Dlaczego 70% transformacji cyfrowych wciąż kończy się niepowodzeniem (i jak może pomóc sztuczna inteligencja)

Galen Low: Na długo przed tym, zanim sztuczna inteligencja trafiła na pierwsze strony gazet, inicjatywy transformacji cyfrowej pomagały firmom wykonywać wielkie kroki naprzód i zyskiwać przewagę konkurencyjną. Doszło do tego, że transformacja cyfrowa zajmuje dziś miejsce tuż obok słowa „synergia” na większości kart konsultingowego bingo z modnymi hasłami. Dlaczego więc nawet dziś od 65% do 70% wszystkich inicjatyw transformacji cyfrowej kończy się niepowodzeniem?

I dlaczego się na to godzimy? Czy przez ostatnie trzy dekady nie powinniśmy byli stać się w tym lepsi? Czy nie ma rozwiązania, czy może po prostu lepszym rozwiązaniem biznesowym jest tego nie rozwiązywać? A poza tym, czy sztuczna inteligencja nie może pomóc? Aby odpowiedzieć na te pytania, zaprosiłem weterana świata konsultingu technologicznego z 25-letnim doświadczeniem, który współpracował z największymi firmami konsultingowymi i dostarczał inicjatywy transformacji cyfrowej na poziomie przedsiębiorstwa dla firm z listy Fortune 2000 i większych.

Zbadamy niektóre z głównych powodów, dla których transformacje cyfrowe wciąż kończą się niepowodzeniem, sprawdzimy, czy sztuczna inteligencja może to naprawić, oraz zastanowimy się, jaka jest rola człowieka w tym wszystkim. Mam nadzieję, że spodoba wam się ten odcinek.

Witamy w podcaście Digital Project Manager — programie, który pomaga liderom realizacji pracować mądrzej, sprawniej dostarczać rezultaty i z pewnością prowadzić zespoły w erze sztucznej inteligencji. Jestem Galen i co tydzień zagłębiamy się w strategie z prawdziwego świata, nowe trendy, sprawdzone metody oraz sporadyczne historie z pierwszej linii projektów. Niezależnie od tego, czy kierujesz ogromnymi projektami transformacyjnymi, koordynujesz przepływy pracy związane ze sztuczną inteligencją, czy po prostu próbujesz utrzymać chaos pod kontrolą — jesteś we właściwym miejscu. Zaczynajmy.

Dzisiaj omawiamy powody, dla których tak wiele transformacji cyfrowych przedsiębiorstw wciąż wydaje się kończyć niepowodzeniem, sposób, w jaki sztuczna inteligencja na nowo pisze zasady wdrażania platform takich jak SAP S/4HANA czy Salesforce, oraz znaczenie tych dwóch kwestii zarówno dla kierowników projektów prowadzących te inicjatywy, jak i dla dużych firm konsultingowych, które tradycyjnie dominowały w obszarze transformacji cyfrowej przedsiębiorstw.

Moim dzisiejszym gościem jest Rick Catalano, założyciel i dyrektor generalny AMIGO — platformy wykorzystującej sztuczną inteligencję, która pełni funkcję przewodnika po transformacji cyfrowej — oraz autor nowej książki „Kierownik projektu AI”. Rick od ponad 25 lat pracuje ramię w ramię z najbardziej rozpoznawalnymi firmami konsultingowymi, w tym Accenture, Ernst & Young, PwC i Capgemini, gdzie kierował transformacjami cyfrowymi na dużą skalę dla firm z listy Fortune 2000.

Po tym, jak osobiście obserwował powtarzające się schematy ogromnych przekroczeń kosztów, wielkich opóźnień, systemowej nieefektywności i sfrustrowanych interesariuszy, Rick stworzył AMIGO jako rozwiązanie pomagające liderom projektów unikać błędów, które pogrążają większość inicjatyw transformacyjnych. Teraz, wraz z publikacją swojej nowej książki, zmierza do udowodnienia, że sztuczna inteligencja nie pojawiła się po to, by zastąpić liderów projektów — ma sprawić, że staną się nie do zatrzymania.

Rick, dziękuję, że do mnie dołączyłeś.

