Onko tekoälystrategiasi jo vanhentunut?
Näkymätön tekoäly: Työntekijät käyttävät henkilökohtaisia chatbotteja ilman hyväksyntää ja muodostavat organisaatioihin tunnistamattoman tekoälypinoon.
Suunnittelun rajoite: Tekoälyn pitäisi muuttaa työn rakenteita sen sijaan, että se vain lisätään nykyisten rakenteiden päälle, jotta käyttöönotto olisi tehokasta.
Käyttöönoton haasteet: Aiempi IT:n hallinta ei päde, koska tekoälytyökalut vaativat vain vähän koulutusta olemassa olevan tuntemuksen ansiosta.
Teknologian vastustaminen: Organisaatioilla on vaikeuksia tekoälyn käyttöönotossa, koska ne keskittyvät teknologiaan työnkulkujen muuttamisen sijaan.
Tekoälyn kiireellisyys: Selvitä, miten tiimit käyttävät tekoälyä nyt, jotta voit puuttua rajoitteisiin, välttää liiketoiminnan häiriöt ja edistää innovointia.
Kaikkien toimialojen johtajat tekevät saman virheen tekoälyn käyttöönotossa.
He suhtautuvat siihen hankintapäätöksenä. Osta tämä alusta. Pilotoi tuo agentti. Lisää tämä ominaisuus teknologiapinoon.
Ongelma on työkalujen valintaa syvemmällä. MIT:n vuoden 2025 Tekoälyn tila liiketoiminnassa -raportin mukaan yli 90 prosentissa yrityksistä työntekijät käyttävät henkilökohtaisia chatbot-tilejä päivittäisiin tehtäviin, usein ilman IT-osaston hyväksyntää, vaikka vain 40 prosentilla yrityksistä on viralliset LLM-tilaukset. Työntekijäsi ovat jo rakentaneet tekoälypinosi perustan. He tekivät sen vain pyytämättä lupaa.
Continue Reading for Free
Create a free account to finish this article, plus get ongoing access to timely insights and practical resources.
Have an account? Log In
Tämä luo erikoisen tilanteen: teknologia, jonka useimmat johtajat vasta suunnittelevat ottavansa käyttöön, on jo toiminnassa heidän organisaatioissaan. Siihen mennessä kun olet koonnut komitean arvioimaan tekoälytyökaluja, tiimisi on jo valinnut suosikkinsa ja upottanut ne päivittäisiin työnkulkuihin.
Arkkitehtuuriongelma
Kun lähestyt tekoälyä hankintapäätöksenä, menetät mahdollisuuden suunnitella toimintaa uudelleen.
Gabriela Mauch, ActivTrakin asiakkuusjohtaja ja tuottavuudesta vastaava johtaja, näkee tämän kaavan toistuvasti.
Tiimit pystyvät kuvittelemaan mullistavia tekoälyn käyttötapauksia, mutta niitä estää organisaation infrastruktuuri, jota ei ole suunniteltu tekoälyavusteiseen työhön. Jos johto mittaa vain työkalujen käyttöä, se ei pysty näkemään näitä näkymättömiä rajoitteita.
Tuloksena tekoälyä kerrostetaan olemassa olevien organisaatiorakenteiden päälle sen sijaan, että se muuttaisi tapaa, jolla työ saadaan tehtyä. Osaaminen rapautuu kehittymisen sijaan.
Vaihtoehto edellyttää tekoälylle ja ihmisille tarkoitettujen roolien määrittämistä. Tekoälyn tulisi käsitellä analyyseja, luonnostella raportteja ja hoitaa arkisia tehtäviä. Sen tulisi antaa ihmisille tietoa ja esittää kysymyksiä, joiden asiayhteyttä se ei pysty ymmärtämään. Lopullinen päätös kuuluu henkilölle, joka voidaan asettaa siitä vastuuseen.
