Menaxhimi i Ndryshimit dhe Adoptimi

Fitimet:

• Aftësia për të kuptuar se transformimi i inteligjencës artificiale shpesh dështon për arsye njerëzore dhe kulturore, jo teknike, dhe të njohë shqetësimet që qëndrojnë në themel të rezistencës
• Aftësia për të përshpejtuar adoptimin me një histori bindëse 'pse', udhëheqje të dukshme dhe një rrjet kampionësh
• Aftësia për të menaxhuar ndryshimin si vazhdimësi, jo një njoftim një herë, duke matur miratimin me metrikë dhe duke hequr pengesat

Realiteti i ashpër i një transformimi të AI është ky: strategjia, teknologjia dhe buxheti mund të jenë perfekte; Por nëse njerëzit nuk e përqafojnë ndryshimin, gjithçka është e kotë. Hulumtimet tregojnë vazhdimisht se shumica e dështimeve të iniciativave të inteligjencës artificiale nuk janë teknike, por njerëzore dhe kulturore. Në këtë njësi përfundimtare, do të mësoni se si një menaxher i lartë mund të kryejë menaxhimin e ndryshimeve (disiplina e menaxhimit sistematik të kalimit të njerëzve në një mënyrë të re pune) për të transformuar transformimin e AI në adoptim të vërtetë (përdorimi aktual dhe i qëndrueshëm i një inovacioni nga njerëzit). Qëllimi nuk është instalimi i teknologjisë; është të sigurohet që njerëzit ta përdorin atë në mënyrë të sigurt, me dëshirë dhe në mënyrë korrekte.

Pse njerëzit rezistojnë?

Rezistenca shpesh nuk është marrëzi apo kokëfortësi, por shqetësime të kuptueshme: frika nga siguria e punës (“a do ta marrë AI punën time?”), ankthi i kompetencës (“Nuk mund ta mësoj këtë”), mungesë besimi (“Nuk mund t'i besoj rezultatit të tij”) dhe humbje kuptimi (“pse duhet të ndryshojmë?”). Injorimi i këtyre shqetësimeve e zmadhon rezistencën; Takimi i tyre haptazi përshpejton adoptimin.

ankthi

pyetje themelore

Përgjigja e administratorit

sigurinë e punës

A do të humbas punën time?

Shpjegoni qartë se si do të pasurohet roli

kompetencë

A mund ta mësoj këtë?

Trajnim, mbështetje, zonë e sigurt testimi

besimin

A mund t'i besoj rezultatit?

Mësoni kufijtë, vërtetimin

Kuptimi

Pse duhet të ndryshoj?

Shpjegoni "pse" bindshëm

Këshillë: Kornizojeni ndryshimin jo si "inteligjenca artificiale po zëvendëson njerëzit", por si "inteligjenca artificiale ua lehtëson punën njerëzve, merr përsipër pjesën e mërzitshme, duke i lënë njerëzit të bëjnë punë më të vlefshme". Ky inkuadrim i së njëjtës së vërtetë e zëvendëson frikën me kuriozitetin.

Hapat bazë të menaxhimit të ndryshimit

Thelbi i modeleve klasike të ndryshimit (p.sh. hapat e Kotter) të përshtatura me inteligjencën artificiale:

1. Krijoni urgjencë dhe arsye. Pse tani, pse ne? Një histori bindëse.
2. Trego lidership të dukshëm. Menaxhimi i lartë duhet të përdorë vetë mjetin; jo me retorikë por me shembull.
3. Bëni të dukshme fitimet e hershme. Festoni dhe përhapni fjalën për suksese të vogla por reale.
4. Edukoni dhe mbështesni. Kompetenca dhe terren i sigurt testimi për të gjithë.
5. Krijo kampionë. Përfshini kampionë vullnetarë dhe entuziastë të ndryshimit në çdo ekip.
6. Bëjeni atë të përhershëm. Vendosni sjellje të reja në procese, qëllime dhe kulturë.

Hap pas hapi: plani i adoptimit

1. Hartoni palët e interesuara dhe shqetësimet. Kush preket, çfarë shqetësimesh?

2. Jepni një "pse" bindëse. Ndërtoni historinë e ndryshimit në gjuhën e njerëzve.

3. Demonstroni lidershipin me shembull. Lërini administratorët ta përdorin mjetin në mënyrë të dukshme.

4. Ndërtoni një rrjet edukimi dhe kampionësh. Fuqizoni, fuqizojini pionierët vullnetarë.

5. Mat, dëgjo, rregullo. Matni shkallën e adoptimit, mblidhni reagime, hiqni barrierat.

tre mini kuti

Rasti 1 - Frika e injoruar. Një firmë kontabiliteti promovoi mjetin e saj të AI "për efikasitet", por kurrë nuk adresoi frikën e punonjësve për sigurinë e punës. Fjala u përhap, ekipi sabotoi në heshtje mjetin, adoptimi mbeti në 20%. Menaxhmenti u tërhoq dhe mbajti një takim të hapur, duke shpjeguar se askush nuk do të pushohej nga puna dhe se ndërmjetësi do të merrte përsipër punën e mërzitshme dhe do t'i zhvendoste të gjithë në konsultime. Në 3 muaj, birësimi u rrit në 75%. Biseda për frikën ishte zgjidhja.

Rasti 2 - Shembull me udhëheqjen. CEO i një kompanie teknologjike përdori publikisht mjetin e AI ndërsa përgatiti raportin e tij javor dhe gjithashtu ndau gabimet e tij ("shih, ai bëri një gabim këtu, unë e rregullova"). Kjo udhëheqje e dukshme dërgoi mesazhin se “nëse shefi po e përdor, është serioze” dhe tregoi se verifikimi ishte normal. Birësimi u përhap shpejt, pa asnjë shtyrje.

Rasti 3 - Fuqia e rrjetit kampion. Një shitës me pakicë zgjodhi një vullnetar "kampion i AI" nga çdo dyqan; Këtyre njerëzve iu dha një trajnim shtesë dhe iu caktua detyra për të ndihmuar kolegët e tyre një për një. Mësimi nga një mik që bën të njëjtën punë në vend të një ekipi trajnimi në distancë e përshpejtoi adoptimin me 3 herë. Mësuesi më efektiv ishte kolegu entuziast në tryezën fqinje.

Katër shabllone të kopjueshëm

1) Harta e palëve të interesuara dhe shqetësimeve:

Roli juaj: konsulent i menaxhimit të ndryshimeve. Rendisni grupet e palëve të interesuara të prekura nga kjo iniciativë e IA dhe identifikoni shqetësimin kryesor që mund të ketë secili grup (siguria e punës, kompetenca, besimi, kuptimi). Shkruani një përshëndetje për çdo shqetësim. Iniciativa: [tekst]

2) Historia "pse":

Hartoni një histori bindëse "pse tani, pse ne" për t'ua treguar atyre që punojnë në këtë ndërrim të AI. Zëvendësoni frikën me kuriozitetin; Theksoni se mjeti merr përsipër punën e mërzitshme dhe e lë njeriun në punë më të vlefshme. Ndryshimi: [tekst]

3) Programi kampion:

Hartoni një program "kampion" që do të përshpejtojë adoptimin e AI në ekipe: si përzgjidhen kampionët, çfarë trajnimi marrin, çfarë detyre marrin përsipër, si motivohen? Shkruani një plan konciz dhe veprues.

4) Plani i matjes së adoptimit:

Sugjeroni metrikë për matjen e adoptimit të një mjeti AI: norma e përdorimit aktiv, shpeshtësia e përdorimit, kënaqësia e përdoruesit, reagimet e pengesave. Për çdo metrikë, shkruani se si do të mblidhet dhe cili prag do të konsiderohet "i shëndetshëm".

Prompt i dobët / Prompt i fortë

I dobët: "Çfarë duhet të bëj për t'i bërë njerëzit të përdorin AI?"

Përfundim: Rekomandime të përgjithshme "edukoni, komunikoni"; nuk i sheh shqetësimet dhe kontekstin.

