Nastává éra exponenciálně rostoucích společností

Než začala stoupat obecná obliba systémů jako DALL-E, Stable Diffusion nebo Chat GPT, jen velmi málo obchodních manažerů žádalo své kolegy z IT o urychlení realizace AI strategií. To se však změnilo. 

Výzkumná a poradenská společnost Gartner odhaduje, že nejpozději do roka 35 % velkých podniků vytvoří novou funkci „ředitele pro AI“ (CAIO), který bude podřízený generálnímu nebo provoznímu řediteli. A stejná studie předpovídá, že řešení umělé inteligence do roku 2033 povedou k čistému nárůstu počtu pracovních míst o více než půl miliardy.

To, že by umělá inteligence vytvářela nová pracovní místa namísto toho, aby připravovala lidi o práci, je jednou z mnoha překvapivých myšlenek. Dlouhodobé dopady umělé inteligence je těžké předpovídat, ale je zřejmé, že dá lidem nové možnosti a zásadně změní způsob, jakým pracují. 

A proto nastal čas zpochybnit dosavadní domněnky a zažité představy, předefinovat role a přehodnotit, jak by měl podnik fungovat ve světě, kde umělá inteligence bude ovlivňovat prakticky všechno. Bude zapotřebí přestat přemýšlet o pouhém zlepšování toho, co váš podnik dělá, a začít uvažovat o věcech, které jste dosud nepovažovali za realistické.

Udělejte to správně a udělejte to hned

V roce 1995 rozeslal spoluzakladatel Microsoftu Bill Gates kolegům interní sdělení, kde nazval internet „přílivovou vlnou“, která bude hrát zásadní roli ve všech oblastech podnikání firmy. Situaci popsal jako „nejdůležitější vývojový krok od představení IBM PC v roce 1981“. Téměř o třicet let později současný generální ředitel Microsoftu Satya Nadella řekl agentuře Bloomberg, že umělá inteligence bude mít podobně zásadní dopad.

Chyba, které se mnozí manažeři dopustili v počátcích internetu a stále ji opakují, spočívá v tom, že nevěnovali čas a úsilí posouzení, jak by bylo možné s digitálními inovacemi posunout samotné základy jejich podnikání na novou úroveň. Namísto toho digitalizovali analogové procesy a naroubovali je na zastarávající provozní modely.

Slavný basketbalový hráč a trenér John Wooden kdysi moudře poznamenal: „Pokud nemáte čas to udělat správně, budete mít někdy čas to předělat?“

Není pochyb o tom, že nastal čas transformovat podnik správným způsobem.

AI jako akcelerátor ®evoluce v podnikání

V době, kdy všichni zrychlují, proč bychom my měli zpomalovat?

Ten, kdo se bude zabývat inovacemi obchodních a provozních modelů, aniž bude brát zřetel na možnosti, které nabízí AI, zůstane pozadu. Každý podnik si musí klást otázky v širším kontextu:

• Jak umělá inteligence změní základní předpoklady, ze kterých vychází náš obchodní nebo provozní model?
• Jak může umělá inteligence přinést nový užitek pro zákazníka nebo naše zaměstnance?
• Jaká jsou hlavní očekávání našich zákazníků a zaměstnanců?
• Jaké nové možnosti se nabízejí k jejich naplnění?

Odpovědi na tyto otázky vám pomohou nalézt cestu vpřed. Takto hluboké uvažování a hledání možností k transformativním změnám může být náročné, ale nesmírně přínosné.

Podle výzkumu IBM se 83 % manažerů domnívá, že generativní AI změní způsob, jakým jejich podnik funguje. A organizace, které přehodnotí své provozní modely dříve, než zavedou nové technologie do jádra svého podnikání, výrazně překonávají své konkurenty. Stručně řečeno, moderní provozní modely jsou aktivátorem transformace podnikání.

