مقدمه
چگونه می توانید مطمئن شوید که برنامه هوش مصنوعی دقیقاً برنامه ریزی شده شما در نهایت ارزش های مورد انتظار خود را ارائه می دهد؟ ارائه آمادگی هوش مصنوعی (بخش 2) ما یک غوطه وری عمیق تر در پنج معیار رایج آمادگی هوش مصنوعی را به اشتراک می گذارد: هماهنگی استراتژی، داده ها و زیرساخت، استعداد و سازمان، حکمرانی و ریسک، و مدیریت تغییر و پذیرش. با بخش هایی که معیارها، معیارها و منطق تصمیم گیری را ارائه می دهند، از این دک راهنمایی برای راهنمایی تیم خود از شکاف های آمادگی برآورده نشده به کنترل های ملموسی استفاده کنید که هدف های مورد نظر را برآورده می کنند. با چنین بررسی جامعی، تیم ها می توانند اولویت بندی سرمایه گذاری را به سمت بزرگترین محدودیت ها انجام دهند، زمان ارزش را تسریع کنند و توسعه های هوش مصنوعی را با استراتژی های سازمانی گسترده تر هماهنگ کنند.
هنگامی که اصول کلیدی آمادگی هوش مصنوعی با موفقیت به نزدیکی بلوغ می رسند، سازمان قابلیت چابکی را برای تغییر مسیر به فرصت های ظهور کننده، فضای مالی برای سرمایه گذاری مجدد، و سرمایه اعتباری برای جذب شرکای برتر و حمایت تنظیم کننده را کسب می کند.
حوزه آمادگی 1: هماهنگی استراتژی
مومنتوم در استراتژی هوش مصنوعی اغلب می لغزد زیرا رهبران مورد استفاده فردی را به تنهایی بحث می کنند به جای دیدن کل پورتفولیو از طریق یک عدسی ایجاد ارزش. بازی های ارزش استراتژیک پیشنهادات مبادرت را در حوزه های BCG AI Radar از اختراع، شکل دادن مجدد و استقرار می گیرد. سپس سطح هزینه و بالا بردن پیش بینی شده را بر روی آمادگی می اندازد. با توجه به تصمیمات سرمایه گذاری در بالا بردن قابل اندازه گیری آمادگی، این تجزیه و تحلیل راهنمای تخصیص سرمایه برای تقویت، به جای حواس پرت کردن از، هماهنگی استراتژیک بلند مدت است.
جایی که ترکیب پورتفولیو یک طرف داستان را می گوید، تطابق دیدگاه استراتژیک اهداف شرکت را به تاکتیک های ملموس هوش مصنوعی متصل می کند تا هدف های عملکرد مشترک را پیدا کند. هرچند که هر مبادره هوش مصنوعی به یک KPI سطح هیئت مدیره متصل است، مالکان محصول باید سهم خود را در زبانی که CFO، CHRO و مقامات نظارتی همه متوجه می شوند، توضیح دهند.به همین دلیل، تنها برنامه هایی که هم آمادگی و هم مناسبت استراتژیک را افزایش می دهند، فرصت اجرا را به دست می آورند، بدین ترتیب بودجه های نوآوری پراکنده که برنامه های هوش مصنوعی موج اول را آزار می دادند را حذف می کنند.
فشار رقابتی اغلب تعیین کننده سرعتی است که باید هماهنگی استراتژی پیشرفت کند. مجموعه معیارهای رقابتی امتیازات آمادگی را در برابر رقبای صنعتی برتر می چیند. در نتیجه، مواردی که باید تقلید شوند تاکتیک هایی را که رقبا با موفقیت بیشتری اجرا کرده اند، مشخص می کند و هدف های قابل اندازه گیری را به عنوان راه هایی برای رسیدن به سطح آنها می چسباند. این چارچوب تبدیل شدن به آرزو به یک بازی قابل تکرار تبدیل می کند.
اما به جای هزینه های گسترده برای رسیدن، مواردی که باید تفاوت قائل شوند عدسی را به فضاهایی می برد که سازمان می تواند در آنها پیشی گرفته شود. تقابل بین مناطق "تقلید" و "تمایز" تعادل های موذن فکر را روشن می کند و از تقلید فوری جلوگیری می کند.
حوزه آمادگی 2: داده و زیرساخت
برنامه های هوش مصنوعی زمانی فرو می ریزند که بلوغ فنی سریع تر از توانایی سازمان برای تجاری سازی پیش می رود، بنابراین ماتریس تکنولوژی در مقابل آمادگی کسب و کار (TRL در مقابل BRL) کمک می کند تا این ناهمخوانی را از ابتدا نمایان کند. همانطور که کارهای حیاتی هوش مصنوعی در مقیاس های نقطه ای نه تایی موازی نقشه برداری می شوند، ماتریس نشان می دهد که کدام دارایی ها در "منطقه طلایی" ارزش گسترده ای قرار دارند و کدام ها در "مناطق اولیه" یا "مناطق میانی" می مانند که هنوز نمونه های اولیه برای پذیرش عملیاتی می خواهند.
هنگامی که ناهمخوانی های بلوغ به سطح می آیند، رادار شکاف آمادگی زیرساخت چقدر باید پلتفرم های اصلی برای حمایت از هوش مصنوعی سازمان گسترش یابند را می سنجد. دامنه های متمرکز (مانند خط لوله داده، ذخیره سازی، ادغام API و امنیت و مطابقت) به حلقه های "حاضر" و "آینده" تقسیم می شوند تا کمبودهای پنهان را نشان دهند.تجزیه و تحلیل همچنین یک زبان واحد برای ذینفعان متنوع ایجاد می کند: ممکن است مأموران رعایت مقررات به پوشش ISO 42001 اهمیت بدهند، در حالی که مهندسان قابلیت اطمینان سایت ممکن است بر روی میانگین زمان تشخیص تمرکز کنند، با این حال هر دو معیار کنار هم زندگی می کنند تا ایده ای را تقویت کنند که آمادگی زیرساخت یک تلاش چند رشته ای است.
در نهایت، نیازهای مدل در مقابل آمادگی تشخیص های معماری را به واقعیت های اقتصادی خدمات دهی مدل ها در مقیاس متصل می کند. جدول نیازهای مدل مانند عملکرد، هزینه، رعایت مقررات، تلاش برای ادغام، و قابلیت ارتقاء را در برابر نیازهای هدفگذاری محکم ارزیابی می کند.
حوزه آمادگی 3: استعداد و سازمان
ماتریس شکاف مهارت ها سطح کنونی در مقابل سطح هدف کفایت و در دسترس بودن را در حوزه های کلیدی هوش مصنوعی نقشه برداری می کند. این در نتیجه موجب می شود که گلوگاه های استعدادی که داشبوردهای فناوری به طور معمول نادیده می گیرند، آشکار شوند. چون ماتریس "کفایت" را از "در دسترس بودن" جدا می کند، همچنین از اشتباه کلاسیک استخدامی که در آن تعقیب نیروی کار وقتی که ارتقاء سطح مهارت های موجود می تواند شکاف را سریع تر ببندد، جلوگیری می کند.
پس از اینکه فاصله های صلاحیت واضح شدند، چرخ آمادگی ظرفیت میزان قدرت تولیدی که سازمان می تواند بدون استخدام جدید متحرک کند را می سنجد. هر نقطه متمرکز نمایانگر یک FTE قابل استقرار در حوزه های کلیدی است. مهمتر از این، کارت های فاصله FTE اطراف این کمبود را به یک استراتژی تامین منابع تبدیل می کنند: چه تعداد استخدام تمام وقت، قراردادی یا شریکان آژانس لازم است.
برای اینکه کارکنان فعلی مهارت های هوش مصنوعی را مسلط شوند، نقشه راه مسیر یادگیری پیشرفت مهارت برای مشارکت کنندگان فردی، رهبران تیم و مدیران ارشد را در افق چند ساله می چیند. جریان از چپ به راست، صلاحیت های بنیادی، خاص شغل و پیشرفته را مشخص می کند، در حالی که کدهای رنگی مناطق مهارت فنی و غیر فنی را تمیز می دهند.
مسیرهای شفاف نیاز به سرمایه گذاری دارند و پنل های دوگانه منابع و نتایج توسعه استعداد هوش مصنوعی مورد سرمایه گذاری را غیر قابل چشم پوشی می کنند. مقناعت واقعی از نشان دادن هر ترانش در برابر بازده سرمایه پیش بینی شده حاصل می شود.همانطور که پنل منابع دلارها را تعهد می دهد و پنل نتایج تعهد به نتایج کسب و کار قابل اندازه گیری می کند، با هم آنها توسعه استعداد را از یک ابتکار امیدوارکننده HR به یک موتور رشد سرمایه گذاری تبدیل می کنند.
حوزه آمادگی 4: حکمرانی و ریسک
شکاف آمادگی حکمرانی گفتگوی خطر مجرد را به یک نردبان بلوغ قابل اندازه گیری تبدیل می کند. هر دامنه کنترل با وضعیت فعلی در پنج سطح از آگاهی تا نوآوری نشان داده شده است. سپس این با پیشرفت نشانه گذاری شده برای سطوح هدف مقایسه می شود.
تشخیص، با این حال، فقط تا زمانی که یک مدل عملیاتی واضح وجود دارد، به حدی می رود. نقشه ساختار حکمرانی و مسئولیت های ریسک نقش های ذینفع کلیدی را در یک ماتریس از امنیت، مسئولیت، یکپارچگی داده ها و متعهدات شفافیت پراکنده می کند. این چیدمان اشتراکات و شکاف ها در ابزار ریسک فعلی را آشکار می کند و ذهنیت "مشکل کسی دیگر' را غیرفعال می کند.
حوزه آمادگی 5: مدیریت تغییر و پذیرش
آمادگی داخلی (کارمند)
پذیرش داخلی می تواند زمانی که کارمندان تأثیر هوش مصنوعی را در نقش های خود اشتباه تشخیص دهند، لغزش کند. یک نبض فرهنگ داخلی نگرانی های آنها را قبل از اینکه به مقاومت لرزان تبدیل شوند، به سطح می آورد. به عنوان مثال، هرچه هیجان برای اتوماسیون وظایف به سطح آمادگی اضافه شود، ترس از جابجایی شغلی و نظارت بر عملکرد آمادگی را تضعیف می کند. چنین تنشی می تواند به الهام بخشیدن به مداخلاتی مانند طراحی مجدد نقش یا مسیرهای شغلی شفاف تر کمک کند.
احساسات ذینفعان
تأیید ذینفعان تعیین کننده این است که آیا پروژه های آزمایشی هوش مصنوعی به استانداردهای سازمانی تبدیل می شوند، و نقشه مقاومت ذینفعان اضطراب های پراکنده را به یک ماتریس تأثیر-توافق واضح ترجمه می کند. این شبکه همچنین متحدان پنهانی را که تأثیر آنها بالا است اما مقاومت آنها پایین است، برجسته می کند، و آنها را برای پیام رسانی بازار عمومی یا افزایش سرمایه تبدیل به نیروی چندگانه می کند.نگرانی اصلی هر گروه ذینفع سپس با پاسخ برنامه ریزی شده جفت می شود تا حلقه بین درک خارجی و سرعت داخلی را ببندد.
پذیرش مشتری
رفتار مشتری سرمایه گذاری هوش مصنوعی را تایید می کند و نمودار پذیرش مشتری موارد استفاده را در برابر مقاومت و هزینه فرصت می نماید. ویژگی های کم اصطکاک در منطقه سبز قرار دارند، آماده برای مقیاس بندی، در حالی که شرط های مقاومت بالا در قرمز معلق هستند، که میزان بیشتری از مقررات و سهام اعتباری را به همراه دارند. با تعبیه روانشناسی مشتری در کنار معیارهای فنی در چارچوب تصمیم گیری یکسان، تجزیه و تحلیل با تحقیقات بازار با برنامه ریزی چابک ادغام می شود. به این ترتیب، خطر پذیرش در هر نقطه رفت به بازار و آمادگی هوش مصنوعی در نهایت در جایی که مهم است تایید می شود: در نقطه ضبط ارزش مشتری.
نتیجه گیری
آمادگی هوش مصنوعی از ابتدا تا انتها نیازمند پیشرفت همزمان در استراتژی، زیرساخت، استعداد، حکمرانی و پذیرش است.آمادگی هوش مصنوعی (بخش 2) عمل می کند به عنوان یک راهنمای بازی که آرزوهای مجرد را به شکاف های کمی شده، سرمایه گذاری های مرتب، مالکان مسئول و بازده قابل اندازه گیری تبدیل می کند. تیم هایی که منطق آن را اعمال می کنند می توانند مقیاس را بدون ریسک کنند، چرخه های یادگیری را فشرده کنند و سود اقتصادی AI' را پیش از رقبا بدست آورند.