Rick Catalano: To absolutna przyjemność, Galen. Dziękuję za zaproszenie. Cieszę się na naszą rozmowę.

Galen Low: Ja również. Wiesz, to jest tak — nie spędziłem ogromnej ilości czasu w dużej firmie konsultingowej, ale niektóre rzeczy, o których mówisz w swoim poście, i niektóre kwestie, o których rozmawialiśmy, widziałem na co dzień: myślałem „to powinno działać lepiej”, ale z jakiegoś powodu wszystko było bardzo złożone politycznie albo sprowadzało się do komunikacji czy sposobu organizacji zespołów.

Wiem, że dla kierowników projektów lub osób odpowiedzialnych za realizację tych inicjatyw jest to ogromne wyzwanie, ale podoba mi się kierunek, który obrałeś w swojej pracy. To podejście oparte na sztucznej inteligencji, ale prowadzone przez ludzi, do problemu: „to powinno działać lepiej”.

Rick Catalano: Tak, naprawdę powinno. Pracuję nad tym od dwudziestu pięciu, trzydziestu lat. Żartobliwie mówię, że największe zmiany w zarządzaniu programami dotyczą technologii. Kiedy byłem młody i zaczynałem, robiliśmy wszystko na serwerze plików, korzystając z Excela, PowerPointa, dokumentów Worda i Microsoft Project.

Dwadzieścia pięć lat później, jak prowadzimy projekty? Excel, Microsoft, Word, e-maile, ale przeszliśmy na SharePoint albo — teraz mamy — Smartsheety. Mamy dziesięć różnych portali SharePoint, a te same wyzwania wciąż istnieją. Generujemy ogromne ilości dokumentów, ale nikt nie potrafi połączyć ich w całość. Co jest źródłem prawdy?

To fundamentalne wyzwanie od dnia, w którym rozpocząłem pracę konsultingową. A teraz myślę, że mam złoty bilet do rozwiązania tego problemu. Przynajmniej taka jest moja teza. Nawet w pracy projektowej, którą wykonuję dziś, występują te same wyzwania co wtedy, gdy byłem początkującym konsultantem u jednego z wielkich graczy.

Galen Low: To naprawdę zabawne, że o tym wspomniałeś, prawda?

Bo masz rację — sposób, w jaki działamy i wykonujemy te zadania, aż tak bardzo się nie zmienił. Inicjatywy transformacji cyfrowej zawsze były trudne, choć dziś jest to modne hasło. Teraz znajdujemy się jednak w punkcie zwrotnym, w którym będzie znacznie więcej takich inicjatyw. Nie chodzi już tylko o zabawę — chodzi o przetrwanie.

Rick Catalano: I właśnie w tym rzecz. Rozmawialiśmy o danych. Mamy wszystkie te wspaniałe dane, a sztuczna inteligencja może przeanalizować arkusze kalkulacyjne i wygenerować różnego rodzaju informacje. Ale zgadnij co? Dane są błędne. Cała sztuczna inteligencja doprowadzi cię tylko do szybszego, błędnego rozwiązania na dużą skalę.

Bo dane nie są ze sobą połączone. To podstawowa przyczyna tych problemów. Moja teza jest taka, że źródłem wyzwań w mojej pracy jest brak połączenia. Kiedy masz zespół liczący od 200 do 1000 osób na całym świecie, jak utrzymać wszystkich w kontakcie?

Myślę, że opracowaliśmy sekret, który może pomóc rozwiązać ten problem.

Galen Low: Zagłębmy się w to, bo chcę zadać ci na początek prowokacyjne pytanie — coś, co naprawdę interesuje moich słuchaczy. Spędziłeś ponad 25 lat, pracując ramię w ramię z firmami takimi jak Accenture, EY, PwC i Capgemini.

Prowadziłeś duże transformacje cyfrowe, a następnie stworzyłeś narzędzie do zarządzania produktami wykorzystujące sztuczną inteligencję, które zamyka to doświadczenie w narzędziu pomagającym liderom dowolnych inicjatyw transformacji cyfrowej i wspierającym ich sukces tam, gdzie tak wiele innych inicjatyw poniosło porażkę.

