2019'da çoğu lider hâlâ kuruluşlarında dijital dönüşümü ilerletmekle boğuşuyor ve rekabetçi kalabilmek için "önce dijital" olmaya doğru ilerliyordu. Ancak daha sonra küresel salgın geldi ve şirketler, yalnızca hayatta kalmak için değil, aynı zamanda dijital açıdan bilgili müşteri tabanı ve iş gücünün beklentilerindeki sıçramayı karşılamak için sanal, dijital odaklı kuruluşlar haline gelmenin şokuyla karşı karşıya kaldı. Dijital dönüşüm hâlâ devam eden bir arayış olsa da şirketlerin ve liderlerinin karşı karşıya olduğu yeni bir dönüşüm sorunu var.

ChatGPT ve Bard gibi hızlı ve çığır açıcı yeni dalga üretken yapay zeka yeniliklerinden beslenen yapay zeka, şirketlerin çalışma ve müşterilere değer sunma biçimini tamamen değiştirme vaadiyle hayatımızın en muazzam teknoloji fırsatını sunuyor. İlk kanıtlar, mevcut çalışan çalışmalarının %50 veya daha fazlasının yapay zekaya aktarılma potansiyelini gösteriyor ve bu, bu dalgayı etkili bir şekilde sürdürebilen ve işlerini yapay zeka ile yeniden tasarlayabilen şirketler için gerçek bir "sapan" fırsatı sunuyor. Ancak çoğu kuruluş, yeni yapay zeka çözümlerinin şirketlerinde hızlı bir şekilde benimsenmesini ve ölçeklendirilmesini sağlamak için strateji, uygulama ve inovasyonla ilgili temel yetenekleri yükseltmeden bir sonraki büyük dönüşümü üstlenecek donanıma sahip değil. Aslında yöneticilerin %80'i yapay zekanın işlerini önemli ölçüde etkilemesini bekliyor ancak %50'den azı, kuruluşlarında yapay zekanın faydalarından tam olarak yararlanmak için doğru yeteneklere sahip olduklarına inanıyor.

Yapay Zeka Hazırlık Oranı Nasıl Çalışır?

Yapay Zeka Hazırlık Oranı (AI-RQ), liderlerin ve kuruluşların yapay zekanın öncelikli olduğu bir geleceğe uyum sağlamaya ve gelişmeye yönelik mevcut hazır olma durumlarını değerlendirmelerine yardımcı olan bir teşhis aracıdır. AI-RQ'nun unsurları dört ana kategoriye ayrılır: Aşağıdaki Şekil 1'de gösterildiği gibi Strateji, Uygulama, Yenilik ve Etkinleştirme Yetenekleri.

Tıpkı her üç etkinlikte de rekabet etmesi gereken ve aynı zamanda kalifiye olmak ve kazanmak için gerekli kondisyona ve tutuma sahip olması gereken triatloncular gibi, liderler ve takımlar da kendi yapay zekalarında başarılı olma yeteneklerini etkinleştirerek desteklenen strateji, uygulama ve inovasyon açısından çok boyutlu olmalıdır. dönüşümler.

AI-RQ'nun her bir öğesinin kısa bir açıklaması aşağıda verilmiştir. Kuruluşunuzun AI-RQ'sunu hesaplamak için her bir öğe için mevcut aktivitenizi/yeteneğinizi 1 = yapmıyor, 2 = sınırlı, 3 = orta, 4 = güçlü ve 5 = ileri/öncü olacak şekilde 1'den 5'e kadar bir ölçekte puanlayın. .

Strateji

• Öngörü — İlgili yapay zeka trendlerini izlemek, belirlemek ve bunları sektörünüze/kuruluşunuza aktarmak
• İçgörü — Yapay zekanın mevcut ve gelecekteki müşterileriniz üzerindeki etkisini ve buna çözüm bulma fırsatlarını tahmin etmek
• Vizyon — Ekipleri uygulama için harekete geçiren ve uyumlu hale getiren net bir yapay zeka vizyonunun ifade edilmesi
• Etkileme — Gelecekteki yapay zeka stratejisini ve politikasını şekillendirmek için önemli iç ve dış paydaşları etkilemek

Uygulamak

• Değişime Öncülük Etmek — Yapay zeka ile çalışma ve faaliyet gösterme şekillerinde temel bir değişikliğe rehberlik etmek ve olanak sağlamak
• Ekipleri Bütünleştirme - Yapay zeka girişimlerini başarılı bir şekilde yürütmek için işlevler arası ekipleri ve çeşitli becerileri entegre etme
• Yetenek Geliştirme - Kendi işlerini dönüştürmek için yapay zekadan tam anlamıyla yararlanabilecek çalışanlar ve ekipler geliştirmek
• Etkiyi Ölçeklendirmek — Tekrarlanabilir bir ürünleştirme ve destek modeli aracılığıyla yapay zeka girişimlerinin etkisini ölçeklendirmek

