Управление на промените и приемане

Печалби:

• Способност да се разбере, че трансформацията на изкуствения интелект често се проваля поради човешки и културни причини, а не технически, и да разпознае опасенията, които стоят в основата на съпротивата
• Възможност за ускоряване на осиновяването със завладяваща история „защо“, видимо лидерство и мрежа от шампиони
• Възможност за управление на промяната като непрекъснатост, а не като еднократно съобщение, чрез измерване на приемането с показатели и премахване на пречките

Суровата реалност на трансформацията на AI е следната: стратегията, технологията и бюджетът могат да бъдат перфектни; Но ако хората не прегърнат промяната, всичко е напразно. Изследванията последователно показват, че повечето от провала на инициативите за изкуствен интелект не са технически, а човешки и културни. В тази последна част ще научите как един старши мениджър може да провежда управление на промяната (дисциплината за систематично управление на прехода на хората към нов начин на работа), за да трансформира трансформацията на ИИ в реално приемане (действителното и продължително използване на иновация от хората). Целта не е да се инсталира технологията; е да се гарантира, че хората го използват безопасно, доброволно и правилно.

Защо хората се съпротивляват?

Съпротивата често не е глупост или упоритост, а разбираеми притеснения: страх от сигурността на работата („ИИ ще вземе ли работата ми?“), безпокойство относно компетентността („Не мога да науча това“), липса на увереност („Не мога да се доверя на резултатите му“) и загуба на смисъл („защо трябва да се променяме?“). Пренебрегването на тези опасения увеличава съпротивата; Откритата среща с тях ускорява осиновяването.

безпокойство

основен въпрос

Отговор на администратора

сигурност на работното място

Ще загубя ли работата си?

Обяснете ясно как ще бъде обогатена ролята

компетентност

Мога ли да науча това?

Обучение, поддръжка, безопасна зона за тестване

доверие

Мога ли да вярвам на изхода?

Преподавайте граници, валидиране

Значение

Защо да променям?

Обяснете "защо" убедително

Съвет: Определете промяната не като „изкуственият интелект заменя хората“, а като „изкуственият интелект улеснява работата на хората, поема скучната част, оставяйки хората да вършат по-ценна работа“. Тази рамка на същата истина заменя страха с любопитство.

Основни стъпки на управление на промяната

Същността на класическите модели на промяна (напр. стъпките на Котър), адаптирани към изкуствения интелект:

1. Създайте спешност и причина. Защо сега, защо ние? Завладяваща история.
2. Покажете видимо лидерство. Висшето ръководство трябва да използва самия инструмент; не чрез реторика, а чрез пример.
3. Направете ранните печалби видими. Празнувайте и разпространявайте новината за малките, но истински успехи.
4. Образовайте и подкрепяйте. Компетентност и безопасна тестова площадка за всички.
5. Създавайте шампиони. Включете доброволци, ентусиазирани шампиони за промяна във всеки екип.
6. Направете го постоянно. Вградете ново поведение в процеси, цели и култура.

Стъпка по стъпка: план за осиновяване

1. Начертайте заинтересованите страни и опасенията. Кой е засегнат, какви опасения?

2. Дайте убедително „защо“. Изградете историята на промяната в езика на хората.

3. Демонстрирайте лидерство чрез пример. Позволете на администраторите да използват инструмента видимо.

4. Изградете мрежа от образование и шампиони. Дайте възможност, дайте възможност на пионерите-доброволци.

5. Измерете, слушайте, коригирайте. Измерете степента на приемане, съберете обратна връзка, премахнете бариерите.

три мини калъфа

Случай 1 — Игнориран страх. Счетоводна фирма рекламира своя инструмент за изкуствен интелект „за ефективност“, но никога не обърна внимание на страховете на служителите относно сигурността на работата. Мълвата се разпространи, екипът тихо саботира инструмента, осиновяването остана на 20%. Ръководството отстъпи и проведе открита среща, обяснявайки, че никой няма да бъде съкратен и че посредникът ще поеме скучната работа и ще премести всички в консултации. За 3 месеца осиновяването се увеличи до 75%. Разговорът за страх беше решението.

Случай 2 — Пример с лидерство. Главният изпълнителен директор на технологична компания използва публично инструмента за изкуствен интелект, докато изготвяше собствения си седмичен отчет и също така сподели грешките си („вижте, той направи грешка тук, аз я поправих“). Това видимо лидерство изпрати съобщението, че „ако шефът го използва, това е сериозно“ и показа, че проверката е нормална. Приемането се разпространи бързо, без никакво отблъскване.

