Managerji prihodnosti: Ste pripravljeni na AI revolucijo?
V preteklem mesecu je prišlo do nekaj velikih (pomembnih) dogodkov, ki jih mediji sicer senzacionalno omenjajo, vendar brez ekonomskega komentarja. To ni nova vlada v ZDA, športna ali politična tema, čeprav se jo prikazuje politično. Gre za managerje prihodnosti. DeepSeek, kitajski zagon umetne inteligence, je pretresel Silicijevo dolino s svojim novim modelom umetne inteligence DeepSeek-R1, ki dosega visoko zmogljivost z uporabo drugorazrednih čipov in pametnega inženiringa. Odprtokodna izdaja je povzročila široko zaskrbljenost in potrdila njegovo prebojno uspešnost. Kljub mnogim vprašanjem, ta dosežek poudarja naraščajoče zmogljivosti Kitajske na področju umetne inteligence, izziva prevlado ameriških podjetij za umetno inteligenco in spreminja globalno pokrajino umetne inteligence. Priznamo lahko, da je AI od leta 2022 do danes postala svoja panoga in začela življenski cikel kot vsaka druga industrijska panoga.
Strategija in nova panoga
Eno od osnovnih prepričanj pri strategijah je, da obseg daje prednosti. Prvič, stroški na enoto se zmanjšujejo, če storite veliko enakega. Drugič, obseg in stroški delovanja lahko ustvari ogromno vstopno oviro za nove potencialne konkurente. Toda DeepSeek nas je opomnil, da moramo bomo previdni pri interpretaciji temeljnih prepričanj. Do prejšnjega tedna je bil precej prepričanja, da je nemogoče zgraditi najsodobnejši model umetne inteligence brez ogromnih količin denarja in da trenutno nobeno drugo podjetje trenutno ne bo moglo tekmovati z njimi (kar pomeni, da je obseg odlična vstopna ovira v AI). Odprtokodni model in spremljevalni članek kitajskega DeepSeek kažeta, da je ta predpostavka morda napačna. Odlične modele je očitno mogoče zgraditi z veliko manj denarja. To ne pomeni, da je obseg nesmiseln in obseg bo še vedno prednost za usposabljanje modelov in njihovo kasnejšo uporabo.
DeepSeek strateško vstopa v umetno inteligenco s ciljanjem na stroškovno učinkovitost in morda nišne segmente, kar povzroča pritisk na obstoječe ponudnike. Umetna inteligenca ostaja kapitalsko intenzivna, vendar ta faza hitre širitve aplikacij ustvarja priložnosti za izzivalce, da se razlikujejo – bodisi s cenami, specializacijo ali novimi primeri uporabe.
Uveljavljeni operaterji se lahko borijo za obrambo pred takšno konkurenco, še posebej, če so cenovne vrzeli pomembne ali pa nišne aplikacije pridobijo oprijem, kar bodo. Vendar pa je dolgoročna trajnost odvisna od več kot le stroškovnih prednosti; Ključnega pomena bo diferenciacija z lastniškimi podatki, integracijo ekosistemov ali edinstveno učinkovitostjo.
To pravzaprav odlično: pričakujemo lahko večjo konkurenco in nižje stroške za uporabnike. Če se stroški znižujejo, bo več podjetij začelo eksperimentirati s sprejetjem umetne inteligence – kar je res težak del, saj zahteva prilagoditev procesov in vedenja.
Vendar je na drugi strani treba pričakovati, da bo čez pet in deset let pokrajina panoge umetne inteligence precej drugačna. Verjetno se bo premaknila z modelov za splošne namene na globoko vgrajene, specializirane rešitve in ponovno preoblikoval konkurenčno dinamiko. Na to ne uporabniki ne bomo imeli nič vpliva. Moramo pa že danes začeti razmišljati o vplivih nas.
Praktično vodenje
5 dni sistematičnega učenja in razvijanja voditeljstva
- Razvijanje ljudi in timov
- Participativno in porazdeljeno vodenje
- Edinstveno razmišljanje
- Uporabni praktični modeli
- Kreativnost in navdih
- Sistematična in celovita vsebina
- Organizacijska kultura
Več o vsebini
Pametno vodenje z umetno inteligenco (AI-smart leadership)
Pomislite o naslednjem:
- Kakšna delavna mesta bodo v primeru AI tehnologije?
- Kakšno bo notranje okolje podjetja?
- Kakšno vodenje na osebni ravni?
- Kakšno vodenje na ravni ekipe, tima, podjetja?
