Mitä keskisuuret yritykset oppivat tekoälymuutoksesta vuonna 2025

”Voittajat valitsivat yhden tai kaksi todellista ongelmaa olemassa olevista työnkuluista, eivätkä keskittyneet mahdollisuuksien kirjoon”, sanoi Bhrugu Pange, AAreten tekoäly- ja digitaalisten teknologiaratkaisujen toimitusjohtaja. ”He valitsivat pullonkauloja, joista ihmiset olivat jo valittaneet, kuten puhelun jälkikäsittelyyn käytetyn ajan, tarjousten laatimisen, asiakkaiden kysymyksiin vastaamisen ja laskupoikkeamat. Useimmilla oli niin sanottu ’pyörötuoli-oireyhtymä’.”

Yritykset, jotka integroivat tekoälyn työntekijöiden jo käyttämiin työkaluihin – Salesforceen, yhteyskeskusalustoihin ja dokumenttijärjestelmiin – saavuttivat 60–80 prosentin omaksumisasteen. Yrityksissä, jotka ottivat käyttöön erillisiä tekoälytyökaluja, omaksumisaste jäi 30–40 prosenttiin.

Sama ilmiö toistui eri toiminnoissa. Markkinointitiimeistä 98 % uskoi tekoälyn parantavan mittareita, mutta vain 27 % ilmoitti sen olevan laajasti käytössä. Kuilu ei johtunut epäluulosta vaan kitkasta.

”Onnistuneet yritykset eivät pyytäneet työntekijöitä avaamaan erillistä ikkunaa tekoälyn käyttämiseksi”, Pange selitti. ”Ne sijoittivat tekoälyn ihmisten jo käyttämiin työkaluihin ja laajensivat olemassa olevia alustoja, kuten Salesforcea.”

Epäonnistuneet yritykset rakensivat Pangen kutsumia ”asiayhteydestään irrotettuja chatbotteja” ja ihmettelivät, miksi kukaan ei käyttänyt niitä. Vuoden 2025 loppuun mennessä opetus oli vakiintunut periaatteeksi: jos tekoäly ei ole siellä, missä työ tehdään, se ei juurru käyttöön.

Odottamaton osaamisvaje

Vuoden 2025 alku käynnistyi laajalle levinneellä oletuksella: tekoälyn omaksuminen noudattaisi aiempien yritysohjelmistojen käyttöönottojen kaavaa. Ostetaan oikeat työkalut, koulutetaan ihmiset niiden käyttöön ja mitataan käyttöasteita. Vuoden puoliväliin mennessä oletus oli romahtanut.

Osaamisvaje näkyi kaikkialla. Asiakaspalvelutiimeillä oli tekoälyä, joka pystyi luonnostelemaan vastauksia mutta ei arvioimaan, mitkä vastaukset tulisi lähettää. Myyntitiimeillä oli tekoälyä, joka pystyi tiivistämään puhelujen litterointeja mutta ei määrittämään, mitkä oivallukset olivat merkityksellisiä. Taloustiimeillä oli tekoälyä, joka pystyi laatimaan ennusteita mutta ei arvioimaan, mihin oletuksiin voitiin luottaa.

”Kouluttamattomat työntekijät sanoivat kuusi kertaa todennäköisemmin tekoälyn heikentäneen heidän tuottavuuttaan”, sanoi Emily Mabie, Zapierin vanhempi tekoälyautomaatioinsinööri. ”Tiimien, jotka todella haluavat saavuttaa tekoälymuutoksen, on investoitava koulutukseen.”

Työntekijöiden oli opittava, mitä tehtäviä tekoälylle voi delegoida, mitä kannattaa pitää itsellään, miten tekoälyn tuotoksia tarkistetaan ja milloin tekoälyn suositukset ohitetaan. Näitä taitoja ei opetettu kahden tunnin koulutuksessa.

Menestyneet yritykset käsittelivät tekoälyn omaksumista taitojen kehittämisenä, eivät ohjelmiston käyttöönottona. Ne loivat oppisopimusmallien kaltaisia käytäntöjä, joissa kokeneet työntekijät työskentelivät tekoälyn rinnalla kuukausien ajan ja kehittivät harkintakykyään toiston kautta. Ne mittasivat osaamisen kehittymistä, eivät vain työkalun käyttöä.

It starts with one signal.

Each week, AI Signal takes one meaningful shift in AI and helps people leaders understand what changed, why it matters, and what to consider next.

Get Free Access

Have an account? Log In

Monimutkaisuuden hinta

Kun jotkin yritykset kamppailivat omaksumisen kanssa, toiset havaitsivat rakentaneensa alun perin täysin väärän perustan. Freshworksin monimutkaisuuden hintaa käsittelevässä raportissa todettiin, että 20 % organisaatioiden ohjelmistokuluista meni hukkaan epäonnistuneisiin käyttöönottoihin, vähälle käytölle jääneisiin työkaluihin ja piilokustannuksiin.

”Monet organisaatiot törmäävät tuottavuutta haittaaviin monimutkaisuuden esteisiin, kuten vanhoihin järjestelmiin, yhteensopimattomiin järjestelmiin ja siiloutuneeseen dataan”, sanoi Ashwin Ballal, Freshworksin tietohallintojohtaja. ”Nämä haasteet johtavat työntekijöiden uupumiseen, tehottomuuteen ja viivästysten sekä menetettyjen mahdollisuuksien aiheuttamiin tulonmenetyksiin.”

Tämän seurauksena työntekijät käyttivät keskimäärin 6,7 tuntia viikossa työkalujen monimutkaisuuden kanssa kamppailemiseen sen sijaan, että olisivat tehneet tuottavaa työtä, mikä loi merkittäviä tekoälyn omaksumisen esteitä.

Seurauksena oli noidankehä. Yritykset toivat ulkopuolisia toimittajia ja konsultteja integroimaan tekoälyn sekaviin teknologiakokonaisuuksiinsa, mutta nämä lisäykset aiheuttivat usein enemmän kitkaa kuin poistivat sitä.

Freshworks havaitsi, että 12 % ohjelmistojen tehottomuuden aiheuttamista taloudellisista tappioista johtui tarpeettomista konsulteista ja sopimustyöntekijöistä.

”Yritykset tuovat usein ulkopuolisia toimittajia ja konsultteja korjaamaan vanhoja järjestelmiä, mutta nämä lisäykset voivat kitkan poistamisen sijaan lisätä sitä”, Ballal sanoi. ”Organisaatiot maksavat usein kahdesti: ensin monimutkaisesta teknologiasta ja sitten konsulteista, jotta se saadaan toimimaan.”

Vuonna 2025 menestyneet keskisuuret yritykset toimivat toisin. Sen sijaan, että ne olisivat lisänneet tekoälyn olemassa olevan monimutkaisuuden päälle, ne käyttivät tekoälyn omaksumista mahdollisuutena yksinkertaistaa toimintaansa. Ne yhdistivät päällekkäiset työkalut. Ne valitsivat tekoälyominaisuuksia, jotka oli rakennettu niiden jo käyttämiin alustoihin, sen sijaan että olisivat ostaneet erillisiä tuotteita.

Oppi: et voi muuttaa sitä, mitä et pysty hallitsemaan. Yritykset, joiden teknologiakokonaisuudet olivat yksinkertaisempia ja paremmin integroituja, ottivat tekoälyn käyttöön nopeammin ja saavuttivat parempia tuloksia.

Pilottihankeansa

Onnistuneiden pilottihankkeiden ja tuotantokäyttöönoton välinen kuilu muodostui yhdeksi vuoden 2025 turhauttavimmista ilmiöistä.

"Vuoden 2025 tekoälyinvestointien todelliset tulokset olivat huomattavasti epätasaisempia kuin otsikoissa esitetyt käyttöönottoasteet antoivat ymmärtää", Mabie sanoi. "Generatiivinen tekoäly ja pilottihankkeet olivat kaikkialla vuoden alussa, mutta Zapierilla haastattelemistamme johtajista vain 26 % sanoi, että enemmistö heidän tekoälypiloteistaan saavutti tuotantovaiheen."

Sama kaava toistui eri toimialoilla. Henkilöstöosastot kokeilivat tekoälypohjaista ansioluetteloiden seulontaa erinomaisin tuloksin, mutta eivät saaneet rekrytoivia esihenkilöitä käyttämään sitä. Operatiiviset tiimit kokeilivat ennakoivaa kunnossapitoa tekoälyn avulla, ja ratkaisu toimi täsmälleen lupausten mukaisesti, mutta sitä ei pystytty laajentamaan alkuperäisen tehtaan ulkopuolelle.

