Участвал съм в много такива разговори. Ръководният екип се събира в конферентната зала. Те имат акаунти в ChatGPT. Някой провежда пилотен проект. Говори се за „ AI стратегия. ” И те са убедени, че са една крачка напред.
След това започваме да разглеждаме подробностите. Постиженията са реални, но са малки. Един екип автоматизира работния процес. Друг получава прилични резултати от подсказките. Добра работа.
А останалата част от бизнеса? Все още работи по същия начин, както преди пет години, със същите фрагментирани инструменти, несвързани работни процеси и нарастващо разрастване на контекста. Повечето от промените са локализирани, а не системни.
Не омаловажавам усилията. Натискът е реален. Управителните съвети искат да видят напредък. Клиентите очакват иновации. Всички питат какво следва. Но ето какво научих след десетки такива оценки: спешността не е равнозначна на готовност. Можете да инвестирате ресурси в AI и все пак да не постигнете нищо, което да се мащабира.
Как изглежда зрелостта на изкуствения интелект (и как не изглежда)
Нека започнем с моделите, които се повтарят отново и отново.
Модел 1: Подтикване ≠ зрялост
Първият модел, който наблюдавам постоянно, е, че лидерите приемат, че тъй като хората използват LLM, организацията е достигнала по-високо ниво на зрялост на AI. Тези постижения са малки. Те са изолирани, класически симптоми на AI пилотни проекти срещу неуспех при мащабиране. И все още се нуждаят от постоянен човешки надзор. Това е полезен експеримент. Но също така е и крехък.
Модел 2: Единствен случай на употреба, нулева широта
Вторият модел е този на компаниите, които се фокусират много дълбоко върху един-единствен случай на употреба. Изглежда впечатляващо, когато сте автоматизирали напълно един работен процес. Но това все пак е само малка част от бизнеса. Оптимизирали сте един ъгъл. Останалите операции все още се изпълняват по старите навици.
Модел 3: Объркване на инвестицията с готовността
Третият модел е объркване на спешността или инвестицията с готовността. Много компании изпитват силен натиск да внедрят AI. Много малко от тях обаче са в състояние да го приложат на практика. Пилотните проекти създават повърхностна активност, но основните възможности остават ограничени.
Какъв е урокът? Ранните успехи създават фалшиво усещане за инерция.
Истинската зрялост изисква:
- Свързани работни процеси
- Структури на управление
- Програми за обучение
- Доверете се на технологията
- Механизми за измерване на качеството
Без тази основа организациите зациклят. Те се борят да преминат от разпръснати пилотни проекти към въздействие върху предприятието.
Какво кара организациите да преминат от пилотни проекти към мащабиране на зрялостта на изкуствения интелект
Най-силният ход, който съм виждал? Създаване на истинска общност от практици.
Събирате хора от различни функции, които проявяват естествен интерес към AI. Предоставяте им общо пространство, общ език и общи проблеми за решаване. Тук сътрудничеството се превръща в мултипликатор.
Какво прави общностите от практици да работят:
- Приятелски състезания, които раждат креативни идеи
- Каталози с работни процеси, които помагат на екипите да валидират взаимно мисленето си
- Споделяне на модели, което се разпространява бързо, вместо да остава затворено в отделни групи
Оттам лидерите инвестират в картографиране на процесите, едно от най-практичните налични инструменти. Картографирането на работните процеси показва как всъщност протича работата, къде се забавя, къде хората все още копират и поставят между инструментите и къде агентите могат да добавят реална стойност.
Например, екипът, отговарящ за даден продукт, може да открие, че ръчно събира обратна връзка от клиенти на три платформи, докато лек агент би могъл да я централизира в реално време.
Тук е мястото, където AI, съобразена с контекста, започва да има значение. Инструменти като ClickUp Brain работят, защото са вградени директно в работните процеси, а не са добавени след това. Вместо да се изисква от екипите да обясняват контекста на AI инструмента, AI вече разбира задачите, зависимостите, разговорите и документите като част от системата.
