వ్యాపారానికి కీలకమైన AIని విశ్వాసంతో అమలు చేయడం

• ఇప్పుడు చాలా సంస్థలు AIని ఉత్పత్తి వాతావరణంలో ఉపయోగిస్తున్నాయి. కానీ కస్టమర్లకు నేరుగా అందే అనుభవాలు, వ్యాపారానికి కీలకమైన నిర్ణయాలు లేదా అతి తక్కువ మానవ పర్యవేక్షణతో నడిచే ప్రక్రియలు వంటి నిజంగా ముఖ్యమైన చోట్ల దాదాపు ఏ సంస్థా దాన్ని ఉపయోగించడం లేదు. పోటీ ప్రయోజనం దక్కడం లేదా చేజారడం ఈ అంతరంపైనే ఆధారపడి ఉంది.

• సాధారణంగా సామర్థ్యం కాదు, విశ్వాసమే అడ్డంకిగా ఉంటుంది. అత్యంత కీలకమైన సందర్భాల్లో AIని అమలు చేయాలంటే నాలుగు నిర్దిష్ట ప్రమాణాలు నెరవేరడం ద్వారా ఈ విశ్వాసం ఏర్పడుతుంది.

• AI ప్రవర్తనను ఎలా పరీక్షిస్తారు, సంస్థ స్థాయిలో పరిష్కారాలను ఎలా రూపొందించి నిర్వహిస్తారు, ఇది ఎందుకు ముఖ్యమో మీ నాయకత్వం నిజంగా విశ్వసిస్తుందా అనే అంశాలను ఈ ప్రమాణాలు కవర్ చేస్తాయి.

• ఈ విశ్వాస ప్రమాణాలను నెరవేర్చడం సంస్థాగత నైపుణ్యాన్ని, బాధ్యతను పెంచి, గణనీయమైన మార్పు కోసం AIని అమలు చేయడానికి వెనకాడాల్సిన అవసరాన్ని తగ్గిస్తుంది. అది లేకపోతే, సంస్థ పనితీరుపై గణనీయమైన ప్రభావం చూపకుండా అనుబంధ వినియోగాల్లో కొన్ని పౌండ్లు ఆదా చేయడానికే AI పరిమితమవుతుంది.

AI కాలమానంలో దశాబ్దాల కిందటితో సమానమైన గత ఏడాది ఇదే సమయానికి, చాలా కంపెనీలు “AI POC ప్రక్షాళన స్థితి”లో ఉండేవి: AI ఏం చేయగలదో చూపించే ఆసక్తికరమైన POCలు ఎన్నో ఉన్నా, వాటిలో దేనినీ ఉత్పత్తి వాతావరణంలోకి తీసుకురాలేకపోయేవి. ఏడాది తర్వాత, ఇప్పుడు అనేక సంస్థల్లో కనీసం కొన్ని AI పరిష్కారాలు ఉత్పత్తి వాతావరణంలో ఉన్నాయి. ఇది గొప్ప ముందడుగు.

అయితే, తరచూ AIని అనుబంధ ప్రక్రియల్లోనే ఉపయోగిస్తున్నారు: ఇది సులభం, ఆసక్తిగల వ్యాపార వినియోగదారుతో కలిసి ఆవిష్కరణల బృందం దీన్ని రూపొందించగలదు, విఫలమైనా “ప్రపంచం తలకిందులు కాదు.” ఆ ప్రక్రియ నిజంగా ముఖ్యమైనది కాకపోవచ్చు, ప్రత్యామ్నాయంగా మానవీయ ప్రక్రియ ఉండవచ్చు లేదా ప్రతికూల పరిణామాలను పరిమితం చేయడానికి అనేక దశల్లో మనుషుల పర్యవేక్షణ ఉండవచ్చు.

అర్థం చేసుకోదగినప్పటికీ జాగ్రత్తతో కూడిన ఈ విధానం వల్ల పరిష్కారాల ప్రభావం కూడా పరిమితంగానే ఉంటుంది: వృద్ధి అవకాశాలు, కస్టమర్ అనుభవం లేదా వ్యయ నిర్మాణంలో అవి చెప్పుకోదగ్గ మార్పు తెచ్చే అవకాశం తక్కువ.

