Ostatnio rozmawiałem z wieloma przyjaciółmi o wdrażaniu AI w firmach, od różnych botów po różne agenty, atmosfera jest bardzo gorąca, ale rzeczywisty postęp projektów jest znacznie gorszy niż oczekiwano. Stan firm, w których pracują, jest podobny: szef jest bardzo podekscytowany, dział biznesowy nie chce korzystać, a technologia jest ciągle sfrustrowana. Rozwińmy temat, zapraszam do zajęcia stanowiska. Ten temat dotyczy w rzeczywistości starego problemu z organizacyjnym napięciem: "niemożliwego trójkąta" między szefem, technologią a biznesem. Wiele razy sprawy same w sobie nie mają związku z technologią, którą chcemy promować, to w rzeczywistości jest tak, że ścieżka negocjacji poszła w złym kierunku, a większość utknęła w szarpaninie między szefem, technologią a biznesem. 1/ Najpierw szefowie, ich oczekiwania są bardzo proste: - Muszą być w stanie opowiedzieć historię na rynku kapitałowym, zdobyć finansowanie, PR, wdrożyć strategię AI; - Z perspektywy biznesowej chcą szybkiego ROI, najlepiej w ciągu 3 miesięcy zobaczyć oszczędności kosztów lub wzrost GMV; Dlatego często podejmują decyzje bez zastanowienia. Ale nie powiedzą ci, gdzie to wyląduje, ani nie będą czekać na twoje powolne iteracje, nie więcej niż trzy miesiące cierpliwości może już nie być. 2/ A co myśli zespół techniczny? Zespół techniczny jest bardzo czysty, działa wyłącznie z perspektywy technologicznej: - Musi być skuteczne, a najlepiej wielomodalne; - Musi uwzględniać koszty, szybkość wnioskowania, zgodność danych; Technologia jest szczególnie dobra w tworzeniu narzędzi, ale często nie wie, na którym gwoździu biznes chce się skupić. W większości przypadków wynikiem jest to, że demo jest bardzo efektowne, prezentacja w ppt jest kolorowa, ale gdy przychodzi do wdrożenia, wszystko się sypie. 3/ A co z biznesem? W rzeczywistości biznes jest najbardziej realistyczny: - Czy użytkownicy korzystają, czy można ich przekonać, czy są jakieś wskaźniki KPI do poprawy; - Czy można zobaczyć efekty natychmiast, w przeciwnym razie to tylko ozdoba; Naturalnie nie ufają zespołowi technicznemu i trudno im zrezygnować z osiągania KPI, aby spróbować nowych rzeczy, a gdy widzą, że efekty są takie, to od razu rezygnują. 4/ W ten sposób powstaje klasyczny trójkąt problemów z wdrażaniem AI: - Szef naciska na strategię → technologia nie może znaleźć uchwytu; - Technologia całkowicie angażuje się w AI → biznes w ogóle nie chce tego przyjąć; - Biznes chce tylko wyniki KPI, a jeśli osiągnie sukces, to zasługa technologii → szef uważa, że to tylko wartość chwilowa, a my chcemy przyszłości; Między tymi trzema stronami nie ma rozwiązania, tylko ciągłe kompromisy i negocjacje. 5/ Dlatego wielu mówi, że aby przełamać impas, trzeba zrozumieć technologię, zrozumieć produkt, ale w rzeczywistości najtrudniejsze jest zrozumienie organizacji. AI nigdy nie jest projektem technologicznym, ale projektem współpracy organizacyjnej, dlatego zawsze mówię, że AI musi być projektem na najwyższym szczeblu, szef musi osobiście zaangażować się, a nie tylko powierzyć to osobie odpowiedzialnej za technologię. Wszyscy powinni usiąść razem, aby szef zaakceptował MVP, technologia zrozumiała lejek konwersji, a zespół biznesowy uczestniczył w dopracowywaniu promptów. 6/ W wielu projektach wdrażania AI, w których uczestniczyłem, najsprawniejsza i najbardziej efektywna ścieżka przebiegała zasadniczo w tej kolejności: - Biznes prowadzi, wybiera najmniejszy zamknięty scenariusz; - Technologia współpracuje, tworzy narzędzia, które można kwantyfikować i interpretować; - Szef zapewnia zasoby, nie wycofuj się w połowie, nie bądź zbyt chciwy; Nie oznacza to, że technologia nie może prowadzić, ale ta ścieżka na pewno jest najbardziej wyboista, z różnymi zasobami i oporami w trakcie. 7/ Dlatego jeśli aktualnie wdrażasz AI w firmie, spróbuj narysować swój trójkąt władzy: kto naprawdę podejmuje decyzje? Kto się spiera? Kto się leni? Często jest tak, że w końcu żadna ze stron nie może wyjść z iluzji konsensusu. Jak więc wdrożyć, najpierw trzeba przejść przez tę organizacyjną barierę. Odpowiednia osoba to ta, która potrafi zbudować most między szefem, technologią a biznesem, ta osoba może być techniczna lub biznesowa, więc jeśli chcesz wdrożyć projekt AI wewnętrznie, najpierw musisz znaleźć ten kluczowy punkt, co znacznie ułatwi sprawę. Wiele się rozgadałem, ale to jest moje największe doświadczenie z ostatnich dwóch lat.