Vastuullisuus on tärkeää, koska tekoäly ei menetä työpaikkaansa. Maaliskuussa 2024 Air Canada oppi tämän kantapään kautta, kun asiakas haastoi lentoyhtiön oikeuteen sen chatbotin annettua virheellisiä tietoja surualennuksista. Tuomioistuin katsoi Air Canadan olevan vastuussa chatbotinsa virheistä. Tekoälyyn kohdistunut mainehaitta oli väliaikainen. Todelliset seuraukset kantoivat yrityksen lakimiehet.
Tämä on se suunnittelun reunaehto, jota useimmissa tekoälykeskusteluissa vältellään.
Miksi kokeneet johtajat kompastelevat
Johtajat, jotka onnistuivat hallitsemaan pilvisiirtymän ja ERP-käyttöönotot, tekevät tekoälyn kanssa aloittelijoiden virheitä. Kolme tekijää tekee tästä aallosta erilaisen.
- Tahti on ennennäkemätön. Gartner ennustaa, että 40 prosenttia yrityssovelluksista sisältää tekoälyagentteja vuoden 2026 loppuun mennessä, kun vuonna 2025 osuus oli alle 5 prosenttia. Se tarkoittaa kahdeksankertaista kasvua yhdessä vuodessa. Siihen mennessä kun ymmärrät yhden kehityskulun, seuraava aalto tarjoaa jo jotain radikaalisti erilaista.
- Eettinen puoli on monimutkainen. Jokainen käyttöönotto edellyttää seuraavien kysymysten esittämistä: Pystyykö tekoäly tähän yhtä hyvin kuin ihminen? Mitä sen saavuttaminen edellyttäisi? Pitäisikö ihmisten säilyttää määräysvalta?
- Käyttöönoton malli on käänteinen. Aiemmat työpaikan teknologiat edellyttivät koulutusta, sertifiointia ja hallittuja käyttöönottoja. Tekoälytyökalut vaativat vain vähän erikoisosaamista, koska ihmiset käyttävät niitä jo valmiiksi.
Siinä on perustavanlaatuinen haaste. Aiemmissa teknologia-aalloissa IT hallitsi käyttöönottoa. Nyt teknologiapinosi alin kerros on jo liikkeessä ja suurelta osin näkymätön.
Ilmoituksen ja käyttöönoton välinen kuilu
Yleinen ongelma on uskomus, että kun uusi strategia on julkistettu, ihmiset tietävät heti, miten heidän tulee työskennellä eri tavalla.
Näemme tätä paljon tekoälyn kohdalla, Iris Cremers, GoodHabitzin henkilöstöjohtaja, sanoo. "Kun johto sanoo, että 'otamme tekoälyn käyttöön', oletetaan, että kaikki alkavat yhtäkkiä työskennellä älykkäämmin ja tehokkaammin. Todellisuudessa ihmiset ja tiimit tarvitsevat aikaa, selkeää ohjausta ja käytännönläheistä oppimista.
Uusi teknologia voi tuntua monimutkaiselta tai uhkaavalta ilman asianmukaista tukea. GoodHabitz suunnitteli koko yrityksen kattavan koulutusohjelman Goodlearn AI -oppimisalustan avulla tarjotakseen ihmisille yksinkertaisen ja turvallisen tavan rakentaa itseluottamusta ja osaamista.
"Se auttoi vähentämään ahdistusta ja korvaamaan sen uteliaisuudella ja innostuksella, kun otimme nämä uudet työkalut osaksi päivittäistä työtämme", Cremers sanoi.
Sharon Steiner, Fiverrin henkilöstöjohtaja, ilmaisee asian toisin.
"Suurin ristiriita, jonka näen, on se, että johto lähestyy tekoälyä usein teknologia- tai tehokkuusstrategiana, kun taas tiimit kokevat sen perustavanlaatuisena muutoksena siihen, miten työ tehdään", hän sanoi. "Johtajat kysyvät: 'Mitä työkaluja meidän pitäisi ottaa käyttöön?', mutta työntekijät kysyvät: 'Miten tämä muuttaa rooliani, osaamistani ja sitä, miten minua arvioidaan?'"
Tiimitasolla tapahtuva on oikeastaan kokeilua. Ihmiset käyttävät jo tekoälyä nopeuttaakseen työskentelyään, oppiakseen uusia taitoja ja ratkaistakseen ongelmia reaaliajassa.