భవిష్యత్ విజేతలకు, మిగిలినవారికి మధ్య తేడా ఇదే: పురోగామి కంపెనీలు వ్యాపార పనితీరుకు కీలకమైన చోట AIని వినియోగించడంలో పెట్టుబడి పెడుతున్నాయి.

వెనుకబడిన సంస్థలు కూడా “AIని ఉపయోగిస్తున్నాయి,” కానీ వ్యాపారంపై గణనీయమైన ప్రభావం చూపే చోట కాదు.

అవును, పెట్టుబడి నిర్ణయాలు, కస్టమర్ అనుభవం, ఉత్పత్తి అభివృద్ధి, పరిశోధన & రూపకల్పన, “మానవ జోక్యం లేని స్వయంచాలక ప్రక్రియల్లో” AIని ప్రవేశపెట్టడం మరింత ప్రమాదకరంగా అనిపించవచ్చు. కానీ అసలైన ప్రయోజనాలు అక్కడే ఉన్నాయి.

ఈ రంగంలో ముందంజ వేస్తున్న కంపెనీలు ఇంకా మార్కెట్‌కు కనిపించకపోవచ్చు. కానీ అవి కనిపించే సమయానికి అంతరం గణనీయంగా ఉండటమే కాకుండా, AI అమలు వేగంలోని తేడా వల్ల అది మరింత పెరుగుతుంది. అప్పటికి వెనుకబడిన సంస్థలు తాము ఇంతకాలం ఎక్కడ తప్పు చేశామో గ్రహిస్తుంటాయి.

కాబట్టి ప్రశ్న ఏమిటంటే: నిజంగా ముఖ్యమైన ప్రక్రియల్లో AIని నమ్మకంగా ఉపయోగించడానికి ఒక సంస్థకు ఏం కావాలి?

ముందుగా, మీరు ఇప్పటికే “మా వద్ద ChatGPT వంటి AI సాధనం ఉంది” అనే దశ నుంచి “మా వద్ద POCలు ఉన్నాయి,” ఆపై “మా వద్ద 10 సరళమైన AI పరిష్కారాలు ప్రత్యక్ష వినియోగంలో ఉన్నాయి” అనే దశకు చేరారని అనుకుందాం. అలా కాకపోతే, దాన్ని ప్రాధాన్యంగా పరిష్కరించాలి. ఈ ప్రారంభ దశలు చిన్నవిగా అనిపించవచ్చు, కానీ సంస్థవ్యాప్తంగా AI అవగాహనను పెంచడానికి, మెరుగైన వినియోగ సందర్భాలను గుర్తించడానికి, ఏ AI పరిష్కారాన్నైనా ఉత్పత్తి వాతావరణంలోకి తీసుకురావడానికి అవసరమైన అంతర్గత దశలను వెలికితీయడానికి అవి కీలకం.

ఈ దశలో సంస్థ మరింత ప్రతిష్ఠాత్మకంగా ఆలోచిస్తూ, “మానవ పర్యవేక్షణతో గణనీయమైన ప్రభావం చూపే అనువర్తిత AI పరిష్కారాలను” అందించాలి. ఆపై ప్రత్యేకతను తెచ్చే “మా ప్రధాన ప్రక్రియలు, కస్టమర్ అనుభవాల్లో AIని ఉపయోగిస్తాం” అనే దశకు చేరాలి.

ఈ చివరి పురోగతి దశలకు సాంకేతికత కంటే సంస్థాగత విశ్వాసమే ఎక్కువగా అడ్డంకిగా ఉంటుంది. ఎందుకంటే కష్టమైన పనులను వాయిదా వేయడానికి లేదా వాటి నుంచి వెనకడుగు వేయడానికి ఎప్పుడూ ఏదో ఒక కారణం ఉంటుంది:

“అది తప్పుడు అంతర్దృష్టులను ఇస్తే?”, “అది తప్పుగా ప్రవర్తించి మనం వార్తల్లోకి ఎక్కితే?”, “అది లెక్కను తప్పుగా చేసి, మనం తప్పుడు నిర్ణయం తీసుకుంటే?”, “అది కస్టమర్లను దూషిస్తే?”, “మోడల్ అందుబాటులో లేకపోతే?”, “దీనికి సంబంధించిన నవీకరణలకు ఎలా మద్దతు ఇవ్వాలి?”, “నిబంధనలు మారితే?”, “కొత్త మోడల్ కోసం వేచి ఉండాలా”? వంటి ప్రశ్నలు.

