Ambicije na področju umetne inteligence prehitevajo pripravljenost zaposlenih, razkriva raziskava Economist Impact, ki jo je podprla Kyocera
Kyocera Document Solutions Inc. je podprla pripravo novega poročila organizacije Economist Impact z naslovom »From Intent to Action: the leaders’ guide to building AI-powered workplaces« (Od namere do dejanj: vodnik za vodilne pri oblikovanju delovnih okolij, podprtih z umetno inteligenco).
Raziskava temelji na anketi med 639 vodilnimi managerji ter intervjujih s strokovnjaki v Londonu, New Yorku, Tokiu, Sydneyju in Singapurju. Rezultati razkrivajo vse večji razkorak med ambicijami podjetij na področju umetne inteligence in pripravljenostjo zaposlenih ter kažejo, da neusklajenost med strategijo in izvedbo organizacijam preprečuje, da bi v celoti izkoristile potencial umetne inteligence.
Ključne ugotovitve raziskave
88 % vodilnih v umetni inteligenci vidi konkurenčno prednost, vendar jo le redki uspešno izkoriščajo. Čeprav 88 % vodilnih managerjev umetno inteligenco vidi kot vir konkurenčne prednosti, je le 4 % organizacij svoje pobude na področju umetne inteligence uspelo pretvoriti v ponovljivo in razširljivo poslovno vrednost.
Osredotočenost predvsem na produktivnost omejuje dolgoročne učinke. Kar 79 % vprašanih uspešnost uporabe umetne inteligence ocenjuje z merjenjem produktivnosti, precej manj pa jih spremlja dolgoročne kazalnike, kot so zavzetost zaposlenih, razvoj znanj in kompetenc ter ohranjanje zaposlenih.
Zrelost pri uporabi umetne inteligence se med svetovnimi finančnimi središči razlikuje. Vodilni v Tokiu (11 %) in New Yorku (10 %) najpogosteje poročajo o vzpostavljenih in uveljavljenih okvirih upravljanja umetne inteligence. Sledijo London (8 %), Singapur (5 %) in Sydney (4 %).
Pomanjkanje ključnih znanj otežuje odgovorno uporabo umetne inteligence. Čeprav 96 % vodilnih kibernetsko varnost ocenjuje kot bistveno za uvajanje umetne inteligence, jih le 20 % meni, da imajo njihove ekipe na tem področju ustrezno raven znanja.
Večina podjetij poudarja pomen znanj s področja umetne inteligence, vendar v sistematično izobraževanje zaposlenih vlaga premalo. Skoraj vse organizacije (99 %) navajajo, da na določen način razvijajo znanja zaposlenih s področja umetne inteligence, vendar se večina pri tem zanaša na neformalne načine učenja.
Pomanjkanje mehkih veščin in zastoji pri uvajanju umetne inteligence. Vodilni kritično razmišljanje in ustvarjalnost – oboje s 95 % – ocenjujejo kot enako pomembna kot tehnično strokovno znanje. Kljub temu jih le približno tretjina meni, da so zaposleni na teh področjih trenutno zelo uspešni.
Strategije razvoja znanj s področja umetne inteligence dodatno slabi nejasna razdelitev odgovornosti. Skoraj polovica vodilnih navaja, da imajo managerji le minimalno odgovornost za razvoj znanj zaposlenih na področju umetne inteligence, dodatnih 8 % pa jih navaja, da managerji za to sploh niso odgovorni.
Od tehnologije do znanja, upravljanja in vodenja
Keisuke Koyama, izvršni direktor in višji generalni direktor oddelka za korporativni marketing pri Kyocera Document Solutions, je rezultate komentiral:
»Organizacije, ki dajejo prednost kratkoročni produktivnosti pred dolgoročnim razvojem znanj, tvegajo, da ne bodo izkoristile resničnega potenciala umetne inteligence. Raziskava izpostavlja netehnične dejavnike – znanja, upravljanje in vodenje –, ki odločajo o tem, ali se ambicije na področju umetne inteligence lahko pretvorijo v trajnostne poslovne rezultate. Premagovanje teh vrzeli v kompetencah je bistveno za odgovorno digitalno preobrazbo, osredotočeno na ljudi, ki ustvarja resnično poslovno vrednost.«
Umetna inteligenca kot del trajnostne digitalne preobrazbe
Kyocera pripisuje velik pomen trajnostnemu upravljanju podjetij in verjame, da lahko premišljena uporaba umetne inteligence znotraj ustreznih okvirov upravljanja pomaga optimizirati vire in procese, izboljšati obvladovanje tveganj in skladnost, povečati preglednost na področju ESG ter omogočiti dolgoročnejše odločanje na podlagi podatkov, ki krepi odpornost organizacij.
Kyocera je neodvisno raziskavo podprla z namenom bolje razumeti, kako organizacije umetno inteligenco uvajajo v praksi, ter pridobiti konkretne in uporabne ugotovitve, ki vodilnim pomagajo zmanjšati razkorak med zastavljenimi cilji in dejanskimi rezultati.