Strong: "Ne po vendosim një mjet mbështetës të inteligjencës artificiale në një qendër thirrjesh prej 150 personash. Ekziston një frikë e fortë për sigurinë e punës në ekip. Bëni një plan adoptimi specifik për këtë situatë: si t'i trajtoj shqetësimet e palëve të interesuara, cila duhet të jetë historia bindëse "pse" që u tregoj punonjësve, si të krijoj një program kampion dhe me cilat parametra mat 9 ditët e para për miratimin."

Rezultati: Një plan adoptues i zbatueshëm me matje të historisë-kampionit që bazohet në kontekst dhe shqetësim real.

Gabimet e zakonshme

• Duke anashkaluar dimensionin njerëzor. Përqendrimi në teknologji dhe injorimi i frikës dhe shqetësimeve është shkaku më i zakonshëm i dështimit.
• Duke mos folur për frikën. Kur ankthi për sigurinë e punës shtypet, ai kthehet si sabotim i heshtur; trajtoj atë në mënyrë të qartë.
• Mungesa e udhëheqjes me shembull. Administratori që thotë "Ti e përdor", por nuk e përdor vetë, përgënjeshtron mesazhin e tij.
• Komunikimi vetëm nga lart. Mësimi më efektiv vjen nga një koleg i ngushtë (kampioni), jo nga një ekip i largët.
• Nuk matet adoptimi. Një institucion që nuk mat nëse përdoret apo jo, nuk mund të shohë pengesat.

Kujdes: Menaxhimi i ndryshimit nuk është një njoftim një herë, por një proces që kërkon vazhdimësi. AI mund t'ju sugjerojë një plan adoptimi ose një tekst kontakti; Por dëgjimi i shqetësimeve reale të njerëzve, ndërtimi i besimit dhe udhëheqja me shembull mund të ndodhë vetëm nëpërmjet udhëheqjes njerëzore. Gjithashtu, ji i sinqertë: përgatitja e njerëzve për role të reja është edhe etike dhe më e qëndrueshme, në vend që të fshehësh situata ku AI në fakt do të zëvendësojë disa role.

Në përmbledhje

Transformimet e AI shpesh dështojnë për arsye njerëzore dhe kulturore, jo për arsye teknike. Rezistenca; Siguria e punës lind nga shqetësimet e kompetencës, besimit dhe kuptimit dhe zgjidhet duke i përmbushur hapur këto shqetësime, jo duke i injoruar ato. Menaxhimi i suksesshëm i ndryshimit tregon një "pse" bindëse, udhëheq me shembull me udhëheqje të dukshme, feston fitoret e hershme, edukon të gjithë, ndërton një rrjet kampionësh dhe fut sjelljen e re në kulturë. Adoptimi duhet të matet, të dëgjohet dhe të hiqen barrierat. Gjatë këtij moduli; Nga vizioni te udhërrëfyesi, nga prioritizimi i rasteve të përdorimit te ROI dhe rreziku, qeverisja, etika, pajtueshmëria, talenti dhe prokurimi, ne kemi krijuar kuadrin që i duhet një menaxheri për të menaxhuar transformimin e AI nga fundi në fund dhe me përgjegjësi. Teknologjia është mjeti; strategjia, qeverisja dhe udhëheqja e njerëzve janë ato që bëjnë ndryshimin e vërtetë.

Detyra e aplikimit

Zgjidhni një iniciativë të AI dhe hartoni shqetësimet e palëve të interesuara të prekura me shabllonin 1. 2. hartoni një histori bindëse "pse" për t'u treguar punonjësve me shabllon; Sigurohuni që t'i trajtoni shqetësimet e sigurisë së punës me ndershmëri. Shkruani tre hapat e një programi kampion dhe dy metrikë me të cilat do të matni adoptimin. Së fundi, "si ta përdor këtë mjet në mënyrë të dukshme si udhëheqës?" Jepni një përgjigje konkrete pyetjes.

listë kontrolli

• [ ] Kam hartuar aktorët e prekur dhe shqetësimet e tyre.
• [ ] Unë iu drejtova shqetësimit të sigurisë së punës me ndershmëri.
• [ ] Unë ndërtova një histori bindëse "pse".
• [ ] Kam planifikuar të udhëheq me shembull.
• [ ] Kam projektuar një rrjet kampionësh.
• [ ] I identifikuar metrikat për të matur adoptimin.
• [ ] Unë e planifikova ndryshimin si një vazhdimësi, jo si një njoftim të vetëm.

