Управување со промени и усвојување

Добивки:

• Способност да се разбере дека трансформацијата на вештачката интелигенција честопати не успева од човечки и културни причини, а не од технички, и да ја препознае загриженоста што лежи во основата на отпорот
• Способност да се забрза посвојувањето со привлечна приказна „зошто“, видливо лидерство и мрежа на шампиони
• Способност за управување со промените како континуитет, а не еднократна најава, со мерење на прифаќањето со метрика и отстранување на пречките

Суровата реалност на трансформацијата на вештачката интелигенција е оваа: стратегијата, технологијата и буџетот можат да бидат совршени; Но, ако луѓето не ги прифатат промените, сето тоа е залудно. Истражувањата постојано покажуваат дека најголемиот дел од неуспехот на иницијативите за вештачка интелигенција не е технички, туку човечки и културен. Во оваа последна единица, ќе научите како висок менаџер може да спроведе управување со промени (дисциплина на систематско управување со транзицијата на луѓето кон нов начин на работа) за да ја трансформира трансформацијата на вештачката интелигенција во вистинско усвојување (вистинската и одржлива употреба на иновација од страна на луѓето). Целта не е да се инсталира технологијата; е да се осигура дека луѓето го користат безбедно, доброволно и правилно.

Зошто луѓето се спротивставуваат?

Отпорот често не е глупост или тврдоглавост, туку разбирлива загриженост: страв од безбедност на работното место („дали вештачката интелигенција ќе ми ја земе работата?“), вознемиреност за компетентност („Не можам да го научам ова“), недостаток на самодоверба („Не можам да му верувам на неговиот резултат“) и губење на значењето („зошто треба да се промениме?“). Игнорирањето на овие грижи го зголемува отпорот; Отвореното запознавање со нив го забрзува посвојувањето.

анксиозност

основно прашање

Одговор на администраторот

безбедност на работното место

Дали ќе ја изгубам работата?

Објаснете јасно како ќе се збогати улогата

компетентност

Може ли да го научам ова?

Обука, поддршка, безбедно подрачје за тестирање

доверба

Може ли да му верувам на излезот?

Научи граници, валидација

Значење

Зошто да се сменам?

Објаснете „зошто“ убедливо

Совет: Оформете ја промената не како „вештачката интелигенција ги заменува луѓето“, туку како „вештачката интелигенција ги олеснува работните места на луѓето, го презема досадниот дел, оставајќи ги луѓето да работат повредна работа“. Ова врамување на истата вистина го заменува стравот со љубопитност.

Основни чекори за управување со промени

Суштината на класичните модели на промени (на пример, чекорите на Котер) прилагодени на вештачката интелигенција:

1. Создадете итност и разум. Зошто сега, зошто ние? Привлечна приказна.
2. Покажете видливо лидерство. Врвниот менаџмент треба да ја користи самата алатка; не со реторика туку со пример.
3. Направете видливи раните придобивки. Прославете и раширете ги информациите за мали, но вистински успеси.
4. Едуцирајте и поддржувајте. Компетентност и безбедно полигон за секого.
5. Создадете шампиони. Вклучете волонтерски, ентузијастички шампиони за промени во секој тим.
6. Направете го тоа трајно. Вградете ново однесување во процесите, целите и културата.

Чекор по чекор: план за посвојување

1. Мапирајте ги засегнатите страни и грижите. Кој е засегнат, што се грижи?

2. Наведете убедливо „зошто“. Изградете ја приказната за промени на јазикот на луѓето.

3. Покажете лидерство со пример. Дозволете администраторите да ја користат алатката видливо.

4. Изградете мрежа на образование и шампиони. Зајакнете ги, зајакнете ги волонтерски пионери.

5. Мери, слушај, прилагодувај. Измерете ја стапката на усвојување, собирајте повратни информации, отстранете ги бариерите.

три мини футроли

Случај 1 - Игнориран страв. Сметководствена фирма ја промовираше својата алатка за вештачка интелигенција „за ефикасност“, но никогаш не се осврна на стравовите на вработените од безбедноста на работата. Зборот се прошири, тимот тивко ја саботираше алатката, усвојувањето остана на 20%. Менаџментот се повлече и одржа отворен состанок, објаснувајќи дека никој нема да биде отпуштен и дека посредникот ќе ја преземе здодевната работа и ќе ги префрли сите на консултации. За 3 месеци посвојувањето се зголеми на 75%. Разговорот за стравот беше решението.