С ClickUp BrainGPT на настолен компютър екипите могат да задават оперативни въпроси на обикновен език и да получават отговори, основани на реална работа, а не на статични документи. Тази промяна премахва конфликтите и помага на AI да подпомага ежедневната работа, вместо да създава поредния пилотен проект на повърхностно ниво.
Например, екипът, отговарящ за даден продукт, може да открие, че ръчно събира обратна връзка от клиенти на три платформи, докато лек агент би могъл да я централизира в реално време.
Тук е мястото, където AI, съобразена с контекста, започва да има значение. Инструменти като ClickUp Brain работят, защото са вградени директно в работните процеси, а не са добавени след това. Вместо да се изисква от екипите да обясняват контекста на AI инструмента, AI вече разбира задачите, зависимостите, разговорите и документите като част от системата.
С ClickUp BrainGPT на настолен компютър екипите могат да задават оперативни въпроси на обикновен език и да получават отговори, основани на реална работа, а не на статични документи. Тази промяна премахва конфликтите и помага на AI да подпомага ежедневната работа, вместо да създава поредния пилотен проект на повърхностно ниво.
След като тези основи са налице, AI се превръща в видима оперативна директива. Екипите разбират, че AI вече е част от начина, по който работи бизнесът, не като страничен инструмент, а като част от ежедневните работни процеси в конвергентно AI работно пространство. Мениджърите и ръководителите споделят отговорността за идентифициране на работните процеси, които трябва да бъдат автоматизирани или разширени.
Капанът, в който попадат повечето компании
Тези основи работят. Това, което постоянно се проваля, е очакването за органично приемане.
Предоставянето на екипите на достъп до инструменти без насоки, обучение или стандарти за качество води до фрагментация. Пилотните проекти се умножават. Стойността – не.
Ефектът „диня“: когато проектите изглеждат зелени, но всъщност са червени
Някои организации започват с оценки на зрелостта. Те предоставят обективна отправна точка и помагат на лидерите да разберат къде се намират в действителност.
Често резултатите са изненадващи. В същото време стратегията и инструментите може да изглеждат солидни, но способностите и готовността получават най-ниски оценки.
Най-зрелите компании също така вграждат прозрачност в ежедневните си операции:
- Ключови показатели за ефективност
- Показатели за внедряване
- Рамки за оценка
Тези показатели правят напредъка видим. Те затрудняват проектите да изглеждат „зелени“ в отчетите за състоянието, докато всъщност са „червени“.
Аз наричам това ефектът на динята. Проектът изглежда зелен отвън, но е червен отвътре.
Отчетите за състоянието изглеждат положителни, но реалното внедряване на AI в предприятията е слабо, когато се вгледате по-задълбочено. Изтъкването на този модел помага на лидерите да разберат защо отчетите на повърхностно ниво не могат да насочват стратегията за AI.
Когато организациите комбинират външно бенчмаркинг с отворена вътрешна прозрачност, честната оценка става норма. Тази честност е това, което предотвратява стагнацията и поддържа организацията да се движи към истинска зрялост.
Поворотната точка, която повечето компании пропускат
Важен поврат настъпва, когато лидерите осъзнават, че истинското ограничение не е техническо.
Оценките на зрелостта често разкриват една и съща празнина: инструментите и управлението изглеждат солидни, но хората не са успели да се приспособят.
Това осъзнаване променя стратегията. Вместо да купуват повече инструменти или да изграждат повече архитектура, те започват да инвестират в хората, които ще разширяват AI в бизнеса.
Това често е моментът, в който AI престава да се разглежда като инструмент и започва да функционира като част от системата. Супер агентите са създадени именно за този преход.
Това често е моментът, в който AI престава да се разглежда като инструмент и започва да функционира като част от системата. Супер агентите са създадени именно за този преход.
Супер агентите функционират като AI съотборници в работната среда. Те наблюдават работата в ход, действат при определени тригери и се занимават с рутинни задачи като проследяване, отчитане или откриване на рискове. Вместо да разчита на хората да помнят какво изисква внимание, самата система помага за поддържане на темпото.
