Kuvittele organisaatio, jossa tekoäly tuottaa uutta koodia ja ratkaisuja kaksin- tai kolminkertaista vauhtia, mutta vanhat prosessit pysyvät ennallaan. Kokouksia pitäisi järjestää entistä useammin, sprinttikatselmukset venyisivät tunneiksi, ja päätöksenteko ruuhkautuisi. AI:n nopeus ei olisi etu, vaan stressiä ja hukkaan heitettyä potentiaalia.
Tekoäly – olipa kyse generatiivisista työkaluista tai muista automaatiota hyödyntävistä ratkaisuista – ei ole muuttanut vain ohjelmistokehitystä vaan muitakin toimintoja ja tehtäviä organisaation eri tasoilla. Esimerkiksi HR, myynti ja asiakaspalvelu joutuvat myös sopeutumaan nopeampaan sykliin. Kulttuuriset ja rakenteelliset johtamiskäytännöt määrittävät sen, kuinka hyvin organisaatio hyödyntää AI:n tuomat mahdollisuudet.
Ihmiskeskeiset menetelmät toiminnanmuutoksen tukena
Tekoälyn tuoma nopeus ja sen mahdollistama tuottavuuden kasvu vaikuttaa työprosesseihin, päätöksentekoon ja itse asiassa koko organisaation strategiaan.
Teknologiajätti Google suosittelee Generative AI Leader -sertifiointiohjelmassaan yhdistämään tekoälystrategian rakentamisessa johdonmukaisen vision sekä kokeilukulttuurin. Tämä on toimiva lähestymistapa, sillä asiantuntijat jotka työskentelevät ratkaisujen parissa tunnistavat usein ensimmäisenä paikkoja, joissa prosessit tökkivät tai tekoäly voi tuottaa lisäarvoa.
Heidän tunnistamansa havainnot ja näkemykset on tärkeää saada johdon tietoon, jotta organisaatio voi tehdä nopeita ja perusteltuja päätöksiä. Ihmislähtöiset menetelmät, kuten palvelumuotoilu, tukevat tätä prosessia tarjoamalla rakenteen uusien prosessien mallintamiseen sekä tiedon keräämiseen ja analysointiin eri roolien näkökulmista.
Tekoälyn hyödyntäminen organisaatiossa vaatii systemaattista lähestymistapaa, jossa uusia käytäntöjä otetaan käyttöön vaiheittain.
Uusia käytäntöjä pala kerrallaan
Uusia käytäntöjä suunnitellessa on hyvä huomioida, että tekoälyn käyttöönotto ei johda organisaation sisäiseen sirpaloitumiseen tai liialliseen riippuvuuteen yksittäisistä toimittajista.
Toimintamallien on hyvä tukea yhteisten periaatteiden ja linjausten luomista niin, että tiimit voivat kokeilla rohkeasti, mutta kokonaisuus pysyy hallittuna. Tämä mahdollistaa nopean oppimisen ja sopeutumisen muuttuviin tarpeisiin.
Vanhojen käytäntöjen rajat tulevat nopeasti vastaan, jos emme uudista prosesseja ja toimintamalleja.
Seuraavassa on viisi keskeistä askelta, joiden avulla organisaatiot voivat hyödyntää tekoälyn tuomaa nopeutta ja tuottavuutta tehokkaasti:
- Pullonkaulojen tunnistaminen johdon tueksi
Strateginen muotoilu tekee näkyväksi sen, missä organisaation todelliset esteet ovat. Johto saa näin selkeän kuvan siitä, mikä hidastaa työn virtausta ja mitä prosesseissa pitäisi muuttaa, jotta AI:n tuottama vauhti ei jää hyödyntämättä.
- Manuaalisten rutiinien tunnistaminen ja automatisointi
Monessa organisaatiossa aikaa kuluu paljon vielä toistuviin, manuaalisiin tehtäviin, kuten raportointiin, tietojen yhdistämiseen tai päätösten valmisteluun. Strateginen muotoilu auttaa tunnistamaan nämä piilossa olevat arjen hidasteet ja arvioimaan, missä automaatio voi hoitaa sääntöpohjaiset, toistuvat tehtävät ja missä taas tekoäly voi tuoda tukea monimutkaisempaan päätöksentekoon. Kun manuaalinen työ vähenee, päätöksentekoa voidaan rakentaa uudelleen. - Uusien yhteistyö- ja päätöksentekomallien suunnittelu
Kun työn tekeminen nopeutuu, perinteiset kokoukset ja hyväksyntäketjut eivät enää toimi. Muotoilu auttaa suunnittelemaan uudenlaisia tapoja tehdä yhteistyötä ja päätöksiä, esimerkiksi kevyempiä hyväksyntämalleja, joustavia palautekanavia ja selkeitä vastuunjakoja, jotta tiimit voivat toimia nopeammin ja itsenäisemmin. - Työnkulkujen visualisointi
Usein organisaation prosessit ovat hajallaan ja näkymättömissä. Muotoilun avulla työnkulut voidaan piirtää näkyväksi niin, että on helpompi ymmärtää ja jakaa tietoa siitä, missä työ pysähtyy ja missä on mahdollisuuksia tehostaa. Tämä yhteinen näkyvyys tekee muutoksista konkreettisia ja auttaa sitouttamaan koko organisaation mukaan. - Kokeilujen ja oppimisen fasilitointi ja mittaaminen
Tekoälyn hyödyntäminen vaatii nopeita kokeiluja, mutta kokeilut pitää tehdä hallitusti ja oppien keräämistä varten. Kokeilut voivat koskea yhtä hyvin uutta teknologista ratkaisua kuin tapaa tehdä päätöksiä. Esimerkiksi päätöksenteon malleja voidaan ensin testata pienellä porukalla ennen kuin niitä skaalataan koko organisaation käytännöksi. Näin vähennetään riskejä ja samalla opitaan nopeammin.
Vanhojen käytäntöjen rajat tulevat nopeasti vastaan, jos emme uudista prosesseja ja toimintamalleja. Tunnistamalla oikeat kohteet automaatiolle ja varmistamalla, että prosessit ja päätöksenteon malli tukevat koko organisaatiota, voidaan AI:n nopeus muuttaa hallituksi kilpailueduksi.
Tutustu Gofore AI Landing Zone -alustaan, joka mahdollistaa yhtenäisen ja turvallisen tekoälykehittämisen ja käyttöönoton.
