Korjaa tämä ennen tekoälyn käyttöönottoa
Hallinta: Onnistunut tekoälyn käyttöönotto alkaa yhtenäisistä prosesseista ja hallinnasta, ei alustan valinnasta tai käyttöoikeuksien jakamisesta.
Siistiminen: Dokumentaation siistiminen paljasti ristiriitaisia työnkulkuja ja loi luotettavan perustan, jota automaatio tarvitsi tiimien yhdistämiseen.
Näkyvyys: Integroidut järjestelmät antoivat suunnittelu-, kaupallisille ja tekniikan tiimeille yhteisen näkyvyyden päätöksiin, riippuvuuksiin ja siirtymiin.
Suojakaiteet: Rajatut tekoälyagentit ja manuaaliset tarkistuspisteet vähentävät riippuvuusriskejä ja säilyttävät samalla ihmisen valvonnan automatisoiduissa työnkuluissa.
Perehdytys: Pienet dokumentoimattomat tehtävät, kuten tulostimen käyttöohjeet, paljastivat arvokkaita tietopuutteita, joiden jakamisessa tekoäly voi auttaa.
Monille yrityksille tekoälyn käyttöönotto alkaa keskustelulla työkaluista: mikä alusta, mikä lisenssitaso ja mikä tiimi saa käyttöoikeudet ensimmäisenä. Mutta Jeffrey Cedeno, NBCUniversalin suunnitteluohjelmapäällikön, joka on viime vuoden ajan auttanut ottamaan tekoälyä käyttöön suunnittelu- ja insinööritiimeissä, mukaan se on täysin väärä lähtökohta.
"Otimme käyttöön hallintajärjestelmän jokaista olemassa olevaa operatiivista prosessia varten, jotta voimme alkaa yhtenäistää eri tiimejä", Cedeno kertoo. Tekoälytyökalut tulivat vasta toisena. Hallinta tuli ensin.
Käynnistimme jokaiselle olemassa olevalle operatiiviselle prosessille hallintajärjestelmän, jotta voimme alkaa yhtenäistää eri tiimejä
Järjestys, jossa prosessi tulee ennen alustaa, ratkaisee sen, tehostaako tekoäly organisaation toimintaa vai automatisoiko se vain saman sekasotkun hieman nopeammin.
Continue Reading for Free
Create a free account to finish this article, plus get ongoing access to timely insights and practical resources.
Have an account? Log In
Tapasimme Cedenoa kuullaksemme, miltä tämä on käytännössä näyttänyt hänen tiimissään: onnistumiset, suojakaiteet ja epäkiinnostava siivoustyö, joka teki tekoälyn käyttöönoton ylipäätään mahdolliseksi. Tässä, mitä hän kertoi.
Merkki: tekoäly paljastaa sen, mitä ei koskaan määritelty
Cedeno ei lähtenyt uudistamaan operatiivista dokumentaatiota. Hänen tavoitteenaan oli saada suunnittelu- ja insinööritiimit käyttämään tekoälyä johdonmukaisemmin. Mutta heti kun he yrittivät syöttää todellisia työnkulkuja tekoälytyökaluihin, ongelmakohdat tulivat välittömästi esiin.
"Löysimme omasta toiminnanohjauksestamme todellisia puutteita. Esimerkiksi yhdellä tiimillä oli käytössään projektisuunnitelma, kun taas toisella tiimillä oli täysin erilainen asiakirja samaa tarkoitusta varten", hän kertoo. "Tämä ei auttanut toiminnan tehostamisessa tai jatkuvuuden luomisessa."
Löysimme omasta toiminnanohjauksestamme todellisia puutteita.
Tällainen ongelma voi piileskellä kaikkien nähtävillä vuosien ajan. Kaikki olettavat oman prosessinsa olevan pohjimmiltaan kunnossa – kunnes jotakin on luettava kaikista prosesseista yhtä aikaa, ja käy ilmi, ettei yhtä yhteistä prosessia alun perin ollutkaan.
Epäkiinnostava korjaus tehtiin ensin
Ennen minkään automaation käyttöönottoa Cedenon tiimi teki sen osuuden, jota kukaan ei halunnut tehdä: he valitsivat yhden työkalun yhtä tehtävää varten, siivosivat sen ja poistivat päällekkäisyydet.
"Meillä SharePoint sopii todella hyvin reaaliaikaiseen dokumentointiin, ja siihen sitä käytetään", hän selittää. "Siivosimme jokaisen kansion ja päivitimme perusteellisesti kaikki tiedot jokaisesta aiheesta jokaiselle tiimille."
Confluence käsiteltiin samalla tavalla, ja se rakennettiin uudelleen asianmukaiseksi wikiksi, jolla on selkeä hierarkia. Siivous ei ollut hellävaraista. "Poistin satoja sivuja, jotta voisimme jäsentää kaikki tiedot uudelleen hallintajärjestelmämme mukaisesti", Cedeno kertoo.
