat pe echipa de asigurare a calității pentru a decide dacă o versiune este suficient de bună. În teorie, testarea era realizată de părțile interesate din companie; în realitate, era efectuată de echipa de asigurare a calității. Rezultatul era „admis” sau „respins”, pe baza nenumăratelor reguli de tipul dacă aceasta, atunci cealaltă. Multă muncă, dar fără complicații.
Această abordare nu funcționează pentru IA, unde trebuie să evaluăm comportamentul.
Evaluările, denumite și „evals”, permit măsurarea comportamentului calitativ al IA. În locul unui rezultat de tip admis/respins, definește criterii, precum corectitudinea, tonul, temeiul factual și comportamentul de refuz, și atribuie punctaje. Urmărește aceste punctaje pe parcursul proiectului, în timp ce îmbunătățești instrucțiunile, modelele, măsurile de protecție etc. Vei obține astfel un indicator pe baza căruia echipa de proiect, comitetele pentru schimbare și conducerea companiei pot lua decizii cu încredere: un punctaj de corectitudine care a crescut de la x la y pe durata proiectului.
Această cifră are două roluri. În primul rând, consolidează încrederea demonstrând îmbunătățirea în timp și oferindu-le părților interesate dovezi concrete că sistemul se comportă fiabil și consecvent, conform așteptărilor stabilite.
În al doilea rând, creează responsabilitate. Sunt cifrele pe care le pot invoca, împreună cu istoricul acelor evaluări. Un set documentat de evaluări, testat într-o gamă bine definită de scenarii, este echivalentul pentru IA al raportului de testare care-i oferă comitetului de aprobare dovada verificărilor necesare: face (doar) ceea ce ar trebui și o face (doar) în modul în care ar trebui?
Desigur, aceste cifre sunt relevante numai dacă există criterii de evaluare suficient de cuprinzătoare. Acest lucru impune o schimbare a modelului operațional pe care majoritatea organizațiilor o gestionează greșit în primă fază: compania trebuie să dețină criteriile de evaluare, nu echipa tehnică sau de asigurare a calității, iar responsabilitatea nu trebuie delegată unui singur utilizator începător. Responsabilii de produs și specialiștii înțeleg domeniul, cazurile-limită, tonul dorit, tipurile de interacțiuni inițiate de utilizatori, etapele de raționament relevante, modurile de eșec, perechile corecte de întrebări și răspunsuri etc. Cei care folosesc și implementează soluția ar trebui să decidă cum arată un rezultat bun.
Aceasta înseamnă că, dacă trebuie să aprobi o soluție care aplică IA chiar în centrul experienței clienților, ai de adresat doar două întrebări:
(1) cine a conceput criteriile de evaluare și
(2) performanța evaluărilor s-a îmbunătățit în timp conform acelor criterii și a depășit acum pragul minim?
Dacă răspunsul este „echipa tehnică le-a conceput, dar suntem mulțumiți de rezultate", implementarea nu este pregătită. Dacă răspunsul este „da, am testat săptămâna trecută și a trecut testul”, probabil că nivelul de maturitate al evaluărilor nu inspiră încrederea necesară, deoarece este puțin probabil ca acestea să fi reprezentat punctul de plecare al dezvoltării.
Dar dacă responsabilul de produs din cadrul companiei a definit, revizuit și îmbunătățit evaluările pe tot parcursul dezvoltării și îți poate prezenta o evoluție a performanței în direcția corectă, ai obținut ceva ce merită aprobat.
Un alt nivel de încredere rezultă din alinierea la principiile și standardele arhitecturii IA. Deși pentru primele cinci implementări ale IA a fost suficient să folosești orice metodă potrivită pentru a începe, pe măsură ce ți se extinde afacerea devine necesară o abordare mai structurată, cu arhitecturi de referință pentru aplicații și o platformă IA la nivel de întreprindere. Astfel poți implementa rapid, sigur și bine guvernat soluții IA în întreaga organizație.
Toate echipele de inginerie trebuie să poată „moșteni” rapid accesul la modele, măsurile de protecție, observabilitatea, scalarea, gestionarea costurilor etc., pentru a se putea concentra asupra proiectării soluției.
Definirea unei perspective asupra platformei IA și a abordărilor arhitecturale la nivel de întreprindere, chiar dacă aceasta devine repede depășită din cauza ritmului rapid al schimbării, sporește încrederea organizației că poate implementa în siguranță IA în sisteme critice. Aceasta înseamnă că cineva a analizat toți factorii esențiali și a stabilit calea optimă de implementare, sporind astfel încrederea că soluția va susține procesele importante.
Nu înseamnă „să facem același lucru, dar având acces la un instrument IA”. Poate suna ca un clișeu, însă transformarea presupune reproiectarea proceselor, regândirea ofertelor de produse, evoluția experienței clienților și schimbarea modurilor de lucru și, cel mai probabil, a structurii echipelor.
