Kutumia AI muhimu kwa biashara kwa imani

• Mashirika mengi sasa yanatumia AI katika mifumo yao halisi. Karibu hakuna linaloitumia panapofaa zaidi: katika huduma zinazowahusu wateja moja kwa moja, maamuzi muhimu ya biashara au michakato inayoendeshwa bila usimamizi mkubwa wa binadamu. Pengo hilo ndilo linaloamua nani anapata au kupoteza faida ya ushindani.

• Kwa kawaida, kikwazo ni imani, si uwezo. Katika utekelezaji wa AI unaohusisha hatari kubwa, kujiamini huko hutokana na kutimizwa kwa vigezo vinne mahususi.

• Vigezo hivyo vinahusu jinsi mnavyojaribu tabia ya AI, kujenga na kusimamia suluhisho kwa kiwango cha shirika, na iwapo viongozi wenu wamekubali kwa dhati umuhimu wa hili.

• Kutimiza vigezo hivi vya imani hujenga uzoefu wa kiutendaji na uwajibikaji, na kupunguza sababu za kusita kutumia AI kuleta mabadiliko makubwa. Bila imani hiyo, AI hukwama katika matumizi ya pembeni yanayookoa pauni chache bila kubadili kwa kiasi kikubwa jinsi shirika linavyofanya kazi.

Wakati kama huu mwaka jana—miongo kadhaa kwa kipimo cha miaka ya AI—kampuni nyingi zilikuwa katika “mateso ya POC za AI”: zilikuwa na POC nyingi za kuvutia zilizoonyesha uwezo wa AI, lakini zilishindwa kupeleka hata moja katika matumizi halisi. Mwaka mmoja baadaye, mashirika mengi sasa yana angalau baadhi ya suluhisho za AI katika matumizi halisi, hatua kubwa ya maendeleo.

Hata hivyo, mara nyingi AI hii hutumika katika michakato ya pembeni: ni rahisi kutekeleza, timu ya Ubunifu inaweza kuitengeneza pamoja na mtumiaji wa biashara mwenye ari, na ikikosea “si mwisho wa dunia.” Mchakato wenyewe si muhimu sana, kuna mchakato mbadala wa mikono, au watu kadhaa hushiriki katika mchakato ili kupunguza madhara yoyote.

Matokeo ya mtazamo huo unaoeleweka lakini wa tahadhari ni kwamba athari za suluhisho hizo pia huwa ndogo: huenda hazileti tofauti kubwa katika fursa za ukuaji, uzoefu wa wateja au muundo wa gharama.

Hilo ndilo linalowatenganisha washindi wa baadaye na wengine: kampuni zinazoongoza zinawekeza katika kutumia AI kwenye maeneo muhimu kwa utendaji wa biashara.

Wanaobaki nyuma pia “wanatumia AI,” lakini si katika maeneo itakayoleta athari kubwa kwa biashara.

Na ndiyo, kutumia AI katika maamuzi ya uwekezaji, uzoefu wa wateja, uundaji wa bidhaa, utafiti & usanifu na “mifumo otomatiki isiyohusisha binadamu” kutahisi kuwa na hatari zaidi, lakini ndiko kuna manufaa halisi.

Huenda kampuni zinazopiga hatua katika eneo hili bado hazionekani sokoni, lakini zitakapoonekana, pengo litakuwa kubwa tayari. Kasi yao ya kupeleka AI katika matumizi itazidi kulipanua huku waliobaki nyuma wakitambua walichokuwa wakikosea muda wote.

Kwa hivyo, swali ni: shirika linahitaji nini ili liwe na imani ya kutumia AI katika michakato muhimu zaidi?

Kwanza, tuchukulie tayari mmetoka hatua ya “Tuna zana ya AI kama ChatGPT,” mkafikia “Tuna POC,” kisha “Tuna suluhisho 10 rahisi za AI zinazotumika.” Ikiwa bado, shughulikieni hilo haraka. Huenda hatua hizo za awali zikaonekana ndogo, lakini ni muhimu ili kuanza kujenga uelewa wa AI katika shirika, kupata mawazo bora ya matumizi na kufahamu hatua za ndani za kupeleka AI katika matumizi halisi.

Katika hatua hii, shirika linapaswa kuongeza matarajio na kuanza kutoa “suluhisho muhimu za AI zilizo na usimamizi wa binadamu,” kisha lifikie hatua ya kipekee ya “kutumia AI katika michakato yetu ya msingi na huduma kwa wateja.”

