Upptäck de egenskaper som främjar en AI-redo kultur

  • 8 minuter

En framgångsrik AI-strategi måste ta hänsyn till såväl kulturella frågor som affärsfrågor. Att bli en AI-redo organisation kräver en grundläggande omvandling i hur du gör saker, hur anställda relaterar till varandra, vilka färdigheter de har och vilka processer och principer som vägleder dina beteenden. Den här omvandlingen går till kärnan i en organisations kultur, och det är viktigt för organisationer att hantera en sådan omvandling med ett holistiskt tillvägagångssätt. Ledare bör stödja denna kulturella förändring för alla i organisationen att omfamna och anta AI.

För att främja en AI-redo kultur krävs följande:

  • Att vara en datadriven organisation.
  • Ge människor möjlighet att delta i AI-omvandlingen och skapa en inkluderande miljö som möjliggör tvärfunktionellt, tvärvetenskapligt samarbete.
  • Skapa en ansvarsfull metod för AI som hanterar de utmanande frågor som AI presenterar.

Naturligtvis är detta bara möjligt med ett starkt ledarskap som driver förändring genom att både anta de förändringar som denna omvandling kommer att kräva och aktivt stödja människor genom hela. Nedan delar vi vårt perspektiv på de ändringar du behöver göra för att uppnå en AI-redo kultur.

Datadriven

Alla bra AI-system förlitar sig på att ha de bästa och mest kompletta data och kunna resonera över hela din dataegendom. Med andra ord beror det på integritet och åtkomst.

Åtkomst

På grund av problem med dataägarskap eller lagring genererar, organiserar och använder de flesta organisationer data på ett siloat sätt. Även om varje avdelning kan ha en bra överblick över de data som kommer från deras egna processer, kan de sakna annan information som kan vara relevant för deras verksamhet.

En försäljningsavdelning kanske till exempel inte har en fullständig vy över en kund, eftersom de saknar data, till exempel e-handelsaktivitet och betalningsstatus, som kontrolleras av andra avdelningar. I det här fallet kan en säljare göra misstaget att försöka sälja en kund en försäkring som de redan har köpt via en onlinekanal.

Screenshot showing what becoming data-driven implies: sharing data across your organization, and adopting rigorous data practices.

Genom att dela data i organisationen blir summan större än delarna. Det är inte längre varje datadel som är viktig, utan vad dessa data ger: en enhetlig vy över kunden. Med den enhetliga vyn kan du fatta bättre beslut, agera mer effektivt och ge en bättre kundupplevelse. Din dataegendom måste vara tillgänglig för att vara användbar, oavsett om den är lokal, i molnet eller på gränsen.

Integritet

Datakvaliteten är också viktig. Om kunddata i det här exemplet var fulla av fel, till exempel felaktig kontaktinformation, irrelevanta data eller duplicering, skulle det inte spela någon roll att data hade enhetligats. säljaren fortfarande kan göra betydande misstag i interaktionen med kunden.

Precis som datakvalitet är nyckeln till att skapa upplevelser på nästa nivå för kunderna är det också nyckeln till framgångsrik AI. En AI-modell är bara så bra och komplett som de data den kan arbeta med och lära sig av. Därför är det av största vikt att arbeta på ett sätt som säkerställer att dina data är så fullständiga och rigorösa som möjligt.

Sammanfattningsvis innebär att bli datadriven att skaffa sig ett tänkesätt för datadelning och rigoröshet som driver hur du arbetar och relaterar, och i slutändan hur du samarbetar. På så sätt kan du förverkliga värdet av AI och bättre möta de utmaningar som AI medför.

Stärkande och inkluderande

Att främja en AI-redo kultur innebär att ge människor möjlighet att vara en del av AI-omvandlingen. Organisationer bör ge följande möjligheter att uppnå det här målet:

  • Aktivering: Utrymme, resurser, vägledning, säkerhet och support krävs för att förbättra vad människor gör med AI.

  • Tid för inlärning: Organisationer bör hjälpa människor att få kunskapen och färdigheterna.

  • Utrymme för experimentering: Under den här processen bör du uppmuntra till nya idéer och kontinuerliga förbättringar. Den här experimenteringen måste ge utrymme för fel, samt firande och bekräftelse av framgång.

Det innebär också att skapa en inkluderande miljö, en miljö som bygger på de anställdas vilja och förmåga att arbeta i tvärfunktionella team som skär över organisationens gränser.

Screenshot showing what becoming empowering and inclusive means: providing resources, a collaborative culture, and focusing on business needs.

Dessutom innebär det att göra dem som bäst förstår verksamheten till en central del av din omvandlingsprocess. Dataforskare som arbetar isolerat skapar ofta modeller som saknar affärskunskap, syfte eller värde som skulle göra dem till en effektiv AI-resurs. På samma sätt saknar affärsmän som arbetar isolerat den tekniska kunskapen för att förstå vad som kan göras ur ett datavetenskapsperspektiv. Ett tvärvetenskapligt tillvägagångssätt är viktigt.

Genom att aktivera tvärfunktionella team som omfattar både dataforskare och de företagsanställda som är närmast affärsbehovet kan du skapa kraftfulla och effektiva AI-lösningar. Ett exempel på detta är våra enormt framgångsrika verktyg för förutsägelseanalys för efterlevnad, som har inspirerats och utvecklats av anställda som arbetar i våra ekonomiteam. De lyckades bara för att de skapades med insikter från dem som är närmast affärsbehovet. Det här exemplet illustrerar hur kraftfullt det är att skapa en inkluderande samarbetsmetod mellan organisationer.

Ansvarig

Den tredje viktiga delen i en AI-redo kultur är att främja en ansvarsfull strategi för AI. När AI fortsätter att utvecklas har det potential att driva betydande förändringar i våra liv, vilket väcker komplexa och utmanande frågor om vilken framtid vi vill se.

Som företagets vice vd för strategiska uppdrag och tekniker på Microsoft säger: frågan är mycket ofta inte vad AI kan göra, det är vad AI bör göra. Organisationer måste fråga sig själva: Hur utformar, bygger och använder vi AI-system för att skapa en positiv inverkan på individer och samhället? Hur kan vi se till att AI-system behandlar alla rättvist? Hur kan vi bäst förbereda personalen för den nya AI-eran?

Dessa frågor kräver att organisationer tänker på sina AI-principer och hur de kan säkerställa dem i hela företaget. För att säkerställa ansvarsfulla AI-metoder krävs specifik planering som ska innehålla en AI-styrningsmodell. På så sätt kan du leverera transparent, förklarande och etisk AI. Modulen Omfamna ansvarsfulla AI-principer och -metoder ger en mer detaljerad beskrivning av konsekvenserna av ansvarsfull AI för företag.

Nu när du förstår principerna som gör det möjligt för organisationen att anamma AI ska vi utvärdera om din organisation är redo och hur den ska utvecklas.