Jestem u steru IBM Consulting. Oto, co organizacje napędzane przez AI muszą zrobić, aby przekształcić pracę i napędzać rozwój.

Transformacyjny wpływ AI na różne branże

Firmy w każdym sektorze inwestują zasoby w sztuczną inteligencję, dążąc do zrewolucjonizowania swojej działalności i napędzania przyszłego wzrostu. Chociaż niemal 80% liderów biznesu przewiduje, że AI odegra kluczową rolę w generowaniu przychodów do 2030 roku, tylko jedna czwarta ma jasną wizję, skąd te zyski będą pochodzić.

To nie jest kwestia braku świadomości — to kwestia braku odpowiedniej, solidnej struktury.

Organizacje, które już czerpią korzyści z AI, nie polegają na małoskalowych eksperymentach. Zamiast tego celowo projektują swoje procesy, integrując ludzką wiedzę z możliwościami cyfrowymi i strategicznie reinwestując poprawę produktywności, aby zmaksymalizować wartość.

Nasze doświadczenia we współpracy z wiodącymi firmami z różnych branż ujawniają narastającą przepaść.

Niektóre firmy po prostu nakładają AI na przestarzałe procesy, osiągając jedynie niewielkie usprawnienia wydajności. Z kolei inne fundamentalnie przemyślają sposób tworzenia wartości, ustanawiając ścieżki rozwoju, które trudno jest naśladować konkurentom. Do 2030 roku nie będzie to tylko tymczasowa przewaga — to zadecyduje o tym, które firmy przetrwają. Różnica tkwi w trzech kluczowych decyzjach architektonicznych, które wyróżniają organizacje napędzane przez AI.

Wymyśl pracę na nowo, nie tylko ją ulepszaj

Wiele inicjatyw związanych z AI nie spełnia oczekiwań, ponieważ automatyzują wadliwe procesy, sprawiając, że nieefektywne zadania są realizowane szybciej, ale bez prawdziwej transformacji.

Organizacje stawiające na AI podchodzą do wyzwania inaczej: pytają, „Gdybyśmy mogli zaprojektować tę pracę od nowa, bez ograniczeń starych systemów, jakie rezultaty chcielibyśmy osiągnąć? Jaka kombinacja ludzkiej wiedzy i możliwości AI najlepiej pozwoli osiągnąć te cele?”

Weźmy za przykład Nestlé. Ta stuletnia globalna firma nie dodaje po prostu funkcji AI do istniejących platform. Zamiast tego buduje architekturę skoncentrowaną na AI, która zapewnia dogłębne zrozumienie produktów, łańcuchów dostaw i relacji z klientami — znacznie wykraczające poza to, co mogą zaoferować standardowe modele AI. Ich celem nie jest tylko stopniowy postęp, ale możliwość dostarczania lepszych produktów szybciej i tworzenia spersonalizowanych doświadczeń zarówno dla pracowników, jak i konsumentów.

Z drugiej strony Riyadh Air to startup nieobciążony przestarzałymi systemami. Od początku linia lotnicza buduje infrastrukturę natywną dla AI, która płynnie łączy operacje, personel i klientów w jednolitą, inteligentną sieć.

Obie firmy pokazują, że cyfrowy kręgosłup to więcej niż technologia — to przemyślany szkielet, który umożliwia współpracę ludzi i AI, wspierając adaptacyjność, która z czasem się umacnia.

Twórz unikalną inteligencję, nie tylko dostęp do modeli

Do 2030 roku zaawansowane modele AI będą powszechnie dostępne. Prawdziwymi liderami będą ci, którzy opracują własne AI dostosowane do swoich unikalnych potrzeb biznesowych — czego gotowe rozwiązania nie są w stanie zaoferować.

L’Oréal jest tego doskonałym przykładem. Zamiast po prostu wykorzystywać AI do przyspieszenia badań i rozwoju, tworzą własną bazę AI wytrenowaną na ekskluzywnych danych dotyczących formuł, badaniach naukowych i celach zrównoważonego rozwoju. Te wyspecjalizowane modele umożliwiają ich naukowcom osiąganie rezultatów, których konkurencja nie może powielić, otwierając drzwi do innowacji, które w innym przypadku byłyby niemożliwe.

