Változásmenedzsment a mesterséges intelligencia korszakában: Az ideiglenes vezetők előnye

Nincs elég ideje elolvasni a teljes cikket? Hallgassa meg az összefoglalót 2 percben.

A technológia működik. De az emberek még nem állnak készen.

Ez az a csendes frusztráció, ami a legtöbb mesterséges intelligencia-használat mögött áll. Az előrejelző eszközöket jóváhagyják, a pilóták zöld utat kapnak, és a demókon a műszerfalak lenyűgözően néznek ki - de valahol a PowerPoint és az üzemcsarnok között a dolgok szétesnek.

Nem azért, mert a csapatodból hiányzik az intelligencia. Hanem azért, mert a mesterséges intelligencia nem csak az eszközöket fejleszti - megváltoztatja a munkavégzés módját, a döntéshozatal módját és azt, hogy kiben bíznak az emberek. És ez nehezebbé teszi a változást, nem pedig könnyebbé.

Ebben a cikkben túllépünk a divatos szavakon, hogy megvizsgáljuk, hogyan működik valójában a változásmenedzsment az AI-korszakban - és hol tölti be a hiányt az ideiglenes vezetés, amikor a végrehajtás elmarad.

Az AI bevezetésének csapdája: miért akadozik a legtöbb átalakítás

A hagyományos változtatási programok a kommunikációra, a képzésre és a szakaszos bevezetésre összpontosítanak. A mesterséges intelligencia átalakítása azonban megtöri ezt a modellt.

Miért? Mert ez nem csak egy eszköz, amelyet bevezet. Ez egy döntési motor. Olyan, amely átalakítja a szerepeket, újradefiniálja a munkafolyamatokat, és kényelmetlen váltásokat kényszerít ki a felelősségvállalás terén.

A legtöbb vállalat egy vagy több ilyen akadályt talál:

• Az AI-pilóta működik - de senki sem használja nap mint nap
• A KPI-k pirosak maradnak, mert a régi munkafolyamatok érintetlenek maradnak.
• A csapatok engedélyre várnak ahelyett, hogy bíznának a rendszerben
• A középszintű vezetők csendben ellenállnak, mert nem vonták be őket.
• Az adatok rendezetlenek, és senki sem birtokolja őket

És mindezek mögött? Egy olyan vezetői csapat, amely túlterhelt, és nem tudja, hogy kinek mit kellene irányítania.

Ez nem technikai hiba. Ez egy változás vezetési vákuum.

Mitől lesz más a változásmenedzsment a mesterséges intelligencia korszakában?

Ez nem csak az IT átalakulás 2.0. A mesterséges intelligencia három új dimenziót hoz, amelyek alapvetően új változtatási modellt igényelnek:

1. A munkafolyamatok megzavarása, nem csak az eszközök átvétele

Az ERP bevezetések során a folyamatokat az új eszközökhöz kell rendelni. A mesterséges intelligenciával a döntéseket az alapoktól kezdve építi újra. Ehhez a frontvonalbeli részvételre van szükség, nem csak a felülről lefelé történő bevezetésre.

2. Bizalom, irányítás és kockázat

Ki hitelesíti a modellt? Ki írja alá a kimeneteket? Ki a felelős, ha a rendszer téved? A változásmenedzsment mostantól magában foglalja az etikát, az ellenőrizhetőséget és a látható irányítást.

3. Folyamatos alkalmazkodás

A mesterséges intelligencia rendszerek fejlődnek. Ez azt jelenti, hogy a munkaerőnek, a SOP-oknak és a teljesítményértékeléseknek is fejlődniük kell. Az embereket nem egyszer képezed ki - hanem megtanítjuk őket a tanulógéppel való munkára.

Az első 100 nap: Hogyan kezdődik a végrehajtás valójában?

A változás nem egy indítócsomaggal kezdődik - azzal kezdődik, hogy valaki magáénak érzi az eredményt.

Minden olyan mesterséges intelligencia bevezetésnél, amely vonzóvá válik, van egy állandó tényező: az első 100 napot egyetlen, gyakran ideiglenes vezető irányítja, aki teljes felelősséggel tartozik. Nincsenek bizottságok. Nincs sodródás. Csak világos végrehajtás.