Moje najważniejsze pytanie brzmi więc: czy sztuczna inteligencja sprawi, że wielkie firmy konsultingowe staną się nieistotne w obszarze wdrożeń systemów ERP i transformacji cyfrowych na poziomie przedsiębiorstwa?

Rick Catalano: Nie. Nie sądzę. Pochodzę z firm z najwyższej półki. Lubię mówić, że byłem w systemie New York Yankees — w elicie elity. Miałem szczęście dorastać w czasach, gdy można było się bardzo dużo nauczyć i dowiedzieć, jak być profesjonalnym konsultantem. Nadal mam szczęście pracować z tymi ludźmi.

Moim zdaniem sztuczna inteligencja pomoże klientom nieco obniżyć koszty projektów. Największe firmy mają podstawową warstwę konsultantów wykonujących wiele administracyjnej, żmudnej pracy. Myślę, że część tych zadań przejmie sztuczna inteligencja.

W dzisiejszym świecie osoby na początku kariery zbierają dokumenty, tworzą slajdy PowerPoint do raportów statusowych, przekazują je przełożonym, a ci dodają własną interpretację. Kiedy dochodzi do spotkania z kadrą kierowniczą, wszystko jest zielone. To niekoniecznie wynika ze złych intencji — ludzie chcą pokazać sytuację z dobrej strony.

Czy narracja zostaje nieco zniekształcona w prezentacji PowerPoint? Z mojego doświadczenia — tak. A kiedy to się dzieje, wracamy do pytania: co jest źródłem prawdy? Nawet jeśli dane były poprawne, dziewięć razy na dziesięć mają już siedem dni.

Praca związana z takim zbieraniem danych prawdopodobnie zniknie. Dzięki sztucznej inteligencji i zasypaniu luki komunikacyjnej marże mogą się poprawić, choć całkowita wartość wynagrodzeń może spaść. Firmy będą mogły korzystać z wysoko wykwalifikowanych specjalistów i oferować ich usługi po wyższych stawkach, tracąc część podstawowej pracy.

Nie sądzę jednak, by duże firmy konsultingowe stały się nieistotne. Mają marki kojarzące się z wiarygodnością i odpowiedzialnością, a to nie zniknie podczas tej transformacji.

Galen Low: Myślę, że to naprawdę trafny punkt widzenia. Nie chodzi o wielką zmianę, w której konsultanci znikną z rynku — istnieją z jakiegoś powodu. Wspomniałeś, że przeszedłeś szkołę trudnych doświadczeń, aby zostać konsultantem. To sztuka sama w sobie.

To osąd, intuicja, aktualność informacji i sposób wykorzystania danych decydują o wyniku. Nie wystarczy dać każdemu duży model językowy i oczekiwać, że stanie się konsultantem.

Podoba mi się natomiast pomysł, że marże i rynek nieco się zmienią. Mniejsza firma konsultingowa, która nie należy do wielkiej czwórki, będzie mogła grać na wyższym poziomie bez zatrudniania całej armii analityków.

Rick Catalano: Myślę, że tak. Kiedy dorastałem, duże firmy inwestowały w ludzi. W dobrych i złych czasach miały rozbudowane zespoły. Dzisiejszy rynek jest tak oszczędny, że zaplecze jest niewielkie.

Masz więc właściciela marki, niewielki procent naprawdę świetnych specjalistów oraz podwykonawców pracujących pod cudzą marką, którzy nie znają sposobu działania firmy. To właśnie ta część rynku się zmienia. Jako mniejsza firma mam dostęp do tego samego talentu, co najwięksi gracze.

Zatrudniam byłych pracowników Accenture i EY — wyłącznie ludzi z wielkich firm — a następnie umieszczam ich w modelu, który pozwala im zrozumieć markę i korzystać z jej przyspieszaczy. Od pierwszego dnia działają jak AMIGO. To część siły platformy AMIGO i usług konsultingowych, które świadczymy.

Galen Low: Bardzo mi się to podoba. Nie chcę zbytnio odbiegać od tematu, ale przy tak wielu zwolnieniach, redukcjach zatrudnienia i reorganizacjach można pomyśleć, że na świecie nie ma wystarczającej liczby miejsc pracy dla tych wszystkich osób.

Podoba mi się jednak twój model zatrudnienia. Nadal chcesz pozyskiwać najlepszych, ale część tego talentu jest dostępna, a ty masz infrastrukturę, dzięki której możesz konkurować na rynku. Po pierwsze, osoby, które straciły pracę, znów mogą ją znaleźć. Po drugie, twoja firma może wyodrębnić własną niszę i nie być nieustannie miażdżona przez wielką czwórkę.

Rick Catalano: Lubię porównywać mój model biznesowy do sportu. Pochodzę z Chicago i jestem wielkim fanem Bears z lat 80. oraz Bulls z lat 90. W latach 80. Bears mieli system, który tworzył członków Galerii Sław. Nie chodziło tylko o wielki talent, lecz o system, w którym ten talent funkcjonował. W latach 90. Jordan próbował zbudować własny zespół. Wprowadzono ofensywę trójkąta i system uczynił ich mistrzami.

To ten sam model, który próbuję wdrożyć: pozyskać świetnych ludzi, umieścić ich w systemie, zapewnić im warunki do sukcesu, a oni dostarczą rezultaty. Przyspieszą realizację, będą szybciej i lepiej pracować jako zespół oraz jak najszybciej zapewnią klientom wartość.

Galen Low: Bardzo podoba mi się ta perspektywa. Pokazuje znaczenie zespołu. Często robimy z jednostek celebrytów i przypisujemy im cały sukces, choć działali w systemie, który pozwalał ich talentowi się ujawnić.

Zastanawiam się, czy możemy nieco się oddalić od szczegółów. Na twoim profilu na LinkedIn mówisz wprost: „70% transformacji cyfrowych kończy się niepowodzeniem”. Dlaczego transformacje cyfrowe przedsiębiorstw w ogóle kończą się niepowodzeniem? Dlaczego jest coraz gorzej i dlaczego się na to godzimy?

Rick Catalano: Powodów może być około stu. Specjalista od zarządzania zmianą powie, że wszystko wynika z zarządzania zmianą. Profesor informatyki powie, że chodzi o technologię. Każdy patrzy przez własny pryzmat.

Mój pryzmat mówi o braku połączenia. Masz tysiące dokumentów i setki osób. Jeśli na projekcie pracuje 200 osób i każda z nich zmienia jedną rzecz dziennie, pojawiają się dziesiątki tysięcy potencjalnych kanałów komunikacji. Kto jest w stanie tym zarządzać?

Decyzje są podejmowane po jednej stronie świata, a ludzie dowiadują się o nich sześć miesięcy później — kiedy mają już poważne konsekwencje i kosztują miliony dolarów. W AMIGO wszystko jest zintegrowane w jednym modelu, a sztuczna inteligencja informuje ludzi, jakie zmiany mogą ich dotyczyć i daje im szansę zareagować.

Galen Low: To bardzo dobry przykład. Zarządzanie zmianą jest trudne, technologia jest trudna, a wszystkie te elementy razem — duża liczba osób, złożoność, kosztowne błędy i brak komunikacji — tworzą idealne warunki do porażki.

Jaki był najdroższy błąd, jaki widziałeś podczas transformacji, i jak można było mu zapobiec?

Rick Catalano: Nie wiem, czy był najdroższy, ale z pewnością najbardziej zapadł mi w pamięć. To właśnie on skłonił mnie do stworzenia AMIGO.

Pracowałem przy projekcie dla dużej firmy z listy Fortune 1000. Zespół migracji danych pracował po 18 godzin dziennie, przygotowując dane do migracji. W tym samym czasie, około 60 metrów dalej, zespół funkcjonalny pracował z testerami i testami akceptacji użytkownika, wprowadzając zmiany wynikające z wykrytych defektów.

Oba zespoły były złożone z bardzo inteligentnych ludzi i ciężko pracowały, ale nie informowały się wzajemnie o swoich działaniach. Podczas próby generalnej wszystko się zawaliło. Musieliśmy opóźnić projekt o cały kwartał, ponieważ utraciliśmy okno wdrożeniowe. Błąd kosztował około 10 milionów dolarów.

Pomyślałem wtedy: jak to możliwe, że mogę wiedzieć, co dzieje się z dziećmi koleżanki, której nie widziałem od 25 lat, dzięki Facebookowi, a 60 metrów dalej nie wiem, co dzieje się w projekcie? To był moment, w którym postanowiłem znaleźć sposób, aby ten problem nigdy więcej się nie powtórzył. Tak narodziło się AMIGO.

Galen Low: Podoba mi się to, że problem jest rozwiązywalny. Widziałeś, że oprogramowanie może się z tobą komunikować w życiu prywatnym, ale nie widziałeś tego w pracy.

Rick Catalano: Pomyślałem: oprogramowanie może zbudować coś, co będzie się ze mną komunikować. Mogę to zrobić.

Galen Low: To świetny czas, by żyć. W wielu przypadkach potrzebujesz dziś przede wszystkim pomysłu.

Rick Catalano: Właśnie. Początkowo chciałem zbudować strukturę, w której wszystkie dane byłyby dostępne, a następnie zatrudnić doświadczonych, częściowo emerytowanych specjalistów, którzy monitorowaliby projekty w chmurze.

Później pojawiła się sztuczna inteligencja i pomyślałem, że nie muszę już kupować czasu siwowłosnych ekspertów. Nadal potrzebny jest osąd człowieka, ale obliczenia i analiza statystyczna mogą być wykonywane przez sztuczną inteligencję. Nazwaliśmy ją Belden, na cześć mojego mentora. Pomyślałem też, że brzmi jak imię dobrego kamerdynera — kogoś, kto służy i dostarcza potrzebnych informacji.

AMIGO ma już zbudowane podstawowe elementy, a teraz pracujemy nad dostarczaniem danych, na których Belden będzie mógł się uczyć. Mamy nadzieję zaprezentować światu możliwości Beldena w pierwszym kwartale 2027 roku.

W książce opisuję również strukturę AMIGO — wszystkie zasady potrzebne do skutecznego wdrażania dużych, ambitnych i ukierunkowanych na cele transformacji przedsiębiorstw. Od lat mówi się o ludziach, procesach i technologii, ale to nie wszystko. Potrzebne są także dane, zarządzanie i wartość.

Wszystkie te elementy muszą zostać zintegrowane za pomocą modelu zarządzania. Następnie dochodzą metodologia, zarządzanie zmianą organizacyjną, komunikacja, procesy biznesowe, migracje danych, mapowanie źródeł i celów oraz interfejsy.

W AMIGO wszystko to znajduje się w jednym rozwiązaniu. Platforma jest niezależna od technologii, a wskaźniki KPI są wbudowane w rozwiązanie, aby można było osiągnąć zakładaną wartość. Monitorujemy również wartość uzyskaną nawet przez 10 lat po wdrożeniu.

Dane są zarządzane i przechowywane w relacyjnej bazie danych, więc prawdopodobieństwo uzyskania trafnych wyników znacznie rośnie. Nie trzeba już spędzać czterech dni na tworzeniu raportu statusowego, który w chwili dostarczenia jest nieaktualny. Wszystko działa w czasie rzeczywistym.

Galen Low: Podoba mi się połączenie zarządzania, danych i wartości. Kierownicy projektów mają dziś dostarczać rezultaty, ale wiele osób pyta: „Jak?”. Jedna osoba nie jest w stanie śledzić milionów zależności.

Jak wygląda praca z wykorzystaniem AMIGO, na przykład w sytuacji, gdy dwa zespoły przygotowują się do próby generalnej albo prowadzą testy akceptacji użytkownika i naprawiają poprawki?

Rick Catalano: Wbudowaliśmy w AMIGO własne narzędzie podobne do Microsoft Project. Można tworzyć wnioski o zmianę, umieszczać je w kolejce do zatwierdzenia, a po zatwierdzeniu automatycznie wprowadzać je do planu. Nie trzeba dwukrotnie wprowadzać danych, a system zachowuje pełną ścieżkę audytu: kto zatwierdził zmianę i czego ona dotyczyła.

Galen Low: To trafia w sedno problemu. Im większe opóźnienie danych, tym mniej wyraźny staje się proces podejmowania decyzji.

