W różnych branżach organizacje intensywnie inwestują w potencjał sztucznej inteligencji, aby zmienić sposób ich działania i rozwoju. Prawie 80% kadry kierowniczej spodziewa się, że sztuczna inteligencja znacząco przyczyni się do przychodów do 2030 r., ale tylko 24% wie, skąd mogą pochodzić te przychody.
To nie jest luka w świadomości. To luka architektoniczna.
Firmy, które już zdają sobie sprawę z wartości sztucznej inteligencji, nie czekają, aby ją odkryć poprzez programy pilotażowe i weryfikacje koncepcji. Projektują go poprzez przemyślane decyzje dotyczące sposobu projektowania pracy, sposobu łączenia pracowników ludzkich i cyfrowych oraz tego, w jaki sposób reinwestowane są oszczędności w produktywności.
Z naszej pracy z firmami ze wszystkich głównych sektorów wyłania się wyraźny podział.
Niektóre organizacje włączają sztuczną inteligencję do starszych przepływów pracy i uzyskują marginalną produktywność. Inni na nowo projektują sposób tworzenia wartości i budują trajektorie wzrostu, których konkurencja nie jest w stanie odtworzyć.
Do 2030 r. nie będzie to tylko krótkoterminowa przewaga pozycjonowania. To zadecyduje, kto pozostanie w biznesie. Różnica sprowadza się do trzech wyborów architektonicznych, które odróżniają firmy stawiające na sztuczną inteligencję od pozostałych.
Przeprojektuj samo dzieło, a nie tylko je ulepszaj
Większość zastosowań sztucznej inteligencji kończy się niepowodzeniem, ponieważ organizacje automatyzują procesy, które są zasadniczo wadliwe. Sprawiają, że nieefektywna praca staje się wydajniejsza i zastanawiają się, dlaczego transformacja nie następuje.
Firmy stawiające na sztuczną inteligencję zaczynają od innego pytania: gdybyśmy dzisiaj projektowali to dzieło bez ograniczeń wynikających ze starszych rozwiązań, jakiego wyniku oczekiwalibyśmy? Jaka kombinacja ludzkiego osądu i możliwości sztucznej inteligencji najlepiej pozwala osiągnąć ten wynik?
Nestlé stanowi doskonały przykład globalnej firmy, która ma ponad sto lat. Firma nie tylko dodaje możliwości sztucznej inteligencji do istniejących systemów. Budują architekturę korporacyjną opartą na sztucznej inteligencji, która rozumie cały ekosystem produktów, łańcuch dostaw i relacje z konsumentami w sposób, w jaki nigdy nie byłyby w stanie to zrobić modele generyczne. Celem nie jest stopniowe doskonalenie, ale możliwość szybszego dostarczania doskonałych produktów przy jednoczesnym tworzeniu bardziej spersonalizowanych doświadczeń dla pracowników i klientów.
Riyadh Air reprezentuje przeciwny koniec spektrum biznesowego: start-up bez ograniczeń wynikających ze starszeństwa. Ale zasada jest identyczna. Linia lotnicza od pierwszego dnia buduje działalność opartą na sztucznej inteligencji, z ujednoliconą architekturą, która łączy operacje, pracowników i klientów w jeden inteligentny system.
Obaj podzielają ideę, że cyfrowy szkielet to nie tylko infrastruktura. Jest to zamierzona architektura, która pozwala ludziom i sztucznej inteligencji działać jako zintegrowane możliwości, tworząc możliwości adaptacyjne, które z czasem się pogłębiają.
Rozwijaj zastrzeżoną inteligencję, a nie tylko dostęp do modeli
Do 2030 roku każdy będzie miał dostęp do potężnych modeli sztucznej inteligencji. Zwycięzcy otrzymają niestandardową sztuczną inteligencję, która zna ich firmę lepiej niż jakakolwiek sztuczna inteligencja innej firmy.
L’Oréal nie tylko wykorzystuje sztuczną inteligencję do przyspieszania prac badawczo-rozwojowych. Budują niestandardowy model podstawowy sztucznej inteligencji w oparciu o własne dane dotyczące receptury, badania naukowe i wymagania dotyczące zrównoważonego rozwoju. Modele te zapewnią Twoim naukowcom możliwości, których nie byłby w stanie powtórzyć żaden konkurent, otwierając nowe możliwości naukowe, które w przeciwnym razie nie istniałyby.
W naszym ostatnim badaniu ponad połowa menedżerów oczekuje, że ich przewaga konkurencyjna będzie wynikać właśnie z wyrafinowania modelu sztucznej inteligencji. Zaawansowanie wynika również z zastrzeżonych danych, niestandardowych modeli dostosowanych do konkretnych wyzwań i ciągłych cykli uczenia się. Organizacje potrzebują portfeli obejmujących wiele modeli: niektóre zastrzeżone, inne licencjonowane, wszystkie zintegrowane z architekturami, które ewoluują tak szybko, jak ich rynki.
Najcenniejsze firmy nie będą tymi, które mają najwięcej danych. To oni będą na dużą skalę przekształcać dane w decyzje oparte na sztucznej inteligencji, dysponując inteligencją, której konkurenci nie będą w stanie odtworzyć po prostu poprzez licencjonowanie lepszych modeli.
Projektuj pętle wzrostu, a nie tylko wzrost wydajności
Większość strategii sztucznej inteligencji zawodzi, ponieważ traktują produktywność jako cel.
Menedżerowie oczekują, że sztuczna inteligencja zwiększy produktywność o 42% do 2030 r. Jeśli jednak zyski te przełożą się na oszczędności, szansa ta zostanie zasadniczo źle zrozumiana. Firmy korzystające przede wszystkim ze sztucznej inteligencji traktują produktywność jako paliwo, ponownie inwestując przyrost wydajności w nowe produkty, usługi i rynki.
Schemat działa w następujący sposób: wydajność oparta na sztucznej inteligencji uwalnia kapitał i talenty. Uwolnione moce finansują innowacje na nowych rynkach. Nowe rynki generują nowe dane. Nowe dane trenują lepszą sztuczną inteligencję. Lepsza sztuczna inteligencja zapewnia większą wydajność. Pętla przyspiesza.
Naukowcy L’Oréal nie tylko będą tworzyć receptury szybciej: ta prędkość pozwoli im odkrywać zrównoważone składniki, które wcześniej nie były opłacalne. Nestlé nie tylko optymalizuje łańcuchy dostaw: wykorzystuje te korzyści do budowania bezpośrednich relacji z konsumentami, które zmieniają sposób, w jaki ludzie wchodzą w interakcję z jej produktami. Riyadh Air nie tylko buduje nową linię lotniczą: za jednym zamachem likwiduje pięćdziesiąt lat dziedzictwa, które określi następną dekadę lotnictwa.
Stwarza to wykładniczą rozbieżność. Podczas gdy maruderzy optymalizują marże, liderzy wkraczają na nowe rynki, tworząc możliwości łączenia. Do 2030 r. różnicy nie będzie można zmierzyć w procentach produktywności. Będzie to mierzalne w zupełnie innych modelach biznesowych.
Pytania, które decydują o tym, kto wygra
Nie da się przewidzieć kolejnej epoki wzrostu. Zostanie zaprojektowany. Liderzy muszą teraz odpowiedzieć na trzy niewygodne pytania:
Gdybyśmy najpierw przeprojektowali nasze działania, uwzględniając zasady sztucznej inteligencji, co byśmy całkowicie przestali robić? Nie chodzi o to, co zrobilibyśmy szybciej, ale co wyeliminowalibyśmy? Większość organizacji uważa, że 30–40% ich przepływów pracy istnieje wyłącznie po to, aby zrekompensować ograniczenia usuwane przez sztuczną inteligencję. Ale usunięcie wymaga odwagi, aby uniknąć optymalizacji. Jakie zastrzeżone informacje wywiadowcze możemy zbudować, których konkurencja nie będzie w stanie odtworzyć? Nie chodzi o to, na jaką sztuczną inteligencję możesz licencjonować, ale jaką sztuczną inteligencję możesz zaprojektować (w oparciu o wyjątkową wiedzę specjalistyczną Twojej organizacji), która jest tak głęboko dostosowana do Twojej firmy, że konkurenci potrzebowaliby dziesięciu lat, aby nadrobić zaległości. Czy bankujemy przyrosty produktywności, czy reinwestujemy je w cykle wzrostu? Oszczędności są ograniczone, ale cykle wzrostu są wykładnicze. Na czym polega budowanie Twojej strategii?
Do 2030 roku firmy, które będą w stanie odpowiedzieć na te pytania, będą nie tylko bardziej produktywne. Będą działać na rynkach, o których istnieniu konkurenci nie mieli pojęcia, z możliwościami, których konkurenci nie mogą rozwinąć i modelami biznesowymi, na które konkurenci nie mogą sobie pozwolić.
Prawdziwe ryzyko nie zmienia się zbyt szybko w AI. Inżynieria jest zbyt powolna, podczas gdy konkurenci całkowicie przeprojektowują grę.
Opinie wyrażane w komentarzach Fortune.com są wyłącznie poglądami ich autorów i niekoniecznie odzwierciedlają opinie i przekonania Fortune.
