Według analizy The CEO Radar, która wzięła pod uwagę niemal 5000 konferencji dotyczących sprawozdań finansowych przedsiębiorstw, w ubiegłym roku dyskusje na temat sztucznej inteligencji osiągnęły rekordowy poziom, stając się jednym z pięciu głównych tematów poruszanych przez prezesów firm . Wynika z tego, że liderzy omawiali sztuczną inteligencję głównie w kontekście innowacji i wzrostu, a liczba wzmianek o AI, technologiach, usprawnieniach i rozwoju pojawiała się w wypowiedziach CEO w Europie i na całym świecie znacznie częściej niż dotychczas.
Podczas gdy w trakcie konferencji dotyczących wyników finansowych głównym obszarem dyskusji staje się sztuczna inteligencja, pojawia się ryzyko priorytetyzowania niewłaściwych obszarów. Śledzenie najnowszych osiągnięć modeli AI oraz ich potencjalnych zastosowań – czy to w obszarze systemów agentowych, generatywnych czy innych – naturalnie przyciąga uwagę. Równie istotne jest jednak przygotowanie i wdrożenie odpowiednich algorytmów oraz architektury technologicznej (tech stack).
Realne uwolnienie wartości płynącej ze z AI możliwe staje się poprzez przeprojektowanie procesów biznesowych i wzmocnienie roli ludzi w organizacji. Sztuczna inteligencja jest w mniejszym stopniu jednorazowym projektem, a w większym stopniu staje się nowym rozdziałem w sposobie, w jaki myślimy o pracownikach, wzmacniamy ich i alokujemy czas ich pracy. Niemniej tylko 21% kadry kierowniczej zadeklarowało, że ich strategie przeszły cztery lub więcej z dziesięciu testów strategii McKinsey’a – co stanowi spadek o 40% w porównaniu do wartości sprzed 15 lat . W realiach świata biznesu, w którym z AI wiążą się ogromne inwestycje oraz bardzo wysokie oczekiwania, jest to zjawisko budzące poważne obawy. Niezbędne jest silne ukierunkowanie na kulturę organizacyjną, która sprzyja innowacjom, a także strategia zdolna te innowacje konsekwentnie napędzać. Równie istotna jest transformacyjna wizja tego, w jaki sposób sztuczna inteligencja może realnie usprawniać codzienną pracę. Działania strategiczne powinny poprawić sposób, w jaki firma obsługuje swoich klientów i zapewnia im korzyści. AI może rozwiązywać problemy, ale jej większa wartość polega na zapewnieniu firmie przewagi konkurencyjnej. A to najlepiej robi się z pomocą ludzi i partnerów, którzy posiadają odpowiednią wiedzę i doświadczenie.
AI w modelu 70-20-10
Framework zaprezentowany w badaniach Boston Consulting Group wskazuje, że około 10% wartości z AI pochodzi z samych algorytmów, 20% z technologii potrzebnej do ich wdrożenia, a znaczące 70% ze zmiany podejścia do czynnika ludzkiego .
To przełom w analizie tego, jak strategicznie ukierunkowana transformacja może zakończyć się sukcesem. Tworzenie kultury innowacji, zasoby do szkoleń i nauki oraz zarządzanie zmianą nabrały nowego znaczenia, gdy firmy dążą do zwrotu z inwestycji w AI.
Oznacza to konieczność przedstawienia AI jako priorytetu rozwojowego na poziomie zarządu, a nie jedynie projektu informatycznego, oraz włączenia menedżerów średniego szczebla jako kluczowego mechanizmu realizacji strategii. To samo badanie wskazuje, że 88% menedżerów daje przykład w zakresie wykorzystania AI, aktywnie włączając ją do procesów decyzyjnych oraz codziennych operacji.
Menedżerowie średniego szczebla stanowią ogniwo łączące najwyższe kierownictwo i strategię z linią operacyjną – miejscem, w którym powstaje realna wartość, zadania są w inteligentny sposób automatyzowane, a sposób wykonywania pracy ulega systematycznej poprawie.