Kun teknologiapäätöksissä sivuutetaan organisaation todellisuus
Mauch kertoi esimerkin rahoituspalvelualan asiakkaasta, joka otti käyttöön yritystason tekoälyn tavanomaisin teknologialähtöisin keinoin: tarjoamalla pääsyn työkaluihin, järjestämällä koulutusta, laatimalla käyttötapauskirjastoja ja nimeämällä lähettiläitä. Kuusi kuukautta myöhemmin käyttöönotto oli pysähtynyt, eikä sijoitetun pääoman tuotto toteutunut, vaikka aktiivisia käyttäjiä oli 70 prosenttia.
Yritys halusi käyttää tekoälyä asiakaskyselyjen automaattiseen lajitteluun niiden monimutkaisuuden perusteella ja niiden ohjaamiseen oikeille tahoille, mikä olisi merkinnyt todellista työnkulun muutosta. Se ei onnistunut, koska:
- IT-osasto ei ollut priorisoinut rajapintatyötä, jota tarvittiin asiakastietojärjestelmien käyttämiseksi
- Esihenkilöiden hyväksyntäprosessit eivät olleet muuttuneet niin, että tekoäly olisi voinut tehdä ohjauspäätöksiä
- Laadunvarmistusprosessit oli edelleen suunniteltu vain ihmisten tekemää työtä varten
- Tiimien koordinointitavat perustuivat edelleen yksittäisten tehtävien jakamiseen
"Johto käsitteli näitä jatkuvasti 'muutosjohtamisen yksityiskohtina, jotka ratkaistaisiin myöhemmin'", Mauch sanoi. "Samaan aikaan he investoivat lisää teknologiaan, kuten kehittyneempiin malleihin, uusiin työkaluihin ja lisäintegraatioihin. Rajoite ei kuitenkaan ollut teknologinen."
Työntekijät näkyivät käyttöönottotilastoissa "aktiivisina tekoälyn käyttäjinä", koska he käyttivät tekoälyä edelleen perustehtäviin, mutta he olivat luopuneet arvokkaista käyttötapauksista, jotka todella toisivat sijoitetulle pääomalle tuottoa.
Pitkän aikavälin näkökulma, jota kukaan ei omaksu
Kun puhun tekoälyn pitkän aikavälin tarkastelusta, tarkoitan kahta tiettyä asiaa.
Henkilöstömuutokset
Asiantuntijapalveluyritys tunnisti parhaat tekoälyn hyödyntäjänsä – konsultit, jotka tuottivat kolme kertaa tavanomaisen määrän tuloksia – ja palkitsi heidät ylennyksillä, bonuksilla ja koko henkilöstölle suunnatuilla esityksillä. Klassista osaajien tunnustamista.
Kolme kuukautta myöhemmin tekoälyn käyttö tiimitasolla oli itse asiassa vähentynyt näiden huippusuoriutujien ryhmissä.
"Yritys palkitsi yksilöiden tuottavuuden kasvusta, joten huippusuoriutujat panttasivat tekoälytekniikoitaan sen sijaan, että olisivat jakaneet niitä", Mauch sanoi. "Miksi auttaa työtovereita ottamaan tekoälyn käyttöön, kun se vain lisää kilpailua seuraavasta ylennyksestä? Yritys menetti tilaisuuden luoda tekoälymentoreita."
He muuttivat kannustimet perustumaan tiimin käyttöönottoon yksilön tuottavuuden sijaan. Bonukset sidottiin työtovereiden tekoälytaitojen kehittämiseen. Ylennyksen edellytyksenä oli osoittaa, että oli valmentanut muita.
Muutoksen myötä huippusuoriutujat alkoivat aktiivisesti opettaa muita, ja käyttöönotto tiimitasolla nopeutui. Yksittäiset huippuosaajat ovat hieno asia, mutta vain jos heidän tietonsa kertautuu koko organisaatiossa sen sijaan, että se jäisi yksilön kilpailueduksi.
