1% компаний обладают высоким уровнем зрелости в сфере ИИ, сообщает McKinsey

Как в кабинетах руководителей, так и в комнатах отдыха ИИ, несомненно, является главной темой для обсуждения. Тем не менее, обеспечение устойчивости бизнеса к будущим вызовам с помощью ИИ означает нечто большее, чем просто баловство с чат-ботами или автоматизацию пары задач — это требует превращения владения ИИ в фундаментальный навык для всей организации. Практически все компании инвестируют в ИИ, но, согласно данным McKinsey, лишь 1% бизнес-лидеров заявляют, что их компании действительно «зрелы в отношении ИИ» и полностью интегрировали эту технологию в рабочие процессы.

Более того, Gartner прогнозирует, что к концу 2027 года более 40% проектов на базе агентного ИИ будут свернуты. Старший директор-аналитик Gartner Анушри Верма отмечает, что организациям «необходимо отсеять шумиху, чтобы принимать взвешенные и стратегические решения о том, где и как применять эту развивающуюся технологию».

Главное — сочетать смелое внедрение с надежными мерами предосторожности. Осознанно выстраивая этические, структурные и процедурные рамки, организации могут открыть путь к ответственному экспериментированию с ИИ и извлечь долгосрочную выгоду из этих технологий.

Начните с правильной кадровой стратегии

Найм лучших специалистов имеет решающее значение, но именно их удержание обеспечивает долгосрочный успех. Стратегическое структурирование команд, определение необходимых специализированных навыков, инвестиции в внутренний рост и привлечение внешней экспертизы являются основополагающими факторами.

Удержание сотрудников требует большего, чем просто высокая зарплата. Оно требует создания культуры непрерывного роста и признания достижений. Чтобы удержать лучших людей, поощряйте повышение квалификации за счет доступа к передовому обучению, участия в значимых отраслевых мероприятиях и четко выстроенных карьерных траекторий. Когда сотрудники видят реальные возможности для роста, согласующиеся с технологическим прогрессом, они остаются вовлеченными в процесс.

ИИ — это командная игра, а не технологический бункер

Чтобы ИИ стал подлинным конкурентным преимуществом, грамотность и владение им должны распространяться от топ-менеджмента до рядовых сотрудников. По данным Gartner, организации, уделяющие приоритетное внимание обучению руководителей работе с ИИ, к 2027 году добьются финансовых показателей на 20% выше, чем те, которые этого не делают. Последний выпуск индекса тенденций на рынке труда Microsoft (Work Trend Index) показал, что 82% руководителей бизнеса считают навыки работы с ИИ необходимыми для сотрудников, однако 60% работников заявляют, что им не хватает необходимых знаний в этой области.

Эффективное внедрение ИИ означает превращение его в общий ресурс для всей организации, а не только для технических команд. Но стимулировать такое внедрение непросто. Руководители могут опасаться за безопасность. Пользователи могут нервничать из-за того, что ИИ заменит их, или не знать, с чего начать. Им нужна общая база для обучения. Создание Центра компетенций по ИИ (CoE) обеспечивает структурированный, но гибкий способ поощрения внедрения искусственного интеллекта. В PagerDuty мы создали внутренний Центр компетенций по ИИ, опираясь на концепцию 4 E:

• Евангелизация (Evangelism): Вдохновляйте свои команды, демонстрируя осязаемые преимущества и потенциальное влияние ИИ.

• Расширение возможностей (Enablement): Совместно устраняйте пробелы в навыках с помощью специализированного обучения, ресурсов и практических семинаров.

• Контроль соблюдения (Enforcement): Установите четкие цели и меры ответственности, включая показатели активности и результатов.

• Экспериментирование (Experimentation): Воспитывайте культуру, которая приветствует итеративное обучение, быстрые ошибки и стремительные инновационные циклы.

Создайте защитные барьеры, а затем дайте людям простор для работы

Инновации без управления могут привести к фрагментации, разобщенности или хаосу. Идеальный подход к управлению разработан для того, чтобы ускорять инновации, а не душить их. Установите четкие правила в отношении этичного использования, снижения предвзятости, прозрачности и соблюдения нормативных требований. Внедрите строгие проверки на беспристрастность и этичность, прозрачную коммуникацию с пользователями и активные механизмы обратной связи.

