მე ყურადღებით ვაკვირდები ხელოვნური ინტელექტის მიერ ბიზნეს სამყაროში მოტანილ ტრანსფორმაციას. ამ რევოლუციის ცენტრში, საინფორმაციო ტექნოლოგიების დირექტორის როლი სწრაფად განვითარდა. აღარ არის საკმარისი მხოლოდ ტექნოლოგიების გამოყენება. აუცილებელია ცვლილებების წარმართვა. და სწორედ აქ არის განსხვავება ოპერატიულ საინფორმაციო ტექნოლოგიების დირექტორსა და ჭეშმარიტად ტრანსფორმაციულ საინფორმაციო ტექნოლოგიების დირექტორს შორის.
CIO, რომელიც მხოლოდ ხელოვნური ინტელექტის ტექნიკური ხელშემწყობის როლს ასრულებს, გამოტოვებს განტოლების ყველაზე მნიშვნელოვან ნაწილს: ბიზნესზე გავლენას. რა თქმა უნდა, ინფორმაციული უსაფრთხოება, მონაცემთა არქიტექტურა და შესაბამისობა ფუნდამენტური საკითხებია, მაგრამ არასაკმარისი. ნამდვილი ტრანსფორმაცია მაშინ ხდება, როდესაც ხელოვნური ინტელექტი შექმნილია კომპანიის ოპერირების წესის შესაცვლელად და ეს მოითხოვს ბიზნეს მოდელის ღრმა გაგებას.
დღესდღეობით, გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის ღირებულების დიდი ნაწილი მდგომარეობს მრავალაგენტიანი გადაწყვეტილებების ორგანიზებაში, რომლებსაც შეუძლიათ პროცესების ავტომატიზაცია, რეალურ დროში გადაწყვეტილებების მიღება და მთელი დეპარტამენტების მუშაობის წესის შეცვლა. ამის მისაღწევად, საინფორმაციო ტექნოლოგიების დირექტორს IT სფეროს მიღმაც სჭირდება გასვლა. მათ უნდა დაეუფლონ სტრატეგიულ დიზაინს, მომხმარებლის გამოცდილებას და მომსახურების მოგზაურობას. მხოლოდ ამის შემდეგ არის შესაძლებელი ტექნოლოგიის მიზანთან და გავლენასთან შესაბამისობაში მოყვანა.
ეს თანხვედრა ბევრისთვის ბარიერად რჩება. Gartner-ის CIO Agenda 2025-ის კვლევის თანახმად , მსოფლიო მასშტაბით CIO-ების 72% ამბობს, რომ ხელოვნური ინტელექტი მათ სტრატეგიულ ტექნოლოგიურ პრიორიტეტებს შორისაა. თუმცა, მხოლოდ 24%-ს შეუძლია დაამტკიცოს, რომ ისინი ამ ინიციატივებით ხელშესახებ ღირებულებას ქმნიან. ეს ხაზს უსვამს განზრახვასა და შესრულებას შორის არსებულ ხარვეზს, რაც აძლიერებს CIO-ს უფრო აქტიური და სტრატეგიული როლის საჭიროებას ხელოვნური ინტელექტის გზაზე.
ლაბორატორიიდან გამოსვლის სამი ძირითადი უნარი
თუ თქვენ ხართ საინფორმაციო ტექნოლოგიების დირექტორი და ჯერ კიდევ ექსპერიმენტების ფაზაში ხართ ჩარჩენილი, ჩემი რჩევა ნათელია: განავითარეთ სამი ფუნდამენტური კომპეტენცია, რათა შეცვალოთ სიტუაცია და შექმნათ რეალური ღირებულება.
- სტრატეგიული და სერვისის დიზაინი: იმის გაგება, თუ როგორ უკავშირდება სამუშაო პროცესები და გამოცდილება ერთმანეთს, აუცილებელია ბიზნესში აზრიანი ხელოვნური ინტელექტის გადაწყვეტილებების შესაქმნელად.
- Agile ექსპერიმენტი: ვერაფერი ცვლის სწრაფად ტესტირების, სწრაფად წარუმატებლობის და კიდევ უფრო სწრაფად სწავლის უნარს. ისეთი მოდელები, როგორიცაა Scrum, Lean და Design Sprint, შესანიშნავი მოკავშირეები არიან.
- ადაპტირება: ხელოვნური ინტელექტი ყოველდღიურად იცვლება. ჩნდება ახალი მოდელები, ტრანსფორმირდება API-ები, ჩნდება რეგულაციები. საინფორმაციო ტექნოლოგიების ხელმძღვანელი და მისი გუნდი მზად უნდა იყვნენ საჭიროების შემთხვევაში ხელახლა აწყობისთვის. ეს თამაშის ნაწილია.
სინამდვილეში, MIT Sloan Management Review-ის მიერ BCG-სთან პარტნიორობით ჩატარებული მიუთითებს, რომ გაანალიზებული კომპანიების მხოლოდ 11%-მა მოახერხა ხელოვნური ინტელექტის გამოყენებით დადებითი ფინანსური შემოსავლის მიღება. რა აქვთ მათ საერთო? ტექნოლოგიასა და ბიზნეს სტრატეგიას შორის ძლიერი ინტეგრაცია, ასევე მკაფიო მმართველობა და თავიდანვე ღირებულებაზე ფოკუსირება.
