Innan du rullar ut AI, åtgärda detta
Styrning: Framgångsrik AI-användning börjar med enhetliga processer och styrning, inte med plattformsval eller distribution av licenser.
Upprensning: Upprensning av dokumentationen blottlade motstridiga arbetsflöden och skapade den tillförlitliga grund som automatiseringen behövde för att koppla samman team.
Överblick: Integrerade system gav design-, handels- och teknikteam gemensam insyn i beslut, beroenden och överlämningar.
Skyddsräcken: Avgränsade AI-agenter med manuella kontrollpunkter minskar beroenderiskerna samtidigt som mänsklig översyn bevaras i automatiserade arbetsflöden.
Introduktion: Små odokumenterade uppgifter, som instruktioner för skrivare, avslöjade värdefulla kunskapsluckor som AI kan bidra till att sprida.
För många företag börjar införandet av AI med ett samtal om verktyg: vilken plattform, vilken licensnivå, vilket team som får tillgång först. Men enligt Jeffrey Cedeno, programchef för design på NBCUniversal, som har ägnat det senaste året åt att hjälpa till att rulla ut AI i design- och ingenjörsteam, är det helt fel utgångspunkt.
”Vi lanserade ett styrningssystem för varje enskild operativ process som finns, så att vi kan börja förena olika team”, säger Cedeno. AI-verktygen kom därefter. Styrningen kom först.
Vi lanserade ett styrningssystem för varje enskild operativ process som finns, så att vi kan börja förena olika team
Ordningen ”process före plattform” är skillnaden mellan AI som effektiviserar en organisation och AI som bara automatiserar samma röra lite snabbare.
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
Vi satte oss ner med Cedeno för att få hans syn på hur detta faktiskt har sett ut i praktiken i hans team: framgångarna, skyddsräcken och det oglamorösa upprensningsarbete som gjorde AI-lanseringen möjlig från första början. Så här sa han.
Tecknet: AI blottlägger det som aldrig definierades
Cedeno hade inte som mål att bygga om den operativa dokumentationen. Han ville få design- och ingenjörsteamen att använda AI mer konsekvent. Men i samma ögonblick som de försökte mata in verkliga arbetsflöden i AI-verktyg blev bristerna omedelbart synliga.
”Vi upptäckte verkliga brister i vår egen verksamhetsstyrning. Till exempel hade ett team en projektplan som de använde, medan ett annat team hade ett helt annat dokument för samma sak”, säger han. ”Det hjälpte inte till att effektivisera saker eller skapa kontinuitet.”
Vi upptäckte verkliga brister i vår egen verksamhetsstyrning.
Det är den typen av problem som kan ligga öppet framför ögonen i flera år. Alla antar att deras egen process i grunden fungerar – tills något behöver läsa av dem alla på en gång och det visar sig att det aldrig fanns en enda gemensam process från början.
Den oglamorösa lösningen kom först
Innan någon automatisering rullades ut gjorde Cedenos team den del som ingen ville göra: de valde ett verktyg för en uppgift, städade upp det och eliminerade redundansen.
”För oss är SharePoint verkligen bra för levande dokumentation, och det är det som det används till”, förklarar han. ”Vi städade upp varenda mapp med mycket uppdaterad information om varje ämne för varje team.”
Confluence fick samma behandling och strukturerades om till en riktig wiki med en tydlig hierarki. Upprensningen var inte varsam. ”Jag tog bort hundratals sidor bara för att vi skulle kunna strukturera om all data så att den följde vårt styrningssystem”, säger Cedeno.
Först när den strukturen fanns på plats började automatiseringen göra verklig nytta, genom att koppla samman SharePoint, Jira och Confluence, så att en registrering av ett ärende i Airtable automatiskt kunde skapa ett motsvarande Jira-ärende utan att någon behövde registrera det manuellt igen. ”Inget av det där hade varit möjligt utan AI-integrationen”, säger han. Men AI-integrationen hade inte varit möjlig utan upprensningen först.
Vinsten var tydlighet, inte bara snabbhet
Det mest konkreta resultatet var inte snabbare leveranser, utan insyn mellan team som helt enkelt inte hade funnits tidigare. Cedeno pekar på den långvariga bristen på samordning mellan design- och handelsteamen som ett tydligt exempel.
”Vi har ett handelsteam och ett [design]team. De här teamen arbetar i silos, och nu är vi alla integrerade”, säger han. Tidigare kunde ett designbeslut gå vidare utan hänsyn till något som ett reklambreak, eftersom teamen ”bara skickade saker vidare och vi hade ingen aning om vad som hände med dem”. Nu säger han: ”vid varje steg finns det också någon som måste tas med i beräkningen, och det här är också teamet som är involverat i den här saken som man inte tänker på.”
Historien om skrivaren
Alla luckor i dokumentationen är inte strategiska. Vissa blir bara uppenbara så fort man lägger märke till dem.
"Till och med slumpmässiga saker – som hur man använder skrivaren på företaget – vilket var en av de vanligaste frågorna i hela vårt team, saknades i dokumentationen", säger Cedeno. "Och bara två personer visste hur man skulle förklara hur man gjorde det."
Till och med slumpmässiga saker – som hur man använder skrivaren på företaget – vilket var en av de vanligaste frågorna i hela vårt team, saknades i dokumentationen.
Det är ett litet exempel, men det är den tydligaste illustrationen av det verkliga problemet: odokumenterad kunskap som fanns i två personers huvuden och som tidigare ansågs vara för trivial för att dokumenteras. Men det är kunskapsbitar som dessa som kan göra AI mycket mer användbart, särskilt för nyare medarbetare i en organisation som använder det för introduktion.
Skyddsräcket: Avgränsade agenter, inte en enda megahjärna
Trots all entusiasm är Cedeno påtagligt försiktig när det gäller att samla allt i ett enda system. Hans team försöker inte bygga ett system som gör allt.
"Vi försöker skapa mycket specifika agenter, användningsfall och arbetsflöden, och sedan begränsa det där", säger han. Ett enda system som hanterar allt låter effektivt, men han ser tydligt kompromissen: "Det skapar en situation där man nu blir beroende av den här enda saken, och ju mindre mänsklig interaktion man har, desto större är risken att saker går åt skogen."
Därför har varje automatiserat arbetsflöde på NBCUniversal fortfarande det han kallar en manuell kontrollpunkt. "Det finns en nivå av mänsklig interaktion, som en förbikopplingsknapp, vid varje kontaktpunkt", säger han, "så att någon upptäcker det om något inte stämmer."
Slutsatsen
Cedenos erfarenhet är ett ganska direkt motargument mot hur de flesta företag pratar om införandet av AI. Instinkten är att börja med verktyget: ge alla licenser, håll några workshops och vänta på att produktiviteten ska öka. Det som faktiskt gjorde skillnad på Peacock var långsammare och mindre spännande: att enas om en process, städa upp dokumentationen bakom den och först därefter låta AI automatisera det som redan var väldefinierat.
"Det kommer aldrig att bli perfekt", säger Cedeno. "Men jag kan definitivt säga att det har hjälpt oss att göra det så perfekt som det kan vara just nu."
Vill du ha fler insikter som dessa? Skapa ett kostnadsfritt DPM-konto för att höra från fler experter som dessa.
