Az igazgatótanácsok, a befektetők, az irányító testületek és maga a piac is egyre inkább azonnali válaszokat követelnek a vállalatoktól és alkalmazottaiktól a mesterséges intelligencia fejlődésével szemben. A domináns narratíva több előfeltevésen alapul, például azon az elképzelésen, hogy ha a vállalatok nem alkalmazkodnak, akkor lemaradnak, vagy azon a feltételezésen, hogy minden versenytárs „fejlettebb és felkészültebb, mint a mi szervezetünk”.
És így, gyakran további elmélkedés vagy részletes kulisszák mögötti elemzés nélkül, mindössze néhány hónap alatt (a ChatGPT kevesebb mint 4 évvel ezelőtt került a nyilvánosság elé) a mesterséges intelligencia már nem volt távoli ígéret, és a vállalatok túlélésének azonnali és egyedülálló szükségleteként kezdték kezelni. És mivel a téma szakértője vagyok, nehéz lenne azt állítani, hogy a kérdés sürgőssége és az azzal kapcsolatos aggodalom nem kellene, hogy 100 vezetőből 100 figyelmét felkeltse.
De van egy paradoxon, egy ellentmondás, amely áthatja mindazok mindennapjait, akik hatékony mesterséges intelligencia alapú megoldásokat próbálnak bevezetni vállalkozásaikban, és amelyet gyakran figyelmen kívül hagynak: a „külső sürgősség” (vagy akár a „koncepcionális sürgősség”) ellentétben áll egy sokkal összetettebb és lassabb belső vállalati valósággal, amely az új technológiák adaptációs folyamatához kapcsolódik.
A szervezeteken belül a mesterséges intelligencia elfogadása és használata továbbra is egyenetlenül és aszimmetrikusan történik. Bár az olyan eszközök, mint a ChatGPT, az OpenClaw, a Claude, a Gemini és más generatív megoldások rekordidő alatt több millió felhasználót értek el, a vállalati használat nem tart lépést ezzel a növekedéssel. Sok vállalat kezdeményezéseket hirdet meg, dedikált területeket hoz létre és innovációs projekteket kommunikál, de nehézségekbe ütközik, hogy ezt a kísérleti projekteken vagy az egyszeri kezdeményezéseken túl kézzelfogható értékké alakítsa. Ez az eltérés azt mutatja, hogy a következetesebb elterjedés fő akadálya nem technológiai, hanem kulturális.
Egy friss kutatás megerősíti ezt a forgatókönyvet, kimutatva, hogy a mesterséges intelligenciát alkalmazó vállalatok nagy százaléka (80%-a) még nem tudott jelentős termelékenységnövekedést elérni. Egyes esetekben a hatás éppen ellenkezőleg alakult. Az alkalmazottak elkezdtek mesterséges intelligencia eszközöket használni, de több időt töltöttek az eredmények áttekintésével, módosításával és validálásával, mivel azok megbízhatatlanok, és az algoritmus által bizonyosságoknak álcázott hibákat találtak. A munka felgyorsítása helyett a technológia egy olyan réteg bonyolultságot és elemzést ad hozzá, amely korábban nem létezett. Ez a természetes forgatókönyv (végül is egy új technológiáról van szó!) pedig rávilágít a strukturális felkészültség és a digitális írástudás hiányára ahhoz, hogy a mesterséges intelligencia lehetőségeit az üzleti igényekkel valóban összhangban lévő módon lehessen kihasználni .
Ugyanakkor egy jelenség figyelhető meg a csapatokon belül. Még akkor is, ha arra ösztönzik őket, hogy használják a mesterséges intelligenciát, sok szakember ellenállást tanúsít. Ez az ellenállás nem feltétlenül kapcsolódik technikai nehézségekhez, hanem félelemhez. Különböző piacokon, különösen az Egyesült Államokban, már most is érkeznek jelentések arról, hogy az alkalmazottak kerülik ezen eszközök használatát, attól tartva, hogy a közeljövőben hozzájárulnak saját utódjukhoz. Ez érthető reakció azokban a környezetekben, ahol a vezetés nem teszi világossá, hogy milyen szerepet játszik a technológia a munka fejlődésében.
Egy másik visszatérő probléma az új megoldások régi struktúrákba való beillesztésének kísérlete. Sok szervezet továbbra is merev folyamatokkal, kockázatkerülő kultúrával és olyan vezetési modellekkel működik, amelyek nem kedveznek a kísérletezésnek. Ebben az összefüggésben a mesterséges intelligenciát felületesen használják, anélkül, hogy megváltoztatnák az üzleti logikát. Az eredmény kiszámítható: olyan kezdeményezések, amelyek erőforrásokat fogyasztanak, megterhelik a folyamatokat, de nem hoznak valódi átalakulást (sőt, épp ellenkezőleg).
Ez a forgatókönyv megerősíti a vezetés fontosságát, amelynek a változás előmozdítójaként kell működnie. A vezetés az, amely lefordítja a stratégiát, meghatározza a prioritásokat, és megteremti a szükséges környezetet ahhoz, hogy a technológia hatást gyakoroljon. Világos irány nélkül a mesterséges intelligencia csak egy újabb elérhető eszközzé válik, amely elszakad az üzleti céloktól, nincs összhangban a szervezet céljával, és semmilyen kapcsolatban nem áll annak alapvető értékeivel.
Mintha a kihívás nem lenne elég kicsi, a vezetőnek óriási felelőssége is van abban, hogy pszichológiailag biztonságos környezetet teremtsen a csapatok számára. Egy bizonytalan környezetben természetes, hogy sok kétség és ellenállás merül fel. A vezetés feladata, hogy világossá tegye, hogy a mesterséges intelligencia önmagában nem helyettesítő mechanizmus, hanem egy módja a képességek bővítésének és az értékteremtés felgyorsításának. Amikor az emberek megértik a technológia célját, megváltozik a hozzá fűződő viszonyuk. A félelem utat enged a kísérletezésnek, a kísérletezés pedig teret nyit a tanulásnak.
Egy másik kulcsfontosságú pont a „valódi” digitális írástudásba való befektetés. Az eszközök biztosítása és az eredmények elvárása nem elég. A mesterséges intelligencia hatékony használatához tudás, gyakorlat és kontextus szükséges. A hagyományosabb vállalatoknál ez a kihívás még nagyobb, mivel gyakran jelentős hiányosságok mutatkoznak a digitális készségek terén maguk a felsővezetők között is, akik nem mutatnak példát alkalmazottaiknak. Ennek az akadálynak a leküzdéséhez folyamatos képzési erőfeszítésekre van szükség, amely a szervezet minden szintjét érinti, és feltételezi a felsővezetés egyértelmű átalakulását.
Fontos kiemelni azt is, hogy a mesterséges intelligencia bevezetését valós problémákhoz kell kapcsolni. Sok kezdeményezés azért vall kudarcot, mert a technológiával kezdődik, nem pedig az üzleti igényekkel. A leghatékonyabb megközelítés a szűk keresztmetszetek, a pazarlás és a fejlesztési lehetőségek azonosítása. Innentől kezdve az eszközválasztás világosabb és célzottabb lesz. Ez a gyakorlatias megközelítés jelentősen növeli a siker esélyeit.
Másrészről, és ahogy fentebb említettük, a rosszul megvalósított automatizálás negatív hatásokat generálhat. Erre példák az automatizált ügyfélszolgálati élmények, amelyek nem oldják meg a problémákat, vagy növelik az ügyfelek frusztrációját, amit Ön, az olvasó, minden bizonnyal hetente megtapasztal. Amikor a technológiát válogatás nélkül alkalmazzák, az veszélyezteti a márka észlelt értékét és az ügyfélélményt.
Hogyan lehetünk sikeresek ezen az úton? Nos, azok a vállalatok, amelyeknek sikerül előrelépniük a mesterséges intelligencia bevezetésében, néhány közös vonást osztanak meg. Például a technológiát szervezeti képességként kezelik, nem pedig elszigetelt projektként. Rövid tanulási ciklusokkal dolgoznak, gyorsan tesztelnek és gyakran alkalmazkodnak. Ami a legfontosabb, hogy a kezdetektől fogva bevonják az embereket a folyamatba, így megteremtve a hovatartozás és az együttműködés érzését. Az emberek pedig segítenek meghatározni, hogy mely alkalmazások hoznak konkrét megoldásokat az ügyfeleket és magát a vállalkozást érintő problémákra.
Nem vagyok neoluddita, vagy olyan valaki, aki elrugaszkodik a tényektől, épp ellenkezőleg. Az átmenet egy olyan világba, ahol a mesterséges intelligencia áthatja a létezés és az üzleti élet minden aspektusát, abszolút elkerülhetetlen. Ennek a valóságnak a tagadása nem járható út. Azonban az emberi tényező és annak a kényszerűségnek a figyelembevétele nélkül haladni, hogy a technológia végső soron az embereket szolgálja, szintén nem működik. Az igazi kihívás abban rejlik, hogy e két dimenziót a konkrétummal, a pragmatizmussal és egy tágabb, hosszú távú perspektívával egyensúlyba hozzuk. És pontosan ezért van szükségünk egyre relevánsabb, hatásosabb vezetőkre, akik képesek céltudatosan és fókuszáltan innoválni.
