Preobrazba z umetno inteligenco se pogosto obravnava kot tehnološka nadgradnja.
Nova orodja, sistemi in ponudniki.
V resnici je to ena najzahtevnejših preobrazb vodstvenih struktur, s katerimi se bodo podjetja soočila v prihajajočem desetletju.
V tej epizodi Pogovori v sejni sobi, Bohuslav Lipovsky govori z Dr. Eva-Marie Muller-Stuler, eden najbolj spoštovanih evropskih znanstvenikov na področju podatkov in priznani svetovni vodja na področju umetne inteligence, o tem, kaj preobrazba z umetno inteligenco dejansko pomeni za vodstvene delavce, upravne odbore, družinske pisarne in začasne vodje.
Njeno sporočilo je jasno.
Preobrazba z umetno inteligenco ne pomeni zamenjave ljudi.
Gre za to, ali so voditelji pripravljeni dovolj hitro prilagoditi.
Tukaj je celoten podcast
Od matematike do vodilne vloge pri preoblikovanju umetne inteligence
Eva se je na pot preobrazbe v umetno inteligenco podala že dolgo pred trenutnim navdušenjem nad to tehnologijo.
Z izobrazbo iz matematike, računalništva in poslovnih ved je ustanovila prve evropske ekipe za podatkovno znanost in umetno inteligenco v svetovalnem sektorju, še preden je umetna inteligenca postala tema razprav v upravnih odborih. Kasneje je vodila pomembne pobude za preoblikovanje umetne inteligence v podjetju IBM na mednarodnih trgih, vključno z Bližnjim vzhodom.
Takrat se je združevanje matematike, programiranja in poslovnega razumevanja zdelo nekonvencionalno. V retrospektivi je to postalo temelj za prilagodljivo preobrazbo umetne inteligence.
AI ne živi v izolaciji.
Vrednost ustvarja le, ko so tehnologija, podatki in poslovni modeli povezani.
Umetna inteligenca se razvija hitreje, kot vodilni pričakujejo
Ena najpomembnejših tem v pogovoru je hitrost.
AI se ne razvija linearno.
To se eksponentno pospešuje.
Eva se spominja, kako so se napovedi o umetni splošni inteligenci vedno bolj zmanjševale, od desetletij, let, do sedanjih realističnih kratkoročnih scenarijev. Kar je bilo nekoč teoretično, je zdaj operativno, saj generativna orodja umetne inteligence spreminjajo način, kako ljudje programirajo, pišejo, analizirajo in se odločajo.
Preobrazba z umetno inteligenco ni več tema za prihodnost.
To že spreminja vsakodnevno delo v vseh funkcionalnih področjih.
Izziv je v tem, da upravljanje, regulacija in vodstvene sposobnosti zaostajajo za tehnologijo.
Zakaj družinske pisarne in zasebni kapital zaostajajo
Kljub svoji kapitalski moči mnoge družinske pisarne in zasebne kapitalske družbe ostajajo počasne pri prehodu na umetno inteligenco.
Eva je to presenetilo.
Čeprav ti vlagatelji pogosto podpirajo tehnološka podjetja, njihovi lastni poslovni modeli še vedno v veliki meri temeljijo na intuiciji, zastarelih procesih in ročnem sprejemanju odločitev.
Ona opredeljuje tri področja, na katerih bi preobrazba z umetno inteligenco lahko ustvarila takojšnjo vrednost:
- Iskanje naložb in skrbna presoja
- Strategije za ustvarjanje vrednosti portfelja in preobrat
- Notranje upravljanje znanja in napovedovanje
Prehod na umetno inteligenco omogoča podjetjem, da delujejo hitreje, zmanjšajo pristranskost in sprejemajo bolj utemeljene odločitve, vendar mnogi oklevajo zaradi kulturnega odpora in ne zaradi tehničnih ovir.
Kultura je prava ovira pri prehodu na umetno inteligenco
Tehnologija je redko najtežji del.
Ljudje so.
Eva poudarja, da prehod na umetno inteligenco zahteva kulturno spremembo v celotni organizaciji, od direktorja do asistenta. Orodja, kot so Copilot, avtomatizacija in prediktivni sistemi, bistveno spreminjajo način dela, sprejemanje odločitev in merjenje produktivnosti.
Strah je prevladujoče čustvo.
Zaposleni se bojijo za svojo pomembnost.
Vodstveni delavci se bojijo izgube nadzora.
Kadrovska služba se trudi, da bi vloge ponovno opredelila dovolj hitro.
Preobrazba z umetno inteligenco se ne uspe, če vodje podcenjujejo, kako močno ta tehnologija vpliva na identiteto, ne le na delovne procese.
