Skuteczni użytkownicy sztucznej inteligencji doskonale wiedzą, jak wykorzystać tę technologię, by przynieść im prawdziwe korzyści. Ty też możesz. Kiedy firmy napotykają trudności z wdrożeniem sztucznej inteligencji (AI), prawie nigdy nie wynika to z jej możliwości lub ograniczeń. Znacznie częściej przyczyną jest rozbieżność między celami wyznaczonymi przez prezesów a tym, co łańcuchy wartości, modele operacyjne i stosy technologiczne mogą faktycznie zaoferować.
Brzmi znajomo? Nie jesteś sam: 62% firm narzeka na brak koordynacji między działami, a 63% wskazuje na adaptację procesów pracy jako główną przeszkodę w skutecznym wdrożeniu sztucznej inteligencji. Według badania przeprowadzonego przez Kearney i Futurum Group, tylko 25% prezesów czuje się odpowiednio przygotowanych do wdrożenia sztucznej inteligencji w całej firmie.
Profesor Cyril Bouquet z IMD Business School w Lozannie, Christopher J. Wright, dyrektor ds. innowacji w szwajcarskiej firmie technologicznej Iprova, oraz Julian Nolan , prezes Iprova, podchodzą do tych zagadnień z różnych perspektyw. Wspólnie, ci trzej eksperci opracowali praktyczne rozwiązanie, które może pomóc firmom uzyskać znacznie więcej z inwestycji w sztuczną inteligencję niż dotychczas.
Jak dostosować strategię AI do posiadanych zasobów
Decydując, jak najlepiej wykorzystać potencjał sztucznej inteligencji, firmy powinny ocenić się w oparciu o dwa najważniejsze aspekty: Jak duży wpływ mamy na ścieżkę od pomysłu do wprowadzenia na rynek? Innymi słowy, jak dużą kontrolę mamy nad łańcuchem wartości? I ile dynamicznych, współzależnych technologii musimy zintegrować, aby utrzymać konkurencyjność – innymi słowy, jak szerokie jest spektrum technologiczne, którym musimy zarządzać?
Łącznie kontrola łańcucha wartości i szerokość technologiczna definiują zakres działania – i prowadzą do czterech strategii, dzięki którym firmy mogą w pełni wykorzystać potencjał AI:
1. Skoncentrowane różnicowanie
To podejście jest adekwatne, gdy firmy mają ograniczoną kontrolę nad łańcuchem wartości i wąski zakres technologiczny. Zwykle ma to miejsce w dojrzałych branżach. Organizacje te mają głęboką wiedzę specjalistyczną w podsegmencie łańcucha wartości – ale nie kontrolują całej ścieżki do rynku. Są szczególnie skuteczne w przypadku AI, gdy chodzi o optymalizację produktów lub procesów w jasno zdefiniowanych obszarach i skupianie się na głębokości, a nie szerokości.
2. Integracja pionowa
To dobra opcja dla firm z silną kontrolą nad łańcuchem wartości, ale ograniczoną szerokością technologiczną. Nie muszą gonić za każdym trendem technologicznym, ale mogą osiągnąć znaczący wpływ poprzez ukierunkowaną integrację AI z istniejącymi procesami: na przykład poprzez łączenie spostrzeżeń przez AI w systemach wewnętrznych, ujawnianie synergii i ilustrowanie potencjału wydajności między danymi, działami i procesami.
3. Ekosystem współpracy:
Niektóre firmy działają w technologicznie złożonych ekosystemach. Nie mogą kontrolować, jak ich rozwiązania ostatecznie trafią na rynek. W takiej sytuacji sukces wdrożenia sztucznej inteligencji zależy nie od działania w pojedynkę, ale od strategicznych partnerstw, które dzielą się ryzykiem innowacji, infrastrukturą i wiedzą specjalistyczną.
4. Przywództwo platformowe:
Kiedy firmy posiadają szerokie możliwości technologiczne i pełną kontrolę nad swoim łańcuchem wartości, mają siłę, by inicjować i kształtować zmiany: mogą tworzyć infrastrukturę, budować ekosystemy i rozwijać produkty. To właśnie tutaj zaczyna się sztuka orkiestracji: wykorzystanie sztucznej inteligencji do wyznaczania standardów, otwierania interfejsów i projektowania systemów, z których inni chętnie korzystają i je rozwijają.
Chcesz dowiedzieć się więcej? Warto przeczytać cały artykuł, w tym praktyczne przykłady. Znajdziesz tam również matrycę samooceny: pomoże Ci ona znaleźć optymalną strategię AI dla Twojej firmy.