మా అభిప్రాయం ప్రకారం, అధిక ప్రభావం చూపే AI ఆధారిత మార్పుపై “ప్రత్యక్షం చేయండి” బటన్ నొక్కే విశ్వాసాన్ని సాధారణంగా నాలుగు పరిస్థితులు అందిస్తాయి.

1. ఎందుకు: ముఖ్యంగా ఉన్నత కార్యనిర్వాహక వర్గం సహా సంస్థ మొత్తం “మన వ్యాపార విజయానికి AI ఎందుకు ముఖ్యం” అనే వాదనను నిజంగా విశ్వసిస్తోందా? వారు విశ్వసించకపోతే, కష్టమైన నిర్ణయాల నుంచి తప్పుకోవడానికి సంస్థ కారణాలను వెతికే అవకాశం ఎక్కువ.

2. సాధికారత: AIతో పాటు సంస్థ పరిణామం చెందేలా మద్దతిచ్చే AI మార్పు, పరివర్తన లేదా సాధికారత బృందం ఉందా? ఆ బృందం స్వీకరణ, విద్య, నిబంధనలు, కొత్త పని విధానాలు, ఊహలను సవాలు చేయడం, అవసరమైన నిధులు అందించడం వంటి వాటిని నిర్వహించాలి. గతంలోని మేఘ గణన లేదా అంకీకరణ కార్యక్రమాల మాదిరిగా, AI అనేది “సాంకేతిక విభాగమే పరిష్కరించాల్సిన” మార్పు కాదు. దాన్ని వ్యాపార విభాగమే నడిపించాలి, తగిన మద్దతు ఉండాలి.

3. ఎలా: అనువర్తిత AI కోసం స్థిరపడిన సంస్థాగత, పరిష్కార నిర్మాణం ఉందా? ఈ రంగం నిరంతరం పరిణామం చెందుతున్నప్పటికీ, ఒక దృక్పథం ఉంటే సరైన రక్షణ పరిమితులు, వ్యయం, పరిశీలన సామర్థ్యం, నియంత్రణలు, మోడల్ ప్రాప్యత తదితరాలపై ఆలోచన, జ్ఞానం పెరుగుతాయి. AI విషయంలో సంస్థకు “తాను ఏం చేస్తోందో తెలుసు” అనే అంతర్గత విశ్వసనీయతను ఇది పెంచడం ప్రారంభిస్తుంది. అనేక భిన్న పద్ధతుల్లో నిర్మించడాన్ని కూడా నిరోధిస్తుంది.

4. ప్రత్యక్ష అమలు విశ్వాస పరీక్ష: “ఇది ప్రత్యక్షం చేయడానికి సరిపడా బాగుందా?” అనే ప్రశ్నపై పరిష్కార యజమానులు అంతులేకుండా జాప్యం చేయవచ్చు.నిర్ణయాత్మకం కాని AI వ్యవస్థకు సంప్రదాయ నాణ్యతా హామీ బృందాల పరీక్ష ఆ విశ్వాసాన్ని, బాధ్యతా భావాన్ని అందించదు. మూల్యాంకనాలు అందిస్తాయి.

ప్రత్యక్ష అమలుపై విశ్వాసానికి సంబంధించిన నిర్ణయ క్రమానికి దగ్గరగా ఉండేలా, వీటిని వెనుక నుంచి ముందుకు పరిశీలిద్దాం.