Provimi i Modulit

1. Cili nga sa vijon është roli i vërtetë i një menaxheri të lartë në inteligjencën artificiale?

• A) Dhënia e drejtimit, shpërndarja e burimeve, përcaktimi i kufijve të rrezikut dhe përqafimi i përgjegjësisë ✔
• B) Përzgjedhja dhe kodimi i arkitekturës dhe algoritmit të modelit personalisht
• C) Dorëzojini plotësisht inteligjencën artificiale ekipit të teknologjisë dhe prisni rezultatet
• D) Lejimi i çdo departamenti të testojë lirisht mjetin e tij.

Shpjegim: Detyra e administratorit nuk është të trajnojë modele ose të shkruajë kode; Dhënia e drejtimit, shpërndarja e burimeve, përcaktimi i kufijve të rrezikut dhe përqafimi i llogaridhënies. Ekipi teknik zgjidh pyetjen 'si', menaxheri zgjidh pyetjet 'pse, kur, deri në çfarë kufijsh dhe kush është përgjegjës'. Inteligjenca artificiale nuk është një projekt teknologjik, por një çështje transformimi biznesi dhe pronësia duhet të jetë në anën e biznesit.

2. Cila është veçoria kryesore që dallon një vizion të mirë të AI nga një slogan bosh?

• A) Përmban emrin e teknologjisë më të re
• B) Varet nga rezultati i biznesit, është i matshëm dhe ka një horizont kohor ✔
• C) Jini sa më të sigurt dhe të përgjithshëm
• D) Ngjashëm me vizionin e konkurrentëve

Shpjegim: Një vizion i mirë është i lidhur me rezultatin e biznesit (jo teknologji), është i matshëm dhe ka një horizont kohor. 'Ne do të jemi liderë në AI' është e pamatshme dhe nuk përfshin rezultatet e biznesit; 'Ne do të përgjysmojmë kohën e përgjigjes së parë dhe do të ulim koston me 15% në tre vjet' është konkrete, e matur dhe ka një horizont kohor. Kur hiqni fjalën 'inteligjencë artificiale' nga vizioni, duhet të mbeteni me një qëllim biznesi kuptimplotë.

3. Cilat janë dimensionet që dalin si parakushte të padukshme për shumicën e institucioneve në vlerësimin e pjekurisë së inteligjencës artificiale dhe në të cilat nuk duhen investuar kur ato janë të dobëta?

• A) Vetëm dimensionet e marketingut dhe markës
• B) Vetëm infrastruktura harduerike dhe e zyrës
• C) Të dhënat dhe qeverisja ✔
• D) Analiza e konkurrencës dhe çmimi

Përshkrimi: Pjekuria matet në pesë dimensione (strategji, të dhëna, teknologji, talent, qeverisje). Të dhënat dhe qeverisja janë shpesh parakushte të padukshme: ndërtimi i një modeli të shtrenjtë kur të dhënat janë të çrregullta dhe me cilësi të dobët është si të blesh një raft në një magazinë bosh; Pa qeverisje, rreziku grumbullohet në heshtje. Kjo është arsyeja pse boshllëqet mbyllen në rendin e varësisë dhe të dhënat dhe qeverisja përgjithësisht kanë prioritet.

4. Cila është qasja e duhur për një rast përdorimi në rajonin 'vlerë e lartë + zbatueshmëri e ulët' e matricës vlerë/aplikueshmëri?

