Gartner képviselői arra figyelmeztetik az ausztrál IT vezetőket, hogy ne ragadjanak bele a technológiai beszállítók versenyébe, akik sürgetik az AI megoldások gyors fejlesztését, telepítését és értékesítését. Ehelyett a cégeknek gondosan kell megtervezniük a AI elfogadásához kapcsolódó stratégiáikat, amelyek vagy „stabil”, vagy „gyorsított” megközelítést alkalmaznak, attól függően, hogy milyen konkrét előnyöket szeretnének elérni a technológia révén.
Az IT Symposium/Xpo rendezvényen, amelyet szeptember 9-én tartottak Ausztráliában, két kiemelkedő elemző, Mary Mesaglio és Kristian Steenstrup bemutatták, hogy a technológiai beszállítók „minden energiájukkal” az AI megoldások fejlesztésére összpontosítanak, miközben a CIO-k közel fele nehezen látja vissza a befektetéseik hozamát.
A Gartner elemzői azt javasolják, hogy az ausztrál szervezetek a saját AI versenyükre összpontosítsanak 2025 felé haladva. Ez azonban különböző megközelítéseket igényel a technológia alkalmazásában az IT és az üzleti funkciók terén.
Milyen különbség van a stabil és a gyorsított AI megközelítés között?
A Gartner elemzői az AI-stabil szervezeteket olyanokként definiálták, akik:
- Olyan iparágban működnek, amelyet nem zavar meg az AI.
- Modest ambícióval rendelkeznek az AI technológiával kapcsolatban.
- 10 vagy annál kevesebb aktív AI kezdeményezéssel rendelkeznek.
Ezzel szemben az AI gyorsított ütemű elfogadói általában:
- Olyan iparágakban léteznek, amelyeket az AI zavar.
- Arra törekednek, hogy AI-első szervezetté váljanak.
- Több mint 10 aktív AI kezdeményezésük van.
AI előnyök: Kezdjünk a termelékenységgel, majd az árbevétellel
A termelékenységi nyereségek a fő fókuszpontot jelentik azok számára, akik lassabb ütemben fogadják el az AI-t. A Gartner elemzői azonban figyelmeztettek, hogy a termelékenységi nyereségek nem egyenletesen oszlanak el: a legtöbb a munkavállalók tapasztalatának és a munkájuk összetettségének függvénye.
Mesaglio elmagyarázta: „Ami könnyebbé teszi az AI termelékenység elérését, az a munkakomplexitás és a munkahelyi tapasztalat megfelelő párosítása. Az alapszabály az, hogy több AI termelékenységet érhetünk el, ha alacsony komplexitású és alacsony tapasztalatú, vagy magas komplexitású és magas tapasztalatú munkaköröket párosítunk.”
A gyorsított ütemben AI-t alkalmazó cégek is a termelékenységi nyereségekre összpontosítanak, de Steenstrup szerint ezek a szervezetek gyakran többre vágynak a technológiától, például jobb eszközhozamokra, nagyobb sebességre, új bevételi forrásokra, fokozott ügyfélélményre és csökkentett veszteségekre.
Az érték bizonyítása: Az AI költségeinek és értékének figyelembevétel
Miközben a stabil ütemben AI-t alkalmazó szervezeteknek csak szorosabban kell figyelniük az AI kiadásaikra, a gyorsított utat választóknak azonnali költségfigyelést kell bevezetniük, hasonlóan ahhoz, ahogyan sokan a felhőkiadásaik nyomon követésére is tettek.
Mesaglio hangsúlyozta, hogy az AI projekteknek már a kezdetektől figyelembe kell venniük a költségeket és az értéket: „Amikor egy koncepció bizonyítást végzel, ne csak azt teszteld, hogy a technológia működik, és a munkavállalók kedvelik. Használj koncepció bizonyítást arra is, hogy megértsd, hogyan fogják a költségeid növekedni.”
AI technológiai verem építése
Az Enterprise Resource Planning és a Customer Relationship Management rendszerekben, valamint egyéb technikai eszközökben robbanásszerűen megnövekedett az AI funkciók és eszközök száma. Ez azt jelenti, hogy a cégeknek képesnek kell lenniük arra, hogy ezeket és a szervezeti adatokat koherens módon kezeljék.
A Gartner előrejelzése szerint 2026-ra a szoftver beszállítók több mint 80%-a be fogja építeni a generatív AI képességeket.
A Gartner azt javasolja, hogy a szervezetek építsenek egy „technológiai szendvicset”, amely lehetővé teszi az AI és az adatkezelést központosítva a szervezeten belül, valamint az AI és az adatok beépítését más szoftverekbe vagy a „BYOAI” (Bring Your Own AI) megoldásokhoz, amelyeket különböző részlegek önállóan hoznak be a vállalatba.
AI bizalom: Biztonságos és megbízható AI kiépítése
A stabil és a gyorsított AI alkalmazók különböző módon kell, hogy bizalmat építsenek az AI-ba. A stabil AI szervezetek inkább az emberi irányításra, politikákra és változáskezelésre támaszkodhatnak az AI biztonsága és megbízhatósága érdekében. Például hatékony lehet, ha egy felelős AI csapatot alakítanak ki a biztonság érdekében, és gyakorlati közösséget hoznak létre a szakértelem megosztására.
Gartner szerint a gyorsabban AI-t alkalmazó szervezeteknek automatizált, technológiavezérelt megközelítést kell alkalmazniuk a megbízható AI biztosítására, amely túlmutat az emberi irányításon, és „bizalomtechnológiák” használatát igényli, amelyek programozottan érvényesítik az AI politikákat és valós időben kezelik az AI kockázatokat.
AI és alkalmazottai
Az ausztrál kormány kötelező keretek bevezetését javasolja az AI-ra, a Gartner elemzői pedig megjegyezték, hogy nem elegendő vállalatok figyelembe venni az AI bevezetésének érzelmi hatását a munkavállalókra. Ez félelmet, függőséget, vagy irigységet okozhat a kollégákkal szemben, akik AI-t használnak.
Mesaglio szerint „A változáskezelési programod valószínűleg nem lett megtervezve az AI-val kapcsolatos lehetséges érzelmi reakciók teljes spektrumának figyelembevételére.”
Az AI gyorsított ütemű szervezeteknél különösen fontos a viselkedési kimenetek kezelése, amelyeket ugyanazzal a szigorral kell kezelni, mint a technológiai és üzleti kimeneteket.
Milyen szempontokat vegyenek figyelembe a szervezetek 2025-re?
A Gartner arra figyelmeztetett, hogy a szervezeteknek nem kell az AI-t „egyszerre” bevezetniük. Mesaglio javasolta, hogy a stabil ütemben AI-t bevezetni kívánó cégek:
- Az alkalmazottak termelékenységét keressék az AI fő előnyeként.
- Biztosítsák, hogy megértsék az AI kiadásaik részleteit.
- Támaszkodjanak a technológiai beszállítókra az AI technológiai verem kiépítésében, ahelyett, hogy házon belül építenék azt.
- Folyamatosan használják az AI politikákat a viselkedési kimenetek fő bizalmi mechanizmusaként.
- Támaszkodjanak a változáskezelési gyakorlatokra, de alkalmazzák ezeket az AI környezetének megfelelően.
A gyorsított AI szervezeteknek hasonló célokat kell követniük, de emellett:
- Az eredmények között keressék a termelékenységen túli előnyöket, például a közszolgáltatások javítását vagy az árbevétel növelését.
- Valós idejű költségfigyelést vezessenek be, hasonlóan a felhőkiadások nyomon követéséhez.
- Egyedi AI technológiai veremet alakítsanak ki a kívánt eredmények eléréséhez.
- Bizalomtechnológiákat vezessenek be az AI politikák automatizálására és a felelős AI fejlesztésének biztosítására.
- Kísérletezzenek az agentikus AI-val.
A Gartner arra is figyelmeztetett, hogy a szervezetek kerüljék az AI-val kapcsolatos kiábrándulás széles szakadékába való beleesést. Steenstrup megjegyezte: „Mindenki beszél a hype-ről a hype-ciklus csúcsán, de nem elegendő ember ismeri fel, hogy a hype negatív hatása is létezik a ciklus alján.”
„Amikor a mélypontban vagy, ne ess bele. Ha az üzleti értékre és a saját tempódra összpontosítasz, akkor a csúcsokat és a mélypontokat is kezelheted az AI terén.”
Érdekes tény: A mesterséges intelligencia (AI) közel 70 éve létezik, de csak az utóbbi évtizedben vált széles körben elérhetővé és alkalmazhatóvá a vállalatok számára.
Források: Gartner, IT Symposium/Xpo, 2023.
