Företagsledare satsar enorma mängder kapital och ledarskap på generativ artificiell intelligens (AI). Nu kommer det hårda arbetet med att få dessa satsningar att löna sig.
Mycket står på spel. I en ny undersökning av Oliver Wyman bland 400 chefer på C-nivå i Europa och Nord- och Sydamerika uppgav 70% att de helt har implementerat eller planerar att implementera AI-teknik. Redan nu spenderar dessa medelstora till stora företag i genomsnitt 2,2% av sina årliga intäkter som en fast initial investering. Vissa spenderar så mycket som 3,5%.
Alla respondenter sa att AI skulle vara en viktig hävstång för deras affärstransformation och påverka allt från produktutveckling till kundupplevelse. De initiala investeringarna är starkt fokuserade på operativ effektivitet, personalens produktivitet, insikter/analys och riskreducering.
Fem strategier för att implementera generativ AI
Precis som internet skapade nya möjligheter och utmaningar för ledningen, har generativ AI gjort detsamma. För att få ut mesta möjliga av tekniken måste företagen välja rätt ledare för stunden, anamma nya nivåer av komplexitet för att omvandla organisationen, tänka om när det gäller styrning, förbättra utbildningen och göra snabba framsteg för att uppmuntra bred uppslutning.
För företag som deltar i kapplöpningen om generativ AI var 2023 mest ett år av testning, lärande och pilotprojekt. Den stora frågan under 2024 är hur man ska börja skapa mätbart värde. Nedan följer fem strategier som ledare måste ha i åtanke när de påbörjar sin generativa AI-resa.
Välj rätt sammansättning av ledare för AI-transformationen.
Med tanke på de summor som satsas på generativ AI har företagen inte tid med halvmesyrer; om de inte snabbt tar vara på fördelarna kommer konkurrenterna att göra det. Men att spendera pengar är inte samma sak som att engagera sig i en fullskalig företagstransformation. I det senare fallet måste ledarna först vara övertygade om att organisationen och ledarskapet verkligen är redo att förändra hur verksamheten fungerar i vardagen.
Detta kräver att man besvarar några stora frågor. Hur kommer AI att driva vår tillväxt? Hur kommer det att förändra sättet som arbetet utförs på? Vilka i mitt ledarskapsteam kan förändra arbetet och har de den bandbredd som krävs? Kommer de att förespråka en verkligt omvälvande förändring i hela organisationen?
Inga funktioner existerar i ett vakuum, men de flesta högre chefer har inte en tillräckligt detaljerad överblick över hela företaget för att kunna visualisera sådana förändringar – så de delegerar till IT eller enskilda affärsenheter. Framgångsrika omvandlingar kräver insatser som verkligen sträcker sig över hela företaget.
Omfamna komplexitet och nya tillvägagångssätt.
Generativ AI håller snabbt på att förändra hur många av oss utför våra jobb. Inom alla organisationer måste ledarna lära sig hur de ska utnyttja AI. Det innebär att man måste acceptera en viss grad av komplexitet inom organisationerna när man använder tekniken. Silos var en gång i tiden det bästa sättet att säkerställa att kompetenscentra inom företag kunde blomstra – men silos kommer snabbt att hindra alla seriösa transformationsinsatser med generativ AI.
I takt med att omvandlingen skalas upp kommer det att krävas nya tillvägagångssätt, nya färdigheter och resurser samt nya ögon. Ledarna måste hantera polariteten mellan bottom-up-innovation och top-down-mandat för att hitta de områden som har störst inverkan och mobilisera kring dem.
Integrera designprinciper där människa och maskin möts.
Ledningen måste kontinuerligt omvärdera hur man ska styra generativa AI-funktioner. Datasekretess (25%) och säkerhetsfrågor (22%) är de främsta faktorerna som hindrar företag från att använda AI, enligt Oliver Wymans undersökning. Men maskiner hallucinerar också ibland. Att införa sekretess och juridiska skydd eller att lägga till en människa i slingan räcker inte eftersom människor inte kommer att övervaka en fråga som maskinen redan har gjort rätt 999 gånger i rad.
Det här är inte bara ett kontrollproblem, det är också ett designproblem. Effektiv kontroll över komplexa och autonomt agerande maskiner kräver noggrann användning av människocentrerade designprinciper, särskilt under kontrollöverföringar. Detta kräver att man utformar snabbare och mer detaljerade övervakningssystem. Erfarenheterna från dessa områden visar att det inte är lätt – men det går.
Få med medarbetarna i AI-omvandlingen med hjälp av kompetenshöjning.
Ett problem som hindrar generativa AI-transformationer är den bristande kopplingen mellan medarbetare och ledare när det gäller utbildning.
Hela 98% av medarbetarna säger att de kommer att behöva generativ AI-omskolning eller kompetenshöjning inom de närmaste fem åren, och tre av fyra millennials och Gen Z-medarbetare säger att de skulle lämna ett jobb om det inte erbjöd chansen att lära sig nya färdigheter. Ändå tror cheferna att endast 40 % av deras personal kommer att behöva utbildning i AI.
Utbildningen måste vara fortlöpande och omfatta arbete med faktiska projekt. Om 2023 handlade om att testa och lära sig, kommer 2024 och framåt att handla om att experimentera och samarbeta.
Få snabba vinster via högre effektivitet.
Genom att tillämpa AI och generativ AI på lågt hängande frukter och göra enkla vinster tidigt i ett företags implementering kan chefer peka på konkreta framgångar när de argumenterar för ännu större omvandlingar framöver.
Dessutom tenderar de företagsomvandlingar som fokuserar på kostnadsbesparingar att bli mer framgångsrika, så att knyta generativ AI till dessa bredare insatser är ett bra ställe att börja. Att ta itu med specifika arbetsprocesser och användningsfall är ofta lättare för företag och anställda att föreställa sig och börja med. Dessa tidiga resultat ger ofta uppmuntran till individer och funktioner och erbjuder viktiga lärdomar.
I slutändan måste företagen gå mot en fullständig omvandling av hela företaget för att skapa påtagligt värde. Vissa företag gör redan just det. De mest framgångsrika i Oliver Wymans undersökning sa att de fokuserade på omvandlingar över hela verksamheten, särskilt när det gällde kostnader. Medan endast 4 % av de IT-ledda förändringarna ansågs framgångsrika, var motsvarande siffra 61 % för de förändringar som leddes gemensamt av affärsenheter och IT.
Slutsatsen: Företag som satsar på en djupgående AI-transformation får de bästa resultaten – de som inte gör det riskerar att hamna på efterkälken.