Organisaation kehittyminen
Johtajat rakastavat viisivuotissuunnitelmia, mutta meillä ei ole aavistustakaan siitä, miltä maailma näyttää tämän vuoden lopussa.
Rakenna suunnitteluusi joustavuutta. Osaajaprofiilisi ja tapasi kehittää ihmisiä auttavat sinua säilyttämään joustavuuden. Vaihtoehtona on painottaa tekoälyä liikaa strategian keskeisenä osana, huomata sitten tarvitsevasi ihmisiä sen toimivuuden varmistamiseen ja päätyä sen jälkeen osaajamarkkinoille, jolta tarvitsemiasi erityistaitoja on vaikea löytää.
Suunnittele kahdeksi vuodeksi ja katso, mitä tapahtuu. Muutosvauhti on liian kova pidemmille aikajänteille.
Kuinka rakentaa, kun perusta on jo liikkeessä
Sinun on viestittävä.
"Lopettakaa käyttöönoton käsitteleminen kaksiarvoisena asiana ja alkakaa selvittää vaikutuksia", Mauch sanoi. "Useimmissa organisaatioissa perustason käyttöä on runsaasti, mutta muutosta aikaansaavaa käyttöä lähes lainkaan, vaikka juuri siinä arvo syntyy."
Useimmat johtajat seuraavat kirjautumisia, kyselyitä ja käyttäjälisenssejä käyttäytymisen muutoksen sijaan. Todellinen sijoitetun pääoman tuotto syntyy, kun tekoäly muuttaa työnkulkuja. Siksi on ymmärrettävä, onko teknologia muuttanut todellista työkäyttäytymistä eikä vain sitä, onko tekoälytyökalujen käyttö lisääntynyt.
Analyytikko, joka käyttää tekoälyä raportin osioiden luonnosteluun, ei ole muuttanut työnkulkuaan. Analyytikko, joka suunnitteli koko analyysiprosessinsa uudelleen tekoälyn jatkuvan seurannan ominaisuuksien ympärille, on.
Steiner korostaa oppimiseen liittyvää keskustelua.
"Kysy tiimeiltäsi, miten ne käyttävät tekoälyä tänään, missä ne haluavat kehittää taitojaan ja millaista tukea ne tarvitsevat kasvaakseen", hän sanoi. "Anna ihmisille tilaa kokeilla, kehittää osaamistaan ja kasvattaa luottamustaan näihin työkaluihin."
Kun analysoit uudelleenjärjestelyvaihtoehtoja, osa ihmisistäsi yrittää oppia. He hankkivat uusia taitoja tietämättä, ovatko ne oikeita. Voit ohjata heitä tarvitsemaasi suuntaan ja auttaa heitä kehittämään liiketoiminnan edellyttämiä kyvykkyyksiä.
Prosessin aikana ymmärrät, mitä työkaluja he käyttävät, mistä he ammentavat arvoa ja missä organisaatio voisi tukea heidän toimintaansa paremmin.
Tämä pitää sinut ajan tasalla muuttuvista asioista ja auttaa sinua pitämään etiikkaan liittyvän osa-alueen hallinnassa. Suhtaudut suuntaan luontevammin sen sijaan, että tempautuisit mukaan hypetykseen.
Sen sijaan että ajattelisit: "olemme jäljessä, meidän on tehtävä tämä pysyäksemme mukana", toimit kysyen: "auttaako tuo uusi ja kiiltävä asia meitä rakentamaan sitä visiota, jossa haluamme olla kahden vuoden kuluttua?"
Siirtyminen reaktiivisuudesta tavoitteelliseen toimintaan edellyttää hallinnon kokonaisvaltaista uudelleenarviointia.
Hallinta yhteensovittamisena, ei valvontana
Kun huomaat työntekijän rakentaneen oman tekoälytyönkulkunsa, suhtaudu siihen yhteistyönä.
"Suhtaudu varjotekoälyyn markkinatutkimuksena, älä vaatimustenmukaisuusongelmana", Mauch sanoi. "Hyväksymättömiä työkaluja käyttöön ottaneet työntekijäsi kertovat sinulle löytäneensä ratkaisuja todellisiin ongelmiin, joihin viralliset työkalusi eivät tarjoa vastausta."
