Dies ist der zweite Teil einer dreiteiligen Serie über Genai/AI zum Leben in Ihrer Organisation. In dem ersten Stück wurde hervorgehoben, wie wichtig es ist, die vier C -KI zu st?rken: Inhalt, F?higkeit, Kuration und Gemeinschaft. In diesem Artikel werden Sie zun?chst Ihre aktuelle Position bewerten und einen Kurs für das, was als n?chstes kommt.

Organisationen entwickeln im Allgemeinen vier verschiedene Phasen der Reife von Generativen KI / AI, wobei jeweils ihre eigenen Herausforderungen und Chancen mit sich bringen. Zu wissen, wo Ihr Unternehmen steht - und was es braucht, um zum n?chsten Level vorzusteigen, ist wichtig, um die volle Kraft der KI freizuschalten.

1. Vorsichtige Entdecker

Auf der grundlegenden Ebene befinden sich die vorsichtigen Entdecker . Diese Organisationen haben ihre Zehen in KI eingetaucht, oft generative KI, aber ihr Engagement bleibt vorl?ufig, eng in der Umgebung und typischerweise isoliert in den Abteilungen. M?glicherweise haben sie Versuche durchgeführt oder ein frühes Versprechen festgestellt, aber sie werden schnell KI -Initiativen in sie zurückbleiben und sie eher als technische Experimente als als strategische Gesch?ftstreiber betrachten.

Eigenschaften:

Begrenzter Umfang: KI-Bemühungen sind normalerweise auf Testumgebungen, kleine Piloten oder Aufgaben mit geringem Risiko mit minimalen gesch?ftlichen Auswirkungen beschr?nkt.

Vertrauensdefizit: Bedenken hinsichtlich der Datensicherheit, der Einhaltung der Vorschriften, der Systemintegration und der Ausgabezuverl?ssigkeit verlangsamlicheren Bereitstellungen. Führung besteht h?ufig auf einem Modell "Mensch-in-the-Loop", das eine manuelle überprüfung erfordert, bevor eine Aktion von AI-generierten Ma?nahmen ergriffen wird.

SILED-Denken: KI-Projekte treten unabh?ngig in Teams auf und fehlen eine funktionsübergreifende Koordination oder eine einheitliche Vision.

Skeptische Aussichten: Es gibt nur eine begrenzte Anerkennung des langfristigen transformativen Potenzials von AI, wobei der Schwerpunkt auf kurzfristigen, taktischen Gewinnen und nicht auf strategischen Entwicklung liegt.

Firmenbeispiele: Viele mittelgro?e Unternehmen und Organisationen in stark regulierten Sektoren-wie Rechtsunternehmen-in diese Kategorie. W?hrend sie m?glicherweise vorbereitete Tools für Aufgaben wie Vertragsabbau oder Forschung übernehmen, wird die unternehmensweite Akzeptanz durch Sorgen um Ethik, Datenempfindlichkeit und L?sungsbereitschaft ins Stocken geraten. Ihre Priorit?t ist die Risikominderung gegenüber Innovationen, die zu einer langsamen, vorsichtigen Bewegung führt. Diese Denkweise führt h?ufig zu einer ?Vertrauenslücke“ bei der Bereitstellung von Agenten -KI -Systemen, bei denen die Verwendung eher auf überwachte, begrenzte Einstellungen als auf autonome, skalierbare Operationen beschr?nkt ist.

2. Inseln der KI -Innovation: weit verbreitete Experimente, fragmentierte Auswirkungen

In der n?chsten Stufe sind Innovationsinseln vorhanden, die durch enthusiastische, dezentrale Experimente mit Genai gepr?gt sind. Diese Phase wird von einer Mentalit?t der "Let Tausend Flowers Bloom" angetrieben, wobei verschiedene Teams unabh?ngige KI -Projekte starten. W?hrend dies die Kreativit?t und die Basisimpulation anregt, fehlt dies oft auf zentrale Richtung oder strategische Ausrichtung.

Eigenschaften:

Bottom-up-Antrieb: Initiativen entstehen organisch aus Abteilungen oder Einzelpersonen, was zu einem Flickenteppich isolierter Mikroprojekte führt.

Skalierungsk?mpfe: Trotz vielversprechender Prototypen wechseln nur wenige Initiativen vom Pilot zur Produktion, geschweige denn messbare Einnahmen auswirken.

"Genai Paradox": Viele Organisationen berichten über Genai, sehen jedoch keine signifikante Verbesserung der finanziellen Leistung. Die Vorteile horizontaler Anwendungen (z. B. AI-Assistenten für Mitarbeiter) sind diffus, w?hrend vertikale Anwendungsf?lle mit hoher Auswirkung in den Testphasen festhalten.

Koordinierungslücken: Ohne eine zusammenh?ngende Strategie werden die Anstrengungen dupliziert, Standards variieren und der systemische Wert ist schwer zu erfassen.

Firmenbeispiele: Eine breite Palette von Unternehmen, insbesondere gro?e Unternehmen, erleben diese Phase. Wie in McKinsey Research erw?hnt, k?nnen selbst Tech -Riesen wie Google oder Meta in früheren Abteilungen in früheren Phasen der AI -Adoption "Investitionen" in bestimmten Abteilungen aufweisen. Der breitere Trend - weit verbreitete, aber unkoordinierte Experimente - schl?gt eine gemeinsame Herausforderung in den Branchen dar: Die anf?ngliche Erregung übergibt die strategische Integration, sodass viele vielversprechende Piloten aufgrund der fragmentierten Ausführung und unreifen Instrumenten nicht skalieren oder schaffen k?nnen.

3. Die KI -Orchestratoren: Strategische Integration und Governance

Die Orchestratoren markieren einen gro?en Aufstieg. Diese Organisationen behandeln Genai als Kernfunktion und engagieren ihn aktiv in ihre Gesch?ftsstrategien. Sie haben starke Governance -Modelle etabliert, die Innovationen unterstützen und gleichzeitig verantwortungsbewusste, ethische und skalierbare Eins?tze sicherstellen.

Eigenschaften:

Zentralisierte Strategie mit dezentraler Ausführung: Eine klare, unternehmensweite AI-Vision-Führung, aber die Teams behalten Autonomie, um innerhalb definierter Grenzen innovativ zu sein.

Robustes Governance: Formale Rahmenbedingungen Verwalten von Datenethik, Modelltransparenz, Risiko und Konformit?t. Die Führung der Führungskr?fte sponsert aktiv die AI -Agenda und überwacht aktiv.

Innovationseinbettung: Genai ist nicht mehr peripher - es ist in Kernprozesse, Produktentwicklung und Kundenbindung integriert.

Talententwicklung: Starke Investitionen in upskillende Mitarbeiter und die Pflege einer Kultur des kontinuierlichen Lernens und der KI -Flie?f?higkeit.

Firmenbeispiele: Organisationen wie Blue Cross Blue Shield of Michigan , die KI nutzen, um den ROI (wie in meinem Harvard Business Review-Artikel) mit seinem Rahmen für "Agent Powered Performance" zu maximieren, Mercedes-Benz mit Genai mit Genai in der Vertriebsunterstützung und UPS -Erstellung eines digitalen Twin seines Logistiknetzwerks-allzu Beispiele-allzu Beispiele-All-Exemplify-The Orchestrators. Diese Unternehmen bauen nicht nur fortschrittliche KI -Anwendungen auf, sondern stellen auch interne Governance -Strukturen ein und bieten sie in einigen F?llen als Kundendienste an. Sie schaffen ausgewogene ?kosysteme, in denen Innovation unter disziplinierter Aufsicht gedeiht, KI mit strategischen Zielen ausrichtet und greifbare Ergebnisse liefert.

4. AI-Intelligenzheber: Human-AI-Synergie für die Transformation

Am H?hepunkt befinden sich die Intelligenzheber . Diese Organisationen integrieren künstliche und menschliche Intelligenz voll in ihre DNA. Sie gehen über die Effizienzgewinne hinaus und verwenden KI, um Gesch?ftsmodelle neu zu erfinden und Umgebungen zu schaffen, in denen Menschen und Maschinen auf h?chstem Niveau zusammenarbeiten.

Eigenschaften:

Ganzheitliche Integration: KI ist tief in t?gliche Arbeitsabl?ufe, Entscheidungen und Kundenerlebnisse eingebettet und fungiert als echter kognitiver Partner.

Neudefinierte Gesch?ftsmodelle: AI erm?glicht neue Produkte, Dienstleistungen und Betriebsmodelle, steigende Marktst?rungen und Wettbewerbsvorteile.

Augmented Human Intelligence: Die Mitarbeiter werden von der routinem??igen Arbeit befreit, die es ihnen erm?glichen, sich auf Kreativit?t, Strategie und komplexe Probleml?sung zu konzentrieren.

Massive Erstellung von Asset: Entwicklung gro?er Sprachmodelle, propriet?rer Rechenzentren, benutzerdefinierte Hardware und Software-Stapel der n?chsten Generation. Diese Firmen bauen riesige, skalierbare Intelligenz -Verm?genswerte.

Firmenbeispiele: Die Hyperzaller - Google, Microsoft, Nvidia, Amazon, Meta, Apple, Tesla - sind erstklassige Beispiele. Sie verwenden KI, um eine bessere KI zu bauen und sie nicht nur als Werkzeug, sondern als Co-Pilot und strategisches Unterscheidungsmerkmal zu behandeln. Für sie formt KI alles - von der F & E bis zur Kundeninteraktion - um eine leistungsstarke Synergie zwischen maschineller Intelligenz und menschlichem Einfallsreichtum, der die transformativen Ergebnisse vorantreibt.

Der Weg vorw?rts für Führungskr?fte

Bei der Reise vom vorsichtigen Explorer zum Intelligenz -Hebel geht es nicht nur darum, neue Tools anzuwenden - es ist eine strategische Transformation, die eine Verschiebung von Denkweise, Kultur und Betriebsmodellen erfordert. Führungskr?fte müssen diese ?nderung vorantreiben, um:

1. LED als praktische KI-Champions: Der schnellste Weg, um die Adoption zu beschleunigen, besteht darin, dass die Spitzenführung aktiv mit KI in Kontakt treten. Führungskr?fte müssen Neugier zeigen, praktische Erfahrungen sammeln und eine Vision artikulieren, in der KI für zukünftiges Wachstum und Wettbewerbsf?higkeit von zentraler Bedeutung ist.

2. Investieren Sie in pers?nliches Lernen: So kontraintuitiv es auch sein mag, digitale Flüssigkeit wird am besten durch reales, pers?nliches Training gef?rdert. Die Energie, die Zusammenarbeit und die Einsicht, die auftreten, wenn Teams gemeinsam echte Gesch?ftsprobleme pers?nlich angehen, k?nnen nicht virtuell repliziert werden. W?hrend digitale Plattformen das laufende Lernen unterstützen, schafft das Mischen physischer Workshops mit virtuellen Follow-ups das effektivste Lern?kosystem.

3. Prototyp zuerst, dann Neugestaltung: Keine Organisation springt direkt von der frühen Erkundung zur vollst?ndigen Transformation. Die meisten Unternehmen, die Berater einbringen, bevor sie interne KI -Alphabetisierung aufbauen, scheitern - weil sie nicht wissen, wonach sie fragen sollen, und Berater fehlt den Kontext, um Wert zu liefern. Beginnen Sie mit praktischen Piloten, um Verst?ndnis aufzubauen, und skalieren Sie sie dann mit Zweck.

4. Befreitige begeisterte Talente und f?rdern kontinuierliches Lernen: Starten Sie umfassende Upskill -Programme, um die KI -Fluency in der gesamten Belegschaft aufzubauen. Identifizieren und unterstützen Sie die ?KI -Enthusiasten“ - typisch 1 von 10 Mitarbeitern -, die natürlich interne Champions und Lehrer werden. Das Erm?chtigen ist eine der effizientesten M?glichkeiten, um die F?higkeiten zu skalieren.

5. Führen Sie Agilit?t und Experimente an: Halten Sie auch mit starker Regierungsführung eine flexible, experimentelle Denkweise bei. Ermutigen Sie schnelles Prototyping, lernen Sie aus Fehlern und iterieren Sie sie schnell. Mit zunehmender Reife sollten Experimente ehrgeiziger und wirkungsvoller werden.

Der wichtigste Imbiss für Führungskr?fte: KI ist anders als in jeder Technologie, die wir zuvor gesehen haben. Geben Sie Ihrer Organisation Zeit, um zu lernen, zu experimentieren und zu verinnerlichen, was Genai wirklich tun kann. Bauen Sie zunehmend auf reale Erfahrung auf. Messen Sie in den frühen Tagen das Lernen und den Prototypenerfolg. Im Laufe der Zeit verlagern Sie sich in Richtung einer nachhaltigen Rendite für KI (ROA), bei der diese Tools in Ihrem Unternehmen eingebettet werden.

Im n?chsten Artikel werde ich tiefer in die Arten von KI -Projekten eintauchen, um zuerst Priorit?ten zu setzen und wie man in jeder Organisation ein leistungsstarkes Kompetenzzentrum aufbaut.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSie k?nnen KI kaufen, aber Sie k?nnen keine F?higkeiten f?lschen: Warum die meisten Unternehmen niemals aufholen werden. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!