Wyścig w dziedzinie sztucznej inteligencji przyspiesza, a firmy technologiczne zwiększają inwestycje
W miarę jak rywalizacja w obszarze sztucznej inteligencji (AI) nabiera tempa, przedsiębiorstwa technologiczne planują wydać w 2025 roku nawet 300 miliardów dolarów. W różnych branżach dyrektorzy nie tylko chcą być pierwsi w osiągnięciach związanych z AI, ale także walczą, aby nie zostać w tyle. Takie podejście, polegające na dodawaniu AI do istniejących systemów bez przemyślenia struktury wspierającej jej rozwój, ujawnia pewien problem: firmy nie mają odpowiedniej kultury organizacyjnej, aby w pełni wykorzystać potencjał sztucznej inteligencji.
Jeśli posłuchasz rozmów o wynikach finansowych, prawdopodobnie usłyszysz, jak prezesi mówią o tym, że inwestycje w AI zwiększą efektywność, wzrost i innowacyjność. Jednak rzadko wspominają o tym, jak wprowadzają głębokie zmiany kulturowe w zespołach produktowych, inżynieryjnych i technologicznych, które są niezbędne do uwolnienia prawdziwego potencjału AI. Kluczowym wyzwaniem w transformacji AI jest obecnie nieefektywna kultura technologiczna. Bez jej naprawy ogromne nakłady na automatyzację i inteligentne rozwiązania skazane są na porażkę.
Sztywne hierarchie, nadmiernie sformalizowane procesy i przywództwo skupione na kontroli zamiast na kreatywności hamują elastyczność, której wymaga AI. Niewiele organizacji analizuje struktury i modele przywództwa, które decydują o sukcesie lub porażce inwestycji w sztuczną inteligencję. Ci, którzy obserwowali rozwój internetu i rozwiązań chmurowych (SaaS), wiedzą, jak szybko całe branże mogą się zmienić. Firmy, które odpowiednio wcześnie zredefiniują swoją kulturę technologiczną, zanim AI zmusi je do zmian, będą kształtować innowacje i przywództwo rynkowe w nadchodzącej dekadzie.
Organizacje, które chcą stać się napędzane przez AI i innowacje, potrzebują nie tylko nowych technologii. Muszą przemyśleć na nowo strukturę zespołów, sposób pracy i funkcjonowanie przywództwa.
Główne problemy kultury technologicznej
W kulturze technologicznej organizacji można wyróżnić trzy poważne wyzwania:
- Zespoły technologiczne oceniane są za wyniki, a nie realny wpływ. Nadmierne skupienie się na produktywności ogranicza kreatywność w zespołach inżynierskich i produktowych. Firmy działające w oparciu o sztywne struktury dowodzenia tłumią elastyczność i adaptacyjność niezbędną do innowacji w AI. Ścisłe wskaźniki sukcesu, które nie pozostawiają miejsca na eksperymenty, utrudniają wprowadzanie znaczących zmian.
- Menedżerowie skupiają się na podejmowaniu decyzji, zamiast na tworzeniu. Choć rozwój kariery jest ważny, wielu menedżerów w pogoni za awansem traci z oczu nastawienie na budowanie, które doprowadziło ich na obecne stanowiska. Zamiast tego wprowadzają dodatkowe warstwy decyzyjne. Powinni natomiast współtworzyć i innowować razem ze swoimi zespołami, aby ograniczyć biurokrację.
- Liderzy grają defensywnie, zamiast ofensywnie. W obawie przed pozostaniem w tyle firmy inwestujące w AI często nakładają tę technologię na istniejące rozwiązania, zamiast tworzyć systemy od podstaw z myślą o AI. W efekcie automatyzacja jest fragmentaryczna i nie prowadzi do zasadniczej zmiany wyników biznesowych.
AI to nie tylko zmiana technologiczna, ale i kulturowa
Same inwestycje finansowe w rozwój i wdrożenie AI nie naprawią problemów, które blokują prawdziwą szybkość, efektywność i innowacyjność. Konieczne jest przebudowanie kultury organizacyjnej w oparciu o nowe modele i normy związane z AI. Oto, jak można to osiągnąć:
- Promowanie ciągłych eksperymentów. Innowacje to nie jednorazowe wydarzenia, ale stały proces. Zamiast corocznych hackathonów warto wprowadzić regularne dni innowacji (np. co miesiąc lub kwartał). Dzięki temu zespoły mają więcej przestrzeni na testowanie pomysłów, co przyspiesza iterację i buduje kulturę śmiałego myślenia.
- Zastąpienie menedżerów twórcami. Zamiast tradycyjnego zarządzania lepiej postawić na przywództwo oparte na tworzeniu, rozwiązywaniu problemów i realizacji. W niektórych firmach zespoły otrzymały większą autonomię, co pozwoliło im szybciej budować rozwiązania wykorzystujące AI – w tygodnie, a nie miesiące.
- Restrukturyzacja zespołów pod kątem szybkości. Małe, interdyscyplinarne grupy z jasnymi celami eliminują biurokrację. Łączenie specjalistów od produktu, projektowania, inżynierii i testowania w jednym zespole przyspiesza innowacje i redukuje wąskie gardła.
- Nowe podejście do integracji AI. Tradycyjne modele rozwoju oprogramowania ewoluują dzięki Generatywnej AI. Warto wdrażać AI nie tylko w procesach, ale także w codziennej pracy zespołów, aby usprawnić przepływ zadań i odkrywać nowe rozwiązania.
- Wykorzystanie różnorodności pokoleniowej. Połączenie młodych specjalistów (np. Gen Z) z doświadczonymi technologami pozwala łączyć świeże pomysły z wiedzą branżową. Taka współpraca może zmienić sposób myślenia o AI i przywództwie.
Sukces w gospodarce opartej na AI
Historia pokazuje, że firmy, które nie adaptują się do zmian, tracą na znaczeniu. Dotyczy to zarówno tradycyjnych przedsiębiorstw, które nie nadążyły za internetem, jak i dzisiejszych graczy w obszarze AI.
Prawdziwa transformacja to nie tylko wdrażanie nowych technologii, ale także zmiana mentalności, przełamywanie starych struktur i budowanie kultury sprzyjającej innowacjom. Firmy, które odnoszą sukces w erze AI, to te, które stawiają na twórców, akceptują zmiany i pozwalają kulturze organizacyjnej prowadzić drogę do przyszłości.