- S čim so miselno zaposleni premnogi sodelavci? Stres in izgorelost na delovnem mestu, work-life balance, well-being na delovnem mestu…
To ne gre skupaj.
V razmišljanje vpeljite še nekaj trenutnih nejasnosti ali dejstev, ne glede na to, ali se z njimi strinjate ali ne, jim nasprotujete ali ne. Te nejasnosti so povezane z generacijo zaposlenih, ki bodo v naših delovnih okoljih. Danes je številna generacija X in Y v stresu, na »pragu izgorelosti«, brez ravnotežja med službo in zasebnim življenjem… in Slovenija tudi ni najbolj produktivna država na svetu. Generacija Z se trendu upira (mobilni nomadi) in generacija alfa se bo upirala še bolj – slednja bo prva generacija, ki bo zrasla z AI in to bo znatno premešalo naša in njihova pričakovanja.
Naloga organizacij, podjetij in delovnega okolja bo nespremenjena: ustvariti vrednost za stranke in lastnike – vendar v okolju in z ljudmi, ki bodo drugačni!
Začnite proces sprememb že danes. Gre za združevanje kultur in slednje potrebuje vrhunsko vodenje. Cap Gemini v letošnji raziskavi utemeljuje potrebne spretnosti za uspešno življenje v prihodnjih tehnologijah. ključne veščine, ki jih bodo zaposleni in vodje potrebovali v prihodnosti zaradi integracije generativne umetne inteligence (Gen AI) v organizacije.
1. Veščine za začetne zaposlene
- Upravljanje podatkov – Razumevanje dela s podatki, ki jih generira umetna inteligenca.
- Umetnost ustvarjanja ukazov (Prompt Engineering) – Učenje oblikovanja učinkovitih vprašanj za AI.
- Tehnološka pismenost – Osnovno razumevanje AI orodij in avtomatizacije.
- Upravljanje tveganj – Zavedanje tveganj umetne inteligence, kot so pristranskost in napačne informacije.
- Reševanje problemov – Vrednotenje in izboljševanje rezultatov, ki jih ustvari AI.
2. Veščine za vodje prve in srednje ravni
- Upravljanje podatkov – Uporaba analitike, ki jo poganja AI, za sprejemanje odločitev.
- Etična presoja – Zagotavljanje odgovorne uporabe umetne inteligence.
- Kritično razmišljanje – Interpretacija in izboljšava vsebin, ki jih generira AI.
- Obvladovanje sprememb – Vodenje transformacij, povezanih z umetno inteligenco, znotraj ekip.
- Čustvena inteligenca – Učinkovito upravljanje sodelovanja med ljudmi in umetno inteligenco.
3. Veščine za vodstvene in višje vodstvene položaje
- Kritično razmišljanje in etična presoja – Nadzor nad strategijami umetne inteligence.
- Kreativno razmišljanje – Inoviranje na podlagi vpogledov umetne inteligence.
- Upravljanje tveganj – Vzpostavljanje pravil za odgovorno uporabo umetne inteligence.
- Obvladovanje sprememb – Spodbujanje sprejemanja umetne inteligence v celotni organizaciji.
- Podatkovna strategija in upravljanje – Upravljanje integracije umetne inteligence z organizacijskimi cilji.
4. Novi poklici, povezani z umetno inteligenco
- Strokovnjaki za oblikovanje ukazov (Prompt Engineers) – Oblikovanje vhodnih podatkov za AI, da bi pridobili uporabne rezultate.
- Revizorji AI (AI Auditors) – Spremljanje sistemov AI glede pristranskosti in napak.
- Trenerji AI (AI Trainers) – Poučevanje zaposlenih o učinkoviti uporabi umetne inteligence.
5. Potrebne organizacijske in vedenjske spremembe
- Kultura nenehnega učenja – Zaposleni bodo potrebovali redno nadgradnjo veščin.
- Sposobnost hibridnega sodelovanja z AI – Razumevanje, kako delati z umetno inteligenco kot “so-pilotom” ali “so-mislecem”.
- Medfunkcijsko sodelovanje – AI bo zahteval sodelovanje zaposlenih iz različnih področij.
Kaj od tega zagotavlja slovenski izobraževalni sistem? Praktično ničesar, zato je vredno ukrepati še danes.
Načini upravljanja podjetij in vodenje ekip bodo potrebovale prilagoditve, na katere ne smemo čakati. Zdaj pripravite ljudi, da imajo poslovno razumevanje okolja, razumejo trende in pričakujejo potrebo po spreminjanju prej namesto kasneje. To je poklicanