Byłem świadkiem wielu takich rozmów. Zespół kierowniczy zbiera się w sali konferencyjnej. Mają konta ChatGPT. Ktoś prowadzi projekt pilotażowy. Krążą pogłoski o „ strategii AI ”. I są przekonani, że wyprzedzają konkurencję.
Następnie przechodzimy do szczegółów. Sukcesy są realne, ale niewielkie. Jeden zespół przeprowadził automatyzację cyklu pracy. Inny uzyskuje przyzwoite wyniki dzięki podpowiedziom. To dobrze.
A reszta firmy? Nadal działa tak samo jak pięć lat temu, korzystając z tych samych fragmentarycznych narzędzi, niepowiązanych cykli pracy i coraz większej rozproszenia kontekstu. Większość zmian ma charakter lokalny, a nie systemowy.
Nie krytykuję tych wysiłków. Presja jest realna. Zarządy chcą widzieć postępy. Klienci oczekują innowacji. Wszyscy pytają, co będzie dalej. Ale oto, czego nauczyłem się po przeprowadzeniu dziesiątek takich ocen: pilność nie oznacza gotowości. Można przeznaczyć zasoby na AI i nadal nie uzyskać żadnych skalowalnych rezultatów.
Jak wygląda dojrzałość AI (a jak nie wygląda)
Zacznijmy od wzorców, które pojawiają się wielokrotnie.
Wzorzec 1: Podpowiedź ≠ dojrzałość
Pierwszym wzorcem, który obserwuję nieustannie, jest założenie przez liderów, że skoro ludzie korzystają z LLM, organizacja osiągnęła wyższy poziom dojrzałości AI. Korzyści te są niewielkie. Są to izolowane, klasyczne objawy niepowodzenia projektów pilotażowych AI w porównaniu z niepowodzeniem skalowania. Nadal wymagają one stałego nadzoru ze strony człowieka. To użyteczne eksperymenty. Są one jednak również kruche.
Wzorzec 2: Jedna dogłębna analiza przypadku, brak szerszego spojrzenia
Drugi wzorzec to firmy, które bardzo głęboko zagłębiają się w jeden konkretny przypadek użycia. Pełna automatyzacja jednego cyklu pracy robi ogromne wrażenie. Jednak nadal stanowi to niewielką część działalności. Zoptymalizowano jeden obszar. Pozostała część działalności nadal opiera się na starszych wersjach.
Wzorzec 3: Mylenie inwestycji z gotowością
Trzeci wzorzec polega na myleniu pilnej potrzeby lub inwestycji z gotowością. Wiele firm odczuwa silną presję, aby wdrożyć AI. Bardzo niewiele z nich ma jednak faktyczną pozycję do jej operacyjnego wykorzystania. Pilotażowe projekty tworzą powierzchowne działania, ale podstawowe możliwości pozostają ograniczone.
Jaka płynie z tego lekcja? Wczesne sukcesy tworzą fałszywe poczucie dynamiki.
Prawdziwa dojrzałość wymaga:
- Połączone cykle pracy
- Struktury zarządzania
- Programy szkoleniowe
- Zaufaj technologii
- Mechanizmy pomiaru jakości
Bez tych podstaw organizacje utkną w martwym punkcie. Będą miały trudności z przejściem od rozproszonych pilotażowych projektów do wywarcia wpływu na Enterprise.
Co sprawia, że organizacje przechodzą od pilotażowych projektów do skalowania dojrzałości AI
Najsilniejszy ruch, jaki widziałem? Stworzenie prawdziwej społeczności praktyków.
Zbierasz osoby z różnych funkcji, które są naturalnie zainteresowane AI. Dajesz im wspólną przestrzeń, wspólny język i wspólne problemy do rozwiązania. W tym momencie współpraca staje się czynnikiem mnożącym efekty.
