Většina dnešních organizací uvízla ve frustrujícím vzorci. Zavedli nástroje umělé inteligence. Vytvořili automatizace. Spustili působivé ověření koncepce v jednotlivých týmech. Přesto však očekávané transformační zvýšení produktivity zůstává nedosažitelné.
Problémem není technologie.
Většina společností stále funguje v první fázi vyspělosti AI: izolované automatizaci.
A rozdíl mezi izolovanou automatizací a další fází, kdy se umělá inteligence stává skutečně ambientní, proaktivní a kontextově uvědomělou, představuje jeden z nejvýznamnějších konkurenčních bodů zlomu v dnešním podnikání.
Signál, že jste připraveni na změnu
Jak poznáte, že je vaše organizace připravena přejít od izolované automatizace k něčemu jinému? Existuje určitý vzorec, který jsem pozoroval a který naznačuje připravenost. `
- Komplexní pracovní postup: Navrženo pro konkrétní případy použití, jako je správa podpůrných ticketů nebo generování a kontrola kódu, s využitím agentické AI.
- Potřeba funkční konektivity: Snaha propojit pracovní toky s upstreamovými a downstreamovými funkcemi, jako je správa verzí, produktové roadmapy, školení a implementace.
- Konsolidace nástrojů: Snížení počtu nástrojů a překrývání licencí AI
Když dojde k současnému zrání a konsolidaci pracovních postupů, je vaše organizace připravena přejít od izolované automatizace k jednotné ambientní AI.
Tento moment konvergence je důležitý. Je to okamžik, kdy týmy přestanou klást otázku „Co tento nástroj umí?“ a začnou se ptát „Jak vytvoříme prostředí, ve kterém AI porozumí celému našemu provozu?“
Překážky, které brzdí týmy
I přes jasnou připravenost naráží většina organizací na stejné překážky:
- Konsolidace technologií: Bez sdíleného prostředí, ve kterém by umělá inteligence mohla pozorovat, učit se a jednat, se týmy nemohou posunout vpřed.
- Kulturní bariéry: Absence mezifunkčního sdílení znalostí, záměrného umožnění a bezpečného prostoru pro praktické využití umělé inteligence brání pokroku.
- Žádné těžiště: Absence strategie umělé inteligence podporované vedením udržuje organizace v izolaci.
Právě zde se stává nezbytnou matice transformace umělé inteligence.
Organizace potřebují vysokou úroveň vyspělosti v obou osách: vyspělost AI a vyspělost kontextu. Můžete mít nejsofistikovanější AI schopnosti na světě, ale pokud je váš kontext roztříštěn mezi desítky nespojených nástrojů, vaše AI zůstane slepá k nejdůležitějším vzorcům.
Vysvětlení běžných mylných představ
Než se týmy mohou posunout dál, musí přehodnotit, co AI vlastně je.
Generativní AI vs. agentická AI:
- Generativní AI zpracovává jednorázové úkoly.
- Agentická AI vyžaduje strukturu, omezení a jasné definice úkolů pro opakovatelné výsledky.
Ambientní AI se „prostě nestane“. Vyžaduje záměrný návrh pro sdílení kontextu, koordinaci a jasná pravidla zapojení.
Přemýšlejte o tom takto: mít rozhraní podobné ChatGPT ještě neznamená, že se jedná o agenta, stejně jako mít volant ještě neznamená, že se jedná o samořídící auto.
Skutečná agentická AI funguje v rámci definovaných parametrů, provádí vícestupňové pracovní postupy a přijímá rozhodnutí na základě nashromážděného kontextu. Ambientní AI jde ještě dále a funguje neviditelně na pozadí celého vašeho provozu.
Když propojené pracovní postupy odemykají skutečnou hodnotu
Uvedu konkrétní příklad toho, co se změní, když přejdete od izolované automatizace k propojeným agentním pracovním postupům.
- Automatické zachycení kontextu: Agenti shromažďují a centralizují důležité podrobnosti z prodejních cyklů.
- Hladké předávání: Kontext je dostupný pro týmy dodávek a zákaznického úspěchu, čímž se uzavírá komunikační mezera.
- Spojení znalostí: Informace jsou uchovávány a vylepšovány, neztrácejí se mezi jednotlivými nástroji.
Nejde jen o efektivitu.
Jde o vytvoření institucionální paměti, která skutečně přetrvává a s časem nabývá na hodnotě. Ve starém modelu zůstává kontext prodeje uvězněn v e-mailových vláknech, chatových zprávách a poznámkách z jednání roztroušených v různých systémech. V modelu ambientní AI tento kontext automaticky proudí tam, kde je potřeba, a kdy je potřeba.
Kontext je skutečným urychlovačem
Jakmile umělá inteligence získá přístup k kontextu vaší organizace, vašim úkolům, časovým plánům, konverzacím a rozhodnutím, přestane se chovat jako nástroj pro psaní a začne fungovat jako analytik. ClickUp BrainGPT toho využívá tím, že čerpá z celého vašeho pracovního prostoru, odhaluje vzorce, které lidé často přehlížejí, a vytváří souvislosti, které jste ručně nezadali.
Vy přemýšlíte nahlas, systém naslouchá pomocí funkce Talk-to-Text, provádí korelace a získané poznatky odrážejí skutečný průběh práce ve vaší společnosti.
Vývoj role vedení
Jak organizace postupují od základní automatizace k skutečně ambientní AI, role vedení prochází zásadní změnou.