Случай 3 — Силата на шампионската мрежа. Един търговец на дребно избра по един доброволец „шампион на AI“ от всеки магазин; Тези хора бяха обучени допълнително и им беше възложена задачата да помагат на колегите си един на един. Ученето от приятел, който върши същата работа, вместо екип за дистанционно обучение, ускори приемането с 3 пъти. Най-ефективният преподавател беше ентусиазираният колега на съседната маса.

Четири копируеми шаблона

1) Карта на заинтересованите страни и проблемите:

Вашата роля: консултант по управление на промените. Избройте групите заинтересовани страни, засегнати от тази инициатива за ИИ, и идентифицирайте основната грижа, която всяка група може да има (сигурност на работата, компетентност, доверие, значение). Напишете поздрав за всяка грижа. Инициатива: [текст]

2) Историята „защо“:

Начертайте завладяваща история „защо сега, защо ние“, която да разкажете на тези, които работят върху тази промяна на AI. Заменете страха с любопитство; Подчертайте, че инструментът поема скучната работа и оставя човека на по-ценна работа. Промяна: [текст]

3) Шампионска програма:

Създайте програма за „шампиони“, която ще ускори приемането на AI в екипите: как се избират шампионите, какво обучение получават, каква задача изпълняват, как се мотивират? Напишете кратък и приложим план.

4) План за измерване на осиновяването:

Предложете показатели за измерване на приемането на AI инструмент: степен на активно използване, честота на използване, удовлетвореност на потребителите, обратна връзка за бариерата. За всеки показател напишете как ще се събира и какъв праг ще се счита за „здравословен“.

Слаба подкана / Силна подкана

Слаб: „Какво трябва да направя, за да накарам хората да използват AI?“

Заключение: Общи препоръки „образовайте, общувайте“; не вижда притесненията и контекста.

Силен: „Ние внедряваме инструмент за поддръжка на изкуствен интелект в кол център от 150 души. Има силен страх за сигурността на работата в екипа. Направете план за осиновяване, специфичен за тази ситуация: как да отговоря на притесненията на заинтересованите страни, каква трябва да бъде завладяващата история „защо“, която казвам на служителите, как да създам програма за шампиони и с какви показатели измервам приемането? Избройте стъпките за първите 90 дни.“

Резултат: Действащ план за осиновяване с измерване на история-шампион, който се основава на контекста и истинската загриженост.

Често срещани грешки

• Прескачане на човешкото измерение. Фокусирането върху технологиите и игнорирането на страховете и опасенията е най-честата причина за провал.
• Да не говорим за страх. Когато безпокойството относно сигурността на работата е потиснато, то се връща като тих саботаж; адресирайте го ясно.
• Липса на лидерство чрез пример. Администраторът, който казва "Ти го използваш", но самият той не го използва, опровергава съобщението си.
• Комуникация само отгоре. Най-ефективното обучение идва от близък колега (шампионът), а не от далечен екип.
• Не се измерва осиновяването. Институция, която не измерва дали се използва или не, не може да види пречките.

Внимание: Управлението на промените не е еднократно съобщение, а процес, който изисква непрекъснатост. AI може да ви предложи план за осиновяване или текст за контакт; Но изслушването на истинските притеснения на хората, изграждането на доверие и воденето чрез пример може да се случи само чрез човешко лидерство. Също така, бъдете честни: подготовката на хората за нови роли е както етична, така и по-устойчива, вместо да се крият ситуации, в които AI действително ще замени някои роли.

В обобщение

Трансформациите на AI често се провалят по човешки и културни причини, а не по технически. съпротивление; Сигурността на работата произтича от опасения за компетентност, доверие и смисъл и се разрешава чрез открито посрещане на тези опасения, а не чрез пренебрегването им. Успешното управление на промените казва убедително „защо“, води чрез пример с видимо лидерство, празнува ранни победи, образова всички, изгражда мрежа от шампиони и вгражда новото поведение в културата. Осиновяването трябва да се измерва, да се слуша и бариерите трябва да се премахват. По време на този модул; От визия до пътна карта, от приоритизиране на случаи на употреба до възвръщаемост на инвестициите и риск, управление, етика, съответствие, талант и доставки, ние създадохме рамката, от която се нуждае един мениджър, за да управлява трансформацията на AI от край до край и отговорно. Технологията е инструментът; стратегията, управлението и лидерството на хората са това, което прави истинската разлика.