Onnistuneet pilottihankkeet toimivat erityisolosuhteissa: niiden tukena oli lisäresursseja, johdon huomiota, motivoituneita vapaaehtoisia ja suojattua aikaa oppimiseen. Kun yritykset yrittivät laajentaa käyttöönottoa, nämä olosuhteet katosivat.

"Onnistuneissa hankkeissa liiketoiminnasta nimettiin henkilö, joka vastasi tuloksesta", Pange sanoi. "IT:stä tuli tekoälyn käyttöönoton ohjaajan tai omistajan sijaan sen ylläpitäjä. Liiketoiminta omisti tuloksen."

Onnistuneesti laajentaneet yritykset tekivät kolme asiaa eri tavalla.

1. Ne dokumentoivat pilottitiimin toimien lisäksi myös sen, miksi hanke toimi, ja kartoittivat onnistumisen mahdollistaneet organisaation olosuhteet.
2. Ne toteuttivat pilottihankkeita edustavien tiimien kanssa, mukaan lukien skeptiset ja resurssipulasta kärsivät ryhmät, eivätkä ainoastaan vapaaehtoisten kanssa.
3. Ne mittasivat organisaation valmiutta, eivät pelkästään teknistä valmiutta.

Oppi: onnistunut pilottihanke osoittaa, että teknologia toimii. Se ei osoita, että organisaatiosi pystyy omaksumaan sen.

Varjotekoälyn ongelma

Kesään mennessä keskisuurten yritysten johtajat kohtasivat tilanteen, jossa työntekijät käyttivät tekoälytyökaluja, joita yritys ei ollut hyväksynyt, suojannut tai joista se usein edes tiennyt. Työntekijät latasivat asiakastietoja ChatGPT:hen, käyttivät kuluttajille suunnattuja tekoälytyökaluja arkaluonteisten liiketoiminta-analyysien tekemiseen ja loivat automatisoituja työnkulkuja ilman turvallisuusarviointia.

Varjotekoälyn ongelma paljasti syvemmän haasteen: yritykset etenivät liian hitaasti vastatakseen työntekijöiden oikeutettuihin tarpeisiin. Työntekijät eivät toimineet piittaamattomasti, vaan olivat tuottavia käytettävissään olevien työkalujen avulla.

Älykkäät yritykset vastasivat nopeuttamalla hyväksyttyjen tekoälyratkaisujen käyttöönottoa eivätkä ainoastaan tiukentamalla valvontaa. Ne loivat nopeat arviointiprosessit työntekijöiden pyytämille tekoälytyökaluille ja hyväksyttyjä vaihtoehtoja yleisiin varjotekoälyn käyttötapauksiin. Ne mittasivat tekoälytyökalujen hyväksyntään kuluvaa aikaa ja käsittelivät viivästykset organisaation epäonnistumisina.

Varjotekoäly oli merkki täyttämättömästä tarpeesta, ei vaatimustenmukaisuusongelma, joka voitaisiin ratkaista käytännöillä. Vuoden loppuun mennessä parhaiten sitä hallinneet organisaatiot olivat siirtyneet reaktiivisesta kieltämisestä ennakoivaan mahdollistamiseen.

Johtamisen sopeutumiskriisi

Kun tekoäly hoitaa rutiininomaisia koordinointitehtäviä, kuten aikataulutusta, tilannepäivityksiä ja ongelmien perusluokittelua, perinteiset johtamistehtävät, jotka täyttivät 40-60 % esihenkilön päivästä, katoavat yhtäkkiä. Jäljelle jää työ, johon useimmilla esihenkilöillä ei koskaan ollut aikaa, kuten valmentaminen, strateginen ajattelu, monimutkaisten ongelmien ratkaiseminen ja tiimin kehittäminen – taidot, jotka paljastavat johtamisen seuraajaputken ongelmat.

Parhaat esihenkilöt sopeutuivat nopeasti. Vaikeuksissa olevat esihenkilöt kokivat asemansa uhatuksi, kyseenalaistivat arvonsa ja vastustivat usein tekoälyn käyttöönottoa, koska se uhkasi heidän identiteettiään.

Tämä tiivistyy johtamisen kehittämisen haasteeksi. Esihenkilöille, joiden roolit muuttuvat, tarvitaan selkeät siirtymäsuunnitelmat sekä valmennusta siihen, miten työtä tehdään eri tavalla, koska hyvin harvalla johtajalla on tähän selkeä visio ja lähes kukaan ei ole hallinnut sitä. Organisaatioiden on arvioitava, käsitteleekö niiden tekoälystrategia näitä johtamisen siirtymiä, ja määriteltävä odotukset uudelleen palkitakseen esihenkilöitä, jotka siirtyvät onnistuneesti arvokkaampaan työhön.