Hatua hizo za mwisho za maendeleo hazizuiliwi sana na teknolojia, bali na imani kwa shirika. Kwa sababu daima kuna sababu ya kuchelewesha au kukwepa mambo magumu:

“Vipi ikiwa itatoa maarifa yasiyo sahihi?”, “Vipi ikiwa itatenda isivyofaa na habari zetu ziingie vyombo vya habari?”, “Vipi ikiwa itakosea hesabu na tukafanya uamuzi usio sahihi?”, “Vipi ikiwa itawatendea wateja vibaya?”, “Vipi ikiwa muundo hautapatikana?”, “Tutasaidiaje masasisho yake?”, “Vipi ikiwa kanuni zitabadilika?”, “Je, tusubiri muundo mpya?”, na kadhalika.

Kwa maoni yetu, kwa kawaida kuna masharti manne yanayotoa imani ya kubofya kitufe cha “Zindua” kwa mabadiliko yenye athari kubwa yanayowezeshwa na AI.

1. Sababu: Je, shirika, hasa viongozi wakuu, limeamini kwa dhati hoja ya “kwa nini AI ni muhimu kwa mafanikio ya biashara yetu”? Kwa sababu wasipoamini, kuna uwezekano mkubwa zaidi kwamba shirika litapata sababu za kukwepa maamuzi magumu.

2. Uwezeshaji: Je, kuna timu ya Mabadiliko/Ugeuzaji/Uwezeshaji wa AI inayolisaidia shirika linapoendelea kutumia AI? Timu hiyo hushughulikia matumizi, elimu, kanuni, njia mpya za kufanya kazi, kupinga dhana, kutoa ufadhili unaohitajika na kadhalika. AI si mabadiliko ya “waachie wataalamu wa teknolojia wayashughulikie,” kama ilivyokuwa mara nyingi kwa mipango ya Wingu au Dijitali. Lazima yaongozwe na biashara na yaungwe mkono vizuri.

3. Mbinu: Je, kuna usanifu uliowekwa wa shirika na suluhisho kwa AI inayotumika? Ingawa eneo hili hubadilika kila wakati, kuwa na msimamo huchochea fikra na kukuza ujuzi kuhusu vizuizi sahihi vya usalama, gharama, ufuatiliaji, vidhibiti, ufikiaji wa miundo na kadhalika. Hilo huanza kujenga uaminifu ndani ya shirika kwamba “linajua linachofanya” kuhusu AI na kuzuia matumizi ya mbinu nyingi zinazotofautiana za ujenzi.

4. Jaribio la Imani ya Kuzindua: Wamiliki wa suluhisho wanaweza kuendelea kuahirisha swali la “je, ni nzuri vya kutosha kuzinduliwa?.” Majaribio ya kawaida yanayofanywa na timu za QA hayatoi imani hiyo wala hisia ya uwajibikaji kwa mfumo wa AI usiotabirika kikamilifu. Tathmini hufanya hivyo.

Tuyapitie, kuanzia la mwisho, kwa sababu huo ndio mpangilio ulio karibu zaidi na kufanya uamuzi kuhusu imani ya kuzindua.

Kwa miongo kadhaa, mashirika yametegemea timu ya QA kuamua ikiwa toleo lina ubora wa kutosha. Kwenye karatasi, majaribio yalifanywa na wadau wa biashara; kwa uhalisia, yalifanywa na timu ya QA. Matokeo yalikuwa kufaulu au kufeli, kwa kutegemea sheria nyingi za ikiwa hili, basi lile. Kazi ilikuwa nyingi, lakini ya moja kwa moja.

Hilo halifanyi kazi kwa AI, ambako tunapaswa kutathmini tabia.

Tathmini, au evals, ndizo zinazofanya tabia ya AI ya kimaelezo iweze kupimwa. Badala ya kufaulu au kufeli, unafafanua vigezo—kama usahihi, mtindo wa mawasiliano, uimarishaji kwa kutumia ukweli na tabia ya kukataa—kisha unatoa alama. Fuatilia alama hizo katika kipindi chote cha mradi unapoboresha maagizo, miundo, vizuizi vya usalama na kadhalika. Hivyo, timu ya mradi, kamati za mabadiliko na viongozi wa biashara watapata kipimo wanachoweza kutumia kwa imani: alama ya usahihi iliyotoka x hadi y wakati wa mradi.

Nambari hiyo hufanya mambo mawili. Kwanza, hujenga imani kwa kuonyesha maboresho kadiri muda unavyopita na kuwapa wadau ushahidi dhahiri kwamba mfumo unatenda kwa kutegemewa na kwa uthabiti ndani ya matarajio yaliyowekwa.

Pili, huleta uwajibikaji. Ni nambari wanazoweza kurejelea pamoja na historia ya tathmini hizo. Seti ya tathmini iliyoandikwa na kujaribiwa katika hali mbalimbali zilizofafanuliwa vizuri ni sawa na ripoti ya majaribio ya AI. Huipa kamati ya kuidhinisha ushahidi wa umakini unaostahili: je, inafanya tu inachopaswa kufanya, na kwa njia inayopaswa?

Bila shaka, nambari hizo zina maana tu ikiwa vigezo vya tathmini ni vya kina vya kutosha. Hilo linahitaji mabadiliko ya muundo wa uendeshaji ambayo mashirika mengi hukosea mwanzoni: upande wa “biashara” lazima umiliki vigezo vya tathmini, si timu ya teknolojia, timu ya QA wala mtumiaji mmoja wa kiwango cha chini aliyekabidhiwa jukumu hilo. Wamiliki wa bidhaa na wataalamu wanaelewa eneo husika, hali zisizo za kawaida, mtindo wa mawasiliano unaotakiwa, aina za mawasiliano ambazo watumiaji wanaweza kujaribu, hatua za uwazaji zinazofaa, namna mfumo unavyoweza kufeli, jozi sahihi za maswali & majibu na kadhalika. Wanaotumia na kutekeleza suluhisho ndio wanaopaswa kuamua kiwango cha ubora kinachohitajika.

Hii inamaanisha kuwa ikiwa unahitaji kuidhinisha suluhisho linalotumia AI katika kiini cha uzoefu wa mteja, unahitaji kuuliza maswali mawili tu:

(1) ni nani aliyebuni vigezo vya tathmini, na

(2) je, utendaji wa tathmini umeimarika dhidi ya vigezo hivyo kadiri muda ulivyopita na sasa umevuka kiwango cha chini?

Ikiwa jibu ni "timu ya teknolojia iliviunda, lakini tunafurahia matokeo", programu hiyo haiko tayari. Ikiwa jibu ni “ndiyo, tulijaribu wiki iliyopita na ikafaulu,” huenda ukomavu wa Tathmini haujafikia kiwango kinachohitajika kujenga imani, kwa sababu tathmini pengine hazikuwa sehemu ya mwanzo ya ujenzi.

Lakini ikiwa mmiliki wa bidhaa wa upande wa biashara amekuwa akifafanua, kukagua na kuboresha tathmini katika kipindi chote cha ujenzi, na anaweza kukuonyesha mwenendo wa utendaji unaoelekea upande sahihi, una suluhisho linalostahili kuidhinishwa.

Imani zaidi hutokana na kuzingatia kanuni na viwango vya usanifu wa AI. Ingawa programu zenu tano za kwanza za AI zingeweza kujengwa kwa njia yoyote iliyofaa ili tu kuanza, mnapopanua matumizi mnahitaji mtazamo uliopangwa zaidi, wenye usanifu wa marejeleo wa programu na jukwaa la AI la shirika, ili kupeleka AI salama na inayosimamiwa vyema kwa kasi kubwa kote katika shirika.

Timu zote za uhandisi zinahitaji kuweza “kurithi” haraka ufikiaji wa miundo, vizuizi vya usalama, ufuatiliaji, uwezo wa kupanuka, usimamizi wa gharama na kadhalika, ili zilenge kuunda suluhisho.

Kuwa na msimamo kuhusu jukwaa la AI la shirika na mbinu za usanifu, hata kama utapitwa na wakati haraka kutokana na mabadiliko ya kasi, huongeza imani ndani ya shirika kwamba linaweza kutumia AI kwa usalama katika mifumo muhimu. Hii ni kwa sababu inaonyesha kuwa mtu amezingatia vipengele vyote muhimu na kuchagua njia bora ya utekelezaji, jambo linaloongeza imani kwamba suluhisho litasaidia michakato hiyo muhimu.

Huku si “kufanya jambo lilelile, ila kwa kutumia zana ya AI.” Huenda ikawa kauli iliyozoeleka, lakini mabadiliko yanamaanisha kubuni upya michakato, kufikiria upya bidhaa, kuboresha uzoefu wa wateja na kubadili njia za kufanya kazi pamoja na, pengine, miundo ya timu.

Hilo haliwezi kufanywa kama kazi ya pembeni wala kuongozwa na idara ya Teknolojia (na la, si timu yenu ya “Ubunifu” yenye wafanyakazi watatu wa muda wote pia). Mkifuata mtazamo wa “mambo yatajipanga yenyewe,” hamtafikia kasi ya mabadiliko ambayo huenda washindani wanaoongoza wakaifikia.

Zaidi ya hayo, kubaini matumizi halisi “yanayobadili mchezo” na kupata uungwaji mkono kunahitaji ufahamu wa kina wa AI katika shirika zima pamoja na mtazamo chanya kuihusu.