როგორ გამოვიყენე ეს პრაქტიკაში?
კომპანიაში, სადაც მე საინფორმაციო ტექნოლოგიების დირექტორის თანამდებობას ვიკავებ, თავიდანვე მივიღეთ გადაწყვეტილება, ხელოვნურ ინტელექტზე წვდომა დემოკრატიზებულიყო. ჩვენ შევქმენით შიდა პლატფორმა, ნამდვილი ხელოვნური ინტელექტის ცენტრი, რომელიც სხვადასხვა მოდელებს (მათ შორის ბაზარზე წამყვან სამართლის მაგისტრებს) ერთიან ინტერფეისში აკავშირებს, რომელზეც ყველა 900 თანამშრომელი იქნება ხელმისაწვდომი.
ეს ღონისძიება ორ გავრცელებულ შეცდომას თავიდან აგვაცილებს: საჯარო ინსტრუმენტების უკონტროლო გამოყენებას (რომლებსაც შეუძლიათ მგრძნობიარე მონაცემების გაჟონვა) და ხელოვნური ინტელექტის გამოყენების იზოლირებულ ნიშებში შეზღუდვას. აქ ყველას აქვს წვდომა, მომხმარებელთა მომსახურებიდან დაწყებული ლიდერობით დამთავრებული.
გარდა ამისა, ჩვენ შევქმენით საჯარო ინოვაციების გზამკვლევი, რომელიც კვირაში ორჯერ განახლდება და რომელიც ნათლად აჩვენებს მიმდინარე პროექტებს, მათ ფაზებს, შედეგებს და შემდეგ ნაბიჯებს. ეს ხელს უწყობს გამჭვირვალობას, ჩართულობას და ანგარიშვალდებულებას.
კიდევ ერთი აქცენტი კეთდება ყოველთვიურ ხელოვნურ ინტელექტზე დაფუძნებულ სემინარებზე, რომლებიც მოიცავს ისეთ თემებს, როგორიცაა ავტონომიური აგენტები, სწრაფი ინჟინერია, სამართლის მაგისტრებს შორის შედარება და სხვა. აქტიურად მონაწილეობს 400-ზე მეტი ადამიანი. და რაც მთავარია, ჩვენ გვყავს C დონის საბჭო, რომელიც პრიორიტეტს ანიჭებს ხელოვნურ ინტელექტთან დაკავშირებულ ინიციატივებს ინვესტიციიდან მათი ანაზღაურების მიხედვით.
ამ ტიპის სტრუქტურა და ინიციატივა სულ უფრო ხშირად გვხვდება ბრაზილიაში. IDC-ის ლათინური ამერიკის ხელოვნური ინტელექტის ხარჯების 2025 წლის სახელმძღვანელოს შეფასებით, ბრაზილიურმა კომპანიებმა წელს ხელოვნური ინტელექტის გადაწყვეტილებებში 1.9 მილიარდ აშშ დოლარზე მეტი უნდა ჩადონ. ძირითადი აქცენტები პროცესების ავტომატიზაციაზე, მომხმარებელთა მომსახურებაზე, მონაცემთა ანალიზსა და გადაწყვეტილების მიღებაზეა ორიენტირებული. სხვა სიტყვებით რომ ვთქვათ, ადგილობრივი ბაზარი ხელოვნურ ინტელექტს უკვე სტრატეგიულ საყრდენად აღიქვამს და არა იზოლირებულ ექსპერიმენტად.
ხელოვნური ინტელექტი აღარ არის ლაბორატორია — ეს ღირებულების შექმნის პლატფორმაა
სხვა საინფორმაციო ტექნოლოგიების დირექტორებისთვის ერთი რჩევის მიცემა რომ შემეძლოს, ეს იქნებოდა: შეწყვიტეთ ხელოვნური ინტელექტის ლაბორატორიულ ექსპერიმენტად აღქმა. აირჩიეთ მცირე გამოყენების შემთხვევები მაღალი პოტენციური გავლენით და სწრაფი განხორციელებით და დანერგეთ ისინი წარმოებაში. მაშინაც კი, თუ ისინი არასრულყოფილია, ეს საველე ტესტები უზრუნველყოფს ღირებულ უკუკავშირს გადაწყვეტის გასაუმჯობესებლად.
ნამდვილი წინსვლა მაშინ ხდება, როდესაც დეველოპერების გუნდი და საბოლოო მომხმარებლები ერთად მუშაობენ. ტექნოლოგიასა და ბიზნესს შორის უწყვეტი თანამშრომლობა უფრო რელევანტურ, ეფექტურ და მდგრად გადაწყვეტილებებს წარმოქმნის.
საბოლოო ჯამში, კარგი ხელოვნური ინტელექტი არის ის, რომელიც რეალურ სამყაროში მუშაობს. ხოლო საინფორმაციო ტექნოლოგიების დირექტორი, რომელიც ამას ესმის, რომელიც ამას მომხმარებლებთან ერთად ქმნის, წყვეტს მხოლოდ ტექნოლოგიების მენეჯერად ყოფნას და ბიზნესის ტრანსფორმაციის მთავარი გმირი ხდება.
