Lidia PerskaUtjecaj umjetne inteligencije (UI) brzo se širi, utječući na različite sektore i navodeći tvrtke na donošenje strateških odluka. Dok organizacije navigiraju rastućim pejzažem umjetne inteligencije, suočavaju se s ključnim pitanjem: Trebaju li poboljšati svoje trenutne timove ili potražiti vanjske stručnjake za pokretanje svojih inicijativa u području umjetne inteligencije?
Globalna potražnja za savjetovanjem u području umjetne inteligencije očekuje se da će znatno porasti, a predviđa se da će doseći 72,5 milijardi dolara do 2025. godine. Mnoge tvrtke razmatraju povećanje svojih ulaganja u rješenja za umjetnu inteligenciju. Značajan postotak poduzeća se priprema za alokaciju dodatnih resursa u narednoj godini, što ukazuje na sve veću želju za stručnim vodstvom. Analitičari naglašavaju da dok zapošljavanje vanjskih savjetnika nudi trenutačan pristup specijaliziranim vještinama ključnim za ubrzanje projekata, često dolazi s izazovima integracije. Tvrtke moraju osigurati da se vanjsko znanje učinkovito miješa s internim timovima kako bi se spriječila buduća ovisnost.
Neki industrijski lideri odabrali su drugačiji pristup. Suosnivač tvrtke za upravljanje kibernetičkom sigurnošću fokusirao se na izgradnju posvećenog internog tima oko eksperimentiranja s umjetnom inteligencijom, s ciljem postizanja brzih poboljšanja bez stvaranja velikog odjela. Ojačavanjem inovacija iznutra, uspješno su automatizirali procese koji zahtijevaju puno rada, poboljšavajući operativnu učinkovitost.
Ovaj hibridni pristup, koji kombinira razvoj internih talenata sa strateškom vanjskom suradnjom, pokazao se kao učinkovita strategija. Međutim, mnoge tvrtke se još uvijek suočavaju s nedostatkom vještina, potičući stručnjake da preporuče poduzećima usvajanje ove mješovite strategije kako bi optimizirali svoja ulaganja u umjetnu inteligenciju.
Strategija rasta umjetne inteligencije u organizacijama: Navigacija novim granicama
Kako utjecaj umjetne inteligencije (UI) sve više prodire u razne sektore, organizacije su suočene s zadatkom razvijanja sveobuhvatnih strategija za učinkovitu integraciju AI u svoje operacije. Osim što razmatraju trebaju li poboljšati postojeće timove ili zaposliti vanjske stručnjake, donosioci odluka također moraju razmotriti mnoštvo faktora koji utječu na njihov rast u AI pejzažu.
Ključna pitanja i odgovori
1. Koje osnovne kompetencije bi organizacije trebale prioritetizirati prilikom izgradnje AI timova?
Organizacije bi se trebale fokusirati na zapošljavanje talenata s jakom osnovom u znanosti o podacima, strojnome učenju i inženjeringu softvera. Poznavanje računalstva u oblaku i poznavanje etičkih praksi umjetne inteligencije također su ključni za osiguranje ne samo funkcionalnosti, već i usklađenosti i odgovorne upotrebe.
2. Kako organizacije mogu mjeriti povrat ulaganja (ROI) za AI inicijative?
Mjerenje ROI može biti složeno, ali organizacije mogu početi uspostavljanjem jasnih KPI-a povezanih s AI projektima. To mogu uključivati metrike poput povećane učinkovitosti, smanjenih troškova, poboljšane zadovoljstva kupaca ili rasta prihoda koji proizlaze iz strategija temeljenih na AI-u.
3. Koje su najbolje prakse za poticanje kulture usmjerene na AI?
Poticanje kulture inovacija uključuje promicanje kontinuiranog učenja, pružanje programa obuke i otvorenost prema neuspjehu kao prilici za učenje. Organizacije bi trebale aktivno uključiti zaposlenike na svim razinama u AI projekte kako bi razvile osjećaj vlasništva i suradnje.
Ključni izazovi i kontroverze
Jedan od najvažnijih izazova u strategijama rasta AI je prevladavanje otpora prema promjenama unutar organizacija. Zaposlenici se mogu osjećati ugroženima novim tehnologijama umjetne inteligencije, bojeći se gubitka posla. Osim toga, postoje stalne kontroverze oko privatnosti podataka i etičke upotrebe umjetne inteligencije, što navodi mnoge organizacije da kritički ocijene kako prikupljaju i koriste podatke, osiguravajući usklađenost s propisima poput GDPR-a.
Još jedan značajan izazov je kontinuirani nedostatak vještina na tržištu rada. Mnoge organizacije se bore pronaći kvalificirane profesionalce za AI, što komplicira putanju rasta njihovih AI inicijativa. Ova manjkavost često navodi tvrtke da se agresivno natječu za ograničeni talent, što povećava troškove.
Prednosti i nedostaci
Prednosti:
1. Povećano donošenje odluka: AI može brzo analizirati velike količine podataka, omogućujući organizacijama donošenje informiranih odluka na temelju prediktivnih analiza.
2. Povećana učinkovitost: Automatizacija rutinskih zadataka oslobađa zaposlenike za fokusiranje na strateške aktivnosti, doprinosići većoj ukupnoj produktivnosti.
3. Konkurentska prednost: Rani usvojitelji AI tehnologija mogu preskočiti konkurente, osvajajući veće tržišne udjele i postavljajući industrijske standarde.
Nedostaci:
1. Visoki početni troškovi: Implementacija AI rješenja često zahtijeva značajna ulaganja u tehnologiju i akviziciju talenata.
2. Rizik od prekomjerne ovisnosti: Organizacije bi mogle postati ovisne o AI rješenjima, što može dovesti do ranjivosti ako ti sustavi zakažu ili proizvedu pogrešne rezultate.
3. Izazovi implementacije: Integracija AI-u u postojeće sustave može biti složena, zahtijevajući opsežne izmjene u infrastrukturi i protokolima.
Dok tvrtke strategiziraju za rast AI-a, moraju navigirati ovim složenostima dok održavaju fokus na etičke, održive i inkluzivne prakse. Usmjeravanje AI inicijativa prema cjelokupnim poslovnim ciljevima bit će ključno u oblikovanju puta prema dugoročnom uspjehu.
Za daljnje uvide o umjetnoj inteligenciji u poslovanju i strategiji, možete se obratiti resursima stručnjaka u ovoj oblasti na Forbes ili istražiti inovativne strategije putem Harvard Business Review.
