Pelnas:
- Dirbtinio intelekto pozicionavimas kaip verslo strategijos, išteklių, rizikos ir atskaitomybės problema, o ne technologijų projektas
- Gebėjimas atskirti, kad tikrasis vadovo vaidmuo yra duoti kryptį, pasirinkti prioritetus, nubrėžti rizikos ribas ir prisiimti atsakomybę nuo techninės komandos atsakomybės.
- Galimybė susiaurinti dėmesį iki nedidelio skaičiaus didelės vertės galimybių, atpažįstant pagrindinius spąstus, tokius kaip pilotų be strategijos antplūdis, uždelstas valdymas ir neįvertinta vertė.
Vyresniajam vadovui (C lygis; aukščiausi bendrovės sprendimus priimantys asmenys: generalinis direktorius – generalinis direktorius, finansų direktorius – vyriausiasis finansų direktorius, CTO/CIO – vyriausiasis technologijų/informacijos pareigūnas) dirbtinis intelektas nebėra „technologijų komandos projektas“, o yra tiesioginė verslo strategijos dalis. Po 2023 m. generatyvusis dirbtinis intelektas (generative AI; dirbtinio intelekto rūšis, kurianti naują turinį, pvz., tekstą, vaizdinius elementus ir kodą) atsirado kiekviename sektoriuje; Tačiau daugumos įmonių rezultatas buvo toks: prasidėjo dešimtys bandomųjų projektų, iš kurių labai nedaug virto realia verslo verte. Šiame skyriuje aptarsime, kodėl vadovas turėtų strategiškai žiūrėti į dirbtinį intelektą, koks yra jo vaidmuo, kur jis turėtų priimti sprendimus ir kodėl atsakingas valdymas (karkasai, nulemiantys, kas priims sprendimus, kokiomis taisyklėmis ir kokia kontrole) turėtų būti kuriamas nuo pat pradžių.
Pirma, aiški koncepcija: strategija yra „sąmoningų pasirinkimų rinkinys, ką darysime, kodėl ir kaip tai darysime“. Dirbtinio intelekto strategija yra tas pats: pasirinkimai, kurioms AI galimybėms skirti ribotus išteklius (pinigus, žmones, laiką), kokia tvarka ir kokiomis rizikos ribomis. Strategija nėra „visur dėkime dirbtinį intelektą“; Priešingai, tai yra sąrašas, kam sakote „taip“, o kam – „ne“.
Tikrasis vadovo vaidmuo dirbtiniame intelekte
Administratoriaus darbas nėra mokyti modelius ar rašyti kodą. Jos darbas yra keturi dalykai: krypties teikimas, išteklių paskirstymas, rizikos ribų nustatymas ir atskaitomybė. Techninė komanda išsprendžia klausimą „kaip“; Vadovas sprendžia klausimus „kodėl, kada, iki kokių ribų ir kas atsakingas“.
sprendimų erdvė
Techninės komandos atsakomybė
Vadovo atsakomybė
Naudojimo sritis
Ar tai galima padaryti techniškai?
Ar yra verslo vertė, ar tai yra prioritetas?
Modelio/transporto priemonės pasirinkimas
Kuris modelis veikia geriau?
Ar tinka biudžetas, rizika ir tiekėjas?
Duomenys
Ar duomenys prieinami / švarūs?
Ar tai teisėta, etiška, konfidencialu?
Rizika
Kokie yra techniniai pažeidžiamumai?
Koks yra įmonės rizikos apetitas, kas jį patvirtina?
Vertė
Kaip matuojama metrika?
Ar investicija grįžta, ar tęsiasi?
Patarimas: kaip vadovas, eidami į AI susitikimus, turėkite po ranka vieną klausimą: „Kiek tai pakeičia verslo rezultatą (pajamas, išlaidas, riziką, klientų patirtį)? Kai techninis jaudulys yra didelis, šis klausimas palaiko jus ant žemės.
Kur dirbtinis intelektas kuria vertę ir kur tai spąstai?
Dirbtinis intelektas; Galingas pagreitinant pasikartojančios informacijos darbą, apibendrinant didelius teksto / duomenų gabalus, rengiant juodraštį, teikiant pirminį atsakymą klientų aptarnavimo srityje ir priimant sprendimus. Tačiau tai pavojinga šiose srityse: priimant didelės rizikos, žmogaus atsakomybės sprendimus (kredito atsisakymas, samdymas, medicininis/teisinis sprendimas), kai nepatikrinta produkcija patenka tiesiai į klientą/visuomenę, ir situacijose, kai gali būti pažeistas duomenų privatumas.
Čia svarbi sąvoka: haliucinacijos yra tada, kai dirbtinis intelektas sukuria informaciją, kuri iš tikrųjų nėra teisinga, su visišku pasitikėjimu. Vadovui tai yra principas, kad „AI produkcija visada turi būti patvirtinta“, pagrindas. Didelis kalbos modelis (LLM – dirbtinis intelektas, kuris sukuria tekstą generuodamas „kitą labiausiai tikėtiną žodį“) yra kalbos generatorius, o ne realybės variklis. Štai kodėl dirbtinis intelektas pozicionuojamas ne kaip žmogaus pakaitalas, o kaip pagalbininkas, pagreitinantis žmogaus sprendimus.
Žingsnis po žingsnio: vadovo įvadas į AI sistemą
1. Išsiaiškinkite kontekstą. Koks įmonės strateginis prioritetas? (Augimas, sąnaudos, rizikos mažinimas?) Dirbtinis intelektas turėtų tarnauti šiam prioritetui.
2. Pasirinkite nedidelį skaičių didelės vertės galimybių. Užuot „purškę jį visur“, sutelkite dėmesį į 2–3 naudojimo atvejus (4 skyrius).
3. Nuo pat pradžių apibrėžkite vertę ir rizikos ribą. Kokia laukiama nauda (5 skyrius), kokia yra priimtina rizika (6 skyrius)?
4. Paskirti valdymą ir atskaitomybę. Kas pritaria, kas stebi, kas sustabdo? (7 skyrius)
5. Patikrinimas, matavimas, skalė arba sustabdymas. Pradėkite nuo mažo, rinkite įrodymus, jei jie veikia, padidinkite; Jei jis neveikia, uždarykite jį sąžiningai.
trys mini dėklai
1 atvejis. Strategyless bandomasis sąvartynas. Viena mažmeninės prekybos įmonė per vienerius metus paleido 27 AI pilotus; Kiekvienas skyrius išbandė savo įrankį. Metų pabaigoje pradėti gaminti tik 2, iš viso išleista 1,4 mln. Lt, grąža neaiški. Problema buvo ne technologijos, o prioritetų nustatymo ir valdymo trūkumas. Kitais metais generalinis direktorius sumažino pilotų skaičių iki 5, kiekvienam nustatydamas aiškius rodiklius; Gamybos paleidimo rodiklis padidėjo iki 60%.
2 atvejis – privatumo pažeidimo pavojus. Finansų įmonės darbuotojai pradėjo klijuoti klientų duomenis į viešai prieinamą AI įrankį. Tai buvo pastebėta atliekant auditą; Iškilo rimta KVKK (asmens duomenų apsaugos įstatymo; Türkiye asmens duomenų apsaugos įstatymo) pažeidimo rizika. Vadovybė šios rizikos neįžvelgė, nes nebuvo darbuotojų naudojimosi politikos (7 skyrius). Politika buvo parašyta vėliau, tačiau buvo patirta nominali rizika.
3 atvejis – tinkamai sufokusuotas. Viena draudimo bendrovė išskyrė „pirminę žalos bylų peržiūrą“ kaip vieną didelės vertės naudojimo atvejį. Jis padarė pilotą per 4 mėnesius; Vidutinis failo apdorojimo laikas sumažėjo nuo 42 minučių iki 18 minučių, o galutinį sprendimą vis dar priima žmogus. Aiški, pamatuota, atsakinga sėkmė; nes strategija, metrika ir valdymas buvo nuo pat pradžių.
Keturi kopijuojami šablonai
1) Strateginio derinimo užklausa:
Jūsų vaidmuo: vyresnysis patarėjas strategijos klausimais. Trys mūsų įmonės šių metų prioritetai yra: [prioritetai]. Įvertinkite šią AI idėją, kad ji atitiktų šiuos prioritetus: [idėja]. Kuriam prioritetui ji tarnauja, kiek ir kaip? Sąžiningai užsirašykite savo silpnąsias vietas.
2) Vykdomojo instruktažo rengimas:
1 puslapyje apibūdinkite šį techninį AI pasiūlymą netechninei vykdomajai valdybai: verslo problema, siūlomas sprendimas, laukiama nauda, pagrindinė rizika, reikalingas sprendimas. Nenaudokite žargono; supaprastinkite kiekvieną terminą.Pasiūlymas: [tekstas]
3) Rizika ir sienų patikra:
Šiai dirbtinio intelekto naudojimo idėjai sukurkite rizikos sąrašą po 5 antraštėmis vadovo požiūriu: teisinė / atitiktis, privatumas, reputacija, veiklos, finansų. Prie kiekvienos rizikos parašykite galimą jos poveikį ir atsargumo priemones, kurių reikia imtis nuo pat pradžių. Idėja: [tekstas]
4) Sprendimų sistema:
Turiu priimti šį sprendimą: [sprendimas]. Nustatykite man sprendimo sistemą: kuriuos 4–5 kriterijus turėčiau įvertinti, kokius klausimus turėčiau užduoti pagal kiekvieną kriterijų ir kokias ribas turėčiau nustatyti „pristabdyti / tęsti“?
Silpnas raginimas / Stiprus raginimas
Silpnas: „Kaip naudoti AI savo įmonėje?
Rezultatas: bendras, nesuasmenintas, netinkamas sąrašas. Neteikia sprendimų paramos.
Güçlü: "Esu vidutinės logistikos įmonės finansų direktorius. Šiais metais mano prioritetas – sumažinti veiklos sąnaudas 8%. Turiu transporto priemonių parko, siuntų ir sąskaitų faktūrų duomenis. Pirmenybę teikite 4 dirbtinio intelekto naudojimo sritims, kurios gali pasitarnauti šiam prioritetui, taip pat numatomą naudą ir riziką, kurią reikėtų prisiimti nuo pat pradžių. Užrašykite 0 dienų, ko man reikia pirmai."
Rezultatas: kontekstinis, prioritetinis, rizikingas ir įgyvendinamas rezultatas.
Dažnos klaidos
- Dirbtinio intelekto klaidinimas technologijų projektui. Dirbtinis intelektas yra verslo transformacijos problema; Technologijos yra tik įrankis. Nuosavybė turi būti verslo pusėje.
- Pilotų lietus be strategijos. Dešimtys nekoncentruotų bandymų degina išteklius ir nesukuria vertės.
- Valdymą paliekame paskutiniam. Jei politika ir atskaitomybė nenustatoma nuo pat pradžių, rizika tyliai kaupiasi.
- Keisti vertę jos nematuojant. Pilotas, kuris „jaučiasi gerai“, bet nepasižymi savimi, yra iliuzinė sėkmė.
- Galutinės atsakomybės perkėlimas dirbtiniam intelektui. Žmonės visada yra atsakingi už didelės rizikos sprendimus.
Atsargiai: AI išvestis nepakeičia kompetentingo vadovo sprendimo, sprendimo ir atskaitomybės; tai tik pagreitina. Aukšto lygio sprendimas negali būti pagrįstas „tai pasakė AI“. Atsakomybė visada tenka žmogui.
Apibendrinant
Vadovams dirbtinis intelektas yra ne technologijos pasirinkimas, o strategijos, išteklių, rizikos ir atskaitomybės reikalas. Vadovo vaidmuo – duoti kryptį, pasirinkti prioritetus, nustatyti rizikos ribas ir prisiimti atsakomybę. Didžiausi spąstai yra pilotų be strategijos, pavėluotas valdymo nustatymas ir nesugebėjimas išmatuoti vertės. Šio modulio metu; Sukursime sistemą, kurios vadovas turi valdyti dirbtinio intelekto transformaciją iki galo – nuo vizijos ir plano iki naudojimo srities prioritetų nustatymo, nuo IG ir rizikos iki valdymo, etikos, atitikties, talentų, pirkimo ir pokyčių valdymo.
Taikymo užduotis
Pagalvokite apie savo organizaciją (arba organizaciją, kurią pažįstate). Užsirašykite tris svarbiausius šių metų strateginius prioritetus. Tada įvertinkite tris AI galimybes, kurios gali padėti šiems prioritetams su AI įrankiu, naudodami 1 šabloną. Kiekvienai galimybei vienu sakiniu pažymėkite tikėtiną naudą, o vienu sakiniu – riziką, kurią reikia prisiimti nuo pat pradžių. Kritiškai perskaitykite išvestį: ar ji tikrai teikia pirmenybę, ar tai „tik dėl AI“?
kontrolinis sąrašas
- [ ] Aiškiai surašiau strateginius įstaigos prioritetus.
- [ ] Dirbinio intelekto galimybes suderinau su šiais prioritetais.
- [ ] Kiekvienai galimybei apibrėžiau numatomą verslo vertę.
- [ ] Kiekvienai galimybei nuo pat pradžių įvardijau riziką.
- [ ] Patvirtinau, kad atsakomybė ir galutinis sprendimas lieka žmogui.
- [ ] Jie pašalino idėjas, kurios buvo „tik dirbtinio intelekto labui“.
- [ ] Aš susiaurinau dėmesį į keletą didelės vertės galimybių.