- Podpora vedení: Generální ředitelé a technologičtí ředitelé musí povýšit AI z technického experimentu na nezbytnou součást podnikání.
- Strategické sladění: Vytvoření jednotného plánu, který podporuje technologickou konvergenci a standardizuje sadu nástrojů v rámci celého podniku.
- Kulturní evoluce: Investice do pracovní síly prostřednictvím komunit praxe, aktivních programů podpory a neustálého vzdělávání.
Nejde o technické znalosti. Jde o vytvoření organizačních podmínek, které umožní rozkvět ambientní AI. To znamená zavázat se ke konvergenci, i když jednotlivé týmy nechtějí vzdát své oblíbené nástroje. Znamená to investovat do infrastruktury a správy, které umožní bezpečné, mezifunkční operace AI. A co je nejdůležitější, znamená to považovat transformaci AI za strategickou prioritu, nikoli za sérii taktických experimentů.
Dva přístupy k budování ambientní AI
Devin Stoker, ředitel našeho centra excelence pro umělou inteligenci ve společnosti ClickUp, má bohaté zkušenosti se spoluprací s organizacemi, které procházejí touto transformací. Vidí dva odlišné přístupy, které mohou vést k ambientní umělé inteligenci v celé společnosti.
1. Agregace marginálních zisků
V podstatě se to podobá přístupu britského cyklistického týmu pod vedením Sira Davea Brailsforda, který se zaměřil na agregaci marginálních zisků,“ vysvětluje Devin. „Každého nového vysoce kvalitního agenta nebo pracovní postup AI vnímám jako příspěvek 1 % marginálního zisku pro vaši společnost. Pokud budete i nadále investovat do těchto vylepšení, vyvrcholí to významným výsledkem v podobě hladké integrace ambientní AI do všech vašich procesů.
V podstatě se to podobá přístupu britského cyklistického týmu pod vedením Sira Davea Brailsforda, který se zaměřil na agregaci marginálních zisků,“ vysvětluje Devin. „Každého nového vysoce kvalitního agenta nebo pracovní postup AI vnímám jako příspěvek 1 % marginálního zisku pro vaši společnost. Pokud budete i nadále investovat do těchto vylepšení, vyvrcholí to významným výsledkem v podobě hladké integrace ambientní AI do všech vašich procesů.
V tomto modelu:
- Každý dobře navržený agent nebo pracovní postup přidává další hodnotu.
- Skutečná změna nastává, když se zlepšení hromadí napříč týmy a funkcemi.
2. Ambientní AI pracující na pozadí
Druhý přístup, který Devin popisuje, se zaměřuje na AI, která automaticky pracuje na pozadí a vykonává úkoly za vás. Tito agenti v prostředí nevyžadují přímé příkazy, aby mohli poskytovat podporu.
ClickUp zahrnuje několik typů těchto ambientních agentů, kteří mohou odpovídat na otázky v chatu, provádět akce v rámci vašich pracovních postupů, přizpůsobovat se zpětné vazbě uživatelů v průběhu času a dokonce aktualizovat znalosti vaší společnosti na pozadí.
- Vnímání kontextu: Funguje na základě prostředí uživatele a jeho aktuálních aktivit.
- Provoz na pozadí: Funguje diskrétně na pozadí, takže se vyhýbá neustálé interakci s uživatelem.
- Personalizované: Umí se učit z chování uživatelů a přizpůsobovat se individuálním potřebám.
- Udržování znalostí: Ambientní AI může automaticky aktualizovat a obohacovat znalosti organizace.
Oba přístupy mají společný zásadní požadavek: potřebují konvergované prostředí, ve kterém má AI přístup k úplnému kontextu napříč veškerou prací, komunikací a spoluprací.
Tichá síla ambientních agentů
Nejvíce podceňovanou výhodou ambientních agentů je to, že fungují autonomně, takže není třeba je ručně ovládat. Shromažďují kontext na pozadí, směrují informace tam, kam patří, zachycují znalosti, než se ztratí, a udržují propojení, které týmy nemají čas dokumentovat.
Když tito agenti pracují v konvergovaném prostředí, stávají se páteří systému, který se neustále učí a zlepšuje bez nutnosti zadávání pokynů.
Cesta vpřed
Cesta od izolované automatizace k ambientní AI není jen o přijetí lepší technologie. Jde o vytvoření podmínek, ve kterých může AI fungovat s jasností, kontextem a kontinuitou.
Toto je to, k čemu se zavazují nejúspěšnější organizace:
- Zavázat se ke konvergenci: Sjednoťte práci, znalosti a spolupráci v jediném prostředí.
- Sdílejte poznatky z oblasti AI: Vytvořte kulturu sdílení znalostí napříč funkcemi.
- Udělejte z AI strategický nástroj: Berte transformaci pomocí AI jako nejvyšší prioritu, ne jen jako další IT projekt.
Organizace, které provedou tuto transformaci, nezískají pouze vyšší produktivitu. Odemknou také synergický efekt, kdy každé zlepšení usnadňuje a zvyšuje hodnotu toho následujícího.
Jejich umělá inteligence je chytřejší, protože má více kontextu. Jejich týmy jsou rychlejší, protože tráví méně času hledáním a více času tvorbou. Jejich konkurenční výhoda roste, protože mohou pracovat tempem, kterému jejich konkurenti nemohou konkurovat.
Otázkou není, zda tento přechod provést, ale jak to udělat efektivně. Jde o to, zda budete vést, nebo sledovat, jak vás konkurence předběhne.