8 godzin temu
Wyobraźmy sobie scenariusz, który w 2025 roku staje się standardem w globalnym biznesie. Prezes, zainspirowany możliwościami generatywnej AI, wyznacza ambitny cel wdrożenia tej technologii.
Niemal równocześnie dyrektor finansowy, reagując na niepewność rynkową, ogłasza zamrożenie rekrutacji i cięcia w budżetach rozwojowych. To nie fikcja, a codzienność wielu liderów IT.
Mamy do czynienia z globalnym paradoksem inwestycyjnym. Dane analityczne wskazują, iż blisko 80% prezesów uważa sztuczną inteligencję za najważniejszy czynnik konkurencyjny.
Jednocześnie, w tej samej grupie, co trzeci menedżer ogranicza zatrudnienie, a niemal co piąty tnie wydatki na rozwój pracowników. Dla CIO oznacza to konieczność realizacji strategicznej wizji przy jednoczesnym ograniczeniu zasobów.
Skuteczni liderzy IT już teraz traktują to nie jako barierę, ale jako złożone wyzwanie strategiczne, które można przekuć w przewagę.
Anatomia paradoksu: kalkulacja na poziomie zarządu
Decyzje o jednoczesnym inwestowaniu w AI i cięciu kosztów personalnych są wynikiem chłodnej kalkulacji biznesowej. Taki sposób myślenia jest napędzany przede wszystkim przez potężną presję na szybki zwrot z inwestycji.
W niestabilnym otoczeniu, gdzie długoterminowe strategie są obarczone wysokim ryzykiem, zarządy faworyzują projekty postrzegane jako te, które przyniosą natychmiastową optymalizację. Sytuację komplikuje różne postrzeganie kosztów.
Inwestycja w technologię jest często klasyfikowana jako policzalny wydatek, który można precyzyjnie modelować, podczas gdy koszty personalne są widziane jako stałe i mniej elastyczne, co czyni je głównym celem w procesach oszczędnościowych.
Wreszcie, wszystko to prowadzi do naturalnego skupienia na samej technologii, a nie na całym procesie wdrożenia, gdzie kwestie adaptacji przez użytkowników są postrzegane jako drugorzędne wyzwania.
Analiza Ryzyka: koszty wdrożeń AI bez zaplecza kompetencyjnego
Podejście skoncentrowane wyłącznie na technologii generuje ukryte długi, które mogą znacząco obniżyć lub choćby zniweczyć zwrot z inwestycji. Najbardziej bezpośrednim zagrożeniem jest niskie ROI, gdzie zaawansowane systemy nie są w pełni wykorzystywane z powodu braku umiejętności w zespole, stając się cyfrowym “shelfware” – drogim oprogramowaniem leżącym na półce.
To zjawisko jest często symptomem głębszych problemów, takich jak wyzwania adopcyjne. Zespoły, które nie otrzymują odpowiedniego przygotowania, mogą opierać się nowym narzędziom, co w okresie przejściowym prowadzi do chaosu i spadku produktywności.
Co więcej, brak wiedzy o ograniczeniach AI zwiększa ekspozycję firmy na błędy operacyjne, gdy decyzje biznesowe podejmowane są na podstawie źle zinterpretowanych danych. W dłuższej perspektywie taka sytuacja prowadzi do utraty kluczowych kompetencji, ponieważ najbardziej utalentowani pracownicy, szukający rozwoju, odchodzą do konkurencji, która oferuje im lepsze perspektywy.
Playbook CIO: taktyki na realizację strategii AI w warunkach ograniczeń
Skuteczny CIO musi działać jak strateg, który optymalizuje dostępne zasoby, by osiągnąć cel. Istnieją cztery sprawdzone taktyki, które pozwalają realizować projekty AI pomimo ograniczeń budżetowych.
Zwinny rozwój kompetencji (Agile Upskilling)
Zamiast kosztownych, scentralizowanych programów szkoleniowych, warto postawić na zwinne i zdecentralizowane podejście. Skuteczną metodą jest tworzenie wewnętrznych gildii lub “communities of practice”, które skupiają entuzjastów AI i pozwalają im wymieniać się wiedzą. Należy też maksymalnie wykorzystywać darmowe, wysokiej jakości zasoby oferowane przez dostawców technologii i promować mikronaukę – krótkie sesje szkoleniowe powiązane bezpośrednio z zadaniami w bieżących projektach.
Dobór narzędzi pod kątem adopcji
Nie każda inicjatywa AI wymaga zespołu ekspertów. Kluczem jest priorytetyzacja platform z interfejsami low-code/no-code, które umożliwiają pracownikom biznesowym samodzielne tworzenie prostych rozwiązań. Najłatwiejszą drogą do szybkiej adopcji jest wdrażanie AI w narzędziach, które pracownicy już dobrze znają i używają na co dzień, takich jak pakiety biurowe, systemy CRM czy platformy analityczne.
Wykorzystanie projektów pilotażowych do budowania “business case”
Zamiast prosić o duży, ogólny budżet na rozwój kompetencji, znacznie efektywniejsze jest zaproponowanie małego, zamkniętego projektu pilotażowego. najważniejsze jest, aby przed startem zdefiniować wspólnie z biznesem twarde, mierzalne wskaźniki sukcesu (KPI). Pozytywne wyniki takiego pilotażu, poparte liczbami, stają się najsilniejszym argumentem za dalszymi, większymi inwestycjami – zarówno w technologię, jak i w ludzi.
Zarządzanie narracją, by minimalizować opór
Skuteczna zmiana narracji jest fundamentalnym elementem zarządzania zmianą. We współpracy z działami HR i komunikacji należy konsekwentnie pozycjonować AI jako narzędzie wzmacniające, a nie zastępujące pracowników. Warto komunikować je jako “współpilota”, który automatyzuje powtarzalne zadania i pozwala ludziom skupić się na pracy wymagającej kreatywności. Promowanie historii sukcesu wewnątrz firmy buduje zaufanie i pozytywne nastawienie.
Od paradoksu do przewagi konkurencyjnej
Rola współczesnego CIO ewoluuje w kierunku stratega biznesowego, który potrafi poruszać się w środowisku pełnym ograniczeń. Paradoks inwestycji w AI nie jest problemem do rozwiązania, ale stałym elementem rzeczywistości biznesowej.
CIO, którzy skutecznie stosują pragmatyczne taktyki, nie tylko dostarczają udane projekty AI. Przede wszystkim budują w swoich organizacjach odporność i zwinność, przekuwając budżetowe ograniczenia w realną, trudną do skopiowania przewagę konkurencyjną.
