Pozorno spremljam preobrazbo, ki jo je v poslovnem svetu prinesla umetna inteligenca. V središču te revolucije se je vloga direktorja informatike hitro razvila. Ni več dovolj, da omogoča tehnologijo. Treba je voditi spremembe. In prav tu se skriva razlika med operativnim direktorjem informatike in resnično transformativnim direktorjem informatike.
Vodja informatike, ki deluje le kot tehnični omogočevalec umetne inteligence, spregleda najpomembnejši del enačbe: vpliv na poslovanje. Seveda so informacijska varnost, arhitektura podatkov in skladnost s predpisi temeljna vprašanja, vendar ne zadostna. Prava preobrazba se zgodi, ko je umetna inteligenca zasnovana tako, da spremeni način delovanja podjetja, kar zahteva poglobljeno razumevanje poslovnega modela.
Danes je velik del vrednosti generativne umetne inteligence v orkestriranju večagentnih rešitev, ki so sposobne avtomatizirati procese, sprejemati odločitve v realnem času in spreminjati način dela celotnih oddelkov. Da bi to dosegli, mora direktor informatike preseči okvire IT. Obvladati mora strateško načrtovanje, uporabniško izkušnjo in proces storitve. Šele takrat je mogoče tehnologijo uskladiti z namenom in učinkom.
Ta usklajenost ostaja ovira za mnoge. Glede na Gartner CIO Agenda 202572 % direktorjev informatike po vsem svetu pravi, da je umetna inteligenca med njihovimi strateškimi tehnološkimi prioritetami. Vendar pa lahko le 24 % dokaže, da s temi pobudami ustvarjajo oprijemljivo vrednost. To poudarja vrzel med namenom in izvedbo ter krepi potrebo po aktivnejši in strateški vlogi direktorja informatike na poti do umetne inteligence.
Tri ključne veščine za izhod iz laboratorija
Če ste direktor informatike in ste še vedno obtičali v fazi eksperimentiranja, je moj predlog jasen: razvijte tri temeljne kompetence, da obrnete tok dogodkov in zagotovite resnično vrednost.
- Strateško in storitveno načrtovanje: Razumevanje povezave med delovnimi procesi in izkušnjami je bistvenega pomena za gradnjo rešitev umetne inteligence, ki so smiselne znotraj podjetja.
- Agilno eksperimentiranje: Nič ne nadomesti sposobnosti hitrega testiranja, hitrega odpravljanja napak in še hitrejšega učenja. Modeli, kot so Scrum, Lean in Design Sprint, so odlični zavezniki.
- Prilagodljivost: Umetna inteligenca se spreminja vsak dan. Pojavljajo se novi modeli, API-ji se preoblikujejo, predpisi se pojavljajo. Vodja informatike in njegova ekipa morata biti pripravljena na obnovo, kadar koli je to potrebno. To je del igre.
Pravzaprav nedavna študija MIT Sloan Management Review v sodelovanju z BCG kaže, da je le 11 % analiziranih podjetij uspelo doseči pozitiven finančni donos z umetno inteligenco. Kaj imajo skupnega? Močno integracijo med tehnologijo in poslovno strategijo ter jasno upravljanje in osredotočenost na vrednost od samega začetka.
Kako sem to uporabil/a v praksi?
V podjetju, kjer sem direktor informatike, smo se že od samega začetka odločili za demokratizacijo dostopa do umetne inteligence. Zgradili smo notranjo platformo, pravo središče za umetno inteligenco, ki povezuje različne modele (vključno z vodilnimi programi LLM na trgu) v enem samem vmesniku, dostopnem vsem 900 zaposlenim.
Ta ukrep se izogiba dvema pogostima napakama: nenadzorovani uporabi javnih orodij (ki lahko ogrozijo občutljive podatke) in omejevanju uporabe umetne inteligence na izolirane niše. Tukaj imajo dostop vsi, od službe za stranke do vodstva.
Poleg tega smo ustvarili javni inovacijski načrt, ki ga posodabljamo dvakrat tedensko in jasno prikazuje tekoče projekte, njihove faze, rezultate in naslednje korake. To spodbuja preglednost, angažiranost in odgovornost.
Drug poudarek so mesečne delavnice o umetni inteligenci, ki zajemajo teme, kot so avtonomni agenti, hitro inženirstvo, primerjave med programi LLM in drugo. Aktivno sodeluje več kot 400 ljudi. In kar je najpomembneje, imamo upravni odbor na ravni vodstva, ki daje prednost pobudam na področju umetne inteligence glede na njihovo donosnost naložbe.
Ta vrsta strukture in pobude je v Braziliji vse bolj prisotna. IDC Latin America AI Spending Guide 2025 ocenjuje, da bi morala brazilska podjetja letos v rešitve umetne inteligence vložiti več kot 1,9 milijarde ameriških dolarjev. Glavni poudarki so avtomatizacija procesov, storitve za stranke, analiza podatkov in podpora odločanju. Z drugimi besedami, lokalni trg umetno inteligenco že razume kot strateški steber in ne več kot osamljen eksperiment.
Umetna inteligenca ni več laboratorij – je platforma za vrednost
Če bi lahko dal en nasvet drugim direktorjem informatike, bi bil: nehajte z umetno inteligenco ravnati kot z laboratorijskim poskusom. Izberite majhne primere uporabe z velikim potencialnim vplivom in hitro implementacijo ter jih zaženite v produkcijo. Tudi če so nepopolni, bodo ti terenski testi zagotovili dragocene povratne informacije za izboljšanje rešitve.
Pravi preskok naprej se zgodi, ko razvojna ekipa in končni uporabniki sodelujejo. Neprekinjeno sodelovanje med tehnologijo in podjetjem ustvarja ustreznejše, učinkovitejše in trajnejše rešitve.
Konec koncev je dobra umetna inteligenca tista, ki deluje v resničnem svetu. In direktor informatike, ki to razume in jo gradi skupaj z uporabniki, preneha biti le tehnološki vodja in postane protagonist pri preobrazbi podjetja.