Nasze najnowsze badania pokazują, że ponad połowa menedżerów wierzy, że ich przewaga konkurencyjna będzie wynikać z zaawansowania ich modeli AI. Ta przewaga opiera się na danych własnych, niestandardowych rozwiązaniach dla konkretnych wyzwań i ciągłych cyklach uczenia się. Organizacje odnoszące sukcesy będą utrzymywać zróżnicowane portfele AI — część własnych, część licencjonowanych — zintegrowanych w elastyczne architektury, które nadążają za zmianami rynkowymi.

Najbardziej skuteczne firmy nie będą miały tylko największych zbiorów danych. To one będą potrafiły przekształcać dane w skalowalne decyzje wspierane przez AI — tworząc inteligencję, której konkurenci nie mogą po prostu kupić ani powielić.

Twórz silniki wzrostu, a nie tylko usprawnienia efektywności

Wiele strategii AI zawodzi, ponieważ traktuje wzrost produktywności jako ostateczny cel.

Liderzy oczekują, że AI zwiększy produktywność o 42% do 2030 roku. Jednak jeśli te zyski zostaną wykorzystane tylko do cięcia kosztów, prawdziwy potencjał AI zostaje zmarnowany. Firmy stawiające na AI traktują produktywność jako zasób do reinwestowania w rozwój nowych produktów, usług i rynków.

Cykl działa następująco: efektywność napędzana przez AI uwalnia zasoby i talenty, które następnie są wykorzystywane do innowacji w nowych obszarach. Te nowe przedsięwzięcia generują świeże dane, które z kolei trenują lepsze AI, prowadząc do jeszcze większej efektywności. Powstaje samonapędzająca się pętla, która przyspiesza wzrost.

Na przykład naukowcy L’Oréal nie tylko będą opracowywać formuły szybciej — zwiększona szybkość pozwoli im eksplorować zrównoważone składniki, które wcześniej były zbyt kosztowne. Nestlé wykorzystuje ulepszenia w łańcuchu dostaw do budowania bezpośrednich relacji z konsumentami, zmieniając sposób, w jaki ludzie korzystają z ich produktów. Riyadh Air tworzy nową linię lotniczą wolną od dziesięcioleci ograniczeń, wyznaczając nowy standard w branży.

To podejście prowadzi do wykładniczego rozwarstwienia. Podczas gdy niektóre firmy koncentrują się na wyciskaniu niewielkich zysków, liderzy branży szybko wchodzą na nowe rynki i budują kompetencje, które z czasem się multiplikują. Do 2030 roku różnica nie będzie dotyczyć tylko wskaźników produktywności — pojawią się zupełnie nowe modele biznesowe.

Krytyczne pytania dla przyszłego sukcesu

Kolejna fala wzrostu nie wydarzy się przypadkowo — będzie wynikiem celowego projektowania. Liderzy muszą zmierzyć się z trzema trudnymi pytaniami:

• Gdybyśmy przebudowali nasze operacje, stawiając AI w centrum, jakie działania moglibyśmy całkowicie wyeliminować? Nie tylko co można zrobić szybciej, ale co można całkowicie usunąć? Wiele organizacji odkrywa, że 30-40% ich procesów istnieje wyłącznie po to, by rozwiązywać ograniczenia, które AI jest w stanie obecnie pokonać. Eliminacja tych procesów wymaga odwagi, której optymalizacja nie daje.
• Jaką unikalną inteligencję możemy rozwinąć, której rywale nie będą w stanie skopiować? Zamiast polegać na licencjonowanej AI, jakie własne rozwiązania — zakorzenione w unikalnej wiedzy twojej organizacji — możesz zbudować, które konkurentom zajmie lata, aby dorównać?
• Czy po prostu oszczędzamy koszty, czy kierujemy te zyski w cykle wzrostu? Redukcja kosztów ma swoje granice, ale pętle wzrostu mogą się skokowo skalować. Którą ścieżką podąża twoja strategia?

Do 2030 roku organizacje, które będą w stanie pewnie odpowiedzieć na te pytania, nie tylko będą bardziej wydajne — będą działać na rynkach, których inni jeszcze nie odkryli, z możliwościami i modelami biznesowymi, których konkurencja nie jest w stanie dorównać.

Największym ryzykiem nie jest zbyt szybkie wdrożenie AI, lecz zbyt wolne, podczas gdy inni na nowo definiują zasady gry.