Kwa hivyo, mabadiliko yenu ya AI yanahitaji watu wanaojua mahitaji ya shirika, wanaoweza kuwezesha mabadiliko na wanaoelewa AI. Bodi lazima iwape mamlaka ya kuratibu, kuhamasisha, kufadhili, kushawishi, kusimamia, kupanga vipaumbele na kufanya maamuzi.

Hasa katika hatua za kwanza, kitengo kikuu kama Kituo cha AI, Mabadiliko ya AI au Ofisi ya AI hufanya kazi vizuri. Timu hii kuu hujenga imani kwamba shirika lina mkakati wa kutekeleza, maamuzi makubwa yanaweza kufanywa na kusambazwa haraka, na viwango vya ubora vya mabadiliko ya AI vinaweza kuwekwa. Bila timu hiyo, mbinu inaweza kugawanyika sana na kusababisha kutofautiana kwa maamuzi, uchaguzi wa bidhaa au suluhisho na ubora, na hatimaye kudhoofisha imani ya kutumia AI katika maeneo yenye hatari kubwa.

Kama tulivyosema awali, kampuni zitakazopata faida halisi ya ushindani kutokana na AI ni zile zitakazojenga uzoefu, utaalamu na imani ya shirika ya kutumia AI mara kwa mara na kwa haraka katika kiini cha michakato na huduma muhimu zinazoboresha uzoefu wa wateja, utendaji wa bidhaa, kasi ya uzalishaji na kadhalika.

Yote yanahitajika: mbinu bora za tathmini, usanifu unaobadilika haraka na kupanuka, pamoja na usimamizi wa mabadiliko wenye mtazamo wa “tunaweza” unaolisaidia shirika kujifunza, kuzoea na kuanzisha njia mpya za kufanya kazi.

Hata hivyo, hakuna kati ya haya litakalofanikiwa kwa kuanzia “ngazi za chini.” Mabadiliko na athari zake ni za haraka na kubwa mno. “Idhini ya bodi” au “uungwaji mkono wa usimamizi” pia hautoshi.

Ikiwa wafanyakazi hawaelewi wazi kwa nini mabadiliko yanahitajika, yanamaanisha nini kwao binafsi—mema au mabaya—na watanufaikaje, mabadiliko yatapitia mlango wa nyuma na kusababisha madhara mengi yasiyokusudiwa.

Kwa hivyo, kipengele cha nne cha kupata manufaa halisi kutokana na AI ni viongozi wa kampuni kuelewa na kuamini kwa dhati kwamba kuwekeza katika AI ni muhimu kwa mafanikio endelevu ya kampuni. Ni mkakati wao wa AI unaojumuishwa katika dhamira na malengo; wanauhubiri mara kwa mara na wanaonekana kufanya maamuzi yanayofuatwa na vitendo.

Hilo huzipa timu kote katika shirika motisha, usaidizi na hisia ya uharaka ili kuongeza ujuzi na kufanya maamuzi muhimu yanayoweza kuleta usumbufu kidogo, kwa kuchagua njia ngumu zaidi lakini yenye manufaa makubwa. Hutoa imani ya kubofya “Zindua” kwenye huduma ya wateja au mchakato wa maamuzi ya uwekezaji unaowezeshwa na AI.

Kampuni zitakazoshinda kwa kutumia AI katika miaka miwili ijayo si zile zitakazokuwa na utekelezaji mwingi zaidi. Ni zile zitakazofanikisha AI katika mifumo na michakato muhimu kwa biashara, inayowahudumia wateja na kuathiri maamuzi, huku zikijenga uwezo wa shirika wa kufanya hivyo kwa uthabiti na usalama.

Hatua yako inayofuata? Ikiwa shirika lako “linatumia AI” lakini haichangii mafanikio ya kampuni, jaribu kujibu maswali haya:

1. Je, jukumu la AI katika kutimiza dhamira ya kampuni yako liko wazi? Je, unahisi viongozi wanaamini kwa dhati kwamba kutumia AI ni muhimu kwa mafanikio ya baadaye ya kampuni?

2. Je, kuna kitengo kikuu kinachosaidia kuendeleza ajenda ya AI, kuelimisha shirika na kuratibu shughuli?

3. Je, timu ya teknolojia inajenga utaalamu, uwezo na mifumo inayowezesha uhandisi wa AI wa haraka na salama zaidi?

4. Je, matoleo yanafikia matumizi halisi bila vizuizi vinavyosababishwa na maswali yasiyojibiwa kuhusu tabia ya AI?

Ikiwa jibu la mojawapo ya maswali haya ni la, sasa unajua pa kuanzia kujenga imani ya shirika kwamba AI inaweza kutekelezwa kwa haraka na kwa uthabiti ili kupata faida ya ushindani katika maeneo muhimu zaidi.