Poll: How is your org handling AI adoption?
Cremers ja hänen tiiminsä GoodHabitzilla omaksuivat tämän lähestymistavan, kun he tajusivat työntekijöiden käyttävän jo ulkoisia tekoälytyökaluja.
"Sen sijaan että olisimme estäneet kaiken, valitsimme avoimemman ja tukevamman lähestymistavan", hän sanoi. "Pyysimme kaikkia, jotka käyttivät jo ulkoista työkalua, kertomaan siitä meille. Tarkistimme sitten, voitaisiinko sitä käyttää turvallisesti. Jos se läpäisi turvallisuustarkistuksen, asetimme sen koko organisaation saataville, jotta muutkin voisivat hyötyä siitä."
Tämä rakensi luottamusta, vähensi riskejä ja osoitti, että tavoitteena oli auttaa ihmisiä työskentelemään fiksummin, ei valvoa heitä. Ja kuten ehkä voi odottaa, jotkut työntekijät olivat löytäneet hyödyllisiä työkaluja, joista yritys ei vielä tiennyt.
"Goodlearn auttoi myös antamalla kaikille perustiedot siitä, miten tietoja käsitellään turvallisesti ja vastuullisesti sekä miten tunnistetaan luotettavat työkalut", Cremers sanoi.
Mauch suosittelee kolmiosaista viitekehystä:
Ymmärrä ennen standardointia
Kartoita, mitä todella käytetään ja miksi – ei rangaistaksesi siitä, vaan oppiaksesi siitä. Eräässä tapauksessa ActivTrak havaitsi tuotekehitystiimin käyttävän hyväksymätöntä tekoälypohjaista koodaustyökalua neljästä viiteen tuntia päivässä.
Sulkemisen sijaan johto kysyi miksi. Tiimi oli löytänyt tiettyjä ominaisuuksia, joita heidän "virallisesta" työkalustaan puuttui, ja kehittänyt orgaanisesti kehittyneitä työnkulkuja, joita kukaan muu ei ollut saavuttanut.
Erota riskitasot
Kaikki varjotekoälyn käyttö ei sisällä samanlaista riskiä. Esityksen rakenteita ideoiva analyytikko ei aiheuta samanlaista riskiä kuin henkilö, joka käsittelee asiakkaiden henkilötietoja hyväksymättömän työkalun kautta. Luo yksinkertaiset kriteerit:
- Mitä tietoja käsitellään?
- Mihin päätöksiin tekoälyn tuotos voi vaikuttaa?
- Kuinka kehittynyt käyttäjän harkintakyky on asianmukaisen käytön suhteen?
Anna vähäriskisen ja arvokkaan käytön jatkua samalla kun rakennat asianmukaisia suojatoimia.
Luo hallintomalli yhdessä käyttäjien kanssa
Ota varjotekoälyn käyttäjät mukaan toimintaperiaatteiden suunnitteluun. He ymmärtävät turvallisuuden ja hyödyn väliset käytännön kompromissit paremmin kuin kukaan muu. Kysy heiltä:
- Mistä joutuisit luopumaan, jos sulkisimme tämän käytön?
- Mitä huolenaiheita sinulla on?
- Millaisia suojatoimia haluaisit?
Tämä tuo esiin esimerkiksi hiekkalaatikkoympäristöjen kaltaisia ratkaisuja, joissa tiimit voivat kokeilla hyväksymättömiä työkaluja synteettisillä tiedoilla ennen tuotantokäyttöön hyväksymistä.
"Tosiasia on, että tekoäly kuuluu jo siihen, miten työ saadaan tehdyksi, ja sen käytön lopettamisen yrittäminen jättää yritykset jälkeen, ei anna niille hallintaa", Steiner sanoi. "Hallinnolla on edelleen merkitystä, mutta tekoäly ensisijaisena toiminta-alueena -ympäristössä sen pitäisi mahdollistaa edistyminen, ei hidastaa sitä."
