ความจริงที่ไม่น่าพอใจเกี่ยวกับความสุกของ AI: ทำไม 99% ของบริษัททำผิดพลาด

"มีเพียง 1% ของบริษัทที่เชื่อว่า ตนเองได้บรรลุความพร้อมด้าน AI แล้ว แต่ 98% ระบุว่าความเร่งด่วนในการนำ AI มาใช้กำลังเพิ่มขึ้น"

ช่องว่างนั้นไม่ได้เกี่ยวกับเทคโนโลยีเพียงอย่างเดียว แต่เกี่ยวกับทัศนคติ

ผมเห็นสิ่งนี้ด้วยตาตัวเองที่การประชุมสุดยอดการขายเมื่อเร็วๆ นี้ เมื่อผู้นำอาวุโสสองคนบอกผมตรงๆ ว่า: "พวกเราอายุเกิน 40 แล้วและยึดติดกับวิธีการของเรา—มันยากที่จะคิดเกี่ยวกับการเปลี่ยนแปลงสิ่งต่างๆ"

ในขณะเดียวกัน เพื่อนร่วมงานที่อายุน้อยกว่าของพวกเขากำลังทดสอบกระบวนการทำงาน ทดลองกับตัวแทน และทำให้กระบวนการที่ประสบความสำเร็จในช่วงแรกเป็นอัตโนมัติแล้ว

นั่นคือตอนที่ฉันตระหนักได้: ความพร้อมสำหรับ AI แทบไม่เกี่ยวข้องกับเครื่องมือเลย—แต่เกี่ยวข้องกับความเต็มใจที่จะเผชิญกับความจริงที่ไม่น่าพอใจ

ช่องว่างทางความรู้มีขนาดใหญ่มาก

เราได้ทำการสำรวจความรู้ของผู้ปฏิบัติงานเกี่ยวกับ AI และข้อมูลการนำไปใช้ของพวกเขา เรื่องราวนี้ยิ่งน่าเป็นห่วงมากขึ้น:

นั่นไม่ใช่ช่องว่างเล็กๆ นั่นคือหุบเหว

แย่กว่านั้น โครงการ AI ส่วนใหญ่ไม่สามารถผ่านระยะนำร่องได้:

ทำไม? เพราะผู้คนไม่รู้วิธีใช้เครื่องมือ เหตุผลหลักของความล้มเหลวบอกเล่าเรื่องราว:

แน่นอนว่ามีข้อสงสัย คุณไม่สามารถคาดหวังความสำเร็จได้เมื่อทีมได้รับเครื่องมือที่ทรงพลังโดยไม่มีบริบท การฝึกสอน หรือความชัดเจน

มันเหมือนกับการให้ใครสักคนที่เคยใช้แค่ปากกากับกระดาษได้ใช้แล็ปท็อป—แล้วคาดหวังว่าพวกเขาจะรู้วิธีใช้งานระบบปฏิบัติการ เปิดแอปพลิเคชัน ส่งอีเมล และเขียนใน Word ได้ทันที

หากไม่มีการฝึกอบรม การสนับสนุน หรือการแสดงให้เห็นถึงสิ่งที่เป็นไปได้ ก็ไม่น่าแปลกใจที่พวกเขาจะประสบปัญหา

คนส่วนใหญ่คิดว่า AI ก็แค่ ChatGPT

คนส่วนใหญ่ยังคงคิดว่า AI ก็แค่ถาม ChatGPT ให้เรียบเรียงอีเมลใหม่เท่านั้น แค่นั้นเอง

ลองถามรอบๆ ตัว แล้วจะได้ยินคำตอบเดียวกันว่า "มันช่วยให้ฉันเขียนอีเมลได้" หรือ "มันตอบคำถามของฉัน"

นั่นคือสิ่งที่ต้องเดิมพันอยู่แล้ว

มีเพียงไม่กี่คนที่ตระหนักว่า AI สามารถวางแผนงาน, ปรับใช้ทรัพยากรอย่างมีประสิทธิภาพ,ลดการขยายตัวของงานที่ไม่จำเป็น, และแม้กระทั่งแจ้งเตือนปัญหาคอขวดล่วงหน้าได้—หากมันถูกผสานรวมอย่างลึกซึ้งกับที่ที่งานจริงเกิดขึ้น

งานวิจัยของเราแสดงให้เห็นว่ามุมมองในปัจจุบันนั้นแคบเพียงใด:

นี่ไม่ใช่ปัญหาทางเทคโนโลยี แต่เป็นปัญหาการเปิดเผยข้อมูล ผู้คนจำเป็นต้องเห็นตัวอย่างและได้รับการฝึกฝนการใช้เครื่องมือที่เราให้ไป และจากนั้นพวกเขาก็สามารถออกไปสร้างของตัวเองได้

📊 กลยุทธ์ AI ของคุณมีความพร้อมจริงแค่ไหน? ทีมส่วนใหญ่ คิด ว่าพวกเขาก้าวหน้ามากกว่าที่เป็นอยู่—แต่ข้อมูลกลับบอกอีกอย่างหนึ่ง

ต้องการตรวจสอบอย่างรวดเร็วและตรงไปตรงมาว่าองค์กรของคุณอยู่ในจุดไหน?👉 ทำแบบประเมินความพร้อมด้าน AIเพื่อค้นหาว่าคุณอยู่ในขั้นตอนใดจริง ๆ และต้องทำอย่างไรจึงจะพัฒนาไปอีกขั้น

ทำแบบทดสอบความพร้อมด้าน AI ของคุณ!

การกำกับดูแลและการเข้าถึงยังไม่สมบูรณ์

หากการขาดความรู้ทำให้นักบินต้องเผชิญกับความยากลำบาก การขาดการกำกับดูแล AIก็จะทำให้สถานการณ์เลวร้ายยิ่งขึ้น

นี่คือสิ่งที่เรากำลังเห็น:

ปัญหาการเข้าถึง:

ปัญหาการบริหารจัดการ:

คิดถึงความเสี่ยง

คุณมีทั้งคนที่ใช้ AI ไม่ได้เลย หรือคนที่ใช้มันโดยไม่มีมาตรการควบคุม

ไม่มีสถานการณ์ใดที่เตรียมคุณให้พร้อมสำหรับการปรับใช้ในระดับที่เติบโตและมีความเป็นผู้ใหญ่ ข้อมูลความไว้วางใจสนับสนุนเรื่องนี้ ในองค์กรที่มีความเป็นผู้ใหญ่สูง57% ของหน่วยธุรกิจไว้วางใจและพร้อมที่จะใช้โซลูชัน AI ใหม่ ในองค์กรที่มีความเป็นผู้ต่ำ ตัวเลขนั้นลดลงเหลือ 14%

ความไว้วางใจไม่ได้เกิดขึ้นในชั่วข้ามคืน มันต้องได้มาจากการเปิดเผยอย่างโปร่งใส การสนับสนุน และการกำหนดขอบเขตที่ชัดเจน เมื่อผู้คนไม่เข้าใจว่า AI เข้ากับงานของพวกเขาอย่างไร หรือที่แย่กว่านั้นคือกลัวที่จะทำผิดพลาด พวกเขาก็ลังเลที่จะใช้งาน และหากไม่มีการยอมรับใช้งาน ก็จะไม่เกิดการขยายตัว

โครงสร้างพื้นฐานที่กระจัดกระจายกำลังทำลายความก้าวหน้าของ AI

แม้แต่ทีมที่มีแรงจูงใจก็ล้มเหลวได้เมื่อระบบของพวกเขาไม่เป็นระเบียบ

ข้อมูล:

คุณไม่สามารถสร้างศักยภาพของ AI ที่มีความเป็นผู้ใหญ่ได้บนโครงสร้างพื้นฐานที่กระจัดกระจาย AI ต้องการบริบท หากข้อมูลของคุณกระจัดกระจายอยู่ในเครื่องมือหลายสิบตัว AI ของคุณก็จะมองเห็นเพียงส่วนเล็กๆ ของความจริงเท่านั้น สิ่งนี้ยิ่งตอกย้ำความเชื่อของเราในConverged AI Workspace

เมื่อใดที่ AI มีบริบทครบถ้วน จะเกิดอะไรขึ้น?

ทีมส่วนใหญ่กำลังทดลองใช้ AI อย่างแยกส่วน ระบบอย่างClickUp BrainGPTจะทำงานได้ก็ต่อเมื่อเวิร์กโฟลว์พื้นฐานเชื่อมต่อ มีโครงสร้าง และมองเห็นได้ เมื่อ AI สามารถมองเห็นงานจริง การสนทนาที่เกี่ยวข้อง และการตัดสินใจที่อยู่เบื้องหลัง ทุกอย่างจะเปลี่ยนไป:

มันหยุดทำตัวเหมือนผู้ช่วยเขียนและเริ่มทำตัวเหมือนนักวิเคราะห์ มันสามารถเผยให้เห็นแนวโน้มที่ทีมพลาดไป ระบุอุปสรรคที่ซ่อนอยู่ และแสดงให้ผู้นำเห็นความเป็นจริงของวิธีการทำงานที่เคลื่อนผ่านองค์กรของพวกเขา เพิ่มฟีเจอร์ Talk-to-Text เข้าไปอีก และทันใดนั้น ความเร็วในการได้ข้อมูลเชิงลึกจะไม่ถูกจำกัดด้วยการพิมพ์ของคุณอีกต่อไป คุณสามารถถ่ายทอดความคิด คำถาม และการตัดสินใจแบบเรียลไทม์ และปล่อยให้ระบบจัดการส่วนที่เหลือ

นี่คือเหตุผลว่าทำไมความเจริญของ AI ไม่ได้เกี่ยวกับการมีโมเดลมากขึ้น แต่เป็นการมีบริบทมากขึ้น

คนส่วนใหญ่ยังคงอยู่ในโหมดทดลอง

ทีมส่วนใหญ่ยังคงอยู่ในช่วงเริ่มต้นของความพร้อมด้าน AI—มักจะติดอยู่ในโครงการนำร่องที่แยกส่วนซึ่งไม่เคยขยายขนาดได้

หากปราศจากบริบทที่แบ่งปันหรือระบบที่เชื่อมโยงกัน แม้แต่โมเดลที่ดีที่สุดก็ถึงขีดจำกัด

บริบทมีความสำคัญต่อการทำงานของ AI ให้มีประสิทธิภาพ เมื่อข้อมูลกระจัดกระจายอยู่ในเครื่องมือที่ไม่ได้เชื่อมต่อกัน AI ของคุณจะเห็นเพียงส่วนเล็กๆ เท่านั้น—และบริบทที่ขาดความเชื่อมโยงจะนำไปสู่ผลลัพธ์ที่ขาดความสมบูรณ์เช่นกัน

นั่นคือเหตุผลที่ความก้าวหน้าอย่างแท้จริงเกิดขึ้นจากกลยุทธ์ AI ที่ประสานงานกันซึ่งสร้างขึ้นบนโครงสร้างพื้นฐานที่เป็นหนึ่งเดียว การกำกับดูแลที่ชัดเจน และแหล่งข้อมูลความจริงเพียงแหล่งเดียว เมื่อบริบทไหลเวียนข้ามเครื่องมือและทีม AI จะไม่เพียงแค่ช่วยเหลือ—แต่จะเร่งความเร็วให้เร็วขึ้น

ปัญหาการวัดที่ไม่มีใครอยากพูดถึง

นี่คือความจริงที่แทบไม่มีใครยอมรับ:

ส่วนใหญ่ขององค์กรไม่ทราบว่าการลงทุนใน AI ของพวกเขากำลังทำงานอยู่หรือไม่:

นั่นไม่ใช่แค่สัญญาณเตือน—แต่มันคืออุปสรรค หากคุณวัดความสำเร็จไม่ได้ คุณก็พิสูจน์ผลตอบแทนจากการลงทุน (ROI) ไม่ได้ และหากพิสูจน์ ROI ไม่ได้ คุณก็จะไม่ได้รับการสนับสนุนจากผู้บริหาร และหากขาดการสนับสนุนจากผู้บริหาร AI ก็จะติดอยู่ในโหมดทดลองใช้—ตลอดไป

การตกนรกของรายการนำร่องไม่ใช่เรื่องไร้พิษภัย

องค์กรที่อยู่ในสองระยะแรกของความเป็นผู้ใหญ่ด้าน AI มีผลการดำเนินงานทางการเงินต่ำกว่าค่าเฉลี่ยของอุตสาหกรรม ในทางตรงกันข้าม องค์กรที่อยู่ในระยะที่ 3 และ 4 มีผลการดำเนินงานทางการเงินสูงกว่าค่าเฉลี่ยของอุตสาหกรรมอย่างมาก ตามการวิจัยของ MIT