Случај 2 - Пример со раководството. Извршниот директор на технолошка компанија јавно ја користеше алатката за вештачка интелигенција додека го подготвуваше својот неделен извештај и исто така ги сподели своите грешки („види, тој направи грешка овде, јас го поправив“). Ова видливо раководство испрати порака дека „ако газдата го користи, тоа е сериозно“ и покажа дека проверката е нормална. Усвојувањето брзо се рашири, без никаков притисок.

Случај 3 - Моќта на шампионската мрежа. Еден трговец на мало избра по еден волонтер „Ви шампион“ од секоја продавница; Овие луѓе добија дополнителна обука и им беше доделена задача да им помагаат на своите колеги еден на еден. Учењето од пријател кој ја работи истата работа наместо тим за обука на далечина го забрза усвојувањето за 3 пати. Најефективен учител беше ентузијастичкиот колега на соседната маса.

Четири шаблони за копирање

1) Карта на засегнати страни и загриженост:

Вашата улога: консултант за управување со промени. Наведете ги групите на засегнати страни засегнати од оваа иницијатива за вештачка интелигенција и идентификувајте ја примарната грижа што секоја група може да ја има (безбедност на работното место, компетентност, доверба, значење). Напишете поздрав за секоја грижа. Иницијатива: [текст]

2) Приказната „зошто“:

Нацртајте привлечна приказна „зошто сега, зошто ние“ за да им ја раскажете на оние кои работат на оваа смена на вештачката интелигенција. Заменете го стравот со љубопитност; Нагласете дека алатката ја презема досадната работа и го препушта човекот на повредна работа. Промена: [текст]

3) Шампионска програма:

Дизајнирајте „шампионска“ програма која ќе го забрза усвојувањето на вештачката интелигенција во тимовите: како се избираат шампионите, каков тренинг добиваат, каква задача преземаат, како се мотивирани? Напишете концизен и функционален план.

4) План за мерење на усвојување:

Предложете метрика за мерење на усвојувањето на алатка за вештачка интелигенција: стапка на активна употреба, фреквенција на употреба, задоволство на корисниците, повратни информации за бариери. За секоја метрика, напишете како ќе се собере и кој праг би се сметал за „здрав“.

Слаб промпт / Силен промпт

Слабо: „Што треба да направам за да ги натерам луѓето да користат вештачка интелигенција?

Заклучок: Општи препораки „едуцирај, комуницирај“; не ги гледа грижите и контекстот.

Силен: „Распоредуваме алатка за поддршка на вештачката интелигенција во центар за повици од 150 луѓе. Постои силен страв од безбедност на работното место во тимот. Направете план за усвојување специфичен за оваа ситуација: како да ги решам грижите на засегнатите страни, која треба да биде привлечната приказна „зошто“ што им ја кажувам на вработените, како да поставам шампионска програма и со кои метрики ги измерам првите чекори за усвојување.

Резултат: Активен план за посвојување со мерење приказна-шампион кој е втемелен во контекст и вистинска грижа.

Вообичаени грешки

• Прескокнување на човечката димензија. Фокусирањето на технологијата и игнорирањето на стравовите и грижите е најчеста причина за неуспех.
• Не зборувам за страв. Кога анксиозноста за безбедноста на работата е потисната, таа се враќа како тивка саботажа; решете го јасно.
• Недостаток на лидерство со пример. Администраторот кој вели „Ти го користиш“, но самиот не го користи, ја побива неговата порака.
• Комуникација само одозгора. Најефективното учење доаѓа од близок колега (шампионот), а не од далечен тим.
• Не се мери посвојувањето. Институција која не мери дали се користи или не, не може да ги види пречките.

Внимание: Управувањето со промените не е еднократна најава, туку процес кој бара континуитет. ВИ може да ви предложи план за посвојување или текст за контакт; Но, слушањето на вистинските грижи на луѓето, градењето доверба и водењето со пример може да се случи само преку човечко лидерство. Исто така, бидете искрени: подготовката на луѓето за нови улоги е и етичка и поодржлива, наместо криење на ситуации каде што вештачката интелигенција всушност ќе замени некои улоги.

Сумирано

Трансформациите на вештачката интелигенција честопати не успеваат од човечки и културни причини, а не од технички. Отпор; Безбедноста на работата произлегува од грижите за компетентност, доверба и значење и се решава со отворено исполнување на овие грижи, а не со нивно игнорирање. Успешното управување со промени кажува убедливо „зошто“, води со пример со видливо лидерство, слави рани победи, ги едуцира сите, гради мрежа на шампиони и го вградува новото однесување во културата. Усвојувањето мора да се мери, да се слуша и да се отстранат бариерите. Во текот на овој модул; Од визија до патоказ, од приоритизација на случаи на употреба до рентабилност и ризик, управување, етика, усогласеност, талент и набавка, ја воспоставивме рамката што му треба на менаџерот за да управува со трансформацијата на ВИ од крај до крај и одговорно. Технологијата е алатка; стратегијата, управувањето и лидерството со луѓето се она што ја прави вистинската разлика.