Тази промяна е важна, защото мащабът нарушава ръчния надзор. Когато AI може да наблюдава, действа и ескалира в рамките на ограниченията, лидерите спират да разчитат на героични действия и започват да изграждат устойчивост в операциите.
А когато хората разполагат с инструменти и свобода да автоматизират собствената си работа? Резултатите могат да бъдат изненадващи. Екипите създават решения, които ръководството никога не би обмислило. Малките победи се превръщат в модели, които могат да се използват отново. Доверието в AI нараства органично.
Този преход от „първо технологиите“ към „първо хората“ обикновено е моментът, в който организациите започват да виждат истинска трансформация.
Кратка диагностична таблица:
| Сигнал | Вие сте в пилотен режим | Вие се разраствате |
|---|---|---|
| Къде живее AI | С няколко инструмента и няколко души | Вграден в ежедневните работни процеси |
| Как се измерва успехът | Анекдоти и демонстрации | Приемане, качество, спестено време, въздействие върху резултатите |
| Кой е собственикът | Екип за иновации или един шампион | Лидери и мениджъри от различни функции |
| Как се разпространяват моделите | Случайно и неформално | Общност от практици и каталог с работни процеси |
| Риск и управление | Неясно или реактивно | Определени стандарти и пътища за преглед |
| Какво се разваля | Фрагментация и доверие | Цикли на непрекъснато усъвършенстване |
Ако вашата организация се намира предимно в лявата колона, вие не сте изостанали. Вие сте нормални. Но трябва да спрете да се преструвате, че пилотните проекти са равносилни на зрялост.
Какво означава това за лидерите
Ако ръководите тази работа, ето какво всъщност променя нещата:
- Позволете на вашите експерти да ви покажат какво е възможно. Най-добрите идеи често идват от хората, които са най-близо до работата.
- Инвестирайте в обучение. Не само обучение за работа с инструменти. Изграждане на реални способности.
- Направете експериментите и провалите безопасни. Иновациите изискват разрешение да се пробват неща, които може да не проработят.
- Създайте култура, в която иновациите се очакват, а не само се толерират.
И не чакайте да стане перфектно. Компаниите, които действат сега, с честност и фокус, са тези, които ще излязат напред.
Ако все още измервате напредъка по броя на пилотните проекти, които изпълнявате, пропускате същността. Истинската зрялост се проявява в начина, по който се извършва работата всеки ден. Виждате я в начина, по който екипите общуват. В начина, по който решават проблемите. В начина, по който споделят наученото. Това са нещата, които остават.
Искате ли да разберете къде се намирате в действителност? Направете оценка на зрелостта на AI.
Получете своя доклад за зрялостта на AI
Задавайте неудобните въпроси. Бъдете готови да действате въз основа на отговорите. Така ще преминете от пилотни проекти към напредък.
Често задавани въпроси
Това е структуриран начин да измерите колко е готова вашата организация да разшири AI отвъд пилотните проекти. Не само инструменти, но и работни процеси, управление, обучение, измерване и внедряване.
Не непременно. Пилотните проекти доказват възможността. Зрелостта се проявява, когато AI променя ежедневната работа в екипите, със стандарти, измервания и повтарящи се модели.
Фрагментация. Работата е разпръсната между различни инструменти, екипи и предавания, така че резултатите от AI не се свързват с изпълнението. Другата причина е липсата на стандарти за качество и управление.
Обикновено не. Повечето екипи се нуждаят от по-добро картографиране на работните процеси, по-ясно управление и обучение, което помага на хората да променят начина, по който работи работата. Инструментите са важни, но рядко са ограничение.
Прилагане в реални работни процеси, качество на резултатите, спестено време, подобрения в цикъла, намаляване на грешките и въздействие върху бизнеса. Ако не можете да го измерите, не можете да го мащабирате.
Това е мултифункционална група, която споделя модели и създава решения, които могат да се използват многократно. Тя не позволява напредъкът в областта на изкуствения интелект да остане затворен в отделни области и превръща индивидуалните успехи в организационни способности.