Kaikki esihenkilöt eivät onnistu siirtymässä. Johtajat voivat käsitellä tätä muutamalla tavalla, esimerkiksi valmistautumalla keskijohdon vähentämiseen organisaatiorakenteiden madaltuessa.

• Luo asiantuntijapolkuja esihenkilöille, jotka ovat erinomaisia työssä, jota tekoäly ei pysty tekemään, mutta joilla on vaikeuksia uuden johtamismallin kanssa.
• Tarjoa intensiivistä valmennusta, mutta varaudu tekemään vaikea päätös siitä, etteivät tietyt esihenkilöt yksinkertaisesti sovellu tekoälyaikakauden rooliin.

Toimivaa ei ole se, että teeskennellään roolin pysyneen ennallaan. Organisaatiot, jotka ottivat tekoälyn käyttöön mutta pitivät johtamisen odotukset ennallaan, päätyivät tilanteeseen, jossa esihenkilöt tekivät ajan täytteeksi toissijaista työtä.

Luottamusarkkitehtuurin läpimurto

Vuoden 2025 odottamaton menestystarina oli se, että yritykset rakensivat järjestelmällistä luottamusta tekoälyyn sen sijaan, että olisivat vain toivoneet työntekijöiden hyväksyvän sen.

ADP otti käyttöön "5P-kehyksen" kaikissa tekoälyhankkeissaan:

• Tarkoitus (miksi käytämme tekoälyä tässä)
• Ihmiset (ketkä osallistuvat päätöksiin)
• Prosessi (miten se toimii)
• Suorituskyky (miten mittaamme onnistumista)
• Suojaus (mitä suojatoimia on käytössä).

Jäsenneltyjä luottamuskehyksiä käyttävissä organisaatioissa tekoälyn käyttöaste oli 60–80 %, kun taas epäviralliseen luottamuksen rakentamiseen luottavissa organisaatioissa se oli 30–40 %.

"Ihmisen mukanaolo prosessissa oli 71 prosentin johtajien mukaan tärkein hallinnon painopistealue", Mabie sanoi.

Luottamus ei synny luonnostaan hyvästä teknologiasta. Se vaatii tietoista suunnittelua. Yritysten on vastattava tiettyihin kysymyksiin ennen käyttöönottoa, kuten:

• Miksi käytämme tekoälyä tähän tehtävään?
• Kuka valvoo toimintaa?
• Miten järjestelmä tekee päätöksiä?
• Mitä tapahtuu, kun se on väärässä?
• Mitä suojatoimia on käytössä?

Organisaatiot, jotka vastasivat näihin kysymyksiin avoimesti – dokumentaatiossa, koulutuksessa ja jatkuvassa viestinnässä – rakensivat luottamusta nopeammin ja säilyttivät sen pidempään.

Piilokustannusten kaskadi

Kustannukset ulottuvat paljon hukkaan heitettyjä ohjelmistobudjetteja pidemmälle.

Yksi huono tapaus voi pysäyttää käyttöönoton kuukausiksi. Luottamuksen menetyksestä tuli tulevien hankkeiden piilovero.

"Tekoäly voi nopeuttaa ensimmäisen luonnoksen laatimista, mutta jos et suunnittele tarkistusprosessia uudelleen, luot uuden ongelman", Pange sanoi. "Tiimit käyttävät nyt aikaa tarkistamiseen ja korjaamiseen. Kutsumme tätä 'tarkistusveroksi'." Tämä henkinen kuormitus lisää työntekijöiden harkintakykyyn liittyviä ongelmia, kun he kamppailevat tekoälyn tarjoaman avun ja kriittisen ajattelun tasapainottamisen kanssa.

Työntekijöiden kyynisyys nousi esiin toisena piilokustannuksena. Kun johto yliarvioi tekoälyn mahdollisuudet ja investoi liian vähän koulutukseen ja työnkulun uudelleensuunnitteluun, työntekijät vastustivat käyttöönottoa. Vielä pahempaa oli, että he käyttivät luvattomia tekoälytyökaluja, mikä synnytti varjoälyongelman ja vei tietoturva- ja vaatimustenmukaisuusresursseja.

