Od eksperymentów ze sztuczną inteligencją do wartości biznesowej: GFT's AI Experience Framework

Dzięki rozległemu doświadczeniu międzybranżowemu, GFT zidentyfikowało, że wiele inicjatyw AI upada z powodu fundamentalnego rozdźwięku między strategią biznesową a wdrażaniem technologii AI. Nasza analiza ujawnia kilka krytycznych wyzwań, z którymi stale borykają się organizacje:

• Nierealistyczne oczekiwania dotyczące możliwości AI
• Niezgodność z wizją firmy
• Słaby wybór przypadków użycia
• Brak świadomości AI wśród zespołów biznesowych
• Nierozwiązane obawy dotyczące uprzedzeń związanych ze sztuczną inteligencją

GFT AI Experience Framework oferuje czteroetapowe podejście, które łączy inicjatywy AI z konkretnymi wynikami biznesowymi.

Rozpoczyna się od analizy ekosystemu usług biznesowych, w ramach której zespoły mapują cały krajobraz biznesowy, aby dostrzec cenne możliwości związane ze sztuczną inteligencją. Etap ten obejmuje sprawdzenie gotowości AI i stworzenie podstaw do strategicznego przyjęcia, przy jednoczesnej ocenie istniejącej architektury.

Drugi etap, AI Awareness Elevation, koncentruje się na budowaniu zrozumienia w całej organizacji. Zespoły dowiadują się o potencjale AI, jednocześnie zajmując się powszechnymi obawami i oporem. Regularne aktualizacje informują interesariuszy o trendach i rozwoju AI, pomagając dostosować wszystkich do wizji AI organizacji.

Podczas trzeciego etapu, AI Opportunity Identification, zespoły czerpią z biblioteki ponad 150 sprawdzonych przypadków użycia. Poprzez wspólne warsztaty opracowują rozwiązania, które odpowiadają na konkretne wyzwania biznesowe. Każda możliwość jest następnie oceniana na podstawie gotowości danych i potencjalnego wpływu na biznes, z wykorzystaniem spostrzeżeń z udanych wdrożeń w różnych branżach.

Końcowy etap Quick Pilot and Scale koncentruje się na tworzeniu eksperymentalnych pilotów i weryfikacji koncepcji. Obejmuje to opracowanie kompletnych doświadczeń użytkowników oraz ustanowienie odpowiednich systemów zarządzania i monitorowania. Nacisk kładziony jest na płynną integrację z istniejącymi systemami, zapewniając płynne przejście do procesów opartych na sztucznej inteligencji.

Framework przyjmuje niezwykle praktyczne podejście do strategii sztucznej inteligencji. Uczestnicy warsztatów pracują z fizycznymi kartami, które reprezentują ponad 150 rzeczywistych zastosowań sztucznej inteligencji.

Karty te stają się praktycznymi narzędziami do burzy mózgów i dyskusji, umożliwiając zespołom fizyczną interakcję z różnymi możliwościami sztucznej inteligencji.

Zespoły rozkładają te karty na stołach warsztatowych, grupując podobne przypadki, mapując połączenia i planując etapy wdrażania. To dotykowe podejście pomaga przekształcić abstrakcyjne koncepcje sztucznej inteligencji w konkretne możliwości, które każdy może zobaczyć i omówić. Gdy zespoły biznesowe i techniczne pracują z tymi samymi materiałami fizycznymi, pomaga to stworzyć wspólny język i przełamuje bariery komunikacyjne.

Liderzy warsztatów prowadzą zespoły przez interaktywne ćwiczenia z wykorzystaniem kart, zachęcając osoby z różnych działów do współpracy, omawiania opcji i uzgadniania priorytetów.

Fizyczny charakter pracy pomaga uczestnikom lepiej zrozumieć możliwości AI, jednocześnie sprawiając, że strategiczne decyzje stają się bardziej konkretne.

Organizacje mogą rozpocząć od jednodniowych warsztatów AI Experience Express, które obejmują strategię AI, praktyczne doświadczenie z przypadkami użycia, współpracę zespołową i praktyczne kolejne kroki.
Ustrukturyzowany proces umożliwia zespołom szybkie przejście od pomysłów do działań, zapewniając wymierne rezultaty.

W ciągu zaledwie sześciu godzin uczestnicy zyskują jasne zrozumienie sztucznej inteligencji i identyfikują konkretne przypadki użycia, które mogą natychmiast zacząć badać - dostosowane do ich poziomu gotowości i dojrzałości biznesowej.

Podejście to oferuje 360-stopniowy sposób, w jaki klienci mogą stać się bardziej ukierunkowani na sztuczną inteligencję, pozostając w ścisłej zgodności ze strategią biznesową, zamiast traktować sztuczną inteligencję jako zwykłą eksplorację technologiczną. Ramy zachęcają organizacje do myślenia strategicznego, zaczynając od praktycznych, osiągalnych celów.

Łącząc strategiczne myślenie z gotowymi do użycia narzędziami, zespoły mogą szybciej i skuteczniej wdrażać rozwiązania AI.

Struktura GFT już teraz pomaga organizacjom z różnych branż we wdrażaniu sztucznej inteligencji. Duża instytucja finansowa wykorzystała je do zidentyfikowania obszarów, w których sztuczna inteligencja mogłaby usprawnić procesy, co doprowadziło do znacznego wzrostu wydajności. W branży produkcyjnej jedna z firm zastosowała to podejście do opracowania kontroli jakości opartej na sztucznej inteligencji, zmniejszając liczbę defektów i redukując koszty.
Firmy z branży finansowej, ubezpieczeniowej, motoryzacyjnej, handlu detalicznego, opieki zdrowotnej, produkcji i telekomunikacji zastosowały platformę do sprostania wyzwaniom specyficznym dla branży, udowadniając jej wszechstronność w zwiększaniu wydajności, innowacyjności i przewagi konkurencyjnej.

Sukcesy te pokazują, w jaki sposób połączenie jasnej strategii z praktycznymi krokami pomaga organizacjom wyjść poza podstawowe eksperymenty ze sztuczną inteligencją i stworzyć prawdziwą wartość biznesową.

Liczby są jasne: wiele organizacji walczy o to, by sztuczna inteligencja odniosła sukces. Systematyczne podejście może pomóc firmom uniknąć typowych pułapek i zidentyfikować możliwości, w których sztuczna inteligencja może mieć rzeczywisty wpływ. Kluczem jest zrównoważenie szybkich zwycięstw z długoterminową strategią.

Ramy GFT pomagają organizacjom robić jedno i drugie - szybko dostrzegać możliwości AI, jednocześnie koncentrując się na szerszych celach biznesowych. Takie zrównoważone podejście oznacza, że projekty AI mogą przynieść natychmiastowe korzyści, jednocześnie dążąc do osiągnięcia większych celów strategicznych.

*https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2024-07-29-gartner-predicts-30-percent-of-generative-ai-projects-will-be-abandoned-after-proof-of-concept-by-end-of-2025 Gartner 2024