Co to jest adopcja AI?

AI to kompetencja - i ludzi, i firmy. Jak każdy człowiek, który chciałby nauczyć się jazdy samochodem tak każda firma powinna traktować AI. Aby robić to skutecznie, dobrze znać pojęcie Adopcja AI. Jest to proces nabywania tej umiejętności przez firmę / pracowników ( pomyśl o nim jak o “procesie nauki jazdy samochodem") poprzez integracje technologii do zadań, procesów i operacji. Najczęściej używa się do tego istniejących rozwiązań (Produktów AI) lub własnych (Automatyzacje / Agentów AI). W zależności od potrzeb, jej rezultat może być praktycznie niewidoczny (klasyfikacje zapytań od klientów), aż po całkowitą zmianę doświadczenia klientów (np. wdrożenie chatbota do obsługi zapytań na stronie WWW). Co się na nią składa? W kolejnych częściach artykuły przedstawię obszary Adopcji AI porównując ją do procesu nauki jazdy samochodem.

Po pierwsze, ludzie. Przypomnij sobie, jak zaczynałeś kurs na prawo jazdy. Każdy element był nowy - począwszy od skrzyni biegów, poprzez kierownicę, aż do lusterek. Pierwsze 2 miesiące jeździłeś po prostych drogach a instruktor regularnie wspierał Twoją jazdę. Tak też jest z AI - pierwsze 3 miesiące są dla firmy krytyczne, aby "poznać samochód", "nauczyć się nim jeździć" a następnie "móc wjechać na trudniejsze drogi". 

Po drugie, technologia. Wyobraź sobie AI jako samochód. Masz silnik, nadwozie, paliwo oraz kierowcę. W AI silnik to model AI - czyli to co przewiduje i udziela predykcji / odpowiedzi. Następnie, masz nadwozie - tutaj pomyśl o interfejsie którego używasz w AI - to może być okno czatu, raport czy nawet wstępnie napisany mail. Następnie mamy paliwo - w AI to najczęściej jest to co zasila twoje narzędzie - informacje o firmie, dane sprzedażowe czy konkretne zdarzenia. Na koniec jest kierowca - bez niego samochód nie pojedzie. Tak samo jest z AI - w procesie adopcji AI "sam samochód" na nic się nie zda, jeżeli nie będziesz miał dobrego kierowcy. 

Po trzecie, otoczenie. Jeżdżąc samochodem, poruszasz się po konkretnych drogach, z przepisami oraz innymi kierowcami (nie tylko samochodowymi). Tak samo jest z AI - do dobrego działania potrzebne są "drogi" czyli infrastruktura techniczna - czy to chmura publiczna czy własne serwery. Następnie, przepisy - w procesie Adopcji AI to zasady Twojej firmy (np. Polityka AI), sektora w którym pracujesz (regulacja branżowa) oraz krajowe / unijne (np. EU AI Act). Na koniec są inni kierowcy (czyli Twoja konkurencja, klienci czy partnerzy) - jeżdżący samochodami, rowerami czy hulajnogami. To ty decydujesz czym będziesz jeździł oraz bądź świadomy - że inni też jeżdżą. Nie planują przestać, szukają lepszych aut i z każdym kilometrem są coraz lepsi (to oznacza, że AI staję się technologią powszechną i budżet ma wpływ na rezultaty inwestycji).

Zobacz historię mojego klienta - APC 

Tylko 25% firm uważa, że budowanie kompetencji cyfrowych jest łatwe a ponad 40% firm uważa, że nie wdraża AI bo brakuje im do tego wiedzy i strategii. Co to oznacza? Że mamy niedobór osób z kompetencjami AI oraz narasta luka w umiejętnościach kompetencji cyfrowych. 

Wyobraź sobie przesiadać się z Golfa 3 do Tesli - jest szereg funkcjonalności, które trzeba poznać, aby w pełni wykorzystać Tesli. Pierwsze miesiące poznajesz nowe funkcje, podgrzewane fotele, brak gałek kontroli czy nawet możliwość sterowania samochodem przez telefon. Tak samo jest z AI u ludzi - jak ktoś posiada podstawowe umiejętności cyfrowe, będzie potrzebował więcej czasu, aby w pełni wykorzystać potencjał AI w swojej pracy. Dodatkowo, może okazać się, że będzie musiał cofnąć się wstecz i nauczyć się innych kompetencji jak copywriting, język angielski, analiza danych czy raportowanie finansowe (w zależności od roli). 

Mając tą świadomość, warto wiedzieć, że każdy pracownik może w dłuższym terminie potrzebować więcej niż podstawowego szkolenia z AI. Warto poświęcić uwagę w zespołach, monitorować ich potrzeby oraz analizować zmiany w produktywności. Najlepiej wybierać, takie zmiany, które dadzą rezultaty w krótkim terminie i zwiększą zaufanie do osób. 

Wybór technologii w procesie Adopcji AI ma znaczenie. Możesz kupić dla swoich kierowców samochody z wyposażeniem premium a będą używać tylko 30% ich funkcjonalności. Tak samo jest z AI - dobór odpowiednich rozwiązań ma znaczenie - czy to w formie AI-as-a-service czy własne rozwiązania. Krytyczne w procesie decyzji są odpowiedzi na te pytania:

• Ocena przypadków użycia - gdzie i dlaczego chcemy używać AI? 
• Jak pracownicy będą używać AI? Jak to wpłynie na doświadczenie interesariuszy?
• Jakie produkty / własne rozwiązania mogą nam pomóc? 
• Czym zasilamy te AI? "Jakiej jakości paliwo będziemy używać?"

Decydując się na własne rozwiązania, pamiętaj o infrastrukturze i jej bezpieczeństwie. Nie zapomnij też o kierowcy - to w końcu on będzie używał AI i powinna ona być dopasowana dla niego. Najczęściej w oparciu o zespoły w firmie, dobierane są odpowiednie "AIe" (np. według funkcji jak sprzedaż, marketing czy HR). Nie zapomnij, że w całej tej "jeździe nie jesteś sam" 

Twoja organizacja nie jest sama w AI. Ba, nawet w Polsce mamy ograniczony wpływ na to w jakim kierunku rozwija się ta technologia. Sam ChatGPT ma ponad 400 milionów użytkowników a Microsoft Copilot używa blisko 60% firm Fortune 500. Jak się odnaleźć w tym dynamicznie zmieniającym się otoczeniu, gdzie na poziomie Europy nasz wpływ na rynek jest ograniczony?

Po pierwsze, rozpocznij od oceny tego co używają Twoi klienci oraz pracownicy. Jeżeli jeszcze nie zacząłeś to nic straconego, pierwsze kroki w Adopcji AI (przeszkolenie pracowników i dobór narzędzi) można osiągnąć naprawdę szybko (2-3 tygodnie). Ważne jest, aby strategicznie rozpoznać rynek technologii i innowacji, który wspiera Twój sektor. Dla średnich firm usługowych B2B przygotowałem dedykowany warsztat, który pomaga nadrobić te wyzwania (dla pozostałych zachęcam zacząć od mapki Produktów AI z oceną przypadków użycia). Następnie, zaplanuj budowę tej kompetencji in-house. AI to kompetencja strategiczna i nie powinna być outsourcowana w dłuższym terminie. 

Zobacz historię mojego klienta - Urteste

No to jak sprawić, że wszyscy "kierowcy" będą tak samo jeździli, przestrzegali przepisów oraz bez mandatów? Na samym początku, pracownicy będą mieli różne efekty. Niektórzy zwiększą produktywność o 5%, a inni o 40%. Poniżej główne rady "na start":

1. Ważne jest, aby ustandaryzować wiedzę i kompetencję cyfrowe. Dla osób, które są biegłe w obsłudze komputera wystarczy pakiet szkoleń i dobrane produkty. Dla innych, uproszczenie interakcji z AI np. poprzez asystenta głosowego nadrabiając np. wolne pisanie.
2. Jak pracownicy oswoją się z nową technologią, pomyśl jak możesz im dalej uprościć pracę. Może część automatyzacji da radę zrobić bez ingerencji pracownika (np. pierwsza odpowiedź na zapytanie od klientów lub klasyfikacja maili?)
3. Na koniec, wybierz te obszary, które dadzą Ci przewagę w długim terminie. W przypadku średnich firm usługowych B2B jest to:
4. 1. Standaryzacja zarządzania wiedzą i zasilanie agentów AI nią,
   2. Budowanie ofert i usług "AI-first", gdzie wykorzystywany jest potencjał narzędzi od dnia 0 projektu. 
   3. Budowanie wyspecjalizowanych rozwiązań w oparciu o AI np. elitarne szkolenia z umiejętności miękkich czy agenci AI do certyfikacji ISO. 

Zobacz jak pomogłem zbudować strategię Data & AI

• Nie czekać - kierowca nie nauczy się jeździć samochodem, jeżeli będzie tylko patrzył. Tak samo jest z firmami. Rozpocznij pilotaż jak najszybciej, wybierz 3 produkty i zaproponuj szkolenie pracownikom. Jak będą dalej gotowi - zaplanujcie dalsze inwestycje.
• Oceniać / analizować - to, że zdałeś prawo jazdy nie oznacza, że już potrafisz super jeździć. Należy wspierać i monitorować kompetencję AI w firmie, aby osiągnąć sukces w krótszym i dłuższym terminie.
• Skalować - jak już wiesz, "które samochody" są najlepsze oraz co działa w Twojej firmie, wybieraj kolejne zespoły i "niech też zaczną jeździć!"