Praktyczne zastosowanie zasady 70-20-10
To nie jest model teoretyczny. Weźmy pod uwagę, jak producent w branży obróbki drewna z 80-letnim doświadczeniem wdrożył go, aby zaoszczędzić ponad 500 000 funtów rocznie. Liderzy branży dostrzegli lukę w rynku w zakresie ulepszonej oferty dla klientów i wykorzystali sztuczną inteligencję, aby skorzystać z tej szansy.
Konkurenci sprzedawali duże ilości skanerów wykorzystywanych do kontroli wizualnej, jednak nie naciskali na ich dalsze usprawnienia ani nie oferowali pakietów modernizacyjnych. Ta obserwacja została zestawiona z własnymi doświadczeniami producenta, związanymi z przestarzałą technologią oraz nieaktualnymi sposobami pracy, które prowadziły do licznych fałszywych alarmów, zwiększonej ilości odpadów oraz dodatkowych godzin pracy przeznaczanych na ręczne kontrole.
Jednocześnie pogarszały się warunki pracy, ponieważ pracownicy pierwszej linii musieli przetwarzać nawet do 20 000 elementów dziennie. Wgląd w potrzeby ludzi, koncentracja na kliencie oraz odpowiednia kultura organizacyjna – wsparte spójną strategią – zostały przekształcone w przewagę konkurencyjną. Firma połączyła kompetencje swoich dyrektorów i kierowników projektów z doświadczeniem partnerów zewnętrznych, podejmując współpracę z globalnym liderem w obszarze systemów wizyjnych i rozwiązań AI oraz z lokalnym partnerem odpowiedzialnym za praktyczne testy i wdrożenie. Działania firmy są obecnie inteligentnie zautomatyzowane dzięki użyciu oprogramowania do wizji maszynowej wykorzystującego głębokie uczenie i czujniki 3D .
System podłącza się do linii produkcyjnych, zapewniając spójne, niezawodne wyniki w trudnych warunkach przemysłowych, a sztuczna inteligencja nieustannie się uczy, dzięki czemu z czasem poprawia się precyzja i wydajność. Efektem jest ośmiokrotna poprawa precyzji, zmniejszenie liczby błędów, sześciocyfrowe oszczędności oraz pewność rozszerzenia działalności na nowe rynki globalne.
Korzyści wykraczają również poza samą fabrykę i obejmują cały łańcuch dostaw, zapewniając znacznie większą przejrzystość w zakresie wydajności i profilu jakościowego poszczególnych dostawców przy pozyskiwaniu komponentów od różnych podmiotów. Producent poprawił także dokładność ewidencji zapasów oraz ich alokację, a harmonogramy wysyłek i produkcji mogą być realizowane z większą pewnością i przewidywalnością. System pomaga również przezwyciężyć jedno z największych wyzwań branży – niedobór wykwalifikowanych pracowników. Dzięki rozwiązaniu opartemu na AI nowi członkowie zespołu mogą po prostu oznaczać (adnotować) obrazy, a model uczy się następnie w sposób spójny rozpoznawać określone cechy bez konieczności angażowania bardziej wykwalifikowanego operatora.
Wnioski płynące z powyższych przykładów oraz zasada 70–20–10 są jednoznaczne: strategia bez skutecznej realizacji pozostaje jedynie iluzją. W erze AI wykonanie strategii nie sprowadza się jednak wyłącznie do algorytmów, lecz do kultury organizacyjnej, która wzmacnia rolę ludzi i daje im realne narzędzia działania.
Kluczowe pytania dla liderów brzmią zatem: „Jaka jest nasza strategia AI?” oraz „Kto odpowiada za transformację naszych procesów biznesowych?”. Jeśli odpowiedź dotycząca realizacji strategii będzie właściwa, AI przestaje być jedynie punktem w agendzie telekonferencji wynikowych i staje się głównym silnikiem budowania przewagi konkurencyjnej.