Od pilotného projektu k trvalej hodnote: 6 kritických faktorov úspechu pri transformácii AI

Na základe našich skúseností vám prinášame stručného sprievodcu šiestimi kľúčovými faktormi úspešnej transformácie pomocou umelej inteligencie. Tieto faktory – od vedenia a riadenia až po talenty a technológie – odlišujú dnešných lídrov v oblasti AI od tých, ktorí zaostávajú.

Úspech s umelou inteligenciou sa začína na najvyššej úrovni. V skutočnosti je práve jasné vlastníctvo a zodpovednosť zo strany vrcholového manažmentu najsilnejším ukazovateľom toho, aký vplyv bude mať generatívna AI. Naše skúsenosti ukazujú, že najúspešnejšie firmy majú lídrov z top manažmentu, ktorí aktívne udávajú smer – formulujú odvážnu, celopodnikovú víziu prepojenú s kľúčovými obchodnými prioritami (viac sa dozviete v našom blogu Agentic AI journey).
Aby sa táto vízia premenila na reálnu obchodnú hodnotu, lídri by mali identifikovať a podporovať tzv. „zlaté prípady použitia“ – teda aplikácie AI s vysokým dopadom, pripravené na prácu s dátami a v súlade so strategickými cieľmi. Tieto pilotné projekty pomáhajú mobilizovať zdroje, prinášajú rýchle výsledky a vytvárajú pozitívnu dynamiku v celej organizácii.

Reálny príklad: V spoločnosti Konecta vznikol Úrad pre urýchlenie a zavádzanie AI, ktorý vznikol z iniciatívy generálneho riaditeľa skupiny. Tento tím zmapoval viac ako 40 hodnotných prípadov použitia GenAI, rozdelil ich do troch hlavných akcelerátorov a zabezpečil financovanie aj vlastníctvo zo strany regionálnych CEO. Vďaka tomu sa podarilo premeniť strategické zadanie zhora na konkrétny plán zdola, riadený pomocou KPI, ktorý zabezpečuje konzistentnú a hodnotnú realizáciu.

Nie každá obchodná výzva si vyžaduje riešenie pomocou umelej inteligencie. Trvalý úspech spočíva v zameraní sa na také prípady použitia, ktoré sú zároveň realizovateľné (dátovo pripravené) a prinášajú reálnu obchodnú hodnotu (kvantifikovateľné a strategicky zosúladené).

Začnite so svojimi „zlatými prípadmi použitia“, ktoré ste už prioritizovali podľa ich súladu so stratégiou a očakávanej návratnosti investícií. Tie pomôžu získať dôveru kľúčových zainteresovaných strán a vytvoriť pozitívny impulz pre širšie zavádzanie AI. Nezabudnite definovať jasné a merateľné ukazovatele, ako napríklad zvýšenie NPS, úsporu nákladov alebo skrátenie času riešenia požiadaviek. 

Reálny príklad: V odvetviach ako energetika, telekomunikácie či finančné služby sme spolu s klientmi navrhli dvoj- až trojročné transformačné plány zamerané na kľúčové prípady použitia GenAI. Tie pomohli znížiť celkové náklady na vlastníctvo o 10 – 15 % a zároveň zlepšiť kvalitu služieb a zákaznícku skúsenosť. 

Po definovaní „zlatých“ prípadov použitia je kľúčové zaviesť rámec riadenia umelej inteligencie. Efektívne riadenie nie je univerzálne riešenie – musí byť priamo prepojené s etickými štandardmi, ochranou súkromia a kybernetickou bezpečnosťou, ktoré sú integrované do každodenných AI operácií.

Medzifunkčné tímy by mali pravidelne revidovať prípady použitia a dohliadať na to, aby modely zostávali v súlade s reguláciami, boli spravodlivé a podporovali strategické ciele podniku. Podľa výskumu spoločnosti IBM majú organizácie s formálnym rámcom riadenia AI až 2,7-krát nižšiu pravdepodobnosť výskytu závažných etických incidentov v porovnaní s tými, ktoré takýto rámec nemajú. 

Reálny príklad: V spoločnosti Konecta sme zaviedli praktický rámec riadenia AI s distribuovanou štruktúrou a globálnym „mozgom“. Tento prístup posilňuje úlohu regionálnych lídrov a multidisciplinárnych „tigrích tímov“, ktoré tvoria odborníci z oblasti prevádzky, technológií, financií, práva a ochrany osobných údajov. Tímy zodpovedajú za lokalizáciu riešení v rámci jednotného globálneho rámca a zabezpečujú, že zavádzanie GenAI je v súlade s predpismi, prináša hodnotu a je prispôsobené reálnym potrebám v rôznych odvetviach a regiónoch. 

Rozširovanie GenAI si vyžaduje startupové myslenie – agilné, multidisciplinárne tímy pripravené na rýchle a opakované experimentovanie. Organizácie, ktoré majú zavedené zrelé agilné prístupy, majú až 2,4-krát vyššiu pravdepodobnosť úspešného prechodu na obchodne riadené digitálne stratégie v porovnaní s tými, ktoré fungujú na princípe „vodopádu“.