Acest lucru nu se poate face ca activitate secundară și nici nu poate fi condus exclusiv de departamentul de Tehnologie (și nu, nici de echipa de „Inovare” cu trei angajați cu normă întreagă). Iar dacă adopți abordarea „lucrurile se vor rezolva de la sine”, nu vei atinge ritmul de schimbare pe care îl pot avea concurenții câștigători.
În plus, identificarea cazurilor de utilizare cu adevărat revoluționare și obținerea sprijinului pentru acestea necesită atât cunoștințe aprofundate despre IA în întreaga organizație, cât și o atitudine pozitivă față de aceasta.
Prin urmare, transformarea prin IA are nevoie de oameni care știu ce are nevoie organizația, cum să faciliteze schimbarea și cum funcționează IA. Aceștia trebuie să primească din partea consiliului mandatul de a realiza transformarea și de a asigura coordonarea, energia, finanțarea, influența, guvernanța, prioritizarea și luarea deciziilor.
Mai ales în primele etape, funcționează bine o structură centrală de tip Hub IA, Transformare IA sau Birou IA. Această echipă centrală consolidează încrederea că organizația are o strategie de pus în aplicare, că deciziile importante pot fi luate și distribuite rapid și că există criterii clare de calitate pentru transformarea prin IA. În lipsa ei, abordarea riscă să devină prea fragmentată, generând inconsecvențe în decizii, în alegerea produselor și soluțiilor și în calitate, ceea ce va submina în cele din urmă încrederea necesară implementării IA în domenii cu miză mare.
După cum am menționat, companiile care vor obține un avantaj competitiv real de pe urma IA vor fi cele care își dezvoltă la nivel de întreprindere experiența, cunoștințele de specialitate și încrederea necesare pentru a implementa frecvent și rapid IA în procesele și experiențele importante, îmbunătățind experiența clienților, performanța produselor, ritmul producției etc.
Sunt necesare practici bune de evaluare, o arhitectură care se adaptează rapid și se scalează, precum și o atitudine de tip „se poate” în gestionarea transformării, care ajută organizația să învețe, să se adapteze și să stabilească noi moduri de lucru.
Totuși, niciunul dintre aceste lucruri nu va reuși printr-o abordare „de jos în sus”. Schimbările și implicațiile sunt pur și simplu prea rapide și prea importante. Nici „aprobarea consiliului” sau „sprijinul conducerii” nu sunt suficiente.
Dacă angajații nu înțeleg clar de ce sunt necesare schimbările, ce înseamnă acestea pentru ei personal (în sens pozitiv sau negativ) și ce avantaje vor obține, transformarea se va produce pe ascuns, cu numeroase consecințe negative.
Așadar, al patrulea element necesar pentru a obține un avantaj real din adoptarea IA este ca liderii companiei să înțeleagă și creadă cu adevărat că investițiile în IA sunt esențiale pentru succesul viitor al companiei. Este strategia lor privind IA, integrată în misiunea și obiectivele companiei, pe care o promovează constant și pe care se vede că își bazează deciziile și acțiunile.
Aceasta le oferă echipelor din întreaga organizație motivația, sprijinul și sentimentul de urgență necesare pentru a-și dezvolta competențele și a lua acele decizii importante și oarecum incomode care le îndreaptă către calea mai dificilă, dar mai profitabilă. Oferă încrederea necesară pentru a apăsa pe „Lansare” în cazul unei experiențe pentru clienți sau al unui proces decizional de investiții bazat pe IA.
Companiile care vor avea de câștigat de pe urma IA în următorii doi ani nu vor fi cele cu cele mai multe implementări, ci cele care au pus IA în slujba sistemelor și proceselor importante, orientate către clienți, care influențează deciziile și sunt esențiale pentru afacere, dezvoltând totodată capacitatea organizației de a face acest lucru consecvent și sigur.
Ce ai de făcut? Dacă organizația ta „folosește IA”, dar aceasta nu influențează succesul companiei, încearcă să răspunzi la următoarele întrebări:
Este clar rolul IA în îndeplinirea misiunii companiei? Consideri că liderii cred cu adevărat că adoptarea IA este esențială pentru succesul viitor al companiei?
Există o funcție centrală care promovează agenda IA, instruiește întreaga organizație și coordonează activitățile?
Echipa tehnologică dezvoltă competențele, capacitatea și tiparele necesare pentru o inginerie IA mai rapidă și mai sigură?
Versiunile ajung în producție fără blocaje provocate de întrebări fără răspuns despre comportamentul IA?
Dacă răspunsul la oricare dintre aceste întrebări este „nu”, știi de unde să începi să consolidezi încrederea organizației că poate implementa IA rapid și consecvent, obținând astfel un avantaj competitiv în domeniile în care contează cu adevărat.