ఒక విడుదల తగినంత బాగుందో లేదో నిర్ణయించడానికి సంస్థలు దశాబ్దాలుగా నాణ్యతా హామీ బృందంపై ఆధారపడ్డాయి. పత్రాల ప్రకారం పరీక్షను వ్యాపార భాగస్వాములు చేసినా, వాస్తవానికి నాణ్యతా హామీ బృందమే చేసేది. లెక్కలేనన్ని “ఇది అయితే అది” అనే నియమాల ఆధారంగా ఫలితం ఉత్తీర్ణత లేదా వైఫల్యంగా ఉండేది. పని ఎక్కువే, కానీ సూటిగా ఉండేది.

ప్రవర్తనను మూల్యాంకనం చేయాల్సిన AIకి ఆ పద్ధతి పనిచేయదు.

గుణాత్మక AI ప్రవర్తనను కొలవగలిగేలా చేసేది మూల్యాంకనాలు లేదా మూల్యాంకన పరీక్షలు. ఉత్తీర్ణత లేదా వైఫల్యానికి బదులుగా, మీరు కచ్చితత్వం, స్వరం, వాస్తవాలపై గ్రౌండింగ్, నిరాకరణ ప్రవర్తన వంటి ప్రమాణాలను నిర్వచించి, వాటికి స్కోర్లు కేటాయిస్తారు. సూచనలు, మోడళ్లు, రక్షణ పరిమితులు తదితరాలను మెరుగుపరుస్తూ, ప్రాజెక్టు వ్యవధి అంతటా ఆ స్కోర్లను అనుసరించండి. అప్పుడు ప్రాజెక్టు బృందం, మార్పు కమిటీలు, వ్యాపార నాయకత్వం విశ్వాసంతో చర్య తీసుకోగల ఆధారం లభిస్తుంది: ప్రాజెక్టు సమయంలో x నుంచి y కు పెరిగిన కచ్చితత్వ స్కోరు.

ఆ సంఖ్య రెండు పనులు చేస్తుంది. మొదట, కాలక్రమంలో మెరుగుదలను చూపి, నిర్దేశించిన అంచనాల పరిధిలో వ్యవస్థ స్థిరంగా, విశ్వసనీయంగా ప్రవర్తిస్తోందని భాగస్వాములకు స్పష్టమైన ఆధారం ఇవ్వడం ద్వారా విశ్వాసాన్ని పెంచుతుంది.

రెండవది, అది బాధ్యతను ఏర్పరుస్తుంది. వారు చూపగలిగే సంఖ్యలు, ఆ మూల్యాంకనాల వంశావళి అవే. స్పష్టంగా నిర్వచించిన విభిన్న సందర్భాల్లో పరీక్షించిన, పత్రబద్ధమైన మూల్యాంకన సమితి AIకి పరీక్ష నివేదికతో సమానం. అది ఆమోద కమిటీకి తగిన పరిశీలన జరిగిందనే ఆధారాన్ని ఇస్తుంది: అది చేయాల్సినదే, అదొక్కటే చేస్తోందా? దాన్ని చేయాల్సిన విధంగానే, ఆ విధంగానే మాత్రమే చేస్తోందా?

మూల్యాంకన ప్రమాణాలు తగినంత సమగ్రంగా ఉంటేనే ఆ సంఖ్యలకు అర్థం ఉంటుంది. అందుకు చాలా సంస్థలు ప్రారంభంలో తప్పుగా అమలు చేసే నిర్వహణ నమూనా మార్పు అవసరం: మూల్యాంకన ప్రమాణాలకు “వ్యాపార విభాగమే” యజమాని కావాలి. సాంకేతిక బృందం, నాణ్యతా హామీ బృందం కాదు; ఒక జూనియర్ వినియోగదారుకు అప్పగించకూడదు. ఉత్పత్తి యజమానులు, నిపుణులకు రంగం, అరుదైన సందర్భాలు, కావాల్సిన సంభాషణ స్వరం, వినియోగదారులు చేసే పరస్పర చర్యల రకాలు, అర్థవంతమైన రీజనింగ్ దశలు, వైఫల్య విధానాలు, సరైన ప్రశ్న & సమాధాన జతలు తదితరాలు అర్థమవుతాయి. పరిష్కారాన్ని ఉపయోగించి, అమలు చేసేవారే మంచి ఫలితం ఎలా ఉండాలో నిర్ణయించాలి.

