Companiile vor să devină „AI-native”. Simpla introducere a inteligenței artificiale nu este însă suficientă

Companiile intră într-o nouă etapă a transformării tehnologice, în care obiectivul nu mai este doar digitalizarea, ci integrarea inteligenței artificiale în activitatea de zi cu zi. Accesul angajaților la ChatGPT, Claude sau alte instrumente AI nu este însă suficient pentru a transforma modul în care funcționează o organizație.

Companiile „AI-native” nu sunt cele care folosesc cele mai multe instrumente AI

În urmă cu doar câțiva ani, transformarea digitală era una dintre principalele priorități ale companiilor. Acum, atenția se mută către organizațiile „AI-native”, în care inteligența artificială este integrată direct în procesele de lucru.

Diferența nu este dată însă de numărul instrumentelor AI cumpărate sau puse la dispoziția angajaților. O companie poate avea acces la numeroase modele și aplicații fără ca acestea să producă o schimbare importantă în activitatea sa.

Transformarea presupune regândirea rolurilor, proceselor, fluxurilor de lucru și modelelor operaționale astfel încât AI să poată fi utilizată eficient, fără eliminarea judecății și creativității umane.

Una dintre problemele întâlnite în companii este presupunerea că angajații vor integra natural AI în activitatea lor imediat ce primesc acces la tehnologie.

În practică, lucrurile evoluează diferit. Unii angajați experimentează individual cu ChatGPT sau Claude, în timp ce alții nu știu exact unde ar putea folosi AI. Există și preocupări privind acuratețea rezultatelor, riscurile pentru imaginea companiei sau percepția că utilizarea inteligenței artificiale ar putea fi considerată o scurtătură.

Rezultatul este o adopție fragmentată și foarte diferită de la un angajat sau departament la altul, potrivit Entrepreneur.

Inteligența artificială nu mai poate fi tratată ca un proiect secundar în cadrul companiei

Adoptarea AI necesită inclusiv managementul schimbării. Companiile au trecut prin procese asemănătoare odată cu apariția rețelelor sociale, marketingului pe dispozitive mobile și automatizării activităților de marketing.

Diferența majoră este viteza actuală a schimbării. Modelele AI, capabilitățile lor și practicile de utilizare evoluează într-un ritm foarte rapid. Soluțiile considerate eficiente în urmă cu șase luni pot deveni rapid depășite.

În multe organizații, inteligența artificială apare inițial sub forma unei tehnologii utilizate informal. Angajații experimentează cu instrumente publice și automatizează individual anumite sarcini.

Experimentarea poate fi utilă, dar nu este suficientă pentru transformarea întregii organizații. Pe măsură ce apar modele noi și agenți AI capabili să îndeplinească sarcini mai complexe, cresc atât oportunitățile, cât și riscurile.

Experiența dobândită de un angajat poate să nu ajungă la colegii săi, iar soluțiile dezvoltate individual pot să nu fie extinse la nivelul companiei.

Companiile au nevoie de reguli comune privind datele, acuratețea și verificarea umană

O organizație AI-native are nevoie de o cultură structurată a experimentării. Angajații trebuie să poată testa noi metode de lucru, dar în interiorul unor limite clare privind utilizarea responsabilă a tehnologiei.

Printre aspectele care trebuie stabilite se numără protecția datelor, verificarea acurateței informațiilor generate, respectarea vocii brandului și controlul uman asupra rezultatelor.

Fără asemenea reguli, greșelile pot afecta treptat încrederea în sistemele AI și în materialele produse cu ajutorul acestora.

Pe măsură ce tehnologia devine parte din operațiunile zilnice, apar și noi tipuri de locuri de muncă. Un exemplu este reprezentat de specialiștii AI integrați direct în echipe, care fac legătura între posibilitățile tehnologiei și problemele concrete ale companiei.

Apar noi specialiști care fac legătura între angajați și tehnologia AI

În marketing, de exemplu, angajații cunosc clienții, campaniile și identitatea brandului, dar nu au întotdeauna cunoștințele tehnice necesare pentru construirea unor fluxuri AI complexe.

Specialiștii tehnici cunosc instrumentele, dar pot să nu înțeleagă suficient problemele concrete ale departamentului de marketing.

Din această nevoie apar poziții hibride, inclusiv specialiști în automatizare AI. Rolul lor este să lucreze direct alături de angajați, să identifice procesele repetitive, să dezvolte automatizări și agenți AI și să îi ajute pe ceilalți să folosească tehnologia în activitatea zilnică.

Profilul căutat nu este neapărat cel al unui inginer software clasic sau al unui specialist exclusiv în marketing. Sunt necesare persoane care pot înțelege problema, construi o soluție și explica apoi celorlalți cum trebuie utilizată.

AI poate automatiza execuția, dar strategia și responsabilitatea rămân la oameni

Odată cu maturizarea utilizării inteligenței artificiale, companiile pot trece de la soluții individuale la sisteme comune și reutilizabile.

Într-un departament de marketing, de exemplu, poate fi construită o infrastructură AI comună pentru crearea de conținut, SEO, raportare și administrarea campaniilor. În loc ca fiecare angajat să își construiască propriile soluții, aceleași sisteme pot fi folosite de întreaga echipă.

Creșterea automatizării nu elimină însă rolul oamenilor. Dimpotrivă, verificarea umană devine mai importantă pe măsură ce AI primește mai multe responsabilități.

Inteligența artificială poate accelera producția de conținut, poate automatiza rapoarte și poate elimina unele blocaje operaționale. Nu poate însă prelua în totalitate strategia, poziționarea unui brand, înțelegerea clienților, gestionarea parteneriatelor sau responsabilitatea pentru deciziile luate.

Din acest motiv, fluxurile AI importante includ puncte în care rezultatele sunt verificate și aprobate de oameni.

Pe măsură ce producerea efectivă a materialelor devine mai simplă datorită AI, diferența dintre companii se mută tot mai mult către calitatea ideilor, claritatea strategiei și relația cu clienții. Controlul uman nu mai este astfel doar o măsură de siguranță, ci o parte esențială a modului în care inteligența artificială poate fi folosită la scară largă.