Sok ilyen beszélgetésen vettem már részt. A vezetői csapat összegyűlik a konferenciateremben. ChatGPT-fiókjuk van. Valaki kísérleti projektet vezet. Az „ AI-stratégia” a legfőbb téma. És meg vannak győződve arról, hogy élen járnak.
Ezután kezdjük el vizsgálni a részleteket. A sikerek valósak, de kicsik. Az egyik csapat automatizálta a munkafolyamatot. A másik csapat a prompting segítségével megfelelő eredményeket ér el. Ez jó.
De mi van a többi üzleti területtel? Azok még mindig ugyanúgy működnek, mint öt évvel ezelőtt, ugyanazokkal a fragmentált eszközökkel, egymástól elszigetelt munkafolyamatokkal és egyre növekvő kontextus-szétszóródással. A változások többsége lokális, nem rendszerszintű.
Nem akarom lebecsülni az erőfeszítéseket. A nyomás valódi. Az igazgatóságok előrelépést akarnak látni. Az ügyfelek innovációt várnak. Mindenki azt kérdezi, mi lesz a következő lépés. De miután több tucat ilyen értékelést végeztem, a következőket tanultam: a sürgősség nem egyenlő a felkészültséggel. Lehet, hogy rengeteg erőforrást fordít az AI-ra, de végül semmit sem tud skálázni.
Hogyan néz ki az AI érettsége (és hogyan nem)?
Kezdjük azokkal a mintákkal, amelyek újra és újra megjelennek.
1. minta: Ösztönzés ≠ érettség
Az első mintát, amit folyamatosan látok, az, hogy a vezetők azt feltételezik, hogy mivel az emberek LLM-et használnak, a szervezet elérte az AI érettségének egy magasabb szintjét. Ezek az eredmények azonban csekélyek. Ezek elszigetelt, klasszikus tünetei az AI-pilotprogramoknak, szemben a méretezési kudarcokkal. És még mindig állandó emberi felügyeletre szorulnak. Ez hasznos kísérletezés. Ugyanakkor törékeny is.
2. minta: Egyetlen felhasználási eset mélység, nulla szélesség
A második minta azok a vállalatok, amelyek nagyon mélyre mennek egyetlen felhasználási esetben. Lenyűgöző érzés, amikor egy munkafolyamatot teljesen automatizáltunk. De ez még mindig csak a vállalkozás egy apró része. Egy szegletet optimalizáltunk. A többi művelet továbbra is a régi szokások szerint zajlik.
3. minta: A befektetés és a felkészültség összekeverése
A harmadik minta az, hogy összekeverik a sürgősséget vagy a befektetést a felkészültséggel. Sok vállalat érez erős nyomást az AI bevezetésére. Nagyon kevesen vannak azonban olyan helyzetben, hogy azt ténylegesen működésbe is tudják helyezni. A pilotok felszínes tevékenységet hoznak létre, de az alapvető képességek továbbra is gyengék maradnak.
Mi a tanulság? A korai sikerek hamis lendületérzetet keltenek.
A valódi érettséghez a következőkre van szükség:
- Összekapcsolt munkafolyamatok
- Irányítási struktúrák
- Képzési programok
- Bízzon a technológiában!
- A minőség mérésére szolgáló mechanizmusok
Ezen alapok nélkül a szervezetek megrekednek. Nehezen tudnak átlépni a szétszórt kísérleti projektekből a vállalati szintű hatásokba.
Mi ösztönzi a szervezeteket a kísérleti projektekből az AI érettségének növelésére?
A leghatékonyabb lépés, amit láttam? Egy valódi gyakorlati közösség létrehozása.
Összehozza azokat a különböző funkciókat betöltő embereket, akik természetesen érdeklődnek az AI iránt. Megadja nekik a közös teret, a közös nyelvet és a közös megoldandó problémákat. Itt válik az együttműködés szorzó tényezővé.
Mi teszi működőképessé a gyakorlati közösségeket:
- Barátságos versenyek, amelyek kreatív ötleteket hoznak felszínre
- Munkafolyamat-katalógusok, amelyek segítenek a csapatoknak egymás gondolkodásmódjának validálásában
- Minták megosztása, amely gyorsan terjed, ahelyett, hogy zárt körben maradna
Ezt követően a vezetők befektetnek a folyamatok feltérképezésébe, amely az egyik legpraktikusabb eszköz. A munkafolyamatok feltérképezése megmutatja, hogyan zajlik a munka, hol áll le, hol másolnak és illesztik be az emberek az eszközök között, és hol tudnak az ügynökök valódi értéket teremteni.
Például egy termékcsapat rájöhet, hogy három platformon manuálisan gyűjti össze az ügyfelek visszajelzéseit, miközben egy könnyűsúlyú ügynök ezeket valós időben központosíthatná.
Itt kezdődik el a kontextustudatos AI jelentősége is. Az olyan eszközök, mint a ClickUp Brain, azért működnek, mert közvetlenül a munkafolyamatokba vannak beágyazva, és nem utólagosan hozzáadva. Ahelyett, hogy a csapatokat kérné meg a kontextus elmagyarázására egy AI eszköznek, az AI már eleve megérti a feladatokat, a függőségeket, a beszélgetéseket és a dokumentumokat, mint a rendszer részét.
A ClickUp BrainGPT asztali verziójával a csapatok egyszerű nyelven tehetnek fel operatív kérdéseket, és a válaszokat nem statikus dokumentumokból, hanem élő munkából kapják meg. Ez a változás megszünteti a súrlódásokat, és segít az AI-nek a napi végrehajtásban, ahelyett, hogy újabb felszínes kísérleti programot hozna létre.
Például egy termékcsapat rájöhet, hogy három platformon manuálisan gyűjti össze az ügyfelek visszajelzéseit, miközben egy könnyűsúlyú ügynök valós időben központosíthatná azokat.
Itt kezdődik el a kontextustudatos AI jelentősége is. Az olyan eszközök, mint a ClickUp Brain, azért működnek, mert közvetlenül a munkafolyamatokba vannak beágyazva, és nem utólagosan hozzáadva. Ahelyett, hogy a csapatokat kérné meg a kontextus elmagyarázására egy AI eszköznek, az AI már eleve megérti a feladatokat, a függőségeket, a beszélgetéseket és a dokumentumokat, mint a rendszer részeit.
A ClickUp BrainGPT asztali verziójával a csapatok egyszerű nyelven tehetnek fel operatív kérdéseket, és a válaszokat nem statikus dokumentumokból, hanem élő munkából kapják meg. Ez a változás megszünteti a súrlódásokat, és segít az AI-nek a napi végrehajtásban, ahelyett, hogy újabb felszínes kísérleti projektet hozna létre.
Miután ezek az alapok megvannak, az AI látható működési irányelvvé válik. A csapatok megértik, hogy az AI most már a vállalkozás működésének része, nem pedig egy kiegészítő eszköz, hanem beágyazva van a konvergált AI munkaterületen belüli napi munkafolyamatokba. A vezetők és a vezetők megosztják a felelősséget az automatizálandó vagy kiegészítendő munkafolyamatok azonosításáért.
A csapda, amelybe a legtöbb vállalat beleesik
Ezek az alapok működnek. Ami viszont következetesen kudarcot vall, az a természetes átvétel elvárása.
Ha a csapatok irányítás, képzés és minőségi szabványok nélkül kapnak hozzáférést az eszközökhöz, az fragmentációhoz vezet. A kísérleti projektek száma megsokszorozódik, az érték viszont nem.
A görögdinnye-effektus: amikor a projektek zöldnek tűnnek, de valójában pirosak
Egyes szervezetek az érettségi értékeléssel kezdik. Ez objektív alapot biztosít, és segít a vezetőknek megérteni, hol tartanak valójában.
Gyakran meglepőek az eredmények. Ugyanakkor a stratégia és az eszközök szilárdnak tűnhetnek, de a képességek és a felkészültség a legalacsonyabb pontszámot kapják.
A legérettebb vállalatok a napi működésbe is beépítik a átláthatóságot:
- KPI-k
- Bevezetési mutatók
- Értékelési keretrendszerek
Ezek a mutatók láthatóvá teszik az előrehaladást. Nehezebbé teszik, hogy a projektek a státuszjelentésekben „zöldnek” tűnjenek, miközben valójában „pirosak”.
Ezt görögdinnye-effektusnak nevezem. A projekt kívülről zöldnek tűnik, de belülről piros.
A helyzetjelentések pozitívak, de ha mélyebbre ásunk, a vállalati AI bevezetése valójában gyenge. Ha ezt a mintát közvetlenül megnevezzük, az segít a vezetőknek megérteni, miért nem lehet a felszínes jelentések alapján AI-stratégiát kidolgozni.
Amikor a szervezetek a külső benchmarkingot nyitott belső láthatósággal kombinálják, az őszinte értékelés normává válik. Ez az őszinteség akadályozza meg a stagnálást, és tartja a szervezetet a valódi érettség felé vezető úton.
A fordulópont, amelyet a legtöbb vállalat elmulaszt
Egy jelentős fordulópont akkor következik be, amikor a vezetők rájönnek, hogy a valódi korlát nem technikai jellegű.
Az érettségi értékelések gyakran ugyanazt a hiányosságot tárják fel: az eszközök és a kormányzás szilárdnak tűnik, de az emberek nem tartanak lépést.
Ez a felismerés megváltoztatja a stratégiát. Ahelyett, hogy további eszközöket vásárolnának vagy további architektúrát építenének, elkezdik befektetni azokba az emberekbe, akik az AI-t a vállalaton belül skálázzák.
Gyakran ez az a pont, ahol az AI-t már nem eszközként kezelik, hanem a rendszer részeként kezd működni. A Super Agents pontosan erre az átmenetre lett kifejlesztve.
Gyakran ez az a pont, ahol az AI-t már nem eszközként kezelik, hanem a rendszer részeként kezdenek működni. A Super Agents pontosan erre az átmenetre lett kifejlesztve.
A szuperügynökök AI-csapattársakként működnek a munkaterületen belül. Figyelemmel kísérik a munka előrehaladását, meghatározott kiváltó eseményekre reagálnak, és rutinfeladatokat látnak el, mint például a nyomon követés, a jelentések készítése vagy a kockázatok feltárása. Ahelyett, hogy az emberekre bíznák, hogy emlékezzenek a figyelmet igénylő feladatokra, a rendszer maga segít fenntartani a lendületet.
Ez a változás azért fontos, mert a méretnövelés megakadályozza a manuális felügyeletet. Amikor az AI képes megfigyelni, cselekedni és a korlátok között eskalálni, a vezetők nem támaszkodnak többé hősi cselekedetekre, hanem rugalmasságot építenek be a működésbe.
És ha az emberek rendelkeznek az eszközökkel és a szabadsággal, hogy automatizálják a saját munkájukat? Az eredmények meglepőek lehetnek. A csapatok olyan megoldásokat hoznak létre, amelyekre a vezetés soha nem gondolt volna. A kis sikerek újrafelhasználható mintákká válnak. Az AI iránti bizalom organikusan növekszik.
Ez a technológia-központúságtól az ember-központúság felé történő elmozdulás általában az a pillanat, amikor a szervezetek valódi átalakulást kezdenek tapasztalni.