Задача за приложение

Изберете инициатива за изкуствен интелект и картографирайте притесненията на засегнатите заинтересовани страни с шаблон 1. 2. изгответе завладяваща история „защо“, която да разкажете на служителите с шаблон; Не забравяйте да се обърнете честно към опасенията за сигурността на работата. Напишете трите стъпки на шампионска програма и два показателя, чрез които ще измервате приемането. И накрая, „как да използвам този инструмент видимо като лидер?“ Дайте конкретен отговор на въпроса.

контролен списък

• [ ] Начертах засегнатите заинтересовани страни и техните опасения.
• [ ] Обърнах се честно към опасенията за сигурността на работата.
• [ ] Създадох завладяваща история „защо“.
• [ ] Планирах да дам пример.
• [ ] Проектирах шампионска мрежа.
• [ ] Идентифицирах показатели за измерване на приемането.
• [ ] Планирах промяната като непрекъснатост, а не като еднократно съобщение.

Изпит по модул

1. Кое от следните е истинската роля на старши мениджър в областта на изкуствения интелект?

• A) Даване на насоки, разпределяне на ресурси, определяне на рискови лимити и поемане на отговорност ✔
• B) Лично избиране и кодиране на архитектурата и алгоритъма на модела
• В) Напълно предайте изкуствения интелект на технологичния екип и изчакайте резултатите
• Г) Позволяване на всеки отдел свободно да тества свой собствен инструмент.

Обяснение: Работата на администратора не е да обучава модели или да пише код; Даване на насоки, разпределяне на ресурси, определяне на рискови лимити и възприемане на отчетност. Техническият екип решава въпроса „как“, мениджърът решава въпросите „защо, кога, до какви граници и кой е отговорен“. Изкуственият интелект не е технологичен проект, а въпрос на бизнес трансформация и собствеността трябва да бъде от страна на бизнеса.

2. Коя е ключовата характеристика, която отличава добрата AI визия от празния слоган?

• А) Съдържа името на най-новата технология
• Б) Зависи от бизнес резултата, измерим е и има времеви хоризонт ✔
• В) Бъдете възможно най-категорични и общи
• Г) Подобно на визията на конкурентите

Обяснение: Добрата визия е свързана с бизнес резултата (не с технологията), измерима е и има времеви хоризонт. „Ще бъдем лидери в AI“ е неизмеримо и не включва бизнес резултати; „Ние ще намалим наполовина времето за първа реакция и ще намалим разходите с 15% за три години“ е конкретно, премерено и има времеви хоризонт. Когато премахнете думата „изкуствен интелект“ от визията, трябва да останете със смислена бизнес цел.

3. Кои са измеренията, които се открояват като невидими предпоставки за повечето институции в оценката на зрелостта на изкуствения интелект и в които не трябва да се инвестира, когато са слаби?

• A) Само маркетингови и бранд измерения
• Б) Само хардуер и офис инфраструктура
• C) Данни и управление ✔
• Г) Анализ на конкурентите и ценообразуване

Описание: Зрелостта се измерва в пет измерения (стратегия, данни, технология, талант, управление). Данните и управлението често са невидими предпоставки: изграждането на скъп модел, когато данните са объркани и с лошо качество, е като да купите рафт в празен склад; Без управление рискът тихо се натрупва. Ето защо пропуските се запълват по реда на зависимостта, а данните и управлението обикновено се приоритизират.

4. Какъв е правилният подход за случай на употреба в областта „висока стойност + ниска приложимост“ на матрицата стойност/приложимост?

• A) Незабавно разгръщане в пълен мащаб
• Б) Напълно отказване, защото е безполезно
• В) Правейки го в свободното си време като попълваща работа с нисък приоритет
• D) Планиране като голям залог и установяване на неговите предпоставки, като междувременно се движите напред с бързи печалби ✔

Описание: Тази зона се нарича „голям залог“: има висока стойност, но не може да бъде направена веднага поради данни, интеграция или технически затруднения. Правилният подход е да го планирате и да установите предпоставките му (инфраструктура за данни, интеграция); Гмуркането на сляпо означава месеци безполезен труд. Междувременно с „бързи печалби“ (висока стойност + висока жизнеспособност) се създава импулс и този голям залог се финансира.