అంటే కస్టమర్ అనుభవపు కేంద్రంలోనే AIని ఉపయోగించే పరిష్కారాన్ని ఆమోదించాల్సి వస్తే, మీరు కేవలం రెండు ప్రశ్నలు అడిగితే సరిపోతుంది:

(1) మూల్యాంకన ప్రమాణాలను రూపొందించింది ఎవరు, అలాగే

(2) ఆ ప్రమాణాలతో పోలిస్తే మూల్యాంకన పనితీరు కాలక్రమంలో మెరుగై, ఇప్పుడు కనీస పరిమితిని దాటిందా?

సమాధానం "సాంకేతిక బృందం వాటిని రూపొందించింది, కానీ ఫలితాలతో మేము సంతృప్తిగా ఉన్నాం" అయితే, అనువర్తనం సిద్ధంగా లేదు. సమాధానం “అవును, గత వారం పరీక్షించాం, అది ఉత్తీర్ణమైంది” అయితే, అవసరమైన విశ్వాసాన్ని కలిగించే స్థాయి మూల్యాంకన పరిపక్వత బహుశా లేదు. ఎందుకంటే పరిష్కార నిర్మాణం మూల్యాంకనాలతోనే ప్రారంభమై ఉండే అవకాశం తక్కువ.

కానీ నిర్మాణ ప్రక్రియ అంతటా వ్యాపార ఉత్పత్తి యజమాని మూల్యాంకనాలను నిర్వచిస్తూ, సమీక్షిస్తూ, మెరుగుపరుస్తూ, పనితీరు సరైన దిశలో సాగుతున్నట్లు చూపగలిగితే, ఆ పరిష్కారం ఆమోదించదగినది.

AI నిర్మాణ సూత్రాలు, ప్రమాణాలతో సమన్వయం మరో స్థాయి విశ్వాసాన్ని అందిస్తుంది. మీ తొలి ఐదు AI అనువర్తనాలను ప్రారంభించడమే లక్ష్యంగా అనుకూలమైన ఏ పద్ధతిలోనైనా రూపొందించడం సరిపోయి ఉండవచ్చు. కానీ సంస్థవ్యాప్తంగా సురక్షితమైన, సక్రమంగా పాలించే AI అమలులను వేగంగా విస్తరించాలంటే ప్రామాణిక అనువర్తన నిర్మాణాలు, సంస్థాగత AI వేదికతో కూడిన మరింత క్రమబద్ధమైన విధానం అవసరమవుతుంది.

అన్ని ఇంజినీరింగ్ బృందాలు పరిష్కార రూపకల్పనపై దృష్టి పెట్టేందుకు మోడల్ ప్రాప్యత, రక్షణ పరిమితులు, పరిశీలన సామర్థ్యం, విస్తరణ, వ్యయ నిర్వహణ తదితరాలను వేగంగా “వారసత్వంగా” పొందగలగాలి.

మార్పుల వేగం వల్ల సంస్థాగత AI వేదిక, నిర్మాణ విధానాలపై దృక్పథం త్వరగా మారిపోయినా, కీలక వ్యవస్థల్లో AIని సురక్షితంగా అమలు చేయగలమనే సంస్థాగత విశ్వాసాన్ని అది మరింత పెంచుతుంది. ఎందుకంటే ముఖ్య అంశాలన్నింటినీ ఎవరో పరిశీలించి, అమలుకు అత్యుత్తమ మార్గాన్ని నిర్ణయించారని అది సూచిస్తుంది. కీలక ప్రక్రియలకు పరిష్కారం మద్దతు ఇస్తుందనే విశ్వాసాన్ని కూడా పెంచుతుంది.

ఇది “అదే పనిని AI సాధనంతో చేయడం” కాదు. ఇది పదేపదే వినిపించే మాటే కావచ్చు, కానీ పరివర్తన అంటే ప్రక్రియలను పునఃరూపకల్పన చేయడం, ఉత్పత్తి ప్రతిపాదనలను పునరాలోచించడం, కస్టమర్ అనుభవాన్ని మెరుగుపరచడం, పని విధానాలను, చాలావరకు బృంద నిర్మాణాలను మార్చడం.

అది అదనపు పనిగా జరిగేది కాదు. సాంకేతిక విభాగం ఒక్కటే దాన్ని నడపలేదు. మీ ముగ్గురు పూర్తికాల సిబ్బందితో కూడిన “ఆవిష్కరణల” బృందం కూడా నడపలేదు. “అదే సర్దుకుంటుంది” అనే విధానాన్ని అనుసరిస్తే, విజేతలైన పోటీదారులు సాధించే మార్పు వేగాన్ని మీరు అందుకోలేరు.

అంతేకాక, నిజంగా “ఆటను మార్చే” వినియోగ సందర్భాలను గుర్తించి వాటికి మద్దతు పొందాలంటే, సంస్థవ్యాప్తంగా AIపై సమగ్ర అవగాహనతో పాటు దాని పట్ల సానుకూల దృక్పథం అవసరం.

అందువల్ల సంస్థ అవసరాలు, మార్పును సాధించే మార్గాలు, AI గురించి తెలిసినవారికి ఈ పరివర్తనను అమలు చేసే అధికారాన్ని పాలక మండలి ఇవ్వాలి. వారు సమన్వయం, ఉత్సాహం, నిధులు, ప్రభావితం చేయడం, పాలన, ప్రాధాన్య క్రమం, నిర్ణయాలను అందించాలి.

ముఖ్యంగా ప్రారంభ దశల్లో, కేంద్రీకృత AI కేంద్రం, AI పరివర్తన లేదా AI కార్యాలయం వంటి విభాగం సమర్థంగా పనిచేస్తుంది. అమలు చేయడానికి సంస్థకు వ్యూహం ఉందని, పెద్ద నిర్ణయాలను వేగంగా తీసుకొని విభాగాలకు అందించగలదని, AI పరివర్తనకు నాణ్యతా ప్రమాణాలను నిర్దేశించగలదని ఈ కేంద్రీకృత బృందం విశ్వాసం కలిగిస్తుంది. అది లేకపోతే విధానం మరీ విచ్ఛిన్నమై, నిర్ణయాలు, ఉత్పత్తి లేదా పరిష్కారాల ఎంపిక, నాణ్యతలో అసమానతలు ఏర్పడవచ్చు. చివరికి అత్యంత కీలకమైన రంగాల్లో AIని అమలు చేసే విశ్వాసం దెబ్బతింటుంది.

ముందు చెప్పినట్లుగా, కస్టమర్ అనుభవం, ఉత్పత్తి పనితీరు, ఉత్పాదక వేగం వంటి వాటిని మెరుగుపరిచే కీలక ప్రక్రియలు, అనుభవాల కేంద్రంలో AIని తరచూ, వేగంగా అమలు చేసే సంస్థాగత అనుభవం, నైపుణ్యం, విశ్వాసాన్ని నిర్మించిన కంపెనీలే నిజమైన పోటీ ప్రయోజనం పొందుతాయి.

మంచి మూల్యాంకన పద్ధతులు, వేగంగా అనుకూలించి విస్తరించగల నిర్మాణం, సంస్థ నేర్చుకోవడానికి, అనుకూలించడానికి, కొత్త పని విధానాలను నెలకొల్పడానికి తోడ్పడే “చేయగలం” అనే పరివర్తన నిర్వహణ వైఖరి అన్నీ అవసరం.

అయితే, వీటిలో ఏదీ “కింది స్థాయి నుంచి పైకి” విజయవంతంగా జరగదు. మార్పులు, వాటి పరిణామాలు అందుకు వీలులేనంత వేగంగా, ప్రభావవంతంగా ఉంటాయి. “పాలక మండలి ఆమోదం” లేదా “నిర్వహణ మద్దతు” కూడా సరిపోవు.

మార్పులు ఎందుకు అవసరం, వ్యక్తిగతంగా తమకు అవి ఏం సూచిస్తాయి—మంచైనా చెడైనా—తమకు ఏం లభిస్తుంది అనేవి ఉద్యోగులకు స్పష్టంగా కనిపించకపోతే, పరివర్తన పరోక్షంగా జరిగి విస్తృతమైన అనుబంధ నష్టాన్ని కలిగిస్తుంది.

