Cyfrowa transformacja – zamiast słuchać zacznij działać

Niebawem przestaniemy mówić o sztucznej inteligencji jako o abstrakcyjnej, nieco mrocznej sile, a medialna wrzawa, jaka towarzyszy temu pojęciu będzie przygasać. Zamiast tego czeka nas etap chłodnych ocen i pierwszych wniosków.

Podziel się

facebook twitter google+ linkedin email
Norbert Biedrzycki blog AI machine learning

Mój artykuł w BrandsIT Magazyn z dnia 13 marzec 2019 roku.

Myślę, że zbliżamy się do momentu, kiedy możemy przestać mówić o sztucznej inteligencji jako o abstrakcyjnej, nieco mrocznej sile, a medialna wrzawa, jaka towarzyszy temu pojęciu będzie przygasać. Zamiast tego czeka nas etap chłodnych ocen i pierwszych wniosków. Będziemy więc przyglądać się, czy algorytmy i sieci neuronowe rzeczywiście poprawiają efektywność pracy i zwiększają sprzedaż. Sprawdzimy, czy narzędzia analityczne faktycznie pozwalają przewidzieć następny krok klienta, który dokonuje zakupów. Zdolności inteligentnych technologii w coraz większym stopniu stają się weryfikowalne. 

Poniższy tekst kieruję do liderów i kluczowych specjalistów. Zapraszam do lektury szczególnie te osoby, które zadają sobie pytania, jak rozpocząć wdrażanie technologicznych zmian w firmie. Jak do nich podejść, by mieć poczucie kontroli i zdolność przewidywania scenariuszy. 

Oto kilka wskazówek, które może ułatwią wejście na ścieżkę cyfrowej transformacji.

1. Nie demonizuj sztucznej inteligencji

Zastanawiasz się, jak zaangażować samouczenie się maszyn do pracy w swojej organizacji? Świetnie. Nie myśl (pod wpływem medialnych dyskusji), że zawierasz pakt z mrocznymi siłami. Sztuczna inteligencja może współpracować z ludźmi, a nie zastępować ich. Potrafi pomagać w reorganizacji działów i całych firm, przyśpieszać procesy, ułatwiać decyzje. Może nawet uczyć myśleć, rozwijać wyobraźnię osób, które ją wdrażają i będą z nią pracowały. Odsłoni ona wszystkie swoje możliwości pod warunkiem, że potraktujesz ją jako siłę, której kluczowym zadaniem stanie się odkrywanie potencjału pracowników. A może też ukrytego potencjału związanego z usługami i produktami firmy. Takim podejściem zarażaj swoich menedżerów.

2. Przeanalizuj dotychczasowy model

Inteligentne technologie możesz potraktować na dwa sposoby. Albo przeniosą one twoją firmę na zupełnie nowy poziom i pomogą trafić jej do globalnej cyfrowej ekosfery (czyli rewolucja, która dotyczy wszystkich poziomów funkcjonowania firmy), albo usprawnisz konkretną rzecz, dział, proces, a firma będzie dalej działała w oparciu o tradycyjne metody. Obie wersje są możliwe. Jednak kluczowe pytania, jakie powinieneś sobie zadać bez względu na twoje intencje, muszą dotyczyć tego, jak do tej pory wyglądało przetwarzanie informacji i obieg danych w firmie i jaki był wpływ tych procesów na generowanie zysku, obsługę klientów, zarządzanie działami, komunikację między pracownikami. Czy dotychczasowa technologia miała istotny udział w kluczowych procesach funkcjonowania firmy? Gdzie była tworzona wartość dodana dla klientów? 

Skuteczne i efektywne zarządzanie danymi, to kluczowy element prowadzący do efektywności całej organizacji. Dzięki nowym technologiom, może ono przenieść firmę na inny poziom. Aby tak się stało, potrzebna jest jednak precyzyjna analiza dotychczasowych rozwiązań i dostrzeżenie ich słabości.