• A) Vendoseni menjëherë në shkallë të plotë
• B) Të heqësh dorë plotësisht sepse është e pavlerë
• C) Bërja e tij në kohën e lirë si punë mbushëse me prioritet të ulët
• D) Planifikimi si një bast i madh dhe vendosja e parakushteve të tij, ndërkohë ecja përpara me fitime të shpejta ✔

Përshkrimi: Kjo zonë quhet 'bast i madh': ka vlerë të lartë, por nuk mund të bëhet menjëherë për shkak të të dhënave, integrimit ose vështirësisë teknike. Qasja e duhur është planifikimi i tij dhe krijimi i parakushteve të tij (infrastruktura e të dhënave, integrimi); Zhytja verbërisht do të thotë muaj pune pa vlerë. Ndërkohë, me 'fitimet e shpejta' (vlera e lartë + qëndrueshmëria e lartë) krijohet vrull dhe financohet ky bast i madh.

5. Për të vërtetuar vlerën e një piloti të AI, cila është gjëja më kritike për të bërë përpara se të filloni?

• A) Përcaktoni metrikën e suksesit dhe matni bazën e situatës aktuale ✔
• B) Blerja e automjetit më të shtrenjtë të mundshëm
• C) Hapja e pilotit për të gjithë institucionin në të njëjtën kohë
• D) Raportimi i rezultateve me parashikim pas përfundimit të pilotimit

Shpjegim: Vija bazë është një matje e situatës aktuale përpara përmirësimit. Pa një bazë, pretendimi se jemi 'të përmirësuar' nuk mund të provohet; 'sa është përmirësuar?' në vendimin e shkallëzimit. Pyetjes nuk mund t'i përgjigjet. Prandaj, para fillimit të pilotimit, duhet të përcaktohet metrika e suksesit dhe situata aktuale duhet të matet me numra. Ju nuk mund të menaxhoni dhe mbroni vlerën që nuk mund ta matni.

6. Cilët artikuj të kostos anashkalohen më shpesh nga institucionet në llogaritjen e ROI të inteligjencës artificiale dhe i bëjnë ata të mendojnë se projekti është fitimprurës?

• A) Vetëm shpenzimet e përgjithshme si qiraja e zyrës dhe energjia elektrike
• B) Kostot e fshehura si integrimi, mbikëqyrja dhe mirëmbajtja e vazhdueshme njerëzore ✔
• C) Vetëm buxheti për marketing dhe reklamë
• D) Asnjë; tarifa e licencës është e vetmja kosto reale

Shpjegim: Institucionet zakonisht llogarisin vetëm tarifën e licencës/përdorimit; ndërsa në AI, kostot e fshehura janë përgjithësisht integrimi, përgatitja e të dhënave, monitorimi i vazhdueshëm njerëzor, mirëmbajtja dhe menaxhimi i ndryshimeve, dhe këto janë shpesh më të mëdha se licencimi. Kur këto zëra hiqen, një projekt që mendohet të jetë 'fitimprurës' mund të funksionojë me humbje. Për më tepër, nga ana e përfitimit, duhet pyetur nëse koha e kursyer në të vërtetë kthehet në vlerë.

7. Çfarë do të thotë 'zhvendosja e modelit' në rreziqet e AI dhe pse kërkon monitorim të vazhdueshëm?

• A) Lëvizja e modelit ndërmjet serverëve fizikë
• B) Tarifa e licencës së modelit rritet me kalimin e kohës
• C) Performanca e modelit zvogëlohet në heshtje me kalimin e kohës ndërsa bota ndryshon ✔
• D) Prodhimi i modelit mbetet gjithmonë i njëjtë

Shpjegim: Zhvendosja e modelit është kur modeli konsumohet dhe performanca e tij bie në heshtje ndërsa bota ndryshon (produkte të reja, sjellje të reja, modele të reja mashtrimi). Një model që funksionon mirë një herë nuk funksionon mirë përgjithmonë; Kjo është arsyeja pse monitorimi i rregullt i performancës është thelbësor. Për shembull, një model mashtrimi mund të dobësohet në heshtje përballë një modeli të ri dhe pa monitoruar humbja rritet në mënyrë eksponenciale.

