Naše „proč“ je podobné jako u ostatních firem: pomoct si technologiemi při automatizaci rutinních úkolů a získat čas na kreativnější činnosti. Současně cítíme tlak na integraci AI do našich produktů. Chceme získat konkurenční výhodu a sedět v tom vlaku, který ostatním ujede.
Na začátku jsme se nacházeli v ideálním stavu – byli jsme AI téměř netknutí. Neměli jsme plán ani vizi, jak AI implementovat. Mezi zaměstnanci však zájem o AI existoval. Někteří si zaplatili přístup k nástrojům jako ChatGPT a zkoušeli, co všechno s nimi dokážou. To postupně přerostlo ve snahu zapojit AI i do pracovních procesů. Několik lidí tak řešilo podobná témata, aniž by o sobě navzájem věděli. Nikdo si nebyl jistý, jaká data mohou s AI nástroji sdílet. Bylo potřeba téma uchopit jako celek a koordinovat ho. Prvním krokem bylo definování zásad pro využívání generativních AI nástrojů při práci. Stanovili jsme tak pravidla závazná pro celou firmu.
Po vytvoření pravidel jsme se pustili do dalších kroků. Dali jsme dohromady skupinu dobrovolníků napříč různými rolemi ve firmě. Skupina se pravidelně schází a řeší témata týkající se AI. Díky různorodosti této skupiny jsme schopni nahlížet na problémy z různých stran. Skupina definovala seznam případů užití (use cases), k čemu bychom chtěli AI využít – sešlo se nám jich více než 60. Tyto use cases nám prakticky definovaly vizi, čeho bychom chtěli s AI dosáhnout. Rozdělili jsme je do oblastí a přiřadili jim priority. Na základě priorit jsme se zaměřili na několik nejdůležitějších a ty jsme začali řešit. Řešení může zahrnovat analýzy, experimenty nebo celé pilotní projekty.
Co nám fungovalo a co bychom poradili ostatním, kteří s AI na firemní úrovni začínají?
Pravděpodobně jdete podobnou cestou, kterou už šel někdo před vámi. Je dobré nechat si pomoct. Existuje poměrně silná AI komunita, organizují se nejrůznější meetupy, webináře a konzultace. Využijte je.
Důležité je zúžit focus. I když na začátku vygenerujete desítky případů, na co byste chtěli AI použít (use cases), nesnažte se je řešit všechny najednou. Problematika AI je široká a snadno se může stát, že když budete řešit všechno, nevyřešíte nic.
Vytipujte několik nejdůležitějších use cases a s těmi začněte. Berte v potaz rychlost rozvoje AI – nové nástroje přibývají každý den. Je lepší udělat rychlou analýzu rizik a přínosů a začít co nejdříve testovat konkrétní nástroj, než důkladně vyhodnocovat, které řešení je nejlepší. Zítra bude nejlepší něco jiného.
Zavedete-li některý z AI nástrojů do firemních procesů, je potřeba zajistit vzdělávání a ideálně i sdílení zkušeností mezi uživateli. AI nástroje nejsou ani tak o klasickém školení, ale spíše o změně mindsetu a o tom, co všechno lze s danou technologií dokázat. Nástroj je tak dobrý, jak dobrý je jeho uživatel. A v případě AI nástrojů to platí dvojnásob. Naštěstí, díky tomu, jak je AI v módě, existuje spousta veřejně dostupných webinářů a videí, která se dají využít k internímu školení.
Nezapomínejte ani na to, že ne každý bude z AI nástrojů nadšený. Proto je důležitá i proaktivní a kvalitní komunikace směrem k týmům.
Pokud jste zvědaví, jakým způsobem u nás vyhodnocujeme experimenty, do čeho se pouštíme sami a s čím si necháváme pomoct od odborníků, tak o tom zase někdy příště.
Text: Jakub Krahula