Vasta kun tämä rakenne oli olemassa, automaatio alkoi tehdä varsinaista työtä: se yhdisti SharePointin, Jiran ja Confluencen niin, että tiketin syöttäminen Airtableen saattoi automaattisesti luoda vastaavan Jira-tiketin ilman manuaalista uudelleensyöttöä. "Mikään tästä ei olisi ollut mahdollista ilman tekoälyintegraatiota", hän sanoo. Tekoälyintegraatio ei kuitenkaan ollut mahdollinen ilman sitä edeltänyttä siivousta.
Hyöty oli selkeys, ei vain nopeus
Konkreettisin tulos ei ollut nopeampi tuotanto, vaan tiimien välinen näkyvyys, jota ei yksinkertaisesti ollut aiemmin olemassa. Cedeno nostaa selkeäksi esimerkiksi suunnittelu- ja kaupallisten tiimien välillä pitkään jatkuneen yhteyden puutteen.
"Meillä on kaupallinen tiimi ja [suunnittelutiimi]. Nämä tiimit työskentelevät siiloissa, ja nyt olemme kaikki integroituneet", hän kertoo. Aiemmin suunnittelupäätös saattoi edetä ilman, että esimerkiksi mainoskatkoa otettiin huomioon, koska tiimit "vain välittivät asioita eteenpäin, emmekä tienneet, mitä niille tapahtui". Nyt hän sanoo, että "jokaisessa vaiheessa on myös joku, joka on otettava huomioon, ja tämä on myös se tiimi, joka osallistuu tähän yhteen asiaan, jota et ajattele".
Tulostinanekdootti
Kaikki dokumentoinnin puutteet eivät ole strategisia. Jotkin niistä vain pistävät silmään, kun ne huomaa.
"Jopa satunnaiset asiat – kuten se, miten yrityksessä käytetään tulostinta – jotka olivat yksi koko tiimimme useimmin esitetyistä kysymyksistä, puuttuivat dokumentaatiosta", Cedeno sanoo. "Ja vain kaksi ihmistä osasi kertoa, miten se tehdään."
Jopa satunnaiset asiat – kuten se, miten yrityksessä käytetään tulostinta – jotka olivat yksi koko tiimimme useimmin esitetyistä kysymyksistä, puuttuivat dokumentaatiosta.
Se on pieni esimerkki, mutta se havainnollistaa todellista ongelmaa kaikkein selkeimmin: dokumentoimaton tieto, joka oli kahden ihmisen mielessä ja jota oli aiemmin pidetty liian vähäpätöisenä dokumentoitavaksi. Juuri tällaiset tiedon palaset voivat kuitenkin tehdä tekoälystä paljon hyödyllisemmän, etenkin organisaation uusille työntekijöille, jotka hyödyntävät sitä perehdytyksessä.
Suojaraja: rajatut agentit, ei yhtä megamieltä
Kaikesta innostuksesta huolimatta Cedeno suhtautuu huomattavan varovaisesti liialliseen keskittämiseen. Hänen tiiminsä ei yritä rakentaa yhtä järjestelmää, joka hoitaisi kaiken.
"Yritämme luoda hyvin tarkasti määriteltyjä agentteja, käyttötapauksia ja työnkulkuja ja rajata toiminnan niihin", hän sanoo. Kaiken hoitava yksittäinen järjestelmä kuulostaa tehokkaalta, mutta hän näkee kompromissin selvästi: "Se johtaa tilanteeseen, jossa olet riippuvainen tästä yhdestä asiasta, ja mitä vähemmän ihmisten välistä vuorovaikutusta on, sitä suurempi on riski, että asiat menevät täysin pieleen."
Siksi jokaisessa NBCUniversalin automatisoidussa työnkulussa on edelleen se, mitä hän kutsuu manuaaliseksi tarkistuspisteeksi. "Jokaisessa yksittäisessä kosketuspisteessä on ihmisen osallistumisen taso, ikään kuin ohitusavain", hän sanoo, "jotta joku huomaa, jos jokin ei ole kunnossa."
Yhteenveto
Cedenon kokemus on melko suora vastalause tavalle, jolla useimmat yritykset puhuvat tekoälyn käyttöönotosta. Vaistonvarainen tapa on aloittaa työkalusta: hankitaan kaikille lisenssit, järjestetään työpajoja ja odotetaan tuottavuuden kasvavan. Peacockissa todellisuudessa vaikutti tuloksiin hitaampi ja vähemmän innostava lähestymistapa: yhden prosessin määrittäminen, sen taustalla olevan dokumentaation siistiminen ja vasta sen jälkeen tekoälyn valjastaminen automatisoimaan se, mikä oli jo määritelty selkeästi.
"Täydellistä siitä ei koskaan tule", Cedeno sanoo. "Voin kuitenkin ehdottomasti sanoa, että se on auttanut meitä tekemään siitä toistaiseksi niin täydellisen kuin mahdollista."
Haluatko lisää tällaisia näkemyksiä? Rekisteröidy ilmaiselle DPM-tilille kuullaksesi lisää tämänkaltaisilta asiantuntijoilta.