3. Konsultuj swoje przeczucia i wątpliwości

Konsekwencją powyższego, będzie odpowiedź na pytanie, jaką skalę mają przybrać zmiany, o których myślisz i jakich obszarów dotyczyć. Czy chcesz pozyskiwać dane o działaniach klienta i analizować jego „user experience”? Czy może usprawnić wymianę informacji między dystrybutorami, handlowcami, merchandiserami? A może – jak w przypadku firm z obszaru medycyny i farmacji – zależy ci na tym, by przetwarzanie danych zaprowadziło do generowania przełomowych, rewolucyjnych wniosków i decyzji? Dobrą decyzją będzie weryfikacja przeczuć i pytań z kimś z zewnątrz. Dzięki zewnętrznemu wsparciu dowiesz się, czy implementacja nowych rozwiązań będzie wymagała „postawienia systemu” firmy od nowa, czy też może uda się wprowadzić nowoczesne rozwiązania, bez burzenia dotychczasowego porządku.

Norbert Biedrzycki blog AI machine learning

4. Pamiętaj, że zarządzając na nowo danymi, tworzysz nowe relacje

Tegoroczny raport McKinsey Global Institute pt. „Skill shift: Automation and the future of the workforce” wskazuje na to, że w ciągu następnych kilku lat znacząco wzrośnie zapotrzebowanie na pracowników z wysokimi umiejętnościami technicznymi – analityków, inżynierów, programistów, którzy będą na nowo zarządzali strumieniem danych. Ale to nie wszystko. Równolegle, będą poszukiwani specjaliści, których głównym zadaniem będzie kreowanie nowych relacji w firmie. Nowe technologie wpłyną na postawy pracowników, wymagając od nich nowego podejścia do własnych obowiązków, jaki i do kontaktów z innymi. Będziesz więc potrzebował psychologów, trenerów i specjalistów odpowiedzialnych za kierowanie procesami na styku człowiek – technologia.

5. Pomóż pracownikom zrozumieć technologię

Menedżerowie przeczuwają, że technologia traci swoją „przezroczystość”. „To moje auto samo jedzie, ale dlaczego mu to tak dobrze wychodzi”? – tak w nieco humorystycznej formule można ująć ten problem. Chcemy mieć doskonale przetwarzane dane, tak by ułatwiały nam podejmowanie najtrafniejszych decyzji. Ale przeżywamy dyskomfort, bo nie wiemy w jaki sposób programy analityczne doszły do takich, a nie innych wniosków. Pozostajemy nieufni. 

Lider musi przygotować się na to, że nowatorskie rozwiązania będą u pracowników rodzić niepokój. Musi być świadomy, że pojawią się pytania w rodzaju: „czy automatyzacja uderzy w nasz dział? Jakie procedury kontrolne musimy stosować”? 

Co więc powinien zrobić w takiej sytuacji? Obserwować i słuchać. Zadbać o komunikację wewnętrzną. I przede wszystkim inwestować w wiedzę pracowników, tworząc warunki do edukacji i samorozwoju. Dobra polityka komunikacyjna i edukacyjna, systematyczne informowanie zespołów o wdrożeniach, może zapobiec sytuacjom kryzysowym. A wspólna dyskusja o tym, jak podchodzić do zmian, pozwoli oswajać obecność technologii.

6. Nie myśl wyłącznie o zysku

Zyskowność nowych przedsięwzięć, to ciągle kluczowa i najważniejsza kategoria w biznesie. Ale sztuczna inteligencja i nowe technologie są tak potężną siłą, że warto czasem „zawieszać” jej funkcjonowanie. Współcześnie, olbrzymią wartością, staje się odwaga podejmowania ryzyka, zdolność do akceptacji porażki i ciągłe doskonalenie. Podróż w nieznane – to jedna z najbardziej oczywistych konsekwencji faktu, że nowe technologie zmieniają wszystko wokół nas, nie ukazując jednocześnie wszystkich możliwości.  Koncentracja na szybkim, pewnym zysku – teoretycznie bezpieczna – może blokować rozwój firmy, która ma przecież osiągnąć zupełnie nową pozycję rynkową lub status technologiczny. Jeśli organizacja ma się rozwinąć, to testowanie nierozpoznanych do tej pory rozwiązań, uważam za niezbędne.

7. Pożegnaj się z hierarchią

Zmiana przed jaką stoisz, prędzej czy później dotknie zarządzania firmą. Dobrze byłoby, abyś przygotował się na to, że hierarchiczne modele, w których decyzje płyną z góry do dołu, tracą na znaczeniu. Nowoczesne technologie nie lubią autorytetów i źle znoszą sztucznie utrzymywane hierarchie. Zamiast tego, tworzą modele oparte na wielopoziomowej współpracy. Największym wyzwaniem dla współczesnych liderów jest połączenie modelu hierarchicznego ze zdecentralizowanym. Umiejętność podjęcia decyzji, które obszary „oddać” zespołom, a którymi sterować jak do tej pory, będzie na wagę złota. Jednego możemy być pewni: technologia potrafi obnażać wszelkie błędy ludzkie. Lepiej więc przygotować się na to, że oddamy jej sporą porcję naszej władzy.

Mam nadzieję, że niektóre z powyższych uwag okażą się przydatne na drodze do budowy nowego, cyfrowego modelu biznesowego. A jeśli jesteś liderem, któremu nieobce są podobne refleksje, może powyższe słowa pozwolą Ci pomyśleć, że nie jesteś sam w czasach transformacji i masz wokół siebie ludzi podobnie myślących.

Powiązane artykuły

– Kto zyska a kto straci na rewolucji cyfrowej?

– Kiedy przestaniemy być biologicznymi ludźmi?

– Sztuczna inteligencja to nowa elektryczność

– Roboty czekają na sędziów

– Tylko Bóg potrafi policzyć równie szybko, czyli świat komputerów kwantowych

– Machine Learning. Komputery nie są już niemowlętami

Skomentuj

15 comments

  1. TomekJacek

    Hamującym jest brak ludzi od wdrażania AI. System edukacji nie przewidział takiego obrotu spraw i wypluł za mało specjalistów od Systemów Inteligentnych. Nie tylko w Polsce ale i na świecie. Inna sprawa że to bardzo trudna specjalizacja

  2. Alibaba

    A myślisz, że po co Microsoft straszy ludzi przed ML? I jak do tego dołoży się to, że są jedną z firm, która pompuje miliardy rocznie w rozwój tej technologii, to wynik jest jasny, że chodzi o kasę, bo chcą być tym rycerzem na białym koniu, który to “ujarzmił” 🙂 A to i tak bardzo prosta algebra liniowa, póki co ML nie wszedł w nic bardziej skomplikowanego typu quantum 🙂

  3. Tomek Doman

    Kanada, Japonia, Wielka Brytania, Niemcy i Zjednoczone Emiraty Arabskie posiadają strategie rozwoju technologii AI. Również Stany Zjednoczone snują plany o przekształceniu kraju w potęgę w tym obszarze, co ma przyczynić się do poprawy sytuacji gospodarczej oraz wzrostu bezpieczeństwa. Chiny traktują AI jako strategiczny narodowy priorytet w rozwoju i stają się coraz poważniejszym zagrożeniem dla USA w kontekście utraty przewagi technologicznej. W Polsce NIC !!!

  4. TomaszKik

    Takie dzielenie sie samochodem na spółkę wymyślono już 100 lat temu i nazywa się to taksówka. Zakup samochodu nie wiąże się tylko z jego godzinnym użytkowaniem ale także z świadomością posiadania i dyspozycji w kazdej chwili.

    Nie każdy chce się dzielić nim z drugą osobą, choćby ze względów higienicznych. Podobnie nie chce się dzielić bielizną, żoną, meblami i psem.

  5. Robert Kaczkowski

    Stoimy na krawędzi rewolucji technologicznej, która wkrótce odmieni znacząco nasze życie, pracę i wzajemne relacje. Pod względem zakresu, skali i złożoności nie będzie ona przypominać żadnego innego zjawiska, jakiego wcześniej doświadczyła ludzkość