Gyors diagnosztikai táblázat:
| Signal | Ön jelenleg kísérleti módban van. | Ön skáláz |
|---|---|---|
| Hol él az AI? | Néhány eszköz és néhány ember | Beágyazva a napi munkafolyamatokba |
| Hogyan mérik a sikert? | Anekdoták és bemutatók | Bevezetés, minőség, időmegtakarítás, kimeneti hatás |
| Ki a tulajdonosa? | Innovációs csapat vagy egy bajnok | Vezetők és menedzserek különböző funkciókban |
| Hogyan terjednek a minták? | Véletlenszerű és informális | Gyakorlati közösség és munkafolyamat-katalógus |
| Kockázat és irányítás | Nem egyértelmű vagy reaktív | Meghatározott szabványok és felülvizsgálati útvonalak |
| Mi romlik el? | Fragmentáció és bizalom | Folyamatos fejlesztési ciklusok |
Ha szervezete többnyire a bal oldali oszlopban található, akkor nem marad le. Normális. De abba kell hagynia azt a tettetést, hogy a kísérleti projektek egyenlőek az érettséggel.
Mit jelent ez a vezetők számára?
Ha Ön vezeti ezt a munkát, akkor itt van, ami valóban változást hoz:
- Hagyja, hogy szakértői megmutassák, mi lehetséges. A legjobb ötletek gyakran azokból a személyekből származnak, akik a legközelebb állnak a munkához.
- Fektessen be a képzésbe. Ne csak az eszközök használatának elsajátításába. Valódi képességek fejlesztésébe.
- Tegye biztonságossá a kísérletezést és a kudarcot. Az innovációhoz engedélyre van szükség, hogy kipróbálhassunk olyan dolgokat, amelyek esetleg nem működnek.
- Építsen olyan kultúrát, ahol az innováció nem csak tolerált, hanem elvárt!
Ne várjon a tökéletességre! Azok a vállalatok, amelyek most lépnek, őszintén és céltudatosan, azok fogják megelőzni a többieket.
Ha még mindig a futó pilotok számával méri az előrehaladást, akkor nem érti a lényeget. Az igazi érettség abban mutatkozik meg, hogy hogyan zajlik a mindennapi munka. Látható a csapatok kommunikációjában. A problémamegoldás módjában. A tanultak megosztásának módjában. Ezek azok a dolgok, amelyek tartósak.
Szeretné tudni, hol áll valójában? Tegyen egy mesterséges intelligencia érettségi értékelést.
Szerezze be AI érettségi jelentését
Tegyen fel kényelmetlen kérdéseket. Legyen készen arra, hogy a válaszok alapján cselekedjen. Így juthat el a kísérleti projektekből a haladásig.
Gyakran ismételt kérdések
Ez egy strukturált módszer arra, hogy felmérje, mennyire áll készen a szervezete az AI pilotok túllépésére. Nem csak eszközök, hanem munkafolyamatok, irányítás, képzés, mérés és bevezetés is.
Nem feltétlenül. A kísérleti projektek bizonyítják a lehetőséget. Az érettség akkor jelenik meg, amikor az AI megváltoztatja a csapatok napi munkáját, szabványokkal, mérési módszerekkel és megismételhető mintákkal.
Fragmentáció. A munka különböző eszközök, csapatok és átadások között oszlik meg, így az AI-eredmények nem kapcsolódnak a végrehajtáshoz. A másik ok a minőségi és irányítási szabványok hiánya.
Általában nem. A legtöbb csapatnak jobb munkafolyamat-térképezésre, egyértelműbb irányításra és olyan képzésre van szüksége, amely segít az embereknek megváltoztatni a munkavégzés módját. Az eszközök fontosak, de ritkán jelentenek korlátot.
Bevezetés a valós munkafolyamatokba, a kimenetek minősége, időmegtakarítás, ciklusidő javulása, hibák csökkentése és üzleti hatások. Ha nem tudja mérni, akkor nem tudja méretezni.
Ez egy funkciók közötti csoport, amely megosztja a mintákat és újrafelhasználható megoldásokat hoz létre. Megakadályozza, hogy az AI fejlődése szűk körben maradjon, és az egyéni sikereket szervezeti képességekké alakítja.