Jotta nämä prosessit toimisivat, ne on sulautettava järjestelmiin, joita ihmiset jo käyttävät. Voisiko kyseessä olla lomake sisäisessä dokumentaatiokeskuksessanne? Voisivatko nimetyt hyväksyjät hyväksyä ideat rutiininomaisesti tietyn ajan kuluessa Slackissa? Hyväksynnän tekeminen osaksi nykyisiä työnkulkuja vähentää kitkaa ja auttaa samalla ihmisiä arvioimaan ideoiden selkeyttä, tavoitteidenmukaisuutta ja liiketoimintavaikutuksia.
Sinun on palkittava kokeiluja tekevien työntekijöiden avoimuus. Jos joku jakaa jotain, joka ei ole teknologialle hyvä käyttötapa, siitä ei saa seurata rangaistusta.
Miltä "liian myöhään" todella näyttää
Aikaa ei ole paljon.
Liian myöhään näyttää siltä, että julkaiset ominaisuuksia, jotka kilpailijasi toivat markkinoille kuusi kuukautta sitten. Se näyttää siltä, että parhaat työntekijäsi turhautuvat ja tähyilevät ulospääsyä. Se näyttää siltä, että johtajat kokevat olevansa hämmentyneitä välikäsiä strategian ja toteutuksen välillä.
Kaikkein eniten se näyttää kyvyttömyydeltä toteuttaa tekoälyä ratkaisuna organisaatiosi todellisiin ongelmiin.
Jotkut yritykset kokevat tämän jo. Siksi ne turvautuvat irtisanomisiin ja lyhyen aikavälin hyötyihin. Niillä ei ole selkeää visiota pitkän aikavälin tuotosta, joten ne karsivat liiketoimintaa samalla kun yrittävät selvittää suuntaansa.
Reco AI:n tutkimuksessa havaittiin, että kahden varjoälytyökalun käytön mediaanikesto oli 403 ja 401 päivää. Se on selvästi yli vuoden jatkuvaa käyttöä ilman virallista hyväksyntää tai valvontaa. Kun tekoälytyökalua on käytetty yhtäjaksoisesti 100 päivän ajan, kyse ei enää ole kokeilusta. Se on juurtunut keskeisiin liiketoimintaprosesseihin. Sen poistaminen ei ole pelkkä IT-tehtävä, vaan se voi häiritä liiketoimintaa.
Liian myöhään reagointi näyttää tältä. Kyvyttömyydeltä hallita sitä, mikä on jo otettu käyttöön.
Ensimmäinen askel
Steinerilla on selkeä neuvo johtajille, jotka kokevat olevansa jäljessä.
"Todellinen kysymys ei ole se, pitäisikö tekoälyä alkaa käyttää, vaan milloin ja miten se tehdään, ja vastaus on nyt ja kokeilemalla", hän sanoi. "Nyt ei ole aika jäädä sivuun seuraamaan. Tekoäly muuttaa hyvin nopeasti työn tekemisen tapoja."
Aloittakaa keskustelu siitä, miten tiiminne työskentelevät tekoälyn kanssa. Mitä työkaluja he käyttävät. Mistä he löytävät arvoa. Mitä he haluaisivat tehdä, mutta eivät pysty.
Niinkin yksinkertainen kysymys kuin "mitä tekisit tekoälyn avulla, jos organisaation rajoitteet eivät olisi tiellä?" voi tuoda esiin näkymättömiä esteitä.
"Näemme jatkuvasti ihmisiä, jotka kuvittelevat mullistavia käyttötapoja, mutta joiden etenemisen estävät tietojen saatavuus, hyväksyntäprosessit tai hallintokäytännöt, jotka on suunniteltu aloittelijoiden riskejä varten", Mauch sanoi.
Tuo keskustelu paljastaa, missä näkymätön perustanne on jo olemassa. Se osoittaa, mitkä kokeilut kannattaa laajentaa ja mitkä on suunnattava uudelleen. Se auttaa ymmärtämään, rakennatteko vankalle perustalle vai teknisen velan päälle.
