Когда организации внедряют ИИ, они часто допускают критическую ошибку: создают совершенно новые показатели для измерения его воздействия. Этот подход упускает фундаментальную истину о том, что ИИ — это инструмент, помогающий достичь существующих целей, а не причина изменить то, как выглядит успех.
Ваши цели не изменились
Рассмотрим разницу между гонками Формулы 1 и EcoRally Scotland. Команды Формулы-1 оптимизируются по скорости: побеждает тот, кто первым пересечет финишную черту. Перед командами EcoRally стоит совершенно другая задача: проехать 500-километровый маршрут с лучшим результатом по регулярности, используя при этом как можно меньше энергии.
Этим командам нужны разные стратегии, разные стили вождения и разные показатели. Цели определяют все остальное.
Тот же принцип применим и к вашей организации. Когда вы внедряете ИИ, ваша основная цель остается неизменной. Вы по-прежнему хотите создавать колонки наилучшего качества, спасать пчел или приносить пользу, которую вы создавали раньше. ИИ — это просто новый инструмент, который поможет вам более эффективно достигать существующих целей.
Придерживайтесь того, что уже работает
Организации часто имеют сложные системы измерения — финансовые показатели, индикаторы, основанные на миссии, и прокси-метрики, которые отслеживают различные части потока создания ценности. Если вы уже установили, что производительность доставки программного обеспечения коррелирует, например, с результатами деятельности организации, продолжайте использовать те же самые показатели для оценки влияния ИИ.
Опасность заключается в создании новых показателей специально для внедрения ИИ. Эти меры редко приводят к значимым бизнес-результатам и могут привести к оптимизации действий, которые на самом деле не влияют на самое важное.
Ловушка локальной оптимизации
Вот типичный сценарий: команда разработчиков начинает использовать ИИ и сокращает время разработки функций с 16 до 12 часов — улучшение на 25 %, которое на бумаге выглядит впечатляюще. Однако если вы исследуете весь поток создания ценности, время выполнения заказа от запроса клиента до доставленной ценности остается неизменным и составляет две недели.
Это не новая проблема. Эли Голдратт исследовал это в книге «Цель», а в книге «Бережливая разработка программного обеспечения» особое внимание уделяется оптимизации всей системы, а не отдельных ее частей. ИИ усугубляет эту проблему, поскольку легко увидеть немедленный рост производительности в конкретных областях, упуская из виду более широкое организационное воздействие.
Сосредоточьтесь на том, что действительно важно
Большинство команд собирают многочисленные показатели, которые помогают им улучшить свою работу и поддерживать стандарты. Но с организационной точки зрения по-настоящему решающими являются только несколько показателей — обычно это некоторая комбинация финансовых показателей и показателей, основанных на миссии, которые отслеживают, вносите ли вы запланированные изменения в мир.
ИИ приносит реальную пользу только тогда, когда его преимущества достигают этих важных цифр. Все остальное — просто интересные данные.
Внедрение, основанное на исследованиях
Самый эффективный подход следует базовым принципам исследования: сформулируйте гипотезу, разработайте тест, затем оцените результаты. Прежде чем внедрять ИИ, четко сформулируйте, как вы ожидаете, что он повлияет на ваши показатели на уровне миссии. Если вы уже установили взаимосвязь между местными показателями (например, эффективностью доставки программного обеспечения) и организационными результатами, вы можете построить свою гипотезу на этих проверенных связях.
Слишком многие организации обращают этот процесс вспять: сначала они внедряют ИИ, а затем пытаются найти показатели, показывающие улучшение. Такой обратный подход приводит к диаграммам «хоккейной клюшки», которые выглядят впечатляюще, но не приносят значимой ценности для бизнеса. В этом разница между ведением бизнеса и проведением маркетинговой кампании.
Путь вперед
ИИ повлияет на ваш бизнес — это неизбежно. Но будет ли это влияние положительным, во многом зависит от того, насколько вдумчиво вы подходите к усыновлению. Сосредоточившись на существующих целях и проверенных показателях, вы можете быть уверены, что ИИ станет настоящим ускорителем вашей миссии, а не дорогостоящим отвлекающим фактором.
Наибольшую выгоду от ИИ получат те организации, которые не поддаются искушению изменить свое определение успеха и вместо этого используют ИИ для его более эффективного достижения.
ТЕНДЕНЦИОННЫЕ ИСТОРИИ YOUTUBE.COM/THENEWSTACK Технологии развиваются быстро, не пропустите ни одной серии. Подпишитесь на наш канал YouTube, чтобы смотреть все наши подкасты, интервью, демонстрации и многое другое. ПОДПИСАТЬСЯ Группа, созданная в Sketch. Стив Фентон — октонавт в Octopus Deploy, руководитель сообщества DORA и шестикратный обладатель награды Microsoft MVP с более чем двадцатилетним опытом разработки программного обеспечения. Он написал книги по TypeScript (Apress, InfoQ), Octopus Deploy и веб-операциям…. Подробнее от Стива Фентона.
