人工智能的公司通常被认为是一个技术挑战。然而,真正的挑战在于人类如何看待和接受它。换句话说,这是一个组织文化的问题。
在人类决策组织尤其如此根深蒂固的机器相比,决策。将员工容易信任和使用AI系统?可能不会。毫无疑问这将阻碍投资的期望的结果。这个问题可以进一步加剧了公司的长期价值和强烈的组织惯性。
由于未能解决组织文化,即使是最先进的技术将无法实现其全部潜力。成功地在一个转换AI之旅不仅呼吁必要的材料和技术资源。需要领导和正确的心态和领导能力这一转变而把文化掌舵。只有这样组织将人工智能技术能带来完全获得预期的利益。
AI领导人描述他们的主要挑战
采用人工智能带来了独特的挑战。几个AI领导人在硅谷、西雅图和AI人才中心与我们共享,有四个他们应对最中心区域组织:
- 错误的快速投资回报的预期
- 组织的担忧工作位移
- 困难将人工智能集成到现有的工作流程和用例优先级
- 低估实现人工智能技术的总体成本
从我们与这些高管们正在进行的对话,它已成为越来越明显,实现一定程度的人工智能应用,使组织效率和团队协同需要一个全面的策略。不仅仅是纯粹的技术工具。它需要把文化核心,领导者不仅理解的挑战,还能解决一个组织的文化和社会方面来领导一个成功的实施和验收。
医疗行业展示了这很好。“生成AI有可能彻底改变卫生保健通过改进诊断和治疗,个体化病人护理,并使医疗保健更容易获得和负担,”说Ajai SehgalAI的梅奥诊所的负责人。但是他呼吁谨慎生成人工智能的发展仍处于初期阶段。做决定之前仔细评估AI-generated见解病人护理是至关重要的。“例如,生成AI模型可以有偏见,他们可能并不总是准确的。之前必须仔细评估结果被用于决定病人护理。确保生成采用人工智能安全、负责任地改善卫生保健对每个人来说都是很重要的考虑的透明度和explainability模型,训练数据质量,安全和隐私,组织的文化转变。”
适应:一个领导文化变革的框架
组织文化是指共同的价值观、信仰、行为规范,塑造组织的身份。
理解现有的组织文化是至关重要的识别潜在的障碍,采用人工智能和发展正确的策略来克服它们。举个例子,如果一个组织有很强的预先存在的文化价值观人工决策机决策,可能很难让员工信任和使用人工智能技术。AI公司可能不会面临这些内部障碍,尽管他们还有很多其他的早期发展阶段的挑战。重要的是评估文化首先识别潜在的障碍,然后策划最好的内部信息来解决这些问题。
随着越来越多的组织朝着采用人工智能在所有行业,一些领导人与我们合作和我们分享了他们是如何发展的规划,鼓励和管理文化变革需要补充与人工智能技术的劳动力。
从他们共同的见解,我们提出一个简单的、可操作的,和culture-centric领导人和组织框架AI采用的踏上自己的旅程。我们叫它适应:
- 对齐采用人工智能与业务策略。人类变得更从事他们的工作时感觉连接到更广泛的商业策略。找到切实的例子的创新和实验值将如何满足利益相关者的需求,导致在你的行业竞争优势。这包括创建一种环境,鼓励员工尝试新技术,计算风险,从他们的失败中学习。
实验的文化消除了对失败的恐惧和培育创新是至关重要的,确保员工愿意接受新技术,包括人工智能,对实现业务目标。作为苏米特古普塔谷歌,谷歌的产品管理主管,基础设施,所言:“生殖AI激发了爱好者建立基于人工智能的应用程序为了好玩!给你的团队空间、时间和机会把这个人工智能革命为您的业务。拥抱你的激情团队,并且推动其能源业务用例,为贵公司提供明确的成果。这不仅连接你的团队任务,但也鼓励承担风险计算的方式。”
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开发沟通策略。制定传播策略,有效地突出了人工智能应用的好处是至关重要的。领导人应该利用内部沟通渠道要传递一种引人注目的叙述一致。这有多重目的,包括增强透明度,解决来自员工对裁员的关切,团队参与一个富有成效的对话框,强调人工智能的作用在增强人类的技能,而不是取代它们。此外,我们发现,有效的领导者概述人工智能通过这些交流的好处,如提高效率、准确性,和生产力,强调如何帮助员工专注于高附加值的任务。
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推进实验。活动可以是一个有效的方法来鼓励员工测试人工智能技术和展示他们的潜力。他们还为员工提供一个平台来展示他们的技能,互相学习,促进协作和创新的文化。组织工程和创新的道路上成为领导同时通过开放活动,培养实验和组合和创新的挑战。这些事件使员工在不同的协同工作水平和筒仓使用人工智能技术来解决实际问题。
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优先考虑培训。管理文化转型成功,必须优先考虑培训计划,确定所需技能upskill或reskill员工。这些程序被设计成可访问,互动,和相关员工的角色,与普通员工的机会刷新他们的技能和保持更新最新的人工智能技术。常见的例子包括与按需人工智能课程的在线学习平台,在线研讨会和培训模块。这些是辅以在职培训和指导,员工向有经验的同事或人工智能专家学习。
为杰夫·塞德尔先生Advarra首席技术官,达到一个令人满意的水平的有效性在AI并不意味着有一个正式的培训。开始正常训练的人。作为领导者所言:“不是每个人都拥有高级学位的统计数据或数据的科学,但我发现任何人都可以理解权衡,风险和业务价值从人工智能的正确解释。我见过太多的企业雇用几十个(有时数百)数据的科学家们没有一个清晰的想法究竟他们试图完成。少量的数据科学家和几个好的数据工程师可以有效地生成基于ai的解决方案。”
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解决潜在的偏见。领导者优先一个包容性和多元化的工作场所不能忽略AI在促进或阻碍这种文化中所起的作用。因为就像人类一样,人工智能技术容易受到偏见,也强调了需要故意多样性和包容性组件嵌入到他们的发展。
成熟的商业领袖采取问责等消除偏见。他们认识到的重要性,确保开发和使用人工智能技术在一个公平、透明和负责任的方式。他们确保AI技术设计和测试的方式摆脱偏见和歧视。就像许多其他领导功能,实现均衡的人工智能方法需要不同的专家团队,包括雷竞技下载官方版数据科学家、伦理学家和社会科学家、合作开发和测试的人工智能技术。它还需要持续的监控和评估,确保人工智能技术不放大现有的偏见和歧视在工作场所。