ช่องว่างด้านประสิทธิภาพไม่ใช่เรื่องเล็กน้อย มันคือความแตกต่างระหว่างการตามหลังคู่แข่งกับการครองตลาดอย่างเหนือชั้น นั่นคือเหตุผลที่การประเมินอย่างตรงไปตรงมาจึงมีความสำคัญอย่างยิ่งในขณะนี้

ทำไมเวิร์กโฟลว์แบบตัวแทน > คำสั่งที่ดีกว่า

หนึ่งในความเข้าใจผิดที่ใหญ่ที่สุดเกี่ยวกับ AI ในองค์กรในปัจจุบันคือ ความคิดที่ว่าความเจริญเติบโตมาจากการใช้คำสั่งที่ดีขึ้น ซึ่งไม่เป็นความจริง ความเจริญเติบโตมาจากการมีระบบที่สามารถดำเนินการอย่างเป็นระบบได้ ไม่ใช่เพียงแค่การสร้างข้อความ

กระบวนการทำงานแบบเอเจนติกมีความสำคัญเพราะช่วยลดภาระทางความคิดที่ทำให้ทีมติดอยู่ในโหมดทดลอง แทนที่จะพึ่งพาบุคคลในการจดจำขั้นตอน เครื่องมืออย่างClickUp Agentsจะผลักดันงานไปข้างหน้าหรือแปลความหมายข้อมูล เอเจนต์จะจัดการงานที่เป็นขั้นตอนในเบื้องหลัง

พวกเขาไม่ได้มาแทนที่คน แต่ทำให้กระบวนการทำงานรอบตัวพวกเขาเสถียรขึ้น ทำให้การนำไปใช้เป็นเรื่องง่ายขึ้น ไม่ยากขึ้น สำหรับองค์กรส่วนใหญ่ การเปลี่ยนแปลงเพียงอย่างเดียวนี้เองที่ทำให้ AI จาก การทดลอง กลายเป็น การนำไปใช้จริง

สิ่งที่ได้ผลจริง: แบบจำลองผู้นำที่แข็งแกร่ง

ทุกการเปลี่ยนแปลงที่ประสบความสำเร็จที่ฉันเคยเห็นมีสิ่งหนึ่งที่เหมือนกัน

ผู้สนับสนุนภายในที่แข็งแกร่ง

นี่คือวิธีที่ ClickUp เองเติบโตก่อนยุค AI เช่นกัน: ชนะอย่างรวดเร็ว → ความสำเร็จที่มองเห็นได้ → การขยายตัวแบบออร์แกนิก

ด้วยปัญญาประดิษฐ์ ความเสี่ยงยิ่งสูงขึ้น ไม่ใช่แค่การเปลี่ยนเครื่องมือ—แต่เป็นการเปลี่ยนวิธีคิด

คุณไม่ได้แค่แทนที่ขั้นตอนที่ต้องทำด้วยมือเท่านั้น แต่คุณกำลังคิดใหม่ถึงวิธีการทำงานให้สำเร็จ ด้วย ClickUp โดยทั่วไปแล้วคุณจะต้องโน้มน้าวใจคนที่เคยใช้เครื่องมือจัดการโครงการอื่นที่คล้ายกันให้เชื่อว่า ClickUp ดีกว่า

ด้วย AI, มันคือการเปลี่ยนวิธีที่พวกเขาคิดเกี่ยวกับวิธีที่พวกเขาทำงาน: วิธีที่ดีขึ้น

นั่นเป็นการก้าวกระโดดที่น่ากลัวสำหรับหลายๆ คน มันอาจรู้สึกเหมือนเป็นภัยคุกคาม

เราต้องมองการเปลี่ยนแปลงนี้ว่าเป็นโอกาสในการพัฒนา แทนที่จะเป็นการกำจัดงานหรือตั้งคำถามถึงคุณค่าของใครบางคน

ผมมองว่ามันเป็นการเสริมพลังให้กับพนักงานมนุษย์อย่างมหาศาล และทีมกับผู้นำต้องสร้างวิสัยทัศน์และวัฒนธรรมนี้จากระดับบนสุด เพื่อขับเคลื่อนองค์กรที่พร้อมใช้ AI อย่างเต็มที่ ซึ่งมีการปรับปรุงและพัฒนาอย่างต่อเนื่องในวิธีการทำงาน โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อความก้าวหน้าของ AI เกิดขึ้นอย่างรวดเร็ว

การเปลี่ยนแปลงการยอมรับคือคอขวดที่แท้จริง

พูดกันตามตรง: วัฒนธรรมเป็นส่วนที่ยากที่สุด

นั่นคือคอขวดที่แท้จริงสำหรับบริษัทส่วนใหญ่

จำพวกนั้นได้ไหมที่ฉันพูดถึงในงานสัมมนาขาย? พวกที่ติดยึดกับวิธีเดิมๆ?

