Sztuczna inteligencja. McKinsey: Tylko 1 proc. menedżerów określa wdrożenia AI w swoich organizacjach jako dojrzałe

• Firmy powinny śmielej planować zwiększenie zysków dzięki wdrożeniom sztucznej inteligencji
• Większe organizacje częściej stosują najlepsze praktyki wdrażania i skalowania rozwiązań generatywnej AI
• Sztuczna inteligencja w firmach: nadal mało przedsiębiorstw działa systemowo
• Tak rośnie wykorzystanie gen-AI i te działy używają narzędzi generatywnej SI najchętniej

Co więcej, z ankiet McKinsey, amerykańskiej firmy doradczej płyną wnioski, że większość respondentów badania nie dostrzega jeszcze wpływu wykorzystania generatywnej AI na wyniki finansowe całej organizacji.

Firmy powinny śmielej planować zwiększenie zysków dzięki wdrożeniom sztucznej inteligencji

Większość firm nie wdraża też sprawdzonych praktyk dotyczących adopcji i skalowania, które pomagają tworzyć wartość przy wdrażaniu nowych technologii.
Z drugiej strony, mimo że to wciąż wczesny etap implementacji, eksperci obserwują pozytywny wpływ wśród organizacji stosujących odpowiednie podejście. Na które kwestie według McKinsey firmy powinny zwrócić uwagę, żeby zwiększyć swoje szanse w wyścigu o zdobycie zysków z wykorzystania gen-AI?

Największe przełożenie na wyniki finansowe ma zdaniem McKinsey śledzenie jasno zdefiniowanych KPI’s. W przypadku większych organizacji (zdefiniowanych jako te, których roczne przychody wynoszą ponad 500 milionów dolarów) dużą rolę odgrywa również opracowanie wyraźnej mapy drogowej wspierającej adopcję gen-AI.
Dane przedstawione przez McKinsey wyraźnie pokazują, że wdrożenie gen-AI wymaga kompleksowego podejścia, które obejmuje skoordynowane i zaplanowane działania adopcyjne na różnych płaszczyznach.
– Obecność gen-AI to nie tylko fundamentalna zmiana kultury organizacyjnej, aby stać się organizacją „AI-ready”, ale także rewolucja na poziomie użytkownika końcowego, który za sprawą wykorzystania AI zmienia sposób wykonywania swoich codziennych obowiązków – komentuje Edyta Gorzoń, ekspertka w zakresie adopcji usług Microsoft 365 Copilot z NTT DATA.

Większe organizacje częściej stosują najlepsze praktyki wdrażania i skalowania rozwiązań generatywnej AI

Wśród dwunastu praktyk, które wskazał McKinsey, wymienić należy:

• powołanie dedykowanego zespołu ds. wdrażania gen AI (np. biura projektowego, czy zespołu ds. adopcji i skalowania) – 52 proc. wskazań przez przedstawicieli większych organizacji do 23 proc. w tych mniejszych,
• regularne komunikowanie wewnętrznie wartości tworzonej przy wykorzystaniu rozwiązań gen-AI – 42 proc. na rzecz większych do 30 proc. wśród mniejszych,
• aktywne angażowanie się przez liderów w adopcję gen-AI, m.in. przez dawanie przykładu – 37 proc. do 34 proc.,
• stworzenie szkoleń opartych na rolach, by wszyscy pracownicy wiedzieli, jak korzystać z gen-AI – 31 proc. do 17 proc.,
• wdrożenie w skuteczny sposób gen-AI do procesów biznesowych – 28 proc. do 23 proc. na rzecz większych,
• opracowanie jasno zdefiniowanej mapy drogowej do wdrażania rozwiązań gen-AI – przewaga 25 proc. większych nad 12 proc. wskazań przez mniejszych,
• posiadanie mechanizmu uwzględniania informacji zwrotnej w celu możliwości ulepszania w przyszłości rozwiązań gen-AI – 24 do 19 proc.,
• przyjęcie kompleksowego podejścia budującego zaufanie wśród pracowników wobec rozwiązań gen-AI – 23 do 21 proc.,
• stworzenie przekonującej narracji zmiany dotyczącej potrzeb wdrażania gen-AI – 19 do 16 proc.,
• śledzenie jasno zdefiniowanych KPI’s dla rozwiązań gen-AI – 18 proc. do 16 proc.
• przyjęcie kompleksowego podejścia budujące zaufanie wśród klientów wobec korzystania z gen-AI – 14 proc. do 8 proc.
• ustanowienie systemów zachęt pracowniczych wspierających adopcję rozwiązań gen-AI – 11 proc. do 12 proc., co jest jedynym punktem, w którym przedstawiciele mniejszych firm osiągnęli przewagę we wskazaniach nad tymi, którzy reprezentowali większe organizacje.

Sztuczna inteligencja w firmach: nadal mało przedsiębiorstw działa systemowo

Z badania McKinsey pt. „The state of AI: How organizations are rewiring to capture value” wynika również jasno, że do tej pory mniej niż jedna trzecia respondentów zadeklarowała, że ich organizacje stosują większość z 12 praktyk adopcyjno-skalujących, a poniżej 20 proc. firm śledzi KPI’s dla rozwiązań gen AI.
Co istotne, respondenci z większych organizacji częściej zgłaszają korzystanie z przynajmniej części tych praktyk.

Przykładowo, przedstawiciele dużych firm (stanowiły 42 proc. badanych) ponad dwukrotnie częściej niż ci z małych organizacji deklarują, że ich firmy opracowały jasno określone mapy drogowe wspierające adopcję gen AI. Realizowały to np. poprzez etapowe wdrożenia rozwiązań generatywnej sztucznej inteligencji w zespołach i jednostkach biznesowych, a także przez powołanie dedykowanych zespołów, np. biura projektowego lub transformacyjnego, odpowiedzialnego za wdrażanie gen-AI.
Warto dodać, że McKinsey przebadał 1 491 uczestników na wszystkich poziomach organizacji z całego świata, a dane dotyczyły tych pracowników organizacji, którzy stosowali AI w przynajmniej jednej funkcji biznesowej.
– Oprócz znajomości narzędzia, które zwykle jest przedstawiane podczas sesji szkoleniowych, organizacje powinny zadbać o inne obszary adopcji, takie jak powyższe 12 praktyk uwzględnionych w raporcie McKinsey. Oczywiście, w zależności od wielkości organizacji, jej charakteru i potrzeb, zakres projektu adopcyjnego może się zmieniać i ewoluować w czasie. Z tego względu posiadanie dedykowanego zespołu ekspertów ds. wdrażania gen-AI i zarządzania zmianą jest ważnym elementem powodzenia takiego projektu – dodaje Edyta Gorzoń.

Tak rośnie wykorzystanie gen-AI i te działy używają narzędzi generatywnej SI najchętniej

Według McKinsey3, zastosowanie gen-AI wzrosło na początku 2024 r. z 72 proc. do 78 proc. na jego koniec.
Dla porównania, w 2023 r. wynosiło 55 proc. Najczęściej generatywna forma sztucznej inteligencji jest wykorzystywana w działach IT, marketingu i sprzedaży, a także w operacjach serwisowych. Funkcją biznesową z największym wzrostem zastosowania AI w ciągu ostatnich sześciu miesięcy jest natomiast IT, gdzie odsetek respondentów zgłaszających użycie AI wzrósł z 27 proc. do 36 proc.