Tõeline takistus ettevõtlusliku AI jaoks ei ole tootlikkuse KPI-de parandamine. See on „vana harjumuste unustamine“, ütlevad eksperdid

Kui Amazon hiljuti lagundas oma sisemise AI edetabeli, paljastas see laiemat probleemi korporatiivse Ameerika AI kasutuselevõtus. Edetabel jälgis nii nimetatud tokenmaxximist – trendset korporatiivset nähtust, kus töötajad maksimeerivad AI töötlusvõimsuse kasutamist, et tõestada, et nad tehnoloogiat tegelikult kasutavad. Kuid töötajad manipuleerisid süsteemi, et kunstlikult tõsta oma tootlikkusskoore.

See oli suurema probleemi esimene näide: ettevõtted käsitlevad AI-d mitte äriteisenduse vahendina, vaid administraatorlike kiiruste mänguna.

Sel nädalal Aspenis, Colorado-s toimunud Fortune Brainstorm Tech konverentsil arutasid tööstuse eksperdid, et töö tulevik ei saa piirduda lihtsalt kalliste tööriistade paigaldamisega vananenud protsessidele. Nad ütlesid, et ettevõtted peavad põhimõtteliselt ümber kujundama oma töötajate tööviisi.

„Tehnoloogiasse ja inimestesse tehtavate investeeringute tasakaal on kohutavalt moonutatud,“ ütles Deloitte tehnoloogia-, meedia- ja sidevaldkonna aseesimees China Widener. „Iga dollarile, mis kulutatakse tehnoloogiasse, läheb inimestesse vaid umbes seitsme senti ja 93 senti tehnoloogiasse.“

See ebakorrapärasus selgitab, miks AI finantslikud tulemused on seni keskendunud ainult kõige rohkem ressursse omavatele ettevõtetele. ServiceNow-i peaklienditele vastutav ametnik ja ettevõtlusliku AI nõunik Chris Bedi ütles, et ligikaudu 90% ettevõtlusliku AI rakendustest keskendub rangelt sisemisele tootlikkusele ja kuluhaldusele, mitte aga ettevõtte tulu kasvatamisele. Kuna enamik ettevõtteid mängib kaitses, jäävad nad tagaplaanile. Hiljutine PwC-uuring näitas, et vaid 20% ettevõtetest saab ligi kolmandiku kogu AI majanduslikust väärtusest.

Selle tsükli katkestamiseks ühendas Bedi juhte üles andma pinnalikke „KPI-arutlusi“, mis jälgivad säästetud minutite ja tundide arvu, ning keskenduma pigem tõeliste organisatsiooniliste võtmetulemustele. Endine Paramounti EVP ja CTO Phil Wiser soovitas struktuurset lahendust: luua keskne, „ettepoole deployitud“ insenermeeskond, mis süvendub erinevatesse korporatiivsetesse osakondadesse, et aidata neil radikaalselt ümber kujundada oma konkreetseid äritegevusi.

Wiser ütles, et nooremad põlvkonnad särgivad AI suhtes ka osaliselt sellepärast, et nad näevad igapäevaselt palju AI „slop“i (AI-mügi). „Miks peaksin ma seda tehnoloogiat kasutama, mis ei näi mu elu parandavat?“ – küsisid nad endalt, väites, et tööstusel on teatmisprobleem, kuna fookus on liiga palju keskendunud korporatiivsele kasumile ja unustatud AI inimlik väärtus.

Lõppude lõpuks on ekspertide sõnul tõeline takistus AI integreerimisel psühholoogiline. Tõeline teisendus nõuab „ümbertäitumist“ („unlearning“), ütles Deloitte’i Widener. Paluda professionaalidel loobuda töövoogudest, mis on neile viimased kakskümmend aastat edu toonud, on suur, kuid vajalik samm, ütles ta. Kui juhid ei suuda ehitada usaldust ja selgelt kommunikeerida, kuidas AI täiendab inimvõimeid, riskivad nad laialdasel kultuurilisel vastupanul.

„Kui teil on usaldusprobleem,“ ütles Widener, „siis teil on ka kultuuriprobleem.“

Rohkem 25. aastaselt Fortune Brainstorm Tech konverentsilt:

Anthropic’i Boris Cherny, Claude Code looja, ütles, et tal on päevasid, mil ta haldab korraga tuhandeid AI-agente

Nordwood Space'i tegevjuhi sõnul on kosmosomajanduse järgmine piiriala maapinnal asuv infrastruktuur

„Ei ole Allbirds’i momenti“: Xbox’i uus tegevjuht ütleb, et ta põhjustab konsooli mängukasutuses, mitte AI-s

See lugu ilmus esmakordselt Fortune.com-is