Íme, hogyan néz ki ez három fókuszált szakaszban:

1. Határozza meg a sarkcsillagot és állítsa fel a szabályokat

Kezdje a miért. Milyen mérhető üzleti eredményre törekszik - kevesebb tervezési hiba, kevesebb utómunka, gyorsabb ciklusidő?

Akkor menj a hogyan. Nevezze meg a nem tárgyalható kérdéseket: hol marad az emberi felügyelet, hogyan szabályozzák az adatokat, kié a kimenetek tulajdonjoga. Ezek nem jogi záradékok - ezek építik (vagy törik meg) a bizalmat.

Végül tisztázza a döntési jogokat. Ki hagyja jóvá? Ki eszkalál? Ki a felelős, ha a dolgok rosszul mennek? Ha ezt nem szögezzük le a 10. napra, akkor a 100. napra semmi sem marad meg.

2. Pilóta a valóságban, nem az elméletben

Válassza ki a címet. két vagy három üzletileg kritikus munkafolyamatot és újratervezni őket a címen az őket naponta használó emberekkel - és nem csak a gyártókkal vagy az informatikai részleggel.

Ezután indítsa el a teljes képet: élő adatok, valós tétek, valós emberek.

Nyomon követheti a használatot, a felülbírálási arányokat, a döntési időt és a visszajelzéseket. A cél nem a technikai siker - a cél az. viselkedési vonzerő. Ha a pilóta túl sima, akkor valószínűleg nem valódi.

3. Építsd ki az adoptációs motort

Ritmust teremtsen: napi megbeszélések, beágyazott bajnokok és heti visszajelzési körök, amelyek a változást ösztönzik - nem csak a panaszokat rögzítik.

Az elfogadás szándékos nyomon követése. Nézzen a használaton túl a szokások kialakulására: az új viselkedésmódok a működésben is megjelennek, nem csak a jelentésben?

És álljon ellen a túl korai ünneplés kísértésének. Az edzés egy mérföldkő. Az örökbefogadás a cél.

Hogyan gyorsítják fel az ideiglenes vezetők az AI valódi bevezetését?

Amikor a mesterséges intelligencia bevezetése megakad, az ritkán a rossz szándék miatt van. Hanem azért, mert senkinek nincs ideje vagy felhatalmazása arra, hogy megfelelően vezesse.

Itt jön be az ideiglenes vezetés.

Az olyan vállalatok, mint a CE Interim tapasztalt átalakítási vezetők - CIO-k, AI programigazgatók, Ops-vezetők - beágyazása egy meghatározott időintervallumra. Az ő feladatuk? A változtatási görbe tömörítése a műveletek kisiklása nélkül.

Egy erős ideiglenes vezető 100 nap alatt:

• A több funkciót átfogó csapatok összehangolása egy egységes végrehajtási ritmus alá.
• Irányítási és kommunikációs struktúrák létrehozása a semmiből
• A gyártók által elkerült adatfelkészültségi hiányosságok megszüntetése
• A munkafolyamatok újratervezése operatív inputokkal, nem pedig elméleti diagramokkal.
• Az elfogadási és üzleti KPI-k nyomon követése az első naptól kezdve.

És amikor végeztek, tisztán átadják az irányítást a belső utódoknak - nulla eltéréssel.

Az ellenállás nem ellenség. A kétértelműség az.

A mesterséges intelligenciával szembeni legtöbb ellenállás nem a félelemből fakad. Hanem a tisztánlátás hiánya. Az emberek visszautasítják, ha senki nem magyarázza el, hogyan alakul a szerepük, vagy hogy a siker valójában hogyan néz ki.

Ha egy tervező azt feltételezi, hogy lecserélik, akkor ellenállni fog. Ha egy vezető nem tudja, hogyan ellenőrzik a kimeneteket, nem fog megbízni bennük.

De amikor az emberek megértik, hogy hol a helyük, az ellenállás elhalványul, és elkezdődik az elköteleződés.

A bizalom ugyanezt a mintát követi. Nem a szlogenekből származik. Hanem a bizonyítékból. Mutassa meg, hogyan javulnak az eredmények. Ossza meg a használati adatokat a valós eredmények mellett.