ฉันบอกพวกเขาว่า:

อย่าตัดสินมันจนกว่าคุณจะเห็นว่ามันจะช่วยคุณและงานประจำวันของคุณให้ง่ายขึ้นได้อย่างไร ให้ทีมของเราฝึกอบรมคุณเกี่ยวกับวิธีการนำไปใช้ให้ดีที่สุด มอบกระบวนการทำงานของคุณให้เรา และให้เราแสดงให้คุณเห็นว่าคุณสามารถเปลี่ยนแปลงมันได้อย่างไร

และแล้ว:

คุณไม่อยากเป็นทีมสุดท้ายที่ยังใช้ Lotus Notes อยู่ หรือใช้โทรศัพท์ฝาพับ หรือยังคงพิมพ์คำเชิญในปฏิทินออกมาเป็นกระดาษ

เทคโนโลยีมีการพัฒนาอย่างต่อเนื่อง และคุณต้องการที่จะเป็นส่วนหนึ่งของการเปลี่ยนแปลงนี้; หากไม่เช่นนั้น คุณหรือองค์กรของคุณอาจกลายเป็นสิ่งที่ไม่มีความหมาย

คำแนะนำของฉันสำหรับผู้นำ: ให้ผู้เชี่ยวชาญแสดงให้คุณเห็นถึงสิ่งที่เป็นไปได้

หากคุณเป็นผู้นำที่ลังเลใจเกี่ยวกับการเผชิญหน้ากับการวินิจฉัยที่ไม่สบายใจเกี่ยวกับความก้าวหน้าของ AI ของคุณ นี่คือสิ่งที่ฉันอยากจะบอกคุณ

คุณไม่จำเป็นต้องทำมันคนเดียว

ให้เรา—พันธมิตร ผู้เชี่ยวชาญ และตัวแทนของคุณs—ช่วยแสดงศิลปะแห่งความเป็นไปได้ให้คุณเห็น เราสามารถช่วยเร่งการเริ่มต้นองค์กรของคุณด้วยตัวแทนที่ได้รับการรับรองและทรัพยากรผู้เชี่ยวชาญของเรา เพื่อให้คุณเริ่มต้นได้อย่างรวดเร็ว

สามการกระทำที่สำคัญ:

ช่องว่างระหว่างความพร้อมของ AI กับการลงทุนใน AI กำลังขยายตัวมากขึ้นเรื่อย ๆปัจจุบันมีเพียง 13% ของบริษัทที่พร้อมอย่างเต็มที่ในการใช้ประโยชน์จากศักยภาพของ AI ลดลงจาก 14% เมื่อปีที่แล้ว ตามการวิจัยของ Cisco ในขณะเดียวกัน 98% รายงานว่าความเร่งด่วนในการนำ AI ไปใช้เพิ่มขึ้น นั่นไม่ยั่งยืน

บริษัทที่จะประสบความสำเร็จไม่ใช่บริษัทที่มีงบประมาณด้าน AI มากที่สุด

พวกเขาคือผู้ที่เต็มใจที่จะ:

เทคโนโลยีพร้อมแล้ว คำถามคือองค์กรของคุณพร้อมที่จะเผชิญกับความจริงเกี่ยวกับตำแหน่งที่คุณอยู่จริง ๆ และทำงานหนักเพื่อปิดช่องว่างหรือไม่

นี่คือความจริงที่ไม่อาจหลีกเลี่ยงได้: คู่แข่งของคุณกำลังประเมินคุณอยู่ในตอนนี้

และผู้ที่ตัดสินใจอย่างเด็ดขาดในวันนี้ จะเป็นผู้ที่ครองส่วนแบ่งตลาดในวันพรุ่งนี้