Задача за апликација

Изберете иницијатива за вештачка интелигенција и мапирајте ги грижите на засегнатите страни со шаблон 1. 2. нацртајте привлечна приказна „зошто“ што ќе им ја раскажете на вработените со шаблон; Погрижете се искрено да одговорите на грижите за безбедноста на работата. Напишете ги трите чекори на шампионската програма и две метрика со кои ќе го измерите усвојувањето. Конечно, „како да ја користам оваа алатка видливо како лидер? Дајте конкретен одговор на прашањето.

листа за проверка

• [ ] Ги мапирав засегнатите засегнати страни и нивните грижи.
• [ ] Искрено се осврнав на грижата за безбедноста на работата.
• [ ] Конструирав привлечна приказна „зошто“.
• [ ] Планирав да водам со пример.
• [ ] Дизајнирав шампионска мрежа.
• [ ] Идентификував метрика за мерење на усвојувањето.
• [ ] Промената ја планирав како континуитет, а не како еднократна најава.

Модул испит

1. Која од наведеното е вистинската улога на висок менаџер во вештачката интелигенција?

• А) Давање насока, распределба на ресурси, повлекување на границите на ризик и прифаќање одговорност ✔
• Б) Лично избирање и кодирање на архитектурата и алгоритмот на моделот
• В) Целосно предадете ја вештачката интелигенција на технолошкиот тим и почекајте ги резултатите
• Г) Овозможување на секој оддел слободно да ја тестира својата алатка.

Објаснување: Работата на администраторот не е да обучува модели или да пишува код; Давање насока, распределба на ресурси, цртање граници на ризик и прифаќање одговорност. Техничкиот тим го решава прашањето „како“, менаџерот ги решава прашањата „зошто, кога, до кои граници и кој е одговорен“. Вештачката интелигенција не е технолошки проект, туку прашање на деловна трансформација, а сопственоста треба да биде на деловната страна.

2. Која е клучната карактеристика што ја разликува добрата визија за вештачка интелигенција од празен слоган?

• А) Го содржи името на најновата технологија
• Б) Зависи од деловниот резултат, е мерлив и има временски хоризонт ✔
• В) Бидете колку што е можно наметливи и општи
• Г) Слично на визијата на конкурентите

Објаснување: Добрата визија е поврзана со деловниот исход (не технологијата), е мерлива и има временски хоризонт. „Ќе бидеме лидери во вештачката интелигенција“ е немерливо и не вклучува деловни резултати; „Ќе го преполовиме времето за прв одговор и ќе ги намалиме трошоците за 15% за три години“ е конкретно, мерено и има временски хоризонт. Кога ќе го отстраните зборот „вештачка интелигенција“ од визијата, треба да ви остане значајна деловна цел.

3. Кои се димензиите што се издвојуваат како невидливи предуслови за повеќето институции во проценката на зрелоста на вештачката интелигенција и во кои не треба да се инвестира кога се слаби?

• А) Само димензии на маркетинг и бренд
• Б) Само хардверска и канцелариска инфраструктура
• В) Податоци и управување ✔
• Г) Анализа на конкурентите и цените

Опис: Зрелоста се мери во пет димензии (стратегија, податоци, технологија, талент, управување). Податоците и управувањето често се невидливи предуслови: изградбата на скап модел кога податоците се неуредни и со лош квалитет е како купување на полица во празен магацин; Без управување, ризикот тивко се акумулира. Затоа празнините се затвораат по редослед на зависност, а податоците и управувањето генерално се приоритетни.

4. Кој е вистинскиот пристап за случај на употреба во регионот „висока вредност + мала применливост“ на матрицата вредност/применливост?

• А) Веднаш распоредете во полн обем
• Б) Целосно откажување затоа што е безвредно
• В) Извршување на тоа во слободно време како работа за полнење со низок приоритет
• Г) Планирање како голем облог и воспоставување на неговите предуслови, а во меѓувреме напредување со брзи придобивки ✔

Опис: Оваа област се нарекува „голем залог“: има висока вредност, но не може да се направи веднаш поради податоци, интеграција или технички тешкотии. Вистинскиот пристап е да се планира и да се утврдат неговите предуслови (инфраструктура на податоци, интеграција); Нуркањето во слепо значи месеци безвредна работа. Во меѓувреме, со „брзи победи“ (висока вредност + висока одржливост) се создава импулс и се финансира овој голем облог.

