5 Trends for 2025 Ignite innovation with people-powered AI

Исследование IBM "5 тенденций на 2025 год" выделяет ключевые направления, которые будут формировать бизнес-ландшафт в ближайшем будущем.

1. Агентный ИИ преобразует бизнес, но сначала необходимо обучить сотрудников.

64% руководителей компаний утверждают, что успех ИИ будет зависеть в большей степени от его принятия людьми, чем от самой технологии. Агентный ИИ способен автономно выполнять разнообразные функции, повышая производительность. Однако для эффективного внедрения этой технологии требуется обучение персонала, для их эффективного взаимодействия с ИИ, его контролирования, и использования всех его возможностей.

Что делать?
Сделайте обязательным обучение AI Literacy для всех должностей и создайте культуру, в которой владение ИИ не подлежит обсуждению. Создайте «песочницы» для совместной работы, где рабочие процессы с поддержкой ИИ можно будет тщательно тестировать и совершенствовать, побуждая людей не бояться "замарать руки", избегая неудач.

2. Несмотря на усилия по замедлению роста, технический долг продолжает расти.

В то время как 77% руководителей утверждают, что им необходимо оперативно внедрять ИИ-технологии, чтобы не отставать от конкурентов, — только 25% полностью согласны с тем, что IT-инфраструктура их организации может поддерживать масштабирование ИИ во всей организации.

Что делать?
Инвестируйте в инициативы в области ИИ, которые принесут наибольшую бизнес-ценность в долгосрочной перспективе. Создайте центр компетенций, который будет отвечать за развертывание каждого сценария использования ИИ в наиболее технически подходящей среде.

3. В эпоху ИИ местоположение имеет решающее значение.

В 2024 году 67% руководителей заявили, что использование ИИ в их организациях изменило место их деятельности, и целых 93% ожидают, что ИИ повлияет на их стратегию географического размещения в 2026 году.

Что делать?
Стратегически выбирайте локации для своих подразделений, учитывая доступность квалифицированных специалистов, технологической инфраструктуры и благоприятной бизнес-среды для поддержки инициатив в области ИИ. Обеспечьте командам возможность проактивного отслеживания изменений в документациях и законодательном праве в таких областях, как конфиденциальность данных, безопасность и защита прав потребителей.

4. Быстрый переход к ИИ изменил IT-бюджеты, но самофинансирование неизбежно.

Почти все руководители (95%) утверждают, что к 2026 году GenAI будет хотя бы частично самофинансироваться, с упором на обеспечение будущей прибыльности. В то время как три из четырех руководителей бизнеса сегодня думают о GenAI больше как об инвестиции в инновации, чем о чем-то традиционном, 71% руководителей отвечают, что GenAI должен самофинансироваться, чтобы оправдать инвестиции.

Что делать?
Планируйте IT-бюджеты с учетом долгосрочных преимуществ ИИ, оценивая потенциальную отдачу от инвестиций и готовясь к перераспределению ресурсов в пользу технологий, способствующих автоматизации и оптимизации процессов.

5. Инновации в области продуктов и услуг на основе ИИ являются целью номер один для директоров, однако бизнес-модели не поспевают за ними.

Девять из десяти руководителей, уже использующих ИИ для генерации идей продуктов, говорят, что он выделяет их компанию, помогая ей быстрее реагировать на изменения рынка. Они прогнозируют, что генеративный ИИ положительно повлияет на дифференциацию продукта (88%), доверие к продукту (83%) и качество продукта (80%).

Что делать?
Пересмотрите и адаптируйте бизнес-модели, чтобы они соответствовали возможностям и требованиям ИИ, обеспечивая поддержку инноваций и создание новых источников дохода. Создавайте многопрофильные команды для объединения технологий и бизнеса. Поощряйте обмен знаниями, объединяя людей с опытом в области продукта, инженерии и ИИ.

A GCC leader’s guide for driving Generative AI adoption

Руководство Deloitte для лидеров Global Capability Centres (GCC) фокусируется на стратегическом внедрении генеративного ИИ (GenAI). Руководство предоставляет практический подход к оценке готовности, выбору и внедрению GenAI-решений, основанных на опыте Deloitte.

Вот что можно узнать из руководства:

1. Почему GCC – идеальные центры для внедрения GenAI.
Руководство выделяет ряд преимуществ GCC, таких как стратегическая согласованность с целями компании, уже существующая технологическая экосистема, доступ к большим массивам данных, и культура экспериментирования. Эти факторы значительно упрощают и ускоряют процесс внедрения GenAI.

2. Фрейморк для оценки готовности к внедрению GenAI.
Методология состоит из двух измерений: "Факторы, способствующие развитию экосистемы" и "Возможности". Каждое измерение включает несколько параметров. Оценка помогает определить текущее положение GCC и наметить пути развития. Результаты оценки могут позиционировать GCC в одной из четырёх категорий готовности.

3. Систематический подход к выбору и приоритезации сценариев использования GenAI.
Руководство предлагает трехэтапный процесс:
- Идентификация: (анализ существующих процессов, потенциальных кейсов использования GenAI во всех организации);
- Квалификация: (оценка технической и финансовой осуществимости, доступности данных, рисков и соответствия нормативным требованиям);
- Приоритизация: (оценка выгод и затрат с использованием матрицы приоритетов).
В результате отбора остаётся подмножество наиболее перспективных кейсов.

4. Пошаговая методология внедрения GenAI-решений.
Подробно описывается процесс внедрения, включающий три этапа: Proof of Concept (POC), пилотный проект и развертывание в промышленную эксплуатацию. Подчеркивается важность итеративного подхода, обратной связи от пользователей и метрик успеха (ROI, NPS, показатели точности и эффективности моделей).

The Learning Leader's Guide to AI Literacy

До 82% лидеров считают, что сотрудникам требуются новые навыки для успешной работы с ИИ. "Сдвиги парадигмы в технологиях приводят к сдвигам парадигмы в навыках" - от Computer Literacy в 1980х до Data & AI Literacy уже сегодня.
Авторы определяют AI Literacy как способность эффективно, этично и ответственно понимать, использовать и управлять системами ИИ. Важно отметить, что это тесно связано с Data Literacy, являясь её логическим продолжением в эпоху GenAI.

Руководство выделяет ряд лучших практик для развития грамотности в области ИИ:

1. Определение типов обучающихся и персонализация: В обучении AI Literacy нет "One size fits all" - поскольку потребности и уровень знаний сотрудников различных должностей существенно различаются. Разработка персонализированных учебных планов с учетом уровня подготовки, задач и предпочтений каждой группы обучаемых повысит эффективность и привлекательность обучения для каждого участника.

2. Интерактивность: 29% лидеров отмечают, что видеокурсы затрудняют применение полученных навыков в реальных ситуациях. Использование интерактивных методов обучения, таких как хакатоны, практические проекты и групповая работа, позволяют лучше усвоить материал.

3. Смягчение сопротивления изменениям: Проактивное общение с сотрудниками и четкое разъяснение каждому сотруднику, какую личную и профессиональную выгоду они получат от освоения новых навыков: карьерные перспективы и новые возможности, повышение эффективности, расширение возможностей и инновации.

4. Коммуникация, коммуникация, коммуникация: Каналы для обсуждений и обмена ресурсами, еженедельные рассылки, внутренние подкасты - важно постоянно сообщать сотрудникам о ценности повышения ИИ-грамотности, учитывая специфику их роли и задач ("Для чего это мне?")