St. Louisin Fedin reaaliaikainen väestökysely osoitti, että elokuuhun 2025 mennessä noin puolet yhdysvaltalaisista aikuisista ilmoitti käyttävänsä generatiivista tekoälyä ja yli kolmannes käytti sitä työssä. Kyselyn mukaan ajansäästö vastasi noin 1,6 prosenttia kaikista työtunneista, ja mahdollinen tuottavuuden kasvu ChatGPT:n julkaisun jälkeen oli jopa 1,3 prosenttia.

Hyödyt jakautuivat kuitenkin epätasaisesti.

"Kun yksi yritys on jumissa pilottivaiheen limbo-tilassa, toinen parantaa hiljalleen palvelutasoja, myynnin läpimenoa tai operatiivisen työn läpimenoaikaa", Pange sanoi. "Ja tämä vähittäisten parannusten ja oppien etu alkaa kasautua."

Mittaamisen kypsyyden muutos

Yksi vuoden 2025 selkeimmistä kehitysaskelista oli se, miten yritykset mittasivat tekoälyn onnistumista.

"Vuoden alussa onnistumista määriteltiin pilottien käynnistämisen ja toteutettavuuden osoittamisen kautta", Mabie sanoi. "Vähitellen johtajat siirtyivät mittaamaan tekoälyosaamista ja sijoitetun pääoman tuottoa liiketoimintatulosten avulla."

Se, että useimmat johtajat mittaavat sijoitetun pääoman tuottoa, heijastaa laajempaa kypsyyttä. "Kuinka hienoa tämä on?" vaihtui kysymykseen "Mikä on suorituskykyindikaattori ja mikä on lähtötaso?"

Siirtyminen käyttöasteiden mittaamisesta liiketoimintavaikutusten mittaamiseen tarkoittaa paitsi sitä, käyttävätkö työntekijät tekoälytyökaluja, myös sitä, parantavatko nämä työkalut päätösten laatua, lyhentävätkö ne läpimenoaikoja tai vapauttavatko ne kapasiteettia arvokkaampaan työhön.

Kehittyneimmät organisaatiot mittasivat sekä tehokkuushyötyjä että kyvykkyyksien kehittymistä. Ne halusivat tietää, tekikö tekoäly työntekijöistä sekä nopeampia että parempia, ja ymmärsivät, että tekoälyn kypsyys edellyttää kattavaa arviointia.

More Articles

• Kitkattomat henkilökokemukset auttavat rakentamaan paremman työelämän
• Vaikea osuus alkaa, kun tekoäly toimii
• Mikä on HRIS? Ominaisuudet, hyödyt ja esimerkit

Herätys resurssien kohdentamiseen

Ehkä tärkein vuoden 2025 oppi oli se, että tekoälyinvestointien 70–20–10-sääntö osoittautui paikkansapitäväksi ja useimmat yritykset kohdensivat varoja väärin päin.

Useiden tutkimusten vahvistaman säännön mukaan 70 % tekoälymuutokseen tehtävistä investoinneista pitäisi kohdistaa ihmisiin ja prosessien muutokseen, 20 % infrastruktuuriin ja integraatioon sekä 10 % algoritmeihin ja malleihin.

Useimmat keskisuuret yritykset käyttivät teknologiainvestointeihin 60–70 % ja yrittivät epätoivoisesti rahoittaa organisaatiomuutokseen liittyvää työtä.

Tämä tarkoittaa muutosjohtamisen roolien rahoittamista, ajan varaamista oppimiselle ja sopeutumiselle, investoimista tekoälyavusteisiin valmennusohjelmiin, viestintästrategioihin ja organisaation tukirakenteisiin.

Yritykset, jotka jatkoivat teknologiapainotteisia investointeja, näkivät tekoälyhankkeidensa pysähtyvän riippumatta siitä, kuinka kehittynyttä teknologia oli. Hyvät algoritmit valmistautumattomissa organisaatioissa suoriutuivat joka kerta heikommin kuin keskinkertaiset algoritmit valmiissa organisaatioissa.

Mitä vuosi 2026 edellyttää

Vuoden 2025 opetukset osoittavat useita selkeitä painopisteitä keskisuurille yrityksille, jotka siirtyvät vuoteen 2026.

• Upota tekoäly olemassa oleviin työnkulkuihin. Työnkulkujen integroinnin kuilu kasvaa entisestään. Lopettakaa erillisten tekoälytyökalujen julkaiseminen ja alkakaa kehittää alustoja, joita työntekijät jo käyttävät.