Rick Catalano: Belden będzie dostarczał odpowiedzi dopasowane do roli użytkownika — prezesa, członka zarządu, lidera programu czy osoby naprawiającej błędy. Wszystkie poziomy są połączone w ciągu kilku kroków. To jak koncepcja Facebooka albo sześciu stopni oddalenia.

Budujemy agentów, którzy będą odpowiadać na pytania, ale także wysyłać kierownictwu poranne wiadomości z informacją, że projekt może zejść z właściwego toru za sześć miesięcy i dlaczego tak się stanie.

Galen Low: To bardzo ludzkocentryczne podejście. Nie próbujesz zastąpić ludzi.

Rick Catalano: Nigdy nie podobało mi się słowo „redukcja zatrudnienia”. Chciałem, aby ludzie nie tracili pracy, tylko zdobywali nowe umiejętności i stawali się bardziej wartościowi dla swoich organizacji. Nie chcę nikogo zastępować. Chcę pomóc ludziom podnieść poziom i wnosić większą wartość niż samo odhaczanie pól w arkuszu.

Galen Low: Jeśli spędzasz mniej czasu na aktualizowaniu 250 tysięcy wierszy w Microsoft Project, co robisz z odzyskanym czasem?

Rick Catalano: Zamiast zajmować się administracyjną biurokracją, masz czas na myślenie: jak zrobić to lepiej, szybciej i podejmować trafniejsze decyzje? Nadal będziesz mieć pełny kalendarz, ale staniesz się bardziej wartościowym i lepiej opłacanym zasobem.

Galen Low: Właśnie na tym polega konsulting — nie na bezbłędnym kopiowaniu i wklejaniu danych, ale na osądzie, intuicji i doświadczeniu. Kiedy nie mamy czasu ani wszystkich informacji, działamy w panice. Jeśli możemy się zatrzymać i pomyśleć, podejmujemy bardziej świadome decyzje.

Rick Catalano: Dokładnie. Nie chcę być strażakiem. Chcę zapobiegać pożarom. Moim celem jest sprawić, aby przełączenia były nudne. Jeśli są nudne, oznacza to, że dobrze wykonałem swoją pracę.

Chcę też, aby zespoły nie były wypalone i mogły pracować osiem czy dziewięć godzin dziennie zamiast czternastu. To jest stan, do którego dążę.

Galen Low: Porozmawiajmy o książce. Nosi tytuł „Kierownik projektu AI”. Dla kogo ją napisałeś i co czytelnicy powinni z niej wynieść?

Rick Catalano: Dla kilku grup. Dla aspirujących specjalistów, którzy chcą zostać liderami zespołów lub kierownikami projektów, dla kierowników projektów chcących przejść na poziom programu, dla liderów programów oraz sponsorów inicjatyw.

Chcę pokazać sponsorom, na co się decydują i jakie fundamenty muszą zostać stworzone, aby nie należeć do 65% projektów kończących się niepowodzeniem. Omawiam zasady, historie z przeszłości, popełnione błędy i wnioski, a następnie pokazuję, jak sztuczna inteligencja może przyspieszyć lub ulepszyć każdy element.

Książka prowadzi przez całą strukturę AMIGO, blok po bloku, w sposób niezależny od konkretnej technologii. Nie chciałem, aby była reklamą AMIGO. Można zastosować te zasady bez AMIGO, choć z AMIGO można przejść tę drogę szybciej.

Galen Low: Podoba mi się perspektywa wielu odbiorców. To sport zespołowy — sponsorzy muszą rozumieć to samo, co osoby pracujące na pierwszej linii. Technologia może pomóc, bo nie jesteśmy w stanie śledzić dziesięciu milionów połączeń własnym umysłem.

Przejdźmy do przyszłości. Wciąż znika poziom wejściowy, na którym analitycy i początkujący konsultanci zdobywali doświadczenie. Gdzie dziś ludzie zaczynają karierę w konsultingu?

Rick Catalano: Nie mam dobrej odpowiedzi. Rynek pracy dla osób kończących szkoły jest trudny, ponieważ część zadań jest zastępowana. Nie mam kryształowej kuli. Być może dojdziemy do punktu, w którym uznamy, że poszliśmy za daleko, a następnie skorygujemy kierunek. Ludzie nadal muszą podejmować decyzje i angażować się w pracę. Czas pokaże.

