Dirbtinio intelekto (DI) diegimas buvo įvardytas kaip esminis pokytis įmonėms, siekiančioms diegti naujoves ir optimizuoti savo veiklą. Pastaraisiais metais jo naudojimas labai išaugo: 2024 m. šią technologiją diegė 72 % pasaulio įmonių, palyginti su 55 % 2023 m., rodo „McKinsey“ tyrimas „DI padėtis 2024 m. pradžioje“. Tačiau šis kelias nėra paprastas: suprasti, kur ir kaip pritaikyti šią technologiją, daugeliui verslo lyderių tebėra iššūkis.
„Matau labai didelį dėmesį tam, kaip suprasti, kaip dirbtinio intelekto pagalba sukurti poveikį versle ir išmatuoti investicijų grąžą (ROI), – komentuoja Tavane Gurdos, „Alura Para Empresas“ generalinė direktorė. „Sėkmė slypi ne tik dirbtinio intelekto diegime, bet ir visų pirma sričių, kuriose jis gali sukelti apčiuopiamą poveikį, nustatyme. Neįmanoma išspręsti visų iššūkių iš karto; reikia strategiškai vertinti, kad rezultatai būtų reikšmingi ir padidintų efektyvumą, mastą ir suasmeninimą“, – komentuoja ji.
Įvairių sektorių lyderių teigimu, norint maksimaliai išnaudoti dirbtinio intelekto potencialą, reikia planavimo, susikaupimo ir nuolatinio mokymosi kultūros. Žemiau sužinokite sėkmingų aukščiausio lygio vadovų paslaptis ir svarbiausius patarimus, kaip taikyti dirbtinį intelektą savo versle:
Tavane Gurdos , „Alura for Business“ generalinis direktorius
„Tiems, kurie nori sėkmingai pritaikyti dirbtinį intelektą savo įmonėse, labai svarbu tiksliai suprasti, kur jis gali suteikti pridėtinės vertės verslui, vengiant investuoti į nestrateginius projektus, taip pat nustatyti sritis, turinčias didžiausią potencialą, pavyzdžiui, patirties suasmeninimą ar kritinių procesų automatizavimą. Ne mažiau svarbu taikyti eksperimentinį mąstymą su mokymosi ciklais, testavimu ir koregavimais, kaip ir investuoti į komandos mokymus, siekiant užtikrinti efektyvų technologijų naudojimą. Dirbtinis intelektas bus galingas sąjungininkas tik tuo atveju, jei bus žmonių, pasirengusių jį naudoti. Investuoti į komandos ugdymą yra taip pat svarbu, kaip ir investuoti į pačią technologiją. Nepakanka įdiegti dirbtinį intelektą; būtina išmokyti, kaip kuo geriau išnaudoti jo galimybes“, – pabrėžia Tavane.
Giulia Braghieri , „NotCo“ vyresnioji pasaulinio B2B verslo plėtros direktorė
„Dirbtinio intelekto diegimas nebėra pasirinkimas. Esame technologinės revoliucijos įkarštyje, panašioje į interneto atsiradimą 2000-aisiais, tačiau yra vienas skirtumas: dirbtinio intelekto evoliucija vyksta eksponentiškai. Kuo ilgiau įmonė delsia šiuo keliu, tuo didesnis bus konkurencinis atotrūkis nuo jau pažengusių. Jei pradedate, siūlau pradėti nuo mažų projektų ir keičiamo mastelio įrankių. Be konkrečių įrankių diegimo, svarbu puoselėti aplinką, kurioje dirbtinis intelektas būtų integruotas į kasdienį gyvenimą ir būtų skatinama organizacinė kultūra, kurioje pirmiausia atsižvelgiama į dirbtinį intelektą. Tai reiškia skatinti eksperimentavimą, nuolatinį mokymąsi ir strateginį duomenų naudojimą. Dažna klaida, kurią matome, yra bandymas įdiegti dirbtinį intelektą visoje organizacijoje vienu metu, o tai dažniausiai sukelia nusivylimą ir vidinį pasipriešinimą. „NotCo“ matome daug įmonių, kurios niekada nedirbo su dirbtiniu intelektu, ir kurios bando iš karto pasiekti visišką technologinę integraciją – toks požiūris retai pasiteisina. Mano patarimas – pradėti nuo bandomojo projekto, kuriam įmonė teikia pirmenybę, surinkti vertingų žinių ir tada užtikrintai bei nuosekliai plėsti veiklą“, – sako Giulia
Marcelo Mearim , „Sofya“ bendraįkūrėjas ir generalinis direktorius Brazilijoje.
„Šiuo metu pagrindiniai dirbtinio intelekto diegimo iššūkiai yra struktūrizuotų duomenų trūkumas, vidinis pasipriešinimas pokyčiams ir integracija su senosiomis sistemomis. Norint juos įveikti, būtina investuoti į duomenų standartizavimą, imtis bandomųjų projektų, kurie duoda greitus rezultatus, ir kurti duomenimis pagrįstą kultūrą su kvalifikuotomis ir įsitraukusiomis komandomis. Be to, svarbu sutelkti dėmesį į strateginius naudojimo atvejus, tokius kaip sąnaudų mažinimas ir geresnė klientų patirtis, taip pat partnerysčių kūrimą ir mastelio keitimo planavimą. Duomenų rengimo ignoravimas arba dėmesys technologijoms nesprendžiant aiškių problemų yra labai dažnos klaidos. Dirbtinis intelektas turėtų būti naudojamas strategiškai ir nuolat peržiūrimas“, – sako Mearimas.
Nekilnojamojo turto rinkos specialistas ir „ Plaza“ generalinis direktorius Julio Viana teigia: „Dirbtinio intelekto diegimas vis dar susiduria su kliūtimis, daugiausia dėl to, kad reikia įveikti technologijų priėmimo kreivę, tačiau tai įveikiama aiškiai informuojant apie jo naudą ir visų lygių vadovybę įsipareigojant. Su DI reikėtų elgtis kaip su nauju darbuotoju, kuriam reikia pradinių mokymų, kad jis integruotųsi į įmonės procesus, taip užtikrinant nuoseklesnius rezultatus per tris–šešis mėnesius. Idealiu atveju reikėtų pradėti nuo konkrečių sričių, įvertinti poveikį ir palaipsniui plėstis, daugiausia dėmesio skiriant bendrai teigiamai grąžai, net ir esant pradiniams koregavimui ir mokymuisi. Toks strateginis požiūris maksimaliai padidina ilgalaikę technologijos vertę.“