Hagyja, hogy elismert kollégák vezessék a váltást, ne csak a technikai csapatok. Ha az emberek olyan valakitől hallják a sikert, akiben megbíznak, az elfogadás gyorsabban terjed, mint bármilyen képzési program.

Fontos mérőszámok: Alkalmazás, hatás, bizalom

A fórumok nem akarnak modellstatisztikákat. Mozgást akarnak.

Nyomon követni három dolgot, amelyek valódi vonzerőt bizonyítanak:

1. Elfogadás:

Nyomon követheti, hogy hetente hány felhasználó aktív, hány munkafolyamatot terveztek át, és milyen gyorsan érik el a csapatok a teljes termelékenységet. Ha az emberek nem használják, a rendszer nem nyújt értéket.

2. Üzleti hatás:

Kézzelfogható teljesítményeredmények mérése - csökkentett hibaarány, gyorsabb ciklusidők, nagyobb áteresztőképesség és alacsonyabb kimeneti költség. Ezek azok az eredmények, amelyek indokolják a folyamatos beruházást.

3. Bizalom:

Figyelje az alkalmazottak bizalmi szintjét, azt, hogy a felhasználók milyen gyakran írják felül a mesterséges intelligencia kimeneteit, és hogy milyen gyorsan jelzik és oldják meg az incidenseket. A bizalom azt tükrözi, hogy az emberek hisznek-e a rendszerben - és használják-e azt, amikor fontos.

Ha ezek nem együtt javulnak, akkor a változás nem marad meg - csak megfigyelés alatt áll.

Valós példa: A pilótától a teljesítményig

Kihívás:

Egy európai gyártóüzem egy látásellenőrző mesterséges intelligencia eszközt tesztelt. Az elfogadottság 50 százalék alatt maradt. A SOP-ok nem változtak, a frontvonal bizalma alacsony volt, és a vezetők megkerülték a rendszert.

Intézkedés:

A CE Interim egy ideiglenes üzemeltetési vezetőt nevezett ki a bevezetés irányítására. Újjáépítették a SOP-okat a frontvonal bevonásával, műszakbajnokokat képeztek ki, és napi műszerfalat vezettek be a használat és a kivételek nyomon követésére.

Eredmény:

Az elfogadás 91 százalékra emelkedett. Az újrafeldolgozás 40 százalékkal csökkent. Ami egy sikertelen kísérleti projektnek tűnt, az gyorsan operatív győzelemmé vált - amint a vezetés megszüntette a végrehajtási hiányosságokat.

Ha a haladás megtorpan, a vezetésnek váltania kell

Nem mindig van szükség új stratégiára. Néha csak olyasvalakire van szükséged, aki végre tudja hajtani a már meglévőt.

Ha az AI-pilóta technikailag befejeződött, de alig használják, ha hiányoznak az elfogadottsági mérőszámok, vagy ha senki nem igazán birtokolja az átalakulást - ezek nem csak visszaesések. Ezek annak jelei, hogy a végrehajtást újra kell állítani, mielőtt bármi is méreteket ölt.

Az újraindításhoz nem mindig van szükség új csapatokra vagy tanácsadókra. De olyan vezetőkre van szükség, akik rendelkeznek a sávszélességgel, a hitelességgel és a sürgősséggel, hogy teljes mértékben átvegyék a következő 100 nap irányítását.

A mesterséges intelligencia átalakítása nem egy szoftverfrissítés. Hanem a munkafolyamatok, a szerepek, a döntéshozatal és a bizalom újjáépítése. És ha a csapata minden "helyes" dolgot megtesz, de a vonzerő még mindig nem mutatkozik, akkor sem vall kudarcot. Csak már régóta esedékes, hogy változtassanak a változtatás módján.

Ez az a terület, ahol az ideiglenes vezetés eredményes. És pontosan ez az, ahol az olyan cégek, mint a CE Interim lépjen közbe - olyan tapasztalt átalakítási vezetők bevetésével, akik gyorsan lépnek, teljes felelősséget vállalnak, és visszaadják a lendületet, amikor az a legfontosabb.