Co sprawia, że społeczności praktyków działają:
- Przyjazne konkursy, które pozwalają odkrywać kreatywne pomysły
- Katalogi cykli pracy, które pomagają zespołom weryfikować wzajemnie swoje pomysły.
- Udostępnianie wzorców, które szybko się rozprzestrzenia, zamiast pozostawać w zamkniętej grupie
Następnie liderzy inwestują w mapowanie procesów, jedno z najbardziej praktycznych dostępnych narzędzi. Mapowanie cykli pracy pokazuje, jak faktycznie przebiega praca, gdzie się zatrzymuje, gdzie ludzie nadal kopiują i wklejają między narzędziami oraz gdzie agenci mogą wnieść rzeczywistą wartość dodaną.
Na przykład zespół produktowy może odkryć, że ręcznie kompiluje opinie klientów z trzech platform, podczas gdy lekki agent mógłby je scentralizować w czasie rzeczywistym.
W tym miejscu zaczyna mieć znaczenie sztuczna inteligencja uwzględniająca kontekst. Narzędzia takie jak ClickUp Brain działają, ponieważ są wbudowane bezpośrednio w cykle pracy, a nie dodawane po fakcie. Zamiast prosić zespoły o wyjaśnienie kontekstu narzędziu AI, sztuczna inteligencja już rozumie zadania, zależności, rozmowy i dokumenty jako część systemu.
Dzięki ClickUp BrainGPT na komputerach stacjonarnych zespoły mogą zadawać pytania operacyjne prostym językiem i uzyskiwać odpowiedzi oparte na rzeczywistej pracy, a nie statycznych dokumentach. Ta zmiana eliminuje tarcia i pomaga sztucznej inteligencji wspierać codzienne działania, zamiast tworzyć kolejny powierzchowny projekt pilotażowy.
Na przykład zespół produktowy może odkryć, że ręcznie kompiluje opinie klientów z trzech platform, podczas gdy lekki agent mógłby je scentralizować w czasie rzeczywistym.
W tym miejscu zaczyna mieć znaczenie sztuczna inteligencja uwzględniająca kontekst. Narzędzia takie jak ClickUp Brain działają, ponieważ są wbudowane bezpośrednio w cykle pracy, a nie dodawane po fakcie. Zamiast prosić zespoły o wyjaśnienie kontekstu narzędziu AI, sztuczna inteligencja już rozumie zadania, zależności, rozmowy i dokumenty jako część systemu.
Dzięki ClickUp BrainGPT na komputerach stacjonarnych zespoły mogą zadawać pytania operacyjne prostym językiem i uzyskiwać odpowiedzi oparte na rzeczywistej pracy, a nie statycznych dokumentach. Ta zmiana eliminuje tarcia i pomaga AI wspierać codzienne działania, zamiast tworzyć kolejny powierzchowny projekt pilotażowy.
Po ustanowieniu tych podstaw sztuczna inteligencja staje się widoczną dyrektywą operacyjną. Zespoły rozumieją, że sztuczna inteligencja jest teraz częścią funkcjonowania firmy, nie jest narzędziem dodatkowym, ale jest wbudowana w codzienne cykle pracy w ramach zintegrowanego obszaru roboczego sztucznej inteligencji. Menedżerowie i kadra kierownicza wspólnie odpowiadają za identyfikację cykli pracy, które powinny zostać zautomatyzowane lub rozszerzone.
Pułapka, w którą wpada większość firm
Te podstawy działają. To, co konsekwentnie kończy się niepowodzeniem, to oczekiwanie na naturalne przyjęcie.
Zapewnienie zespołom dostępu do narzędzi bez wskazówek, szkoleń lub standardów jakości prowadzi do fragmentacji. Pilotażowe projekty mnożą się. Wartość nie.
Efekt arbuza: kiedy projekty wyglądają na zielone, ale w rzeczywistości są czerwone
Niektóre organizacje zaczynają od oceny dojrzałości. Zapewnia to obiektywną podstawę i pomaga liderom zrozumieć, na jakim etapie faktycznie się znajdują.