Galen Low: Podoba mi się, że AMIGO opiera się na wiedzy, a nie wyłącznie na obliczeniach i algorytmach. To sposób na przekazywanie doświadczenia osobom, które nie mają już tradycyjnego mentora.

Rick Catalano: Nie wspomnieliśmy jeszcze o edukacji. Mamy praktykę konsultingową i platformę, ale także uczymy. Chcemy przygotować kolejne pokolenie architektów transformacji przedsiębiorstw.

Zbudowałem program na poziomie kursu mistrzowskiego. W jego ramach uczestnicy przeprowadzą symulację wdrożenia SAP o wartości 100 milionów dolarów, z pełną historią, danymi, około 300–400 zasobami i wszystkim, co można zobaczyć przy wdrożeniu SAP o wartości od 50 do 100 milionów dolarów.

Galen Low: Czy zatrudniłbyś osobę, która ukończyła ten kurs?

Rick Catalano: To mój system szkolenia przyszłych pracowników. Będę obserwował uczestników i wybierał najlepszych do pracy w AMIGO. Jeśli książka i ten obszar są dla kogoś prawdziwą pasją, moim zadaniem będzie znaleźć dla niego pracę. Uczestnicy otrzymają narzędzia do prowadzenia zespołu ekspertów i koordynowania całej transformacji.

Galen Low: To dobry ekosystem i szlachetny cel. Musimy przygotować ludzi z każdego pokolenia na to, co nadejdzie.

Rick Catalano: Dziękuję, doceniam to.

Galen Low: Dziękuję za udział w programie. Czy jest pytanie, które chciałbyś mi zadać?

Rick Catalano: Jak sądzisz, czy twoi odbiorcy utożsamią się z tym, o czym rozmawialiśmy? Co widzisz w kontekście sztucznej inteligencji?

Galen Low: Jeszcze rok temu powiedziałbym, że wszyscy byli bardzo ostrożni i sceptyczni. Część tego nadal jest prawdą, ale ludzie zaczynają korzystać ze sztucznej inteligencji, bo rozumieją, że stała się rzeczywistością.

Sceptycyzm jest dobrym zabezpieczeniem postępu. Ludzie kwestionują przesadny entuzjazm, ale jednocześnie budują przepływy pracy i wyobrażają sobie nowe sposoby działania. Dla osób obawiających się o miejsca pracy istnieje wiele możliwości przenoszenia umiejętności między branżami i wejścia na wyższy poziom.

Transformacja cyfrowa będzie procesem ciągłym, a nie jednorazowym wydarzeniem. Liczba transformacji będzie rosła. Osoby ostrożne wobec sztucznej inteligencji mogą ostatecznie korzystać z niej lepiej niż ci, którzy bezkrytycznie podążają za modą.

Rick Catalano: Projekty próbujące zastąpić cały zespół kilkoma linijkami kodu są skazane na porażkę. Człowiek nadal jest potrzebny — miejmy tylko nadzieję, że będzie pracował na lepszych danych.

Galen Low: Gdzie można dowiedzieć się więcej o książce, kursie, AMIGO i strukturze AMIGO?

Rick Catalano: Wejdź na goAMIGO.co. Można też znaleźć mnie na LinkedIn. Jeśli ktoś chce porozmawiać osobiście, chętnie się spotkam.

Galen Low: Zamieszczę wszystkie linki w notatkach do programu. Rick, dziękuję za czas, spostrzeżenia i udział w programie. To była świetna rozmowa.

Rick Catalano: To była ogromna przyjemność. Dziękuję za zaproszenie.

Galen Low: To wszystko w dzisiejszym odcinku podcastu Digital Project Manager. Jeśli podobała ci się ta rozmowa, zasubskrybuj podcast w miejscu, w którym go słuchasz. Jeśli chcesz poznać jeszcze więcej praktycznych wskazówek, studiów przypadków i podręczników działania, załóż bezpłatne konto na thedigitalprojectmanager.com.

Do usłyszenia następnym razem. Dziękuję za słuchanie.