Kevin Topolskyביחס להקפצה מתפקידים מסורתיים, הארגונים מחדשים את הערכתם של מי בראשיות האחראיות על מימושי AI. רק רבע מהמנהיגים שנבדקו, מתוך למעלה מ-1800 תשובות, מציינים בביטחון אדם בודד כ"האחראי הראשי" ליוזמות AI.
בין הנענים, 16% מזהים את מנהל המידע הראשי כגורם המרכזי מאחורי קידום טכנולוגיות חדשניות, בעוד 12% מסתכלים על ה"מנהיג בתחום הAI" בנכס הארגוני, ועוד 12% מייחסים את זהותו למנהיג יחידת העסקים שלהם.
מעניין לציין כי 54% טוענים שיש להם "מנהיג בתחום הAI" בארגונם, מסמנים תפקיד מנהיגי שמאמצים, למרות ש-88% מעריכים שאדם זה אינו חלק מצוות המנהל העליון.
ניתוחנים של Gartner מדגישים את עיקריות יוזמות הAI, שהן פוגעות בכל תפקיד ושיח אסטרטגי בארגון. מודל האחראות המפוזר סביב AI סביר לברור אי הבנה בחלק מהארגונים לגבי בעלותן על המאמצים הקשורים לAI.
כך שארגונים מתמודדים עם עלייתה של AI, הדיון בהקמת תפקיד זהותי כמו מנהיג AI ראשי קיבל תאוצה. גישה זו מאפשרת לחברות לציית את אסטרטגית AI שלהן בצורה יעילה יותר בלע עשוי להקל על הנהיגה הקיימת.
בזמן שהצורך במנהיג AI חותם, בעיקר לכיבוש מאתגרים רב תחומיים ויצירת הערך, דעות בתוך הארגונים נשארות מחולקות לגבי הפרטים של השלטון בAI והתפקידים בתוך מועצת AI.
כל עוד AI ממשיך להשפיע על ענפים, צורך בייצוג צלב-דיסציפלינרי במועצות AI משתתף באיכויי האגיל והיעילות ללא התפשטויות לשיאוניות.
נוף המגוון של הנהיגה בתחום הAI בארגונים: חקירה שאלות ואתגרים ראשיים
בתחום נהיגת הAI בתוך מוסדות, מתבטאים שגל של שאלות מרכזיות שהעסקים הולכים לעבור דרך הרמות מימושיות של AI. אחת השאלות המרכזיות היא: מהן האחראיות הראשיות של מנהיג AI בתוך אירגון? התשובה על שאלה זו עשויה להשתנות בהתאם למבנה החברה, לתעשייה וליעדים המשוקללים.
שאלה משמעותית נוספת סובבת מעגל האתגרים הקשורים למודלי נהיגה מפוזריים בתחום הAI. בעוד שהכרה של אנשים שונים באחריות על יישומים של AI עשויה לגרות ירידת מחצה, היא יכולה גם להוביל לבלבול ועייפות באחריות. כיצד ניתן לקבלע באופן אפקטיבי על האחריות המתפרסת של נהיגת AI כדי להבטיח יישום אחיד ומוצלח?
בנוסף, בזמן שהווכחות לכ"מ הדרושות עבור מנהיג AI שואות עוצים, זוהי שאלת היתרונות והחסרונות שנמצאת על השולחן בהקמת תפקיד ניהולי AI מוקדש בתוך ארגון. אולי ניסיון הכתיבה של מנהיג AI יכול להסיר את אסטרטגיה ומימוש AI בארגוני, ובצד השני להכניס קשיים חדשים לסדר ההיררכיה הארגונית ולתהליכי הקבלת ההחלטות.
אחד מהאתגרים המרכזיים איתו נאבקים ארגונים בתחום נהיגת הAI הוא החוסר בהסכמה לגבי שלטון AI והתפקידים בתוך נחשי AI. איך ניתן לעקוף את החלוקות הפנימיות והדעות הנוטשות כדי ליצור מבנים של שלטון AI אפקטיביים שמעידים על חדשנות ויוצרים ערך?
למרות האתגרים הללו, ישנן יתרונות ברורים ליישוב ייצוג צלב-דיסציפלינרי בנחשי AI. פרספקטיבות צלב-דיסציפלינריות יכולות לעודד יצירתיות, לשפר את יכולת פתרון בעיות ולקדוש קבלת ההחלטות האסטרטגיות בתחום טכנולוגית הAI המתרחבת מהר מאוד. איך ארגונים יש לנצל את הייצוג צלב-דיסציפלינרי בנחשי AI למען שמירה על אגילות ודריבה של יעילות ללא מריחות לאינרציה מהירה של הטכנולוגיה.
בסיכום, הנוף המגוון של נהיגת הAI בארגונים מציע מגוון של שאלות, אתגרים והזדמנויות לעסקים שמחפשים להשתמש בכוחה של בינה מלאכותית. על ידי טיפול בשאלות ראשיות, ניתוד באתגרים וחיבוק הייתרונות של שיתוף פעולה צלב-דיסציפלינרי, ארגונים יכולים למקום עצמם להצלחה בנוף הAI המשתנה אי-פסק.
לעוד מבטים לנהיגת AI בארגונים, כנסו אל Gartner.
[שבץ]https://www.youtube.com/embed/reUZRyXxUs4[/embed]