AI má potenciál vyvolat revoluci v tom, jak provozujeme podnik a obchodní činnost. Nabízí se jedinečná příležitost přehodnotit způsob, jakým pracujeme, jak obsluhujeme zákazníky a jaké nástroje poskytujeme zaměstnancům. Postaví-li podnik své strategie okolo transformačních cílů, umělá inteligence se stane akcelerátorem růstu.

Stejně jako internet se umělá inteligence zrodila v digitálním světě a je založená na datech. Nevychází z analogových procesů a modelů, s nimiž podniky pracovaly v minulém století. Každý vývojový krok umělé inteligence přetváří trh a přináší nový potenciál. A jak se AI zdokonaluje, tempo změn i potenciál stoupají exponenciálně. To platí i o růstu efektivity a produktivity podniku.

AI je jen tak inteligentní jako platforma, na které běží. Nelze provozovat podnik zítřka s včerejším provozním modelem. Aby umělá inteligence v organizaci fungovala, musí se opírat o kvalitní data, procesy, prostředky a správu.

Podniky v letech 2040 nebo 2050 budou mít více společného s provozními modely vytvořenými pro rok 2030 než s modely běžnými v roce 2020. Budou se muset neustále vyvíjet, ale tentokrát začít odjinud. Nové provozní modely je nutné koncipovat a optimalizovat, tak aby AI byla od počátku jejich nedílnou součástí.

Jinými slovy, podnik budoucnosti musí svoji celkovou obchodní a provozní koncepci stavět na AI.

Přechod od plnění úkolů k dosahování výsledků

Jedním z možných přístupů by mohl začínat zaměřením na základní cíle, které definují úspěšnost podniku. Jak řekl Steven Covey: „Začněte tím, že budete přemýšlet o konečném výsledku.“

Že je to dobrá rada, potvrzuje i výzkum IBM. Ten zjistil, že manažeři odpovědní za podnikové modely začali upřednostňovat výsledky, jichž se má dosáhnout, namísto úkolů, které je potřeba splnit. Výsledkem je, že jejich podniky vykazují vyšší ziskovost, efektivitu, růst tržeb, tempo inovací a angažovanost zaměstnanců.

Zakladatel společnosti Stategyn Tony Ulwick v 90. letech minulého století definoval nový přístup, který nazval „inovace založené na požadovaných výsledcích“. Cílem bylo zaměřit se na pochopení základního procesu nebo úlohy, kterou se „zákazník pokouší provést, když používá produkt nebo službu“. Clay Christensen později na tomto modelu dále stavěl a vytvořil svůj vlastní rámec známý jako „úkoly, které mají být splněny“.

Teorie je založená na pochopení chování zákazníků. Totéž, co na zákazníky, však lze vztáhnout i na zaměstnance a podnikové procesy. Jde o to, dostat se k jádru toho, proč lidé dělají to, co dělají. Co je základním výsledkem, kterého se snaží dosáhnout?

S každou technologickou revolucí se mění chování. To je důvod, proč se Gates a Nadella při směřování své firmy zaměřili na internet, respektive na AI.

Když pochopíte, co má být výsledkem, můžete k němu začít hledat novou cestu s pomocí AI. Pokud si všimnete, že se zákazníci snaží dát dohromady vlastní řešení nebo používají nějaká provizoria, aby dosáhli požadovaného výsledku, víte, že nastal správný okamžik pro inovace. S pomocí umělé inteligence se můžete dopracovat k procesu, který by zákazníkům umožnil snáze a rychleji dosáhnout požadovaného výsledku.

Má-li zaměstnanec přednést zásadní prezentaci, může si ji vyzkoušet ve svém vlastním metaverzu s umělou inteligencí, která bude simulovat publikum a klást pravděpodobné dotazy. Manažer může také vhodně formulovaným zadáním požádat AI o analýzu existujícího obchodního modelu a návrh nového z perspektivy například Steva Jobse nebo jakéhokoli jiného uznávaného podnikatele.

Toto je jen několik příkladů možností využití AI u obchodních konceptů. Cílem je založit svoji koncepci na požadovaných výsledcích, ne na předpokladech.

