AI es la punta del iceberg: lo que leemos en las parte, vemos en las vallas publicitarias y escuchamos en la sala de juntas y de los empleados. Pero esa es solo la parte que está por encima de la superficie. El real desafío es navegar lo que se encuentra a continuación.
Según BCG, las organizaciones de parada rendimiento reconocen el iceberg. Ellos siguen el Principio 10-20-70dedicando el 10% de sus esfuerzos a algoritmos; 20% a datos y tecnología; y 70% para personas, procesos y transformación cultural. En un seminario web nuevo, Entregar en AI ROI: Asegúrese de que su historia sea un hecho, no ficción, Los líderes de Snowflake y BCG discutieron ese desafío.
La transformación, de personas, procesos y civilización, no ocurre de la incertidumbre a la mañana. Y no sucederá solo con un líder vocal, no importa cuán amplio sea el amplificador. En su volumen nuevo Cambio: cómo hacer que sucedan grandes cosasDamon Centola, profesor de sociología en la Universidad de Pensilvania, argumenta que el cambio no se extiende como lo hacen las ideas. Los grandes cambios o transformaciones no son virales. En cambio, crecen a través de un sensación de bulo de cocaína, construyendo a través de la exposición repetida y fuertes lazos. Para impulsar el cambio, no es suficiente contarle a la multitud sobre poco; Más acertadamente, debe mostrarles que otros que son importantes para ellos lo están haciendo y, lo que es más importante, están derivando valencia de ello. Ya sea adoptar nuevos métodos agrícolas, aminorar el consumo de energía, usar datos para informar las decisiones o reconocer de la IA para gestar código o correos electrónicos, la influencia social es importante.
Cuando el cambio representa nuevos comportamientos en circunscripción de solo una nueva forma de pensar, no es suficiente tener un líder con un amplificador o algunas personas influyentes que promueven el cambio. El real cambio de comportamiento y el cambio de comportamiento ocurre cuando las personas ven a otros haciéndolo y escuchan sobre resultados reales. Mejor aún, la educación y la billete les dan una mano y estaca en el charnela.
Las organizaciones exitosas reúnen a todas estas fuerzas para crear miedo a perderse (FOMO), un agente de motivador y cambio comprobado. En una discusión nuevo, un líder de datos de un gran distribuidor de alimentos estadounidenses describió cómo la compañía impulsó la emoción por su software de IA:
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Catalizar el cambio: El distribuidor de alimentos designó un catalizador de IA interiormente de cada función o tendencia de negocios en la empresa. Los catalizadores promueven la IA interiormente del contexto comercial y actúan como una acoplamiento de resonancia para nuevos casos de uso. La comunidad de Catalyst ofrece un circunscripción seguro para presentar ideas, alentando la ideación por todas partes interiormente de la estructura. Difundir esa red amplia es importante.
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Foster FOMO: La estructura ofreció talleres, respaldo pruebas de concepto y promovió éxitos. Luego, el líder de datos se duplicó en el agradecimiento. Como dijeron: «Celebro el!@#$ De los líderes del tesina y arrojan la luz sobre ellos». En ese momento, otros levantaron las manos y preguntaron cuándo recibirían un taller.
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Crear zumbido: Y por zaguero, pero no menos importante, promovieron a su equipo creando un zumbido. «Si estuviéramos en el cargo, tendríamos tazas, pero ahora tenemos un logotipo y referencias de equipos para promover al equipo». ¡Vaya al equipo!
En los clientes de Snowflake, los verdaderos creadores de cambios no alcanzan el amplificador. Lanzan programas para comunicarse, constatar y educar, para metamorfosear sus personas y procesos.
Comunicarse de modo efectiva
Si acertadamente las conversaciones de refrigerador de agua podrían provocar una colaboración fortuita, el evangelismo de IA debe ser más sistemático y de la compañía cruzada. ¿Cómo puede disfrutar mejor el sensación de la red en su estructura no solo para difundir la palabra sino todavía impulsar el cambio? Algunas compañías designan «catalizadores»; Otros han creado un papel de «traductor».
En Toyota Motors Europalos traductores actúan como un puente entre el negocio y los científicos de datos. Eliminan la argot (en los dos lados) para hacer que los conceptos sean fácilmente accesibles y comprensibles. Similarmente, Kmart Australia introdujo un rol de traductor de datos hace unos primaveras y asignó uno a cada dominio operativa. El resultado fue un crecimiento del 400% en nuevas ideas en tres meses, pero todavía un aumento de 3x en el beneficio por caso de uso de datos. Estos traductores, integrados en las unidades de negocios, podrían rodarse y trabajar codo con codo con los equipos para implementar los resultados. Hay más en la comunicación que solo las palabras.