• Investoi koulutukseen ennen teknologiaa. Zapierin havainto, jonka mukaan kouluttamattomat työntekijät sanovat 6 kertaa todennäköisemmin tekoälyn heikentävän heidän tuottavuuttaan, pitäisi kauhistuttaa jokaista tekoälyinvestointeja suunnittelevaa johtajaa. Osaamisvajetta ei kuroa umpeen ohjelmistolisensseillä.
• Yksinkertaista ennen monimutkaisuuden lisäämistä. Yrityksillä, joiden teknologiapinot ovat hajanaisia, on vaikeuksia ottaa tekoälyä tehokkaasti käyttöön. ”Organisaatiot, jotka työskentelevät teknologiajohtajien kanssa, jotka karsivat teknologiapinoa aktiivisesti, integroivat tekoälyn järjestelmiinsä ja korvaavat teknologian hajanaisuuden yhtenäisillä järjestelmillä, saavuttavat kilpailuetua”, Ballal sanoi.
• Rakenna mahdollistavaa, ei estävää hallintaa. Ihmisen osallistumiseen perustuva hallinta oli 71 prosentille johtajista tärkein painopiste. Hallinta, joka hidastaa käyttöönottoa merkittävästi, synnyttää kuitenkin varjotekoälyä. Tavoitteena on kevyt hallinta, joka tekee nopeasta etenemisestä turvallista.
• Laajenna orkestrointikyvykkyyksiä. ”Yhä useammat keskisuurten yritysten tiimit ottavat käyttöön tekoälyn orkestroinnin”, Mabie sanoi. ”Koska keskisuurten yritysten tiimeillä ei ole resursseja rakentaa alustoja ja tiimejä kokonaan uudelleen, ne käyttävät olemassa olevia työkalujaan ja yhdistävät niitä tekoälyn orkestroinnin avulla.”

Zapierin tietojen mukaan 25 prosenttia johtajista odottaa saavuttavansa täysimittaisen tekoälyn orkestroinnin vuoteen 2026 mennessä, kun taas 43 prosenttia odottaa käyttävänsä agenttipohjaisia työnkulkuja eri toimintojen välillä. Tämän vuoksi kannattaa:

• Suunnitella johtamisroolit uudelleen nimenomaisesti. Tekoäly muuttaa sitä, mitä johtajat tekevät. Tunnustakaa tämä muutos, tukekaa siirtymää ja hyväksykää, etteivät kaikki johtajat selviä siitä.
• Rakentaa urakehitysmallit uudelleen tekoälyn aikakaudelle. Perinteiset etenemisreitit ovat murtumassa. Yritykset tarvitsevat uusia malleja sille, miten ihmiset etenevät, kun tekoäly hoitaa aiemmin kehittäviä tehtäviä.
• Rakentaa luottamusta järjestelmällisesti. Luottamuksen viitekehykset toimivat. Epämuodollinen luottamuksen rakentaminen ei toimi. Vastatkaa jokaisen tekoälyn käyttöönoton yhteydessä nimenomaisesti viiteen P:hen: tarkoitus, ihmiset, prosessi, suorituskyky ja suojaus.
• Kohdentaa budjetit uudelleen 70-20-10-säännön mukaisesti. Suurin osa tekoälyn arvosta syntyy organisaatiomuutoksesta. Suurin osa tekoälybudjeteista käytetään teknologiaan. Korjatkaa tämä epäsuhta tai hyväksykää pienemmät tuotot.
• Mittaa liiketoiminnan tuloksia, ei teknologiasta kertovia mittareita. Seuratkaa päätösten laatua, läpimenoajan lyhenemistä ja kyvykkyyksien kehittymistä – älkää pelkästään järjestelmän käyttöastetta.

”Joitakin todennäköisesti hiipuvia trendejä ovat yksittäiset kokeilut, pelkästään kehittäjille suunnatut automaatiomallit ja ajattelu, jossa ’tekoäly on ominaisuus’”, Mabie sanoi.

Johtajien ja jäljessä tulevien välinen ero ei liity siihen, kenellä on tekoäly. Kyse on siitä, kuka oppi sen käyttöönotosta. Tämä oppimisero kasvaa, kun vuoden 2026 tekoälyä koskevat päätökset määrittävät, mitkä yritykset saavuttavat muut kiinni ja mitkä jäävät yhä kauemmas jälkeen.