Ali nas bo umetna inteligenca nadomestila? Napačno vprašanje
Vprašanje, ki ga Eva najpogosteje sliši, je preprosto.
Ali nas bo umetna inteligenca nadomestila?
Njen odgovor je niansiran.
Umetna inteligenca ne bo nadomestila ljudi.
Tisti, ki se ne želijo učiti, pa bodo zamenjani.
Tudi vloge, ki so bile nekoč veljale za varne, kot so razvijalci programske opreme, se spreminjajo zaradi generativnih orodij, ki pospešujejo kodiranje, testiranje in optimizacijo. Vrednost se premika od izvedbe k kritičnemu razmišljanju, presojanju in usmerjanju.
Sistemi umetne inteligence imajo halucinacije.
Niso brez napak.
Potrebujejo človeški nadzor.
Zmagovalci preobrazbe z umetno inteligenco bodo tisti, ki se bodo naučili delati z umetno inteligenco, preizkušali njene rezultate in jo odgovorno uporabljali.
Zakaj so začasni voditelji pomembni pri preoblikovanju umetne inteligence
Prehod na umetno inteligenco je težko voditi znotraj organizacije, še posebej če ta nima predhodnih izkušenj.
Eva poudarja, zakaj začasni menedžerji igrajo ključno vlogo:
- Prinašajo izkušnje iz različnih panog
- Delujejo zunaj notranje politike.
- Lahko hitro izpodbijajo predpostavke
- Pomagajo opredeliti, kaj je dejansko dobro.
Mnoga podjetja pri zaposlovanju notranjih vodij za umetno inteligenco ne uspejo, ker ne morejo ustrezno oceniti kakovosti. Brez tehničnega razumevanja se upravni odbori in direktorji težko odločajo med kandidati in pogosto izberejo napačne profile.
Izkušeni začasni vodje zmanjšujejo to tveganje s pospešitvijo vzpostavitve, upravljanja in zgodnjega izvajanja.
Regulacija omogoča zaupanje, ne strah
Eva močno nasprotuje ideji, da regulacija zavira inovacije.
AI primerja z letalstvom.
Ljudje letijo, ker obstajajo varnostni standardi.
Enaka logika velja tudi za preoblikovanje umetne inteligence.
Jasni okviri glede razlagljivosti, pristranskosti, preglednosti in odgovornosti vzpostavljajo zaupanje vlagateljev, upravnih odborov in družbe. Brez zaupanja se bo široka uporaba ustavila.
Odgovorna umetna inteligenca ni neobvezna.
To je predpogoj za trajnostno preobrazbo.
Raznolikost ni neobvezna v AI-ekipah
Eden najbolj presenetljivih vpogledov v razpravi je vloga raznolikosti.
Sistemi umetne inteligence odražajo ljudi, ki jih ustvarjajo.
Homogene ekipe ustvarjajo slepe točke.
Eva navaja dejanske primere, ko zgodnji sistemi umetne inteligence niso prepoznali ženskih glasov, temnejših odtenkov kože ali manj zastopanih demografskih skupin. To niso bile tehnične napake. Bile so napake človeškega oblikovanja.
Preobrazba umetne inteligence brez raznolikosti povečuje pristranskost, namesto da jo zmanjšuje.
Kaj naj storijo direktorji zdaj
Eva ima jasen nasvet za direktorje, ki razmišljajo o prehodu na umetno inteligenco.
Ne začnite sami, ne izvajajte slepega izvajanja ali odlašajte z učenjem.
Voditelji morajo:
- Opredelite realističen načrt za razvoj umetne inteligence
- Najprej vlagajte v kakovost podatkov
- Izboljšajte svoje znanje, ne le znanje svojih ekip
- Zgodaj poiščite izkušenega mentorja
- Sčasoma razvijte notranje zmogljivosti
Preobrazba z umetno inteligenco ne pomeni, da postanete tehnološko podjetje. Pomeni, da ostajate konkurenčni v svetu, kjer hitrost in kakovost odločanja določata preživetje.
Prihodnost pripada tistim, ki se neprestano učijo
Eva zaključi z opozorilom in zagotovilom.
Čas, ko se je nekaj naučilo enkrat in se to izvajalo za vedno, je minil.
Nenehno učenje je danes pogoj za vodstvene položaje.
Tisti, ki se prilagodijo, bodo uspevali.
Tisti, ki se upirajo, bodo zaostali.
Preobrazba z umetno inteligenco ni grožnja.
To je ogledalo.
To odraža, ali so voditelji pripravljeni razvijati se.