Přechod od automatizace k rozšiřování schopností

Nedávná studie BCG zahrnující 2 500 společností zjistila, že „střídmé investice do konkrétních případů využití umělé inteligence mohou zvýšit výnosy až o 6 % a s rostoucími investicemi se dopad AI ztrojnásobí na dvacetiprocentní nebo ještě větší nárůst.“

Ne všechny změny v souvislosti s umělou inteligencí jsou však srovnatelné.

Další studie, která se zabývala rovněž 2 500 firmami, zjistila, že ty, které zaujaly opatrnější přístup a zavedly AI pouze v malém rozsahu, nepozorovaly zvýšení výkonnosti. Největší přínos zaznamenaly organizace, které zavedly umělou inteligenci na vyšších úrovních a doplnily ji o vlastní výzkum a vývoj AI. Vyvinuly technologii AI přizpůsobenou svému specifickému prostředí a svým speciálním obchodním potřebám, což se jim ve výsledku vyplatilo. Jinými slovy, inovacemi s využitím této nové technologie reagovaly na nové požadavky a potřeby trhu.

Jak by mohl vypadat nový koncept?

Využít můžete některý z postupů, jež se osvědčily předním společnostem po celém světě.

Začátek: Debaty o GenAI zaměřte na skutečné obchodní problémy a realistické případy jejího využití. Následně můžete uvažovat o dalších možnostech. Přemýšlejte o tom, co před nástupem umělé inteligence nebylo vůbec možné.

Porozumění: Začněte od požadovaných výsledků. Zjistěte, jak umělá inteligence ovlivňuje chování zákazníků a zaměstnanců, abyste si dokázali představit, jaké může umělá inteligence přinést nové pracovní postupy a zkušenosti.

Zaměření: Zvažte obchodní dopady. Identifikujte smysluplné způsoby, jakými GenAI přispěje k naplnění vašich obchodních cílů. Ptejte se také, jaké nové cíle jsou dosažitelné, které dříve nebyly reálné.

Organizace: Vybudujte centrum excelence AI. Vytvořte rozhodovací rámec a zaveďte principy odpovědného řízení.

Strategie: Definujte případy použití a zmapujte přínosy. Stanovte priority podle užitku, proveditelnosti a potenciálu. Kategorizujte investice podle toho, jak rychle lze dosáhnout úspěchu u jednotlivých případů použití a transformačních iniciativ.

Vyhodnocení: Identifikujte rizika ve vztahu k datům, zákonům a předpisům, kompetencím, technologiím apod. a také rizika spojená s příliš pomalým postupem nebo konzervativním přístupem.

Přizpůsobení: Odstraňte překážky, které stojí v cestě tvorbě hodnoty. Identifikujte organizační problémy a kroky potřebné k jejich překonání.

Rozvoj: Identifikujte, jaké jsou k realizaci zapotřebí znalosti, dovednosti a technologie (automatizace, optimalizace a rozšíření). Vytyčte další cestu, stanovte dovednosti potřebné do budoucna, motivujte a odměňujte pokroky. Definujte, co znamená zvýšení efektivity a produktivity, jaké jsou parametry úspěchu a jak bude odměňován. Cílem je umožnit přijímat, zkoumat a inovovat pomocí AI.

Měření: Definujte měřítka pokroku a úspěchu, například:

• Úspěch u zákazníků
• Nákladová efektivita
• Obchodní růst, růst výnosů
• Provozní efektivita
• Zaměstnanecká zkušenost
• Tvorba nové čisté hodnoty

Opětovné vyhodnocení: A nakonec vyhodnoťte, jak umělá inteligence ovlivňuje vaši celkovou transformační strategii, aktualizujte plán a zajistěte informovanost a další podporu nejvyššího vedení.

Generativní AI mění chování zaměstnanců i zákazníků rychleji než jakákoli jiná inovace v historii. Dobrá zpráva je, že využitím umělé inteligence jako akcelerátoru změn a přechodem na přístup orientovaný na výsledky můžeme utvářet budoucnost.

Článek vyšel v CIO BW 2/2024.