Często wyniki są zaskakujące. Jednocześnie strategia i narzędzia mogą wydawać się solidne, ale zdolności i gotowość osiągają najniższe wyniki.
Najbardziej dojrzałe firmy dbają również o przejrzystość codziennych operacji:
- Wskaźniki KPI
- Wskaźniki wdrożeniowe
- Ramy oceny
Te wskaźniki sprawiają, że postępy są widoczne. Dzięki nim trudniej jest projektom wyglądać na „zielone” w raportach o statusie, podczas gdy w rzeczywistości są „czerwone”.
Nazywam to efektem arbuza. Projekt wygląda na zielony z zewnątrz, ale w środku jest czerwony.
Raporty dotyczące statusu realizacji wyglądają pozytywnie, ale po głębszej analizie okazuje się, że rzeczywiste wdrożenie AI w przedsiębiorstwach jest słabe. Bezpośrednie wskazanie tego schematu pomaga liderom zrozumieć, dlaczego raportowanie na poziomie powierzchniowym nie może stanowić wytycznych dla strategii AI.
Kiedy organizacje łączą zewnętrzne benchmarki z otwartą widocznością wewnętrzną, uczciwa ocena staje się normalna. Ta uczciwość zapobiega stagnacji i sprawia, że organizacja zmierza w kierunku prawdziwej dojrzałości.
Punkt zwrotny, który większość firm pomija
Punktem zwrotnym jest moment, w którym liderzy dostrzegają, że prawdziwym ograniczeniem nie są kwestie techniczne.
Oceny dojrzałości często ujawniają tę samą lukę: narzędzia i zarządzanie wydają się solidne, ale ludzie nie nadążają za zmianami.
Ta świadomość zmienia strategię. Zamiast kupować więcej narzędzi lub budować więcej architektury, zaczynają inwestować w ludzi, którzy będą skalować AI w firmie.
Często jest to moment, w którym AI przestaje być traktowana jako narzędzie i zaczyna funkcjonować jako część systemu. Super agenci są tworzeni właśnie z myślą o tej transformacji.
Często jest to moment, w którym sztuczna inteligencja przestaje być traktowana jako narzędzie i zaczyna funkcjonować jako część systemu. Super agenci są tworzeni właśnie z myślą o tej transformacji.
Super agenci działają jako członkowie zespołu AI w obszarze roboczym. Monitorują przebieg pracy, reagują na określone wyzwalacze i zajmują się rutynowymi zadaniami, takimi jak działania następcze, raportowanie lub wykrywanie ryzyka. Zamiast polegać na ludziach, którzy muszą pamiętać o tym, co wymaga uwagi, system sam pomaga utrzymać tempo pracy.
Ta zmiana ma znaczenie, ponieważ skalowanie uniemożliwia ręczny nadzór. Kiedy AI może obserwować, działać i eskalować w ramach wyznaczonych granic, liderzy przestają być zależni od heroicznych działań i zaczynają budować odporność operacyjną.
A kiedy ludzie mają narzędzia i swobodę automatyzacji własnej pracy? Wyniki mogą być zaskakujące. Zespoły tworzą rozwiązania, których kierownictwo nigdy by nie przewidziało. Małe sukcesy stają się wzorcami, które można ponownie wykorzystać. Zaufanie do AI rośnie w sposób naturalny.
To przejście od podejścia „najpierw technologia” do „najpierw ludzie” jest zazwyczaj momentem, w którym organizacje zaczynają dostrzegać prawdziwą transformację.
