Совет директоров ждет отдачи от ИИ, но команды к этому не готовы

На протяжении десятилетий, руководя технологическими проектами и командами, я слышала разговоры об ИИ и его будущем потенциале. Что сможет делать ИИ? Где он сможет повысить эффективность? Этот всплеск энтузиазма заставил компании почти во всех отраслях быстро начать внедрять ИИ в операции без четкой стратегии.

Сегодня ИИ заметно эволюционировал, и разговор о нем тоже изменился. Теперь советы директоров и управленческие команды задают гораздо более простой вопрос: что ИИ на самом деле принес? Этап «медового месяца» ИИ закончился, и начинается этап проверки ROI.

Растущее давление в пользу доказательства отдачи от ИИ

В недавнем независимом исследовании более чем 500 руководителей компаний по всему миру 91% топ-менеджеров заявили, что давление с требованием доказать ROI от ИИ усилилось. ИИ теперь — это реальная бизнес-инвестиция с реальными ожиданиями.

Меня беспокоит не само давление. Меня беспокоит то, как организации на него реагируют.

Во всех отраслях я вижу, как компании слишком быстро масштабируют ИИ, прежде чем у них появляется необходимая основа для его поддержки. Руководители ставят амбициозные цели, пока команды все еще разбираются с реальностями исполнения. Во многих случаях организации путают скорость с готовностью.

Один разрыв в нашем исследовании сразу бросился в глаза. Пока 56% руководителей считают, что ИИ полностью встроен во весь жизненный цикл продукта, только 18% менеджеров с этим согласны. Это расхождение важно, потому что оно показывает, насколько по-разному руководство и команды исполнения часто оценивают прогресс.

Руководители считают, что организация успешно масштабирует ИИ, тогда как команды на местах по-прежнему сталкиваются с разрозненными системами, неясными процессами и операционными узкими местами.

И результат предсказуем. Ожидания формируются раньше, чем появляется готовность к исполнению, и организации берут на себя обязательства по результатам, которые еще не готовы обеспечить.

Когда гонка за ROI становится ловушкой

ИИ ускоряет разработку и выпуск продуктов во многих отраслях. Команды могут быстрее прототипировать, автоматизировать больше работы и повышать темп производства. Но одной скорости недостаточно, чтобы создать бизнес-ценность. ИИ — это усилитель, а не замена фундаментальных этапов разработки продукта.

В нашем исследовании 75% руководителей продуктовых команд заявили, что по-прежнему испытывают трудности с исполнением стратегии. Организации производят больше, но согласованность по приоритетам, зонам ответственности и результатам не успевает за этим.

Именно здесь давление по ROI становится опасным. Когда организации чувствуют необходимость быстро доказать ценность, они часто ставят эффективность рабочих процессов выше готовности систем и команд. А в некоторых случаях компании сразу пытаются сократить численность персонала или заменить экспертизу ИИ. Это посылает неверный сигнал о роли ИИ. Всегда будет критически важна человеческая проверка и глубина экспертизы.

ИИ наиболее эффективен, когда он усиливает экспертизу, а не пытается заменить ее. Без людей, которые понимают, как работают системы, как создаются продукты и как должно функционировать управление в реальной среде, ИИ-инициативы становятся хрупкими. В итоге организации получают ненадежные результаты, риски для безопасности и системы, которые начинают сбоить, когда выходят за пределы контролируемых пилотов.

ИИ не заменяет базовые принципы разработки продукта и инженерии. Во многих случаях он лишь делает пробелы более заметными.

Без модернизации ИИ не сможет дать результат

Настоящая работа эпохи ИИ — это модернизация устаревших систем.

Модели ИИ могут хорошо работать в изоляции, но производственная среда гораздо сложнее. Силосы данных, несвязанные системы и устаревающая инфраструктура быстро становятся препятствиями, когда организация пытается масштабировать ИИ на весь бизнес. Если не модернизировать ИТ-ландшафт, legacy tech debt будет только накапливаться.

Раз за разом я вижу, как амбициозные организации приходят к выводу: успех ИИ зависит не только от самой модели. В нашем исследовании 95% руководителей заявили, что модернизируют системы, и главным драйвером выступают ИИ и аналитика.

Организации не могут считать ИИ коротким путем в обход существующих процессов. ИИ нужно встраивать в то, как разрабатываются и эксплуатируются продукты, системы и рабочие процессы. Согласованность между командами, четкие результаты и сильное исполнение всегда будут важны. Более того, с приходом ИИ они становятся еще важнее.

Как выглядит успешный ИИ

Когда глобальная компания из сферы life sciences партнерилась с Modus Create для модернизации проектирования стратегии клинических испытаний, бизнес-проблема была очевидной: аналитики полагались на медленные ручные процессы на основе таблиц для построения стратегий испытаний по странам. Решение объединило модели прогнозирования набора участников с движком оптимизации ограничений. Это дало командам возможность быстро генерировать стратегии, при этом позволяя аналитикам применять собственное суждение.

Такая дисциплина окупилась. Платформа обеспечила более 5 млн долларов экономии на затратах по клиническим испытаниям и помогла сократить время на разработку стратегии с недель до минут.

Эта история показывает, как на самом деле происходит успешное внедрение ИИ. Не через обходные пути или спешную поставку, а через четкие цели по ROI, дисциплинированное исполнение, модернизацию и постоянную доработку.

Сначала — фундамент

Успеха с ИИ добьются те организации, которые заранее инвестируют в правильную основу. Они согласуют ожидания руководства с реальностью исполнения. Они понимают, зачем нужна модернизация устаревших систем, чтобы ИИ мог работать в реальных условиях. И они строят команды, которые сочетают техническую компетенцию с операционной экспертизой.

ИИ действительно способен приносить измеримую бизнес-ценность. Но долгосрочный успех зависит от того, готовы ли организации инвестировать в системы, процессы и людей, необходимых для масштабирования. Выиграют не те, кто двигался быстрее всех. Выиграют те, кто готов честно признать, где они находятся сейчас, и строить дальше от этой точки.

Материал — перевод статьи с английского.

Оригинал: Your board wants AI returns. Your teams aren’t ready.