కాబట్టి AI స్వీకరణ ద్వారా నిజమైన ప్రయోజనం పొందడానికి నాలుగో అంశం ఏమిటంటే, కంపెనీ నిరంతర విజయానికి AIలో పెట్టుబడి అవసరమని నాయకత్వం నిజంగా అర్థం చేసుకొని విశ్వసించాలి. లక్ష్య ప్రకటన, గమ్యాల్లో పొందుపరిచేది వారి AI వ్యూహమే. వారు దాన్ని పదేపదే బలంగా ప్రచారం చేయాలి, మాటలకు తగిన చర్యలతో నిర్ణయాలు తీసుకుంటున్నట్లు కనిపించాలి.

ఇది సంస్థవ్యాప్తంగా బృందాలు నైపుణ్యాలను పెంచుకోవడానికి, కొంత అసౌకర్యంగా అనిపించినా కష్టమైన, మరింత ఫలప్రదమైన మార్గాన్ని ఎంచుకునే కీలక నిర్ణయాలు తీసుకోవడానికి ప్రోత్సాహం, మద్దతు, అత్యవసర భావనను అందిస్తుంది. AI ఆధారిత కస్టమర్ అనుభవం లేదా పెట్టుబడి నిర్ణయ ప్రక్రియపై “ప్రత్యక్షం చేయండి” నొక్కే విశ్వాసాన్ని ఇది ఇస్తుంది.

రాబోయే రెండేళ్లలో AI ద్వారా విజయం సాధించే కంపెనీలు అత్యధిక అమలులు చేసినవి కావు. ముఖ్యమైన, కస్టమర్లకు నేరుగా అందే, నిర్ణయాలను ప్రభావితం చేసే, వ్యాపారానికి కీలకమైన వ్యవస్థలు, ప్రక్రియల్లో AIని సమర్థంగా పనిచేయించి, దాన్ని స్థిరంగా, సురక్షితంగా చేయగల సంస్థాగత సామర్థ్యాన్ని నిర్మించినవే విజేతలు అవుతాయి.

మీరు ఇప్పుడు ఏం చేయాలి? మీ సంస్థ “AIని ఉపయోగిస్తున్నా” కంపెనీ విజయంపై అది ప్రభావం చూపకపోతే, ఈ ప్రశ్నలకు సమాధానమివ్వడానికి ప్రయత్నించండి:

1. మీ కంపెనీ లక్ష్యాన్ని సాధించడంలో AI పాత్ర స్పష్టంగా ఉందా? కంపెనీ భవిష్యత్ విజయానికి AI స్వీకరణ అవసరమని నాయకత్వం నిజంగా విశ్వసిస్తోందని మీకు అనిపిస్తుందా?

2. AI కార్యక్రమాన్ని ముందుకు తీసుకెళ్లడానికి, సంస్థకు అవగాహన కల్పించడానికి, కార్యకలాపాలను సమన్వయం చేయడానికి తోడ్పడే కేంద్రీకృత విభాగం ఉందా?

3. మరింత వేగవంతమైన, సురక్షితమైన AI ఇంజినీరింగ్‌కు తోడ్పడే నైపుణ్యం, సామర్థ్యం, నమూనాలను సాంకేతిక బృందం అభివృద్ధి చేస్తోందా?

4. AI ప్రవర్తనపై సమాధానం లేని ప్రశ్నల వల్ల ఏర్పడే అడ్డంకులు లేకుండా విడుదలలు ఉత్పత్తి వాతావరణానికి చేరుతున్నాయా?

వీటిలో దేనికైనా సమాధానం “లేదు” అయితే, నిజంగా ముఖ్యమైన రంగాల్లో పోటీ ప్రయోజనం పొందేందుకు AIని వేగంగా, స్థిరమైన పద్ధతిలో అమలు చేయగలమనే సంస్థాగత విశ్వాసాన్ని ఎక్కడి నుంచి పెంచాలో మీకు తెలుస్తుంది.