8. Cila është qasja e duhur gjatë hartimit të proceseve të miratimit në qeverisjen e AI?

• A) Nënshtrimi i çdo iniciative të inteligjencës artificiale ndaj të njëjtit miratim të rëndë, pavarësisht nga rreziku i saj
• B) Miratimi i niveleve sipas nivelit të rrezikut: rrezik i ulët i shpejtë, rrezik i lartë kontroll i ngushtë ✔
• C) Dhënia e lirisë së plotë për ekipet pa asnjë proces miratimi
• D) Lënia e të gjitha miratimeve vetëm tek ekipi i teknologjisë

Përshkrimi: Qeverisja e mirë balancon shpejtësinë, sigurinë dhe qëndrueshmërinë. Zbatimi i të njëjtit miratim të rëndë për çdo punë (madje edhe me rrezik të ulët) i shtyn ekipet në përdorim në hije; Asnjë miratim nuk akumulon rrezik. Qasja e saktë është miratimi i shtresave sipas nivelit të rrezikut: puna me rrezik të ulët duhet të rrjedhë shpejt, vetëm puna me rrezik të lartë duhet t'i nënshtrohet një shqyrtimi të rëndë. Kështu, shpejtësia dhe kontrolli ruhen.

9. Çfarë është e vërtetë për marrëdhënien ndërmjet etikës dhe pajtueshmërisë ligjore?

• A) Etika dhe pajtueshmëria ligjore janë e njëjta gjë; Ajo që takon njërin, takon edhe tjetrin.
• B) Pajtueshmëria ligjore është një linjë më e lartë se etika
• C) Pajtueshmëria ligjore është minimumi; etika është një linjë më e lartë dhe jo çdo gjë që është e ligjshme mund të jetë etike ✔
• D) Etika ka rëndësi vetëm kur ligji lë boshllëk

Përshkrimi: Pajtueshmëria ligjore është minimumi; Etika është një linjë më e lartë. Diçka mund të jetë e ligjshme, por joetike; Për shembull, një veçori e inteligjencës artificiale që manipulon sjelljen e përdoruesit mund të mos jetë e ndaluar, por është joetike. Institucionet përgjegjëse 'a është e ndaluar?' Jo 'A është e vërtetë?' pyet ai. Etika nuk mund të lihet deri në fund; duhet të përfshihet në dizajn që në fillim.

10. Cili është kriteri kryesor që një sistem të konsiderohet 'rrezik i lartë' në Ligjin e BE-së për UA?

• A) Sa i kushtueshëm është sistemi
• B) Sa përdorues ka sistemi
• C) Në cilin vend u zhvillua sistemi?
• D) Sistemi ndikon drejtpërdrejt në të drejtat themelore të njerëzve, sigurinë ose mundësitë e jetës ✔

Përshkrimi: Ligji i BE-së për UA vendos një logjikë të bazuar në rrezik. Një sistem me rrezik të lartë është ai që mund të ndikojë drejtpërdrejt në të drejtat themelore të njerëzve, sigurinë ose mundësitë e jetës (punë, kredi, arsim, shëndet). Menaxhimi i rrezikut, cilësia dhe të dhënat e paanshme, mbikëqyrja njerëzore, dokumentacioni, mbajtja e të dhënave dhe transparenca janë thelbësore për këto sisteme. "A përfshihet ky sistem në një vendim që prek punën, paratë, shëndetin apo lirinë e një personi?" pyetja është një tregues i mirë paraprak.

11. Pse është një nga shkeljet më të rrezikshme dhe më të shpeshta të KVKK-së që një punonjës të ngjisë të dhënat personale të klientit në një mjet të inteligjencës artificiale të disponueshme publikisht, me bazë të huaj?

• A) Vetëm sepse bën që automjeti të ecë ngadalë
• B) Sepse shpesh nënkupton transferim të paautorizuar të të dhënave jashtë vendit dhe përpunim të paqëllimshëm ✔
• C) Vetëm sepse mjeti është i paguar
• D) Në fakt, nuk mbart ndonjë rrezik, është plotësisht i sigurt.