Yenilik

• Deneyleme — Kuruluş çapında yapay zeka deneylerini teşvik etmek, desteklemek ve ölçmek
• Yıkıcı İnovasyon — Yapay zeka ile mevcut iş ve işletim modellerini bozma fırsatlarını aktif olarak takip etmek
• Dahili Girişim — Yapay zeka girişimlerini geliştirmek ve ölçeklendirmek için bir yatırım ve yönetişim modeli oluşturma
• Ekosistemler/Ortaklıklar — Yapay zeka platformu ve inovasyon ortaklarından oluşan sağlam bir ekosistemin kurulması ve büyütülmesi

Yetenekleri Etkinleştirme

• Teknoloji/Veri Okuryazarlığı — Gelecekteki yapay zeka fırsatlarını yakalamak için yapay zeka ve veri okuryazarlığı konusunda yeterli farkındalığa ve yeterliliğe sahip bir iş gücüne sahip olmak
• Esneklik/Çeviklik — Teknoloji ve veri yeteneklerini yeni yapay zeka fırsatlarına hızla yönlendirmek, uyarlamak ve geliştirmek için esneklik ve çevikliğe sahip olmak
• Sorumluluk/Etik — Sorumlu, etik yapay zeka gelişimi için yönetim çerçevesinin oluşturulması ve iletilmesi
• Sürekli Öğrenme — Gelecekteki başarı için gerekli olan yapay zeka ile ilgili beceri ve yeterlilikleri yükseltmek için sürekli öğrenmeye katılmak

Dört ana kategorinin her birinde 16 veya daha iyi puanlar, yararlanılabilecek sağlam artışları gösterir ve 64 veya daha iyi toplam puanlar, kuruluşunuzun yapay zekaya öncelik veren bir gelecek için iyi konumlandığını gösterir. Benzer şekilde, belirli kategorilerdeki 8 veya daha düşük puanlar, odaklanılması gereken önemli gelişim ihtiyaçlarını belirtir ve 32'nin altındaki genel puanlar, yapay zeka dalgasında önemli bir geride kalma riskini yansıtır.

Yapay Zeka Uygulamasına Hazırlığınızı Artırma

AI-RQ, yalnızca AI dönüşüm yolculuğunuzun mevcut durumunu ve gelecekteki ilerlemesini ölçmenin bir yolunu sağlamakla kalmaz, aynı zamanda hem liderlerin hem de kuruluşların gelecekteki insan geliştirme stratejilerini bilgilendirmek için boşlukları ve iyileştirme fırsatlarını belirlemesine olanak tanır. Başlangıçtaki örnek şirket grubuna dayalı olarak, her bir öğe için ortalama AI-RQ puanları aşağıda Şekil 2'de gösterilmektedir.

Bu ilk anket örneği, şirketlerin yapay zeka eğilimlerini izleme, müşteri etkisini öngörme ve yapay zeka fırsatlarını yönlendirecek bir vizyon oluşturma konusunda makul bir iş çıkardıklarını, ancak yapay zeka girişimlerinin etkisini ölçeklendirmek, yapay zeka yeteneğini geliştirmek, dahili yatırım modelleri oluşturmak ve kurumsal kimlik oluşturmak konusunda zorlandıklarını gösteriyor. Sorumlu ve etik yapay zeka geliştirme çerçeveleri. Bu boşlukların kapatılması, iş gücünü çok fazla yapay zeka fırsatını kovalamaktan yormadan, bu kuruluşlarda sürdürülebilir yapay zeka dönüşümünü ilerletmek açısından kritik öneme sahip olacak. İlk sonuçlar aynı zamanda küçük ve büyük şirketler arasında sonuçların oldukça geniş bir dağılımını gösteriyor; her kategoride hem önde gelen hem de geride kalan performans gösterenler var. En önemlisi, örnek şirketlerin hiçbiri çoğu kategoride güçlü ya da lider değildi ve ortalama genel AI-RQ puanı 49'du; bu da çoğu işletmenin yapay zeka dalgasına tam anlamıyla hazırlanmak için yapacak çok işi olduğu anlamına geliyordu.

Yapay zeka dönüşümünüzde hangi aşamada olursanız olun, AI-RQ'nuzu anlamak, bu yeni dalganın şaşırtıcı potansiyelini yakalamak için genel stratejinizi şekillendirmeye ve ayarlamaya yönelik önemli bir ilk adımdır. Gelişen her teknolojide olduğu gibi yapay zekanın yönlendirdiği geleceğin nasıl sonuçlanacağı konusunda önemli bir belirsizlik olacak. Ancak hareketsiz durmanın bir seçenek olmadığı göz önüne alındığında, gelecekte hayatta kalmanıza ve gelişmenize yardımcı olacak organizasyonel gücü oluşturmak için enerjinizi ve kaynaklarınızı nereye odaklayacağınızı bilmek bir zorunluluktur. Ne kadar hazırlıklısın?