Mga nadagdag:
- Ang pagpoposisyon sa artificial intelligence bilang isang diskarte sa negosyo, mapagkukunan, isyu sa panganib at pananagutan sa halip na isang proyekto sa teknolohiya
- Ang kakayahang makilala na ang tunay na tungkulin ng isang tagapamahala ay magbigay ng direksyon, pumili ng mga priyoridad, gumuhit ng mga limitasyon sa panganib at kumuha ng responsibilidad mula sa responsibilidad ng teknikal na pangkat.
- Kakayahang paliitin ang pagtuon sa maliit na bilang ng mga pagkakataong may mataas na halaga sa pamamagitan ng pagkilala sa mga pangunahing pitfalls gaya ng baha ng mga piloto na walang diskarte, naantalang pamamahala, at hindi nasusukat na halaga
Para sa isang senior executive (C-Level; ang nangungunang mga gumagawa ng desisyon ng kumpanya: CEO — General Manager, CFO — Chief Financial Officer, CTO/CIO — Chief Technology/Information Officer), ang artificial intelligence ay hindi na “isang proyekto ng team ng teknolohiya” ngunit direktang bahagi ng diskarte sa negosyo. Pagkatapos ng 2023, ang generative artificial intelligence (generative AI; isang uri ng artificial intelligence na gumagawa ng bagong content gaya ng text, visual at code) ay dumating sa talahanayan sa bawat sektor; Ngunit ang kinalabasan sa karamihan ng mga kumpanya ay ito: dose-dosenang mga pilot project ang nagsimula, kakaunti ang naging tunay na halaga ng negosyo. Sa yunit na ito, tatalakayin natin kung bakit dapat lapitan ng isang manager ang artificial intelligence sa estratehikong paraan, kung ano ang kanyang tungkulin, kung saan siya dapat gumawa ng mga desisyon, at bakit ang responsableng pamamahala (ang balangkas na tumutukoy kung sino ang gagawa ng mga desisyon, kung anong mga patakaran at kung anong kontrol) ang dapat itatag mula sa simula.
Una, isang malinaw na konsepto: ang diskarte ay "isang hanay ng mga malay na pagpipilian tungkol sa kung ano ang gagawin natin, bakit at paano natin ito gagawin." Ang diskarte ng AI ay ang parehong bagay: mga pagpipilian tungkol sa kung aling mga pagkakataon ng AI na maglaan ng mga limitadong mapagkukunan (pera, tao, oras), sa anong pagkakasunud-sunod, at sa loob ng kung anong mga limitasyon sa panganib. Ang diskarte ay hindi tungkol sa "ilagay natin ang AI sa lahat ng dako"; Sa kabaligtaran, ito ay isang listahan ng kung ano ang sinasabi mong oo at kung ano ang sinasabi mong hindi.
Ang tunay na papel ng manager sa artificial intelligence
Ang trabaho ng isang administrator ay hindi magsanay ng mga modelo o magsulat ng code. Ang trabaho nito ay apat na bagay: pagbibigay ng direksyon, paglalaan ng mga mapagkukunan, pagtatakda ng mga hangganan ng panganib, at pagmamay-ari ng pananagutan. Niresolba ng technical team ang tanong na "paano"; Niresolba ng manager ang mga tanong na "bakit, kailan, hanggang sa anong limitasyon at sino ang may pananagutan".
espasyo ng desisyon
Responsibilidad ng technical team
Responsibilidad ng manager
Lugar ng paggamit
Maaari ba itong gawin sa teknikal?
May halaga ba sa negosyo o priority ba ito?
Pagpili ng modelo/sasakyan
Aling modelo ang mas mahusay?
Angkop ba ang badyet, panganib at tagapagtustos?
Data
Maa-access/malinis ba ang data?
Ito ba ay legal, etikal, kumpidensyal?
Panganib
Ano ang mga teknikal na kahinaan?
Ano ang corporate risk appetite, sino ang aprubahan nito?
Halaga
Paano sinusukat ang sukatan?
Bumabalik ba o nagpapatuloy ang pamumuhunan?
Tip: Bilang isang tagapamahala, panatilihing madaling gamitin ang isang tanong kapag papunta sa mga pulong ng AI: "Gaano kalaki ang pagbabago nito sa resulta ng negosyo (kita, gastos, panganib, karanasan ng customer)?" Kapag ang teknikal na kaguluhan ay mataas, ang tanong na ito ay nagpapanatili sa iyo na grounded.
Saan lumilikha ng halaga ang artificial intelligence at saan ito isang bitag?
Artipisyal na katalinuhan; Mabisa sa pagpapabilis ng paulit-ulit na gawain ng impormasyon, pagbubuod ng malalaking tipak ng text/data, pag-draft, paunang tugon sa serbisyo sa customer at suporta sa desisyon. Ngunit ito ay mapanganib sa mga sumusunod na lugar: sa mga desisyong may mataas na peligro, responsibilidad ng tao (pagkait sa kredito, pagkuha, medikal/legal na desisyon), kung saan ang hindi na-verify na output ay direktang napupunta sa customer/publiko, at sa mga sitwasyon kung saan ang privacy ng data ay maaaring lumabag.
Isang kritikal na konsepto dito: ang guni-guni ay kapag ang artificial intelligence ay gumagawa ng impormasyon na hindi talaga totoo nang may buong kumpiyansa. Para sa isang tagapamahala, ito ang batayan para sa prinsipyo na "Ang output ng AI ay dapat palaging mapatunayan." Ang isang malaking modelo ng wika (LLM - Artipisyal na katalinuhan na lumilikha ng teksto sa pamamagitan ng pagbuo ng "susunod na pinaka-malamang na salita") ay isang generator ng wika, hindi isang reality engine. Iyon ang dahilan kung bakit ang artificial intelligence ay nakaposisyon hindi bilang isang kapalit para sa mga tao, ngunit bilang isang katulong na nagpapabilis sa mga desisyon ng tao.
Hakbang-hakbang: pagpapakilala ng isang manager sa AI framework
1. Linawin ang konteksto. Ano ang estratehikong priyoridad ng kumpanya? (Paglago, gastos, pagbabawas ng panganib?) Ang artificial intelligence ay dapat magsilbi sa priyoridad na ito.
2. Pumili ng maliit na bilang ng mga pagkakataong may mataas na halaga. Sa halip na "wisik ito sa lahat ng dako," tumuon sa 2-3 gamit (Unit 4).
3. Tukuyin ang halaga at limitasyon sa panganib mula sa simula. Ano ang inaasahang benepisyo (Yunit 5), ano ang katanggap-tanggap na panganib (Yunit 6)?
4. Magtalaga ng pamamahala at pananagutan. Sino ang pumayag, sino ang sumusubaybay, sino ang huminto? (Yunit 7)
5. Pilot, sukatin, sukat o hinto. Magsimula sa maliit, mangalap ng ebidensya, kung ito ay gumagana, gawin itong mas malaki; Kung hindi ito gumana, isara ito nang matapat.
tatlong mini case
Kaso 1 — Walang madiskarteng pilot dump. Isang retail company ang naglunsad ng 27 AI piloto sa isang taon; Sinubukan ng bawat departamento ang sarili nitong kasangkapan. Sa pagtatapos ng taon, 2 lamang ang inilagay sa produksyon, isang kabuuang 1.4 milyong TL ang ginastos, ang pagbabalik ay hindi tiyak. Ang problema ay hindi teknolohiya ngunit isang kakulangan ng prioritization at pamamahala. Nang sumunod na taon, binawasan ng CEO ang bilang ng mga piloto sa 5, na nagtatakda ng malinaw na sukatan para sa bawat isa; Ang rate ng pagsisimula ng produksyon ay tumaas sa 60%.
Kaso 2 — Panganib ng paglabag sa privacy. Ang mga empleyado sa isang kumpanya sa pananalapi ay nagsimulang mag-paste ng data ng customer sa isang tool na AI na available sa publiko. Napansin ito sa isang audit; May malubhang panganib ng paglabag sa mga tuntunin ng KVKK (Personal Data Protection Law; batas sa proteksyon ng personal na data ng Türkiye). Hindi nakita ng management ang panganib na ito dahil walang patakaran sa paggamit ng empleyado (Yunit 7). Ang patakaran ay isinulat sa ibang pagkakataon, ngunit ang nominal na panganib ay naranasan.
Case 3 — Nakakuha ng tamang focus. Ibinukod ng isang kompanya ng seguro ang "paunang pagsusuri ng mga file ng claim" bilang isang kaso ng paggamit na may mataas na halaga. Gumawa siya ng piloto sa loob ng 4 na buwan; Ang average na oras ng pagproseso sa bawat file ay bumaba mula 42 minuto hanggang 18 minuto, kung saan ang tao pa rin ang gumagawa ng panghuling desisyon. Malinaw, nasusukat, responsableng tagumpay; dahil ang diskarte, sukatan at pamamahala ay naroon na sa simula pa lang.
Apat na maaaring kopyahin na mga template
1) Madiskarteng alignment na query:
Ang iyong tungkulin: senior na tagapayo sa diskarte. Ang tatlong prayoridad ng aming kumpanya ngayong taon ay: [mga priyoridad]. Suriin ang sumusunod na ideya ng AI para sa pagkakahanay nito sa mga priyoridad na ito: [ideya]. Alin ang priyoridad nito, hanggang saan at paano? Isulat nang tapat ang iyong mga kahinaan.
2) Paghahanda ng executive briefing:
Ilarawan ang sumusunod na panukalang teknikal na AI sa isang non-technical executive board sa 1 page: problema sa negosyo, iminungkahing solusyon, inaasahang benepisyo, pangunahing panganib, kailangan ng desisyon. Huwag gumamit ng jargon; pasimplehin ang bawat termino. Mungkahi: [text]
3) Pagsusuri sa panganib at hangganan:
Para sa sumusunod na ideya sa paggamit ng artificial intelligence, gumawa ng listahan ng panganib sa ilalim ng 5 heading mula sa pananaw ng isang manager: legal/pagsunod, privacy, reputasyon, operational, financial. Para sa bawat panganib, isulat ang posibleng epekto nito at isang pag-iingat na dapat gawin mula sa simula. Ideya: [teksto]
4) Balangkas ng desisyon:
Kailangan kong gawin itong desisyon: [desisyon]. I-set up ako ng balangkas ng desisyon: aling 4-5 na pamantayan ang dapat kong suriin, anong mga tanong ang dapat kong itanong para sa bawat pamantayan, at anong mga limitasyon ang dapat kong itakda para sa "i-pause/patuloy"?
