Культура и организационная готовность критичны для успеха AI-проектов
- Главным фактором успеха AI-пилотов в компаниях 67% респондентов ежегодного Work Trend Index Microsoft назвали организационную готовность. На практике она включает поддерживающую рабочую культуру, понятные правила, стимулирующие кадровые практики и поддержку менеджеров, говорится в отчете, подготовленном совместно с Edelman Data & Intelligence на основе опроса 20 000 сотрудников умственного труда.
- Однако одной организационной готовности недостаточно: сотрудники тоже должны быть готовы использовать технологию. Отчет показал, что такое сочетание встречается редко. Лишь примерно один из пяти работников одновременно демонстрирует высокий уровень индивидуальных AI-навыков и организационной готовности; остальные сталкиваются с трудностями внедрения AI либо из-за неподготовленной среды, либо из-за низкой собственной практики работы с AI.
- Компании, которые рассматривают AI как новую операционную модель и заранее перестраивают то, как будут меняться рабочие места, добьются успеха с технологией, сказал в интервью, приведенном в отчете, Карим Лахани, профессор бизнес-администрирования Harvard Business School. «Техническим руководителям приходится вкладывать массу времени и усилий, чтобы понять взаимозависимости между людьми и процессами, а затем спросить: где именно AI может что-то изменить?» — сказал он.
Мнение Dive:
Компании, которым удается лучше всего внедрять AI, перестраивают саму организацию работы, а также поощряют и демонстрируют экспериментирование с AI при наличии надежной инфраструктуры, показал отчет.
Половина сотрудников умственного труда сообщили, что находятся в стадии «emergent» по уровню готовности, то есть их личные AI-навыки и зрелость организационной готовности к AI только формируются. Преимущество возникает тогда, когда организации создают условия, при которых сотрудники могут применять то, чему они научились, сказала в интервью, приведенном в отчете, Лаура Хамилл, директор по исследованиям AI@Work в Microsoft.
«Руководители должны быть согласованы с командой лидеров, — сказала Хамилл. — Это не может быть чем-то, чем управляет только IT или один человек из руководства; это должно стать обязательством всей руководящей команды».
По мере того как AI-агенты становятся все более распространенными, критически важно строить инфраструктуру, говорится в отчете. Это требует, чтобы сотрудники перестраивали свою работу с учетом процессов проверки, а руководители — перепроектировали процессы вокруг результатов и автономии агентов. IT-подразделениям потребуется создавать инфраструктуру для контроля работы агентов по мере масштабирования, а служба безопасности должна встроить в AI-системы дополнительные уровни доверия.
В отчете рекомендовано рассматривать агентов как управляемые сущности с идентичностями, правами доступа, механизмами контроля и управлением жизненным циклом.
«IT становится control plane для операций агентов, распространяя ту же строгость, которая уже применяется к людям и приложениям, чтобы масштабирование не происходило ценой потери прозрачности», — говорится в отчете.
Лахани сказал, что для масштабирования AI-выводов внутри предприятия создатели agentic systems должны владеть самими процессами. Автоматизированный цикл обучения, в рамках которого каждая, как положительная, так и отрицательная, интеракция с агентом фиксируется и анализируется, тоже поможет уточнять обучение agentic system.
Третье, о чем, по его словам, должны помнить руководители, — это то, что системы должны постоянно меняться, поскольку AI тоже будет постоянно меняться.
«Именно там они увидят неудачи и успехи и поймут, как адаптировать системы», — сказал он.
Материал — перевод статьи с английского.