Tabela szybkiej diagnostyki:
| Sygnał | Jesteś w trybie pilotażowym | Skalujesz |
|---|---|---|
| Gdzie funkcjonuje AI | Kilka narzędzi i kilka osób | Wbudowane w codzienne cykle pracy |
| Jak mierzy się powodzenie | Anegdoty i prezentacje | Wdrożenie, jakość, oszczędność czasu, wpływ na wyniki |
| Kto jest właścicielem | Zespół ds. innowacji lub jeden lider | Liderzy i menedżerowie różnych funkcji |
| Jak rozprzestrzeniają się wzorce | Losowy i nieformalne | Społeczność praktyków i katalog cykli pracy |
| Ryzyko i zarządzanie | Niejasne lub reaktywne | Określone standardy i ścieżki przeglądu |
| Co się psuje | Fragmentacja i zaufanie | Ciągłe cykle doskonalenia |
Jeśli Twoja organizacja znajduje się głównie w lewej kolumnie, nie jesteś w tyle. Jesteś normalny. Musisz jednak przestać udawać, że projekty pilotażowe są równoznaczne z dojrzałością.
Co to oznacza dla liderów
Jeśli kierujesz tymi działaniami, oto co naprawdę ma znaczenie:
- Pozwól ekspertom pokazać Ci, co jest możliwe. Najlepsze pomysły często pochodzą od osób najbliższych danej pracy.
- Zainwestuj w szkolenia. Nie tylko szkolenia dotyczące narzędzi. Prawdziwe budowanie kompetencji.
- Zapewnij bezpieczeństwo eksperymentów i porażek. Innowacyjność wymaga zgody na próbowanie rzeczy, które mogą się nie udać.
- Buduj kulturę, w której innowacyjność jest oczekiwana, a nie tylko tolerowana.
Nie czekaj na idealne warunki. Firmy, które działają teraz, uczciwie i z determinacją, osiągną przewagę nad konkurencją.
Jeśli nadal mierzysz postępy liczbą uruchomionych projektów pilotażowych, nie rozumiesz sedna sprawy. Prawdziwa dojrzałość przejawia się w tym, jak codziennie wykonuje się pracę. Widać to w sposobie komunikacji zespołów. W sposobie rozwiązywania problemów. W sposobie udostępniania zdobytych informacji. To są rzeczy, które mają trwałe znaczenie.
Chcesz wiedzieć, na jakim etapie naprawdę się znajdujesz? Wykonaj ocenę dojrzałości AI.
Pobierz raport dotyczący dojrzałości AI
Zadawaj niewygodne pytania. Bądź gotowy do działania na podstawie odpowiedzi. W ten sposób przejdziesz od pilotażowych projektów do postępów.
Często zadawane pytania
Jest to ustrukturyzowany sposób pomiaru gotowości Twojej organizacji do skalowania sztucznej inteligencji poza projekty pilotażowe. Nie chodzi tylko o narzędzia, ale także o cykle pracy, zarządzanie, szkolenia, pomiary i wdrażanie.
Niekoniecznie. Pilotażowe projekty dowodzą możliwości. Dojrzałość pojawia się, gdy AI zmienia codzienną pracę zespołów, wprowadzając standardy, pomiary i powtarzalne wzorce.
Fragmentacja. Praca jest rozproszona między narzędziami, zespołami i przekazywaniem zadań, więc wyniki AI nie mają połączenia z realizacją. Innym powodem jest brak standardów jakości i zarządzania.
Zazwyczaj nie. Większość zespołów potrzebuje lepszego mapowania cyklu pracy, jaśniejszego zarządzania i szkoleń, które pomogą pracownikom zmienić sposób wykonywania pracy. Narzędzia mają znaczenie, ale rzadko stanowią ograniczenie.
Wdrożenie w rzeczywistych cyklach pracy, jakość wyników, oszczędność czasu, skrócenie czasu cyklu, zmniejszenie liczby błędów i wpływ na działalność firmy. Jeśli nie można tego zmierzyć, nie można tego skalować.
Jest to grupa międzyfunkcyjna, która udostępnia wzorce i tworzy rozwiązania wielokrotnego użytku. Zapobiega ona utknięciu postępów w dziedzinie AI w niszach i przekształca indywidualne sukcesy w potencjał organizacyjny.