Mahinang prompt / Malakas na prompt
Mahina: "Paano ko gagamitin ang AI sa aking kumpanya?"
Resulta: Isang generic, hindi naka-personalize, hindi nagagawang listahan. Hindi nagbibigay ng suporta sa desisyon.
Güçlü: "Ako ang CFO ng isang medium-sized na kumpanya ng logistik. Ang priyoridad ko sa taong ito ay bawasan ang gastos ng mga operasyon ng 8%. Mayroon akong data ng fleet ng sasakyan, kargamento at invoice. Unahin ang 4 na lugar ng paggamit ng artificial intelligence na maaaring magsilbi sa priyoridad na ito, kasama ang tinantyang benepisyo at ang panganib na dapat gawin mula sa simula. Isulat sa bawat 90 araw na kailangan kong gawin."
Ang resulta: isang contextualised, prioritized, risky at actionable na resulta.
Mga karaniwang pagkakamali
- Napagkakamalang artificial intelligence para sa isang proyekto sa teknolohiya. Ang artificial intelligence ay isang isyu sa pagbabago ng negosyo; Ang teknolohiya ay isang kasangkapan lamang. Ang pagmamay-ari ay dapat nasa panig ng negosyo.
- Ulan ng mga piloto na walang diskarte. Dose-dosenang mga hindi nakatutok na pagtatangka ang nagsusunog ng mga mapagkukunan at hindi gumagawa ng halaga.
- Huling pag-alis sa pamamahala. Kung ang patakaran at pananagutan ay hindi itinatag mula sa simula, ang panganib ay tahimik na nag-iipon.
- Pagsusukat ng halaga nang hindi ito sinusukat. Ang isang piloto na "masarap sa pakiramdam" ngunit hindi nasusukat ay isang ilusyon na tagumpay.
- Paglilipat ng panghuling responsibilidad sa artificial intelligence. Palaging may pananagutan ang mga tao para sa mga desisyong may mataas na peligro.
Pag-iingat: Ang output ng AI ay hindi kapalit para sa paghatol, paghatol at pananagutan ng isang karampatang tagapamahala; pinapabilis lang nito. Ang isang mataas na antas na desisyon ay hindi maaaring batay sa "sabi ng AI." Ang responsibilidad ay palaging nasa tao.
Sa buod
Para sa mga tagapamahala, ang artificial intelligence ay hindi isang pagpipilian sa teknolohiya ngunit isang bagay ng diskarte, mapagkukunan, panganib at pananagutan. Ang tungkulin ng tagapamahala ay magbigay ng direksyon, pumili ng mga priyoridad, magtakda ng mga hangganan sa panganib at kumuha ng responsibilidad. Ang pinakamalaking pitfalls ay isang barrage ng mga piloto na walang diskarte, huli na pagtatatag ng pamamahala, at hindi pagsukat ng halaga. Sa panahon ng modyul na ito; Itatatag namin ang balangkas na kailangan ng isang manager para pamahalaan ang AI transformation end-to-end, mula sa vision at roadmap hanggang sa prioritization ng lugar ng paggamit, mula sa ROI at panganib sa pamamahala, etika, pagsunod, talento, pagbili at pamamahala sa pagbabago.
Gawain ng aplikasyon
Isipin ang sarili mong organisasyon (o isang organisasyong kilala mo). Isulat ang tatlong nangungunang estratehikong priyoridad para sa taong ito. Pagkatapos ay suriin ang tatlong pagkakataon sa AI na maaaring maghatid ng mga priyoridad na ito gamit ang AI tool gamit ang template 1. Para sa bawat pagkakataon, tandaan sa isang pangungusap ang inaasahang benepisyo at isang pangungusap ang isang panganib na dapat kunin mula sa simula. Basahin ang output nang kritikal: ito ba ay talagang nagsisilbi sa priyoridad, o ito ba ay "para lang sa AI's sake"?
checklist
- [ ] Malinaw kong isinulat ang mga estratehikong priyoridad ng institusyon.
- [ ] Inihanay ko ang mga pagkakataon sa AI sa mga priyoridad na ito.
- [ ] Tinukoy ko ang inaasahang halaga ng negosyo para sa bawat pagkakataon.
- [ ] Para sa bawat pagkakataon, natukoy ko ang isang panganib mula sa simula.
- [ ] Kinumpirma ko na ang responsibilidad at ang huling desisyon ay nananatili sa tao.
- [ ] Inalis nila ang mga ideyang "para lang sa artificial intelligence".
- [ ] Pinaliit ko ang pagtuon sa maliit na bilang ng mga pagkakataong may mataas na halaga.