5. За да докажете стойността на AI пилот, какво е най-критичното нещо, което трябва да направите, преди да започнете?

• A) Определете показателя за успех и измерете базовата линия на текущата ситуация ✔
• Б) Закупуване на възможно най-скъпото превозно средство
• В) Отваряне на пилотния проект към цялата институция едновременно
• D) Отчитане на резултатите с прогноза след приключване на пилота

Обяснение: Базовата линия е измерване на текущата ситуация преди подобрение. Без базова линия твърдението, че сме „подобрени“ не може да бъде доказано; 'колко подобрение?' в решението за мащабиране. На въпроса не може да се отговори. Следователно, преди да започне пилотният проект, трябва да се дефинира показателят за успех и текущата ситуация трябва да се измери в числа. Не можете да управлявате и защитавате стойността, която не можете да измерите.

6. Кои разходни елементи най-често се пренебрегват от институциите при изчисляването на ROI за изкуствен интелект и ги карат да мислят, че проектът е печеливш?

• А) Само общи разходи като наем на офис и електричество
• B) Скрити разходи като интеграция, текущ човешки надзор и поддръжка ✔
• В) Само бюджет за маркетинг и реклама
• Г) Няма; лицензионната такса е единствената реална цена

Обяснение: Институциите обикновено отчитат само таксата за лиценз/използване; като има предвид, че при ИИ скритите разходи обикновено са интеграция, подготовка на данни, текущ човешки мониторинг, поддръжка и управление на промените, и те често са по-големи от лицензирането. Когато тези елементи са пропуснати, проект, който се смята за „печеливш“, всъщност може да работи на загуба. Освен това, от страна на ползите, трябва да се постави под въпрос дали спестеното време действително се превръща в стойност.

7. Какво означава „отклоняване на модела“ в рисковете от ИИ и защо изисква непрекъснато наблюдение?

• A) Преместване на модела между физически сървъри
• B) Лицензионната такса на модела се увеличава с времето
• C) Производителността на модела постепенно намалява с времето, когато светът се променя ✔
• Г) Резултатът от модела винаги остава същият

Обяснение: Дрейфът на модела е, когато моделът се износи и неговата производителност тихо намалява с промените в света (нови продукти, ново поведение, нови модели на измами). Модел, който работи добре веднъж, не работи добре завинаги; Ето защо редовното наблюдение на ефективността е от съществено значение. Например моделът на измама може тихо да отслабне пред лицето на нов модел и без наблюдение загубата да нараства експоненциално.

8. Какъв е правилният подход при проектирането на процеси за одобрение в управлението на ИИ?

• A) Подлагане на всяка инициатива за изкуствен интелект на същото силно одобрение, независимо от риска
• B) Одобрение на ниво по ниво на риск: нисък риск бърз, висок риск строг контрол ✔
• В) Предоставяне на пълна свобода на екипите без никакъв процес на одобрение
• Г) Оставяне на всички одобрения само на технологичния екип

Описание: Доброто управление балансира скоростта, сигурността и последователността. Прилагането на едно и също сериозно одобрение за всяка работа (дори с нисък риск) тласка екипите към използване в сянка; Никакво одобрение не натрупва риск. Правилният подход е одобрението да се наслои по ниво на риск: работата с нисък риск трябва да протича бързо, само работата с висок риск трябва да бъде подложена на строг контрол. Така се запазват и скоростта, и контролът.

9. Кое е вярно за връзката между етиката и спазването на законите?

• A) Етиката и спазването на законите са едно и също нещо; Това, което среща едното, среща и другото.
• B) Спазването на законите е по-висока линия от етиката
• В) Спазването на законовите изисквания е минимумът; етиката е по-висша линия и не всичко, което е законно, може да е етично ✔
• Г) Етиката има значение само когато законът оставя празнина

Описание: Законовото съответствие е минималният минимум; Етиката е по-висока линия. Нещо може да е законно, но неетично; Например, функция за изкуствен интелект, която манипулира поведението на потребителите, може да не е забранена, но е неетична. Отговорни институции "забранено ли е?" Не „Вярно ли е?“ пита той. Етиката не може да бъде оставена докрай; трябва да бъдат вградени в дизайна от самото начало.

10. Какъв е основният критерий, за да се счита дадена система за „висок риск“ в Закона за ИИ на ЕС?

• А) Колко скъпа е системата
• Б) Колко потребители има системата
• В) В коя държава е разработена системата?
• Г) Системата пряко засяга основните права, сигурността или възможностите за живот на хората ✔

Описание: Законът на ЕС за ИИ установява логика, основана на риска. Система с висок риск е тази, която може пряко да засегне основните права, безопасността или възможностите за живот на хората (работа, кредит, образование, здраве). Управлението на риска, качеството и безпристрастните данни, човешкият контрол, документацията, воденето на записи и прозрачността са от съществено значение за тези системи. „Тази система включва ли се в решение, което засяга работата, парите, здравето или свободата на даден човек?“ въпросът е добър предварителен индикатор.

11. Защо е едно от най-опасните и чести нарушения на KVKK служител да постави лични данни на клиента в публично достъпен чуждестранен инструмент за изкуствен интелект?

• А) Само защото кара превозното средство да се движи бавно
• B) Защото това често означава неоторизирано прехвърляне на данни в чужбина и неволно обработване ✔
• В) Само защото превозното средство е платено
• Г) Всъщност не крие никакви рискове, напълно безопасно е.

Обяснение: Това действие често означава както „прехвърляне на данни в чужбина“ (предмет на специални правила), така и „неволно обработване“ (данните се използват за цели, различни от целта, за която са били събрани) и обикновено се извършва без валидно правно основание и пояснение. Създава сериозен риск от нарушение и административна глоба по КВКК; Следователно, приемлива политика за използване и корпоративни инструменти, които не изтичат на данни, са от съществено значение.

12. Каква е целта на ролята на „преводач“, която е най-често пренебрегваната и определяща стойността роля в компетентността за изкуствен интелект?

• А) Превод само на чуждоезични документи
• Б) Управление на сървъри и бази данни
• C) Да бъдеш човекът, който трансформира бизнес проблема в решение с изкуствен интелект и изгражда мост между бизнеса и технологиите ✔
• Г) Осигурете основно обучение за превозни средства само на служителите

Описание: Преводачът с изкуствен интелект (AI преводач) е човек, който превежда бизнес език на технически език и обратно, изграждайки мост между това „кой бизнес проблем се решава с кое решение за изкуствен интелект“. Най-скъпите неуспехи често са причинени не от липса на експерти, а от липса на преводачи: техническият екип изгражда перфектен модел, но за грешния проблем. Институциите инвестират твърде много в експерти и твърде малко в преводачи и масова грамотност; Въпреки това, обикновено последните две отварят стойността.

13. Какъв е основният принцип при решението „направи или купи“ за талант с ИИ?

• А) Винаги купувайте, защото е по-евтино
• B) Изградете основни диференциращи способности, купете стандартни способности ✔
• В) Винаги се развивайте навътре, защото е по-безопасно
• Г) Избор на този, препоръчан от най-популярния доставчик

Описание: Основният принцип е: направете основните способности уникални за организацията, които създават конкурентно предимство; Купете стандартни, общи, недиференциращи възможности. Прогностичен модел, който вашият конкурент не може да изгради с вашите собствени данни, е ядрото; Инструментът за обобщаване на текст е стандартен. Аутсорсингът на основния талант дава под наем конкурентоспособност в дългосрочен план и увеличава риска от блокиране на доставчика.

14. Коя е най-честата причина за неуспех на AI трансформациите и най-ефективният подход срещу това?

• А) Недостатъчна точност на модела; Решението е да закупите по-голям модел
• Б) Липса на оборудване; Решението е да закупите повече сървъри
• C) Цена на лиценза; Решението е да се намери по-евтин доставчик
• Г) Човешка и културна устойчивост; Решението е управление на промените, което ясно адресира притесненията ✔

Обяснение: Повечето провали не са технически, а човешки и културни: страх от сигурността на работата, безпокойство относно компетентността, липса на увереност и загуба на смисъл. Когато тези тревоги бъдат потиснати, те се завръщат като тих саботаж. Най-ефективният подход е да посрещнете опасенията открито, да обясните убедително „защо“, да дадете пример и да изградите защитна мрежа от близки колеги. Осиновяването трябва да бъде измерено и бариерите трябва да бъдат премахнати.