Shpjegim: Ky veprim shpesh nënkupton si 'transferim të të dhënave jashtë vendit' (subjekt i rregullave të veçanta) dhe 'përpunim të paqëllimshëm' (të dhënat përdoren për qëllime të ndryshme nga qëllimi për të cilin janë mbledhur) dhe zakonisht bëhet pa një bazë ligjore dhe sqarime të vlefshme. Krijon rrezik serioz të shkeljes dhe gjobë administrative për sa i përket KVKK-së; Prandaj, një politikë e pranueshme përdorimi dhe mjetet e korporatës që nuk nxjerrin të dhëna janë thelbësore.

12. Cili është qëllimi i rolit të 'përkthyesit', i cili është roli më i anashkaluar dhe më mbyllës i vlerave në kompetencën e inteligjencës artificiale?

• A) Përkthimi vetëm i dokumenteve në gjuhë të huaj
• B) Menaxhimi i serverëve dhe bazave të të dhënave
• C) Të jesh personi që e transformon problemin e biznesit në një zgjidhje të inteligjencës artificiale dhe ndërton një urë midis biznesit dhe teknologjisë ✔
• D) Siguroni trajnime bazë për automjetet vetëm për punonjësit

Përshkrimi: Një përkthyes i inteligjencës artificiale (përkthyes AI) është një person që përkthen gjuhën e biznesit në gjuhën teknike dhe anasjelltas, duke ndërtuar urën se 'cili problem biznesi zgjidhet nga cila zgjidhje e inteligjencës artificiale'. Dështimet më të shtrenjta shpesh shkaktohen jo nga mungesa e ekspertëve, por nga mungesa e përkthyesve: ekipi teknik ndërton një model të përsosur, por për problemin e gabuar. Institucionet investojnë shumë në ekspertë dhe shumë pak në përkthyes dhe shkrim-lexim masiv; Sidoqoftë, në përgjithësi janë dy të fundit që hapin vlerën.

13. Cili është parimi bazë në vendimin 'bëni ose blini' për një talent të AI?

• A) Blini gjithmonë, sepse është më lirë
• B) Ndërtoni aftësi diferencuese thelbësore, blini aftësi standarde ✔
• C) Zhvilloni gjithmonë brenda, sepse është më i sigurt
• D) Zgjedhja e atij që rekomandohet nga furnizuesi më i njohur

Përshkrimi: Parimi bazë është: t'i bëni aftësitë thelbësore unike për organizatën që krijojnë avantazh konkurrues; Bleni aftësi standarde, të zakonshme, jo-diferencuese. Një model parashikues që konkurrenti juaj nuk mund ta ndërtojë me të dhënat tuaja është thelbi; Një mjet përmbledhje teksti është standard. Transferimi i talenteve bazë po jep me qira konkurrencën në afat të gjatë dhe rrit rrezikun e mbylljes së furnitorëve.

14. Cila është arsyeja më e zakonshme e dështimit të transformimeve të AI dhe qasja më efektive kundër saj?

• A) Saktësia e pamjaftueshme e modelit; Zgjidhja është të blini një model më të madh
• B) Mungesa e pajisjeve; Zgjidhja është të blini më shumë serverë
• C) Kostoja e licencës; Zgjidhja është të gjesh një furnizues më të lirë
• D) Qëndrueshmëria njerëzore dhe kulturore; Zgjidhja është menaxhimi i ndryshimit që adreson qartë shqetësimet ✔

Shpjegim: Shumica e dështimeve nuk janë teknike, por njerëzore dhe kulturore: frika nga siguria e punës, ankthi për kompetencën, mungesa e besimit dhe humbja e kuptimit. Kur këto ankthe shtypen, ato kthehen si sabotim i heshtur. Qasja më efektive është të përballeni hapur me shqetësimet, të shpjegoni një 'pse' bindëse, të udhëheqni me shembull dhe të ndërtoni një rrjet kampion të kolegëve të ngushtë. Adoptimi duhet të matet dhe barrierat duhet të hiqen.