Zacznijmy od małego eksperymentu. Wyobraź sobie, że podchodzę do Ciebie z… dyskietką. Tak, tą kwadratową, plastikową płytką, która dla wielu stanowi archaiczny przedmiot rodem z muzeum techniki.
Być może bliższy będzie Ci pendrive albo dysk zewnętrzny, a więc coś, co niemal wszyscy nosiliśmy w torbach jeszcze kilka lat temu. Teraz spójrz na swój smartfon. Pewnie właśnie w tej chwili trzymasz w dłoni urządzenie, którego pamięć przewyższa te wszystkie nośniki razem wzięte.
I to jest piękna metafora naszego świata: koszt przechowywania danych spadł tak bardzo, że przestaliśmy go zauważać, a dane stały się czymś tak powszechnym i naturalnym jak dostęp do wody w kranie. Ale choć nie zdajemy sobie z tego sprawy ten dostęp do coraz większej ilości danych może być dla nas zgubny i przytłaczający. Zobaczmy, jaką rolę odgrywają dane w kontekście wdrożenia AI w produkcji.
Potrafisz sobie wyobrazić 175 zetabajtów informacji? Tyle danych według statystyk wygenerowały globalnie firmy produkcyjne do 2025 roku.
Spróbuję to zobrazować. Niech każdy człowiek na Ziemi dostanie 100 smartfonów. Każdy z nich jest wypełniony pamięcią po brzegi. To jest właśnie 175 zetabajtów.
Tylko że jest jeden problem. Z tych gigantycznych zasobów jedynie 32% danych ma jakąkolwiek wartość biznesową. Reszta to… czarna dziura. W branży używamy pojęcia dark data. To informacje, które istnieją, ale nikt z nich nie korzysta.
Dlaczego? Powody są bardzo ludzkie i bardzo przyziemne:
I wtedy pojawia się „wspaniały pomysł”: „Wdrożymy AI i problem sam się rozwiąże”.
Otóż nie. AI nie posprząta za nas organizacyjnego bałaganu.
Przeglądałem dziesiątki badań o barierach wdrażania sztucznej inteligencji w firmach. Co ciekawe, powtarza się w nich jedno spostrzeżenie: Największe problemy to jakość danych i opór przed zmianą („inwestują w sztuczna inteligencję, aby zwolnić mnie”).
To nie technologia jest problemem. Problemem jest to, że AI wymaga od firmy nowego sposobu myślenia o procesach, odpowiedzialności i… ludziach. Tak, bo prawdziwa rewolucja nie zaczyna się wtedy, gdy instalujesz system. Zaczyna się wtedy, gdy organizacja decyduje się zmienić to, jak pracuje.
Z mojego doświadczenia wynika, że zmiany w organizacjach zawsze wpadają do jednej z sześciu kategorii zmian, jakie zachodzą w organizacjach: strategiczne, organizacyjne, technologiczne, operacyjne, personalne i regulacyjne. Według mnie zmiany należące do jednej z nich szczególnie dotykają firm produkcyjnych: zmiany technologiczne.
Skąd taki wniosek? Zastanów się nad tym, jakie są prawdziwe skutki aktualizacji systemu ERP czy zakupu nowego modułu MES. Otóż zmiana funkcjonowania setek ludzi – od operatorów maszyn po zarząd.
Dlatego uwielbiam model Kurta Lewina. On mówi o zmianie tak prosto, że bardziej się nie da:
Proste? Proste, ale nie w praktyce.
Zdobądź bezpłatnie 5 rozdziałów książki!
Dołącz do biuletynu i zyskaj dostęp do 40% książki
„15 kroków do zakupu systemu informatycznego”.
Decyzja o wdrożeniu AI najczęściej zapada na spotkaniu zarządu. To pociąga za sobą fakt, że cała reszta firmy nie bierze udziału w dyskusji. Pracownicy nie wiedzą, dlaczego coś się zmienia. Nie wiedzą, co to oznacza dla nich. Nie wiedzą, kiedy to nastąpi. I tu pojawia się najważniejszy element całej układanki: plan komunikacji.
Jego zadaniem jest odpowiedzieć na trzy pytania:
Nie licz jednak na to, że mail pod tytułem „Informujemy o wdrożeniu sztucznej inteligencji w naszej firmie” wszystko załatwi. Komunikacja bowiem musi mieć formę rozmowy, konfrontacji. Trzeba wyjść do ludzi, wysłuchać trudnych pytań i pokazać, że ta zmiana ma sens – nie tylko w przestrzeni tabel Excela, ale też dla człowieka.
Przez lata pracy z firmami produkcyjnymi w zakresie doradztwa technologicznego i wdrażania systemów wypracowałem podejście, które naprawdę działa. I – co ważne – nie zaczyna się od AI.
1. Zacznij od problemu, nie od narzędzia
Czy kupując nowy samochód, zaczynasz od wybierania jego koloru, czy od tego, jakie są Twoje potrzeby? No właśnie, podstawowym pytaniem, od którego trzeba wyjść, nie jest kwestia systemu, lecz tego,jaki konkretnie problem chcesz rozwiązać. To pytanie często zmienia cały projekt.
2. Oceń gotowość organizacji
Przeanalizuj procedury, procesy i nastawienie ludzi oraz ich poziom świadomości. To pozwoli Ci rozstrzygnąć, czy firma jest w stanie udźwignąć zmianę.
3. Stwórz dokumentację wymagań
Połącz problemy biznesowe z realnym kontekstem przedsiębiorstwa. To stworzy fundament do myślenia o technologii.
4. Oblicz ROI i określ budżet
Jeśli nie jesteś w stanie policzyć kosztów problemu, nie wdrażaj rozwiązania. AI nie jest po to, żeby było „fajnie”. Ma przynosić zwrot.
5. Zespół, pilotaż i… oddech
Pilotaż to test – uruchamiasz nowe rozwiązanie w niewielkim zakresie, co stanowi maksymalnie 20% budżetu całego projektu. Jeśli wdrożenie pilotażowe kończy się powodzeniem, zaczynamy rollout na całą firmę. Jeśli nie, wracamy, poprawiamy, redefiniujemy wymagania. Tak wygląda prawdziwy proces transformacji, nie zakup gadżetu.
Sztuczna inteligencja w produkcji to nie magia. To konsekwencja:
Technologia jest ostatnim etapem, nie pierwszym. A teraz pytanie do Ciebie: Gdybyś miał dziś wdrożyć AI w swojej firmie, od czego naprawdę musiałbyś zacząć?