Имея надежные защитные барьеры, организации могут поощрять эксперименты своих команд с уверенностью в том, что их решения на базе ИИ останутся надежными и эффективными.

Не переусердствуйте с автоматизацией, дополняйте её

Серьезным риском при внедрении ИИ является чрезмерная зависимость, которая может привести к атрофии талантов и слепым зонам в организации. ИИ может дополнять человеческие возможности, избавляя от рутинного труда и позволяя командам сосредоточиться на более стратегических задачах, требующих глубокого контекста. Тем не менее, критически важные знания часто хранятся у опытных сотрудников, а человеческая интуиция необходима для того, чтобы ИИ оставался контекстуально точным и релевантным. Понимание этих нюансов поможет командам воспринимать ИИ как дополнение к своим навыкам, а не как конкурента.

Кроме того, необходимо проактивно управлять юридическими, нормативными и репутационными рисками. Модели ИИ могут непредсказуемо деградировать или галлюцинировать, что традиционное тестирование программного обеспечения не всегда способно полностью выявить. Поэтому надежный мониторинг, наблюдаемость, журналы аудита и встроенные петли обратной связи имеют решающее значение для минимизации этих рисков и сохранения целостности бренда.

Сделайте профессиональное развитие заметным и доступным

Обеспечение видимости и доступности возможностей профессионального развития в сфере ИИ для всех команд имеет критически важное значение:

• Видимость (Visibility): Регулярно делитесь вариантами использования ИИ, успехами и извлеченными уроками через командные демо-версии, обучающие обеды (lunch-and-learns) и общекорпоративные форумы.

• Доступность (Accessibility): Предоставляйте такие ресурсы, как сессии по освоению ассистентов программирования и специализированные семинары по созданию агентов. Это же относится и к нетехническим ролям, где они могут использовать вайб-кодинг (vibe coding) для создания прототипов.

• Признание (Recognition): Предлагайте заметные возможности для сотрудников, демонстрирующих лидерство в области ИИ и эффективный вклад.

  Создание правильной структуры для внедрения ИИ

  Организациям, только начинающим свой путь в сфере ИИ, следует сосредоточиться на эволюции, а не на совершенстве. Существуют первые быстрые победы, которые могут настроить организации на внедрение ИИ, приносящее результаты. Вот 5 обязательных элементов структуры, которая поддерживает команды с самого начала:

  • Оценка навыков: Проведите первоначальную оценку навыков, чтобы выявить сторонников и противников ИИ.

  • Определение ответственных лиц (DRI): Создайте четкие структуры управления с выделенными прямыми ответственными лицами для руководства инновациями.

  • Сдвиг в культуре: Измените организационную культуру от неприятия риска к расчетливому экспериментированию, внедрив ИИ в качестве основополагающей стратегии во всех операциях.

  • Создание обратной связи: Отдавайте приоритет итеративным инновациям и регулярным циклам обратной связи для постоянного совершенствования своего подхода.

  • Концепция «клиент ноль» (Customer zero): Применяйте принцип «клиент ноль» там, где это возможно. Ничто не дает более быстрой и четкой обратной связи, чем использование продукта внутри компании.

  ИИ и люди: вместе лучше

  В конечном счете, ИИ не заменяет ваших сотрудников. Он усиливает их.

  Организации, которые относятся к грамотности в сфере ИИ как к важному навыку и предоставляют своим командам инструменты, обучение и свободу для инноваций, окажутся в числе преуспевающих. Обеспечение устойчивости бизнеса к будущим вызовам — это не просто внедрение ИИ, это расширение возможностей людей и команд развиваться, процветать и побеждать с его помощью.

  Ману Гурудата — старший директор по разработке программного обеспечения в PagerDuty.

  Добро пожаловать в сообщество VentureBeat!

  Наша программа гостевых публикаций — это площадка, где технические эксперты делятся идеями и предоставляют беспристрастный, независимый глубокий анализ ИИ, инфраструктуры данных, кибербезопасности и других передовых технологий, формирующих будущее корпоративного сектора.

  Читайте далее в рамках нашей программы гостевых публикаций и ознакомьтесь с нашими рекомендациями, если вы хотите написать собственную статью!