Prepojte odborníkov z biznisu, technológií a konkrétnych domén, aby ste odstránili silá a urýchlili proces učenia. Pilotné projekty vnímajte ako krátke experimenty: testujte rýchlo, učte sa zo spätnej väzby a pružne reagujte. Takýto prístup premieňa počiatočné neúspechy na cenné strategické poznatky a urýchľuje cestu k úspešnému a škálovateľnému využitiu AI. 

Reálny príklad: V spoločnosti Konecta sme si cielene budovali kultúru „fail fast, learn fast“ prostredníctvom regionálnych multidisciplinárnych tigrích tímov a inovačných laboratórií zameraných na klientov – tzv. AI Use Case Factories. Tie podporujú 4- až 6-týždňové pilotné projekty s jasne definovanými KPI, rýchlym prototypovaním a štruktúrovanými rozhodovacími bodmi, ktoré umožňujú škálovať overené prípady použitia GenAI s reálnym obchodným prínosom. 

Úspešná transformácia pomocou umelej inteligencie stojí na ľuďoch. Podľa spoločnosti Gartner sú firmy, ktoré aktívne investujú do rozvoja digitálnych zručností, až 1,5-krát úspešnejšie pri dosahovaní svojich cieľov v oblasti zavádzania AI. Kľúčom k úspechu je zvyšovanie kvalifikácie interných tímov, zapojenie vhodných externých expertov a dobre koordinovaná stratégia riadenia zmien.

Budujte kultúru neustáleho učenia a otvorenej komunikácie. Odpor voči zmenám riešte včas – ukážte zamestnancom, ako im AI pomáha rozširovať ich úlohy, a zapojte ich ako ambasádorov prostredníctvom reálnych príkladov a dynamických komunikačných kanálov.

Zvážte začlenenie AI cieľov do individuálnych aj tímových výkonnostných ukazovateľov. Takýto integrovaný prístup zabezpečí, že zamestnanci budú informovaní, motivovaní a nadšení z potenciálu AI, čím sa vytvorí skutočná podpora naprieč celou organizáciou – od základov. 

Reálny príklad: V spoločnosti Konecta sme spustili komplexný program zvyšovania kvalifikácie v oblasti GenAI pre všetky klientsky orientované funkcie – predaj, prevádzku a predpredaj. Zároveň sme pripravili cielený onboarding pre „tigrie tímy“ a školenia prispôsobené konkrétnym rolám. Pre koncových používateľov kombinujeme rozvoj kompetencií s nepretržitou spätnou väzbou, aby sme podporili adopciu, zlepšili riešenia a zabezpečili ich súlad s reálnymi potrebami ľudí v prvej línii. 

Skvelá umelá inteligencia potrebuje pevné základy. Na základe našich skúseností (a nedávnych výskumov) väčšina problémov pri zavádzaní AI nevzniká kvôli samotným modelom, ale kvôli rozt fragmentedým, nekvalitným dátam a zastaraným systémom.

Zamerajte sa na zlepšovanie kvality dát a urýchlite projekty, ktoré ju podporujú. Investujte do flexibilnej a škálovateľnej infraštruktúry a zabezpečte, aby bola AI plynulo integrovaná do existujúcich pracovných procesov. Aj pri nižšej úrovni dátovej vyspelosti môžete dosiahnuť reálny dopad prostredníctvom cielene vybraných prípadov použitia a postupne budovať cestu k dlhodobej škálovateľnosti a prevádzkovej stabilite. 

Reálny príklad: V spoločnosti Konecta sme vytvorili vrstvu pre abstrakciu a orchestráciu – základ našej platformy Konecta – ktorá umožňuje tvorbu AI poháňaných mikroprocesov s minimálnym alebo žiadnym kódovaním. Tento prístup zjednodušuje integráciu, urýchľuje nasadzovanie, zachováva flexibilitu a umožňuje koncovým používateľom rýchlo prispôsobovať kampane pomocou relevantných a vysoko efektívnych GenAI pracovných tokov. 

Každý z týchto šiestich faktorov úspechu predstavuje pilier úspešného podniku postaveného na umelej inteligencii. Ich komplexné prijatie pomôže lídrom na úrovni C-level aj vedúcim tímov naplno využiť potenciál AI a zároveň sa vyhnúť častým nástrahám.

Teraz je ten správny čas. Existujú spôsoby, ako zhodnotiť svoju východiskovú pozíciu, realisticky posúdiť úroveň dátovej a organizačnej vyspelosti a strategicky investovať do kľúčových oblastí. Spoločnosti, ktoré dnes konajú rýchlo a premyslene, si budujú pozíciu budúcich lídrov na trhu.

Týmto blogom uzatvárame náš seriál o zavádzaní generatívnej AI. Blog č. 1 a blog č. 2 nájdete na našej webovej stránke Konecta.
Pripravili sme tiež white paper, ktorý vyvracia 5 najčastejších mýtov o nasadzovaní GenAI v oblasti zákazníckej skúsenosti (CX).

Ak by ste chceli poradiť na mieru, sme tu pre vás. Neváhajte nás kontaktovať!