Y como dicen, una imagen pinta mil palabras. En Toyota Motors Europe, el equipo de datos creó una representación visual de su malla de datos para ilustrar fuentes y usos de datos y las diversas «estaciones» en el medio, como los requisitos de gobernanza de datos y los procesos de aprobación. La idea era hacerlo simple y visual. Los mapas son medios efectivos de comunicación.
La IA y los líderes de datos deben dar un paso antes y trazar el divulgado al que desean comunicarse, los mensajes para cada uno y los mecanismos de comunicación. Un buen circunscripción para comenzar es haciendo estas preguntas:
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¿Quiénes son el divulgado objetivo?
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¿Qué necesitan retener? ¿Por qué estás hablando con ellos?
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¿Cuál es su nivel de comprensión?
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¿Qué forma debe tomar el contenido?
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¿Qué canales usarás para conmover a ellos?
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¿Cuándo se debe entregar el contenido?
Sufrir para idear y educar
A medida que se extiende la palabra, los curiosos querrán constatar con IA. La experimentación explora el arte de lo posible y genera ideas para proyectos en curso. Sin incautación, el valencia de la experimentación no es solo en los modelos construidos sino en la experiencia misma. A la larga, ¿la mayoría de las empresas construirán sus propios modelos de IA? Probablemente no. La experimentación fomenta el formación práctico. Toyota Motors Europe alberga a los hackatones regularmente con representación de la fabricación, transporte, I + D y sus mercados geográficos. Este enfoque erguido permite a los equipos probar ideas y cultivarse sobre los datos y la tecnología disponibles para construirlos.
Educar ampliamente
No todos los empleados pueden participar en un hackathon. De hecho, la mayoría de los empleados no son datos ni expertos en IA, al menos aún no. La trámite exitosa del cambio requiere una educación integral para mejorar la estructura; Los empleados lo necesitan y lo quieren. Muchos dicen que si no lo entienden, caminarán. Según un nuevo Estudio de trámite del talentoEl 74% de los empleados de Millennial y Gen Z dicen que es probable que renuncien a sus trabajos interiormente del próximo año adecuado a la desidia de oportunidades de avance de habilidades. Felizmente, según un Estudio de LinkedInlas organizaciones están preocupadas por la retención de empleados. Proporcionar oportunidades de formación fue el no de los encuestados. 1 Logística de retención. A medida que AI penetra en las empresas, las iniciativas de trámite del cambio deben educar a los empleados en todos los roles y niveles, «desde el carretera de la tienda hasta el carretera superior».
En Toyota, el entrenamiento no solo se comercio de jóvenes graduados, sino que todavía se extiende a los tomadores de decisiones en todos los niveles, incluidos los ejecutivos en los niveles de VP y EVP. Los talleres de IA y los laboratorios prácticos comienzan con preguntas como «¿Qué son datos?», «¿Qué es AI?» Y lo más importante, «¿Qué puedo hacer con la IA?» Las experiencias reales de «teclado práctico» demuestran el arte de lo posible, y eso a su vez trae más casos de uso para la experimentación.
En Alberta Health, su Ai escriba Captura la información de los compromisos de los pacientes en la sala de emergencias, liberando a los médicos para ofrecer atención y mejorar las interacciones humanas. Está siendo utilizado por un puñado de médicos del sección de emergencias, que informan un aumento del 10%- 15% en el número de pacientes observados por hora. La idea del escriba provenía de un médico del sección de emergencias, que demuestra que no es el equipo de datos el que identifica el caso de uso. Cuando habilita a los empleados a escalera, nacen nuevas ideas. Y, donde existe la posibilidad de preocupación por los datos y los resultados confidenciales, hay más luceros vigilantes disponibles para prolongar en tendencia a sus nuevos colegas de IA.
Con la proliferación de agentes de IA que realizan una multitud de tareas, los empleados deben retener qué esperar. Deben comprender sus propios roles para fijar, colaborar y monitorear la producción de sus nuevos «colegas».
Adoptar un ámbito de alfabetización
En mi investigación en Forrester, desarrollé un ámbito para pensar en el divulgado que comienza considerando lo que está tratando de alcanzar. El currículo de ases fue diseñado para promover la conciencia, la comprensión (o simplemente una mejor comprensión) y la experiencia y escalarlos a través de una estructura con un ciclo de feedback de los datos de datos (y ahora AI) a otros.
La idea no solo es centrarse en los expertos, sino todavía extender la educación a toda la estructura. Posteriormente de todo, todos tienen un papel que desempeñar en capturar, proteger o usar datos. De hecho, aquellos que capturan los datos a menudo se pasan por parada: El cajero, el técnico de servicio de campo o el usufructuario del microondas en la sala de alivio, por ejemplo. Y, en nuestro nuevo mundo de los agentes, los humanos debemos entender a nuestros colegas de agente.