AI liefert keine automatischen Ergebnisse. Es h?ngt davon ab, wie gut die Anwendungen mit dem Betriebsmodell eines Unternehmens übereinstimmen. Ich betone h?ufig, dass jede aufkommende Technologie eine Organisation entweder unterstützen oder behindern kann, je nachdem, wie gut sie passt.

Es gibt auch wichtige Unsicherheiten, die bei der Integration von KI in Business Process Engineering behandelt werden müssen.

Lian Parsons von HBS unterstreicht diesbezüglich: ?Wenn uns die Transparenz in der Vorhersage fehlt, wird es schwierig, die Rechenschaftspflicht zu etablieren oder ein verteidigbares Rahmen zu erstellen.“ Dieser Gedanke spiegelt die Perspektive von Mark Esposito von Harvard DCE Professional & Executive Development wider. "Das Hauptproblem, mit dem wir konfrontiert sind, besteht darin, die Rolle des Menschen zu bestimmen und sicherzustellen, dass die Technologie sich auf den menschlichen Bedürfnissen konzentriert. Selbst wenn wir die menschliche Beteiligung an sich wiederholenden Aufgaben verringern, bedeutet dies nicht, dass wir die menschliche überwachung beseitigen sollten. Wenn diese Rolle nicht klar ist, müssen wir sie absichtlich definieren."

Wie stellen wir diese Ausrichtung sicher?

Die Behandlung nehmen

In einer kürzlich von TED pr?sentierten Pr?sentation bietet Karim Lakhani, Professor an der Harvard Business School, eine andere Analogie - eine Vergleich der KI -Adoption für einen Patienten mit einem neuen Medikament.

?Wir verstehen die richtige Dosierung, ihre Wirksamkeit, m?gliche Nebenwirkungen oder sogar die komplement?ren Praktiken nicht wirklich, aber es wird bereits von Hunderten von Millionen verwendet“, erkl?rt er. Er fügt hinzu, dass sein Team eine Reihe von Klinischen ?klinischen Studien“ durch pharmazeutische Tests durchführte, um die Adoption zu verfolgen und die Ergebnisse der realen Welt zu verfolgen.

Was aus diesen Beobachtungen erscheint, ist eine ?gezackte technologische Grenze“ - ein komplexes Netzwerk von Systemen und Verfahren, die sich bei unterschiedlichen Geschwindigkeiten entwickeln, die jeweils ihre eigenen Herausforderungen mit sich bringen.

"Es gibt bestimmte Bereiche, in denen sich KI auszeichnet", erkl?rt Lakhani. "Die Verwendung für diese Funktionen führt zu beeindruckenden Leistungsverbesserungen. Wenn sie jedoch nicht auf Bereiche angewendet werden, ist es nicht erheblich."

Produktivit?tssteigerung in KI "Klinischen Tests" beobachtet

In Bezug auf die Produktivit?t teilte er die Ergebnisse einer Studie mit, dass KI -Benutzer durchschnittlich 12,2% mehr Aufgaben ausführten, 25% schneller erledigten und 40% h?here Qualit?t erzielten.

Dennoch warnt er die Führungskr?fte, sich in ihrer Aufsicht über Innovationsnutzungsf?lle nicht selbstgef?llig zu machen.

Intelligenter Mitarbeiter von Procter & Gamble

Lakhani diskutiert randomisierte Studienergebnisse und beschreibt KI, die sich von einem einfachen Tool zu einem kollaborativen Partner entwickeln.

?Die erste spürbare Ver?nderung ist ein gro?er Produktivit?tsprung“, bemerkt er.

Dann beschleunigt die Transformation.

Er fügt hinzu: ?W?hrend die KI -Modellf?higkeiten exponentiell wachsen und sich alle sechs bis neun Monate verdoppelt -, w?chst die F?higkeit der meisten Unternehmen, diese ?nderungen nur linear zu übernehmen und zu integrieren. Das bedeutet, dass alle sechs bis neun Monate die Lücke zwischen dem, was Modelle tun k?nnen, und dem, was Unternehmen implementieren k?nnen, exponentiell erweitert.“

Laut Lakhani k?nnen die meisten Unternehmen nicht mit dem raschen Fortschritt des Fortschritts Schritt halten, was zu Wettbewerbsnachteln führen kann.

Er beschrieb die Herausforderung, sich abzuheben, wenn viele Unternehmen ?hnliche Tools verwenden, oft für nur 20 US -Dollar pro Monat.

Mit anderen Worten, Sie müssen ein kostengünstiges Tool nutzen, um einen erheblichen Wert für Ihr Unternehmen zu generieren.

Die vierphasige Reise

Lakhani stellte auch ein Konzept ein, das er als ?vierphasige Reise“ bezeichnet, einen strategischen Leitfaden für die Navigation der KI-Adoption von Führung.

Phase 1 ist es, alles über KI zu lernen - die Modelle, Systeme und F?higkeiten und die Anwendung für Ihre Gesch?ftslandschaft zu verstehen.

Phase zwei beinhaltet aktiv mit KI -Tools. Er weist darauf hin, dass hier viele Führer schief gehen - alle KI -Aufgaben an andere, anstatt sich pers?nlich zu engagieren.

Die dritte Phase stellt sich die Zukunft Ihres Unternehmens mit KI vor, und Phase vier verwandelt diese Vision in die Realit?t.

Im Wesentlichen führt Lakhani uns durch die Transformation von KI von Produktivit?tsinstrumenten zu autonomen Wirkstoffen, die anfangen, das menschliche Verhalten nachzuahmen.

Werden wir bald KI -Agenten in Führungsrollen sehen, und wie wird diese Zukunft aussehen?

Weitere kommen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonDie richtige Dosierung der KI für das Gesch?ft. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!