5. За да се докаже вредноста на пилотот со вештачка интелигенција, што е најважното нешто што треба да се направи пред да започнете?

• А) Дефинирајте ја метриката за успех и измерете ја основната линија на моменталната ситуација ✔
• Б) Купување на најскапото можно возило
• В) Отворање на пилотот за целата институција во исто време
• Г) Пријавување на резултатите со предвидување откако ќе заврши пилотот

Објаснување: Основната линија е мерење на моменталната состојба пред подобрување. Без основа, тврдењето дека сме „подобрени“ не може да се докаже; "Колку е подобрена?" во одлуката за скалирање. Прашањето не може да се одговори. Затоа, пред да започне пилотот, треба да се дефинира метриката за успех и да се мери моменталната состојба во бројки. Не можете да управувате и да ја браните вредноста што не можете да ја измерите.

6. Кои ставки на трошоците најчесто ги занемаруваат институциите при пресметката на рентабилноста на вештачката интелигенција и ги наведуваат да мислат дека проектот е профитабилен?

• А) Само општи трошоци како што се кирија за канцеларии и електрична енергија
• Б) Скриени трошоци како што се интеграција, постојан човечки надзор и одржување ✔
• В) Само буџет за маркетинг и рекламирање
• Г) Никој; надоместокот за лиценца е единствениот реален трошок

Објаснување: Институциите обично ја бројат само таксата за лиценца/користење; додека кај вештачката интелигенција, скриените трошоци се генерално интеграција, подготовка на податоци, тековно следење на луѓето, одржување и управување со промени, а тие често се поголеми од лиценцирањето. Кога овие ставки се испуштени, проект за кој се смета дека е „профитабилен“ може всушност да работи со загуба. Дополнително, на страната на придобивките, треба да се постави прашање дали заштеденото време навистина се претвора во вредност.

7. Што значи „поместување на моделот“ кај ризиците со вештачка интелигенција и зошто бара тековно следење?

• А) Преместување на моделот помеѓу физички сервери
• Б) Надоместокот за лиценца на моделот се зголемува со текот на времето
• В) Перформансите на моделот тивко се намалуваат со текот на времето како што се менува светот ✔
• Г) Излезот на моделот секогаш останува ист

Објаснување: Двифтот на моделот е кога моделот се истроши и неговите перформанси тивко опаѓаат како што се менува светот (нови производи, нови однесувања, нови модели на измама). Модел кој еднаш добро функционира, не функционира добро засекогаш; Затоа е неопходно редовно следење на перформансите. На пример, шемата за измама може тивко да ослабне наспроти нова шема и без следење загубата расте експоненцијално.

8. Кој е вистинскиот пристап при дизајнирање на процесите на одобрување во управувањето со ВИ?

• А) Подложување на секоја иницијатива за вештачка интелигенција на исто тешко одобрение, без оглед на нејзиниот ризик
• Б) Одобрување на нивоа по ниво на ризик: брза контрола со низок ризик, цврста контрола со висок ризик ✔
• В) Давање целосна слобода на тимовите без никаков процес на одобрување
• Г) Препуштање на сите одобренија само на технолошкиот тим

Опис: Доброто управување ги балансира брзината, безбедноста и конзистентноста. Примената на истото тешко одобрение за секоја работа (дури и со низок ризик) ги турка тимовите во употреба во сенка; Ниту едно одобрение не акумулира ризик. Точниот пристап е да се одобрува слоеви по ниво на ризик: работата со низок ризик треба да тече брзо, само работата со висок ризик треба да биде подложена на тешка контрола. Така, и брзината и контролата се одржуваат.

9. Што е точно за односот помеѓу етиката и законската усогласеност?

• А) Етиката и законската усогласеност се иста работа; Она што го исполнува едното, се среќава и со другото.
• Б) Законската усогласеност е повисока линија од етиката
• В) Законската усогласеност е минималниот минимум; етиката е повисока линија и не се што е легално може да биде етичко ✔
• Г) Етиката е важна само кога законот остава празнина

Опис: Законската усогласеност е минималниот минимум; Етиката е повисока линија. Нешто може да биде легално, но неетичко; На пример, функцијата за вештачка интелигенција која манипулира со однесувањето на корисниците можеби не е забранета, но е неетична. Одговорните институции „забрането ли е?“ Не 'Дали е вистина?' прашува тој. Етиката не може да се остави до крај; треба да бидат вградени во дизајнот од самиот почеток.

10. Кој е главниот критериум за системот да се смета за „висок ризик“ во Законот на ЕУ за вештачка интелигенција?

• А) Колку е скап системот
• Б) Колку корисници има системот
• В) Во која земја е развиен системот?
• Г) Системот директно влијае на основните права на луѓето, безбедноста или животните можности ✔

Опис: Законот на ЕУ за вештачка интелигенција воспоставува логика заснована на ризик. Системот со висок ризик е оној кој може директно да влијае на основните права, безбедноста или животните можности на луѓето (работа, кредити, образование, здравје). Управувањето со ризикот, квалитетот и непристрасните податоци, човечкиот надзор, документацијата, евиденцијата и транспарентноста се од суштинско значење за овие системи. „Дали овој систем е вклучен во одлука која влијае на работата, парите, здравјето или слободата на една личност? прашањето е добар прелиминарен индикатор.

11. Зошто е едно од најопасните и најчестите прекршувања на KVKK вработен да ги залепува личните податоци на клиентите во јавно достапна алатка за вештачка интелигенција со седиште во странство?

• А) Само затоа што предизвикува возилото да работи бавно
• Б) Затоа што често значи неовластен пренос на податоци во странство и ненамерна обработка ✔
• В) Само затоа што возилото е платено
• Г) Всушност, не носи никакви ризици, тој е сосема безбеден.

Објаснување: Оваа акција често значи и „пренос на податоци во странство“ (предмет на посебни правила) и „ненамерна обработка“ (податоците се користат за други цели освен за целта за која се собрани) и обично се прави без валидна правна основа и појаснување. Тоа создава сериозен ризик од повреда и административна парична казна во однос на KVKK; Затоа, прифатлива политика за користење и корпоративни алатки кои не протекуваат податоци се од суштинско значење.

12. Која е целта на улогата „преведувач“, која најчесто се занемарува и ја заклучува вредноста во компетентноста на вештачката интелигенција?

• А) Преведување само документи на странски јазици
• Б) Управување со сервери и бази на податоци
• В) Да се биде личноста која го трансформира деловниот проблем во решение за вештачка интелигенција и гради мост помеѓу бизнисот и технологијата ✔
• Г) Обезбедете основна обука за возила само за вработените

Опис: Преведувач на вештачка интелигенција (АИ преведувач) е лице кое го преведува деловниот јазик на технички јазик и обратно, градејќи го мостот „кој деловен проблем со кое решение за вештачка интелигенција се решава“. Најскапите неуспеси често се предизвикани не од недостаток на експерти, туку од недостаток на преведувачи: техничкиот тим гради совршен модел, но за погрешен проблем. Институциите инвестираат премногу во експерти и премалку во преведувачи и масовно описменување; Сепак, генерално последните две ја отвораат вредноста.

13. Кој е основниот принцип во одлуката „направи или купи“ за талент за вештачка интелигенција?

• А) Секогаш купувајте, бидејќи е поевтино
• Б) Изградете способности за диференцирање на јадрото, купете стандардни способности ✔
• В) Секогаш развивај се внатре, затоа што е побезбедно
• Г) Избор на оној препорачан од најпопуларниот добавувач

Опис: Основниот принцип е: да се направат основните способности единствени за организацијата кои создаваат конкурентска предност; Купете стандардни, вообичаени, недиференцирачки способности. Предвидувачки модел што вашиот конкурент не може да го изгради со вашите сопствени податоци е суштината; Алатката за сумирање на текст е стандардна. Аутсорсинг основниот талент ја издава конкурентноста на долг рок и го зголемува ризикот од заклучување на добавувачите.

14. Која е најчеста причина за неуспех на трансформациите на ВИ и најефективниот пристап против тоа?

• А) Недоволна точност на моделот; Решението е да купите поголем модел
• Б) Недостаток на опрема; Решението е да купите повеќе сервери
• В) Трошоци за лиценца; Решението е да се најде поевтин снабдувач
• Г) Човечка и културна отпорност; Решението е управувањето со промените кое јасно ги решава проблемите ✔

Објаснување: Повеќето неуспеси не се технички, туку човечки и културни: страв од безбедност на работното место, вознемиреност за компетентност, недостаток на доверба и губење на значењето. Кога овие нервози се потиснати, тие се враќаат како тивка саботажа. Најефективниот пристап е отворено да се одговори на грижите, да се објасни убедливото „зошто“, да се води со пример и да се изгради шампионска мрежа на блиски колеги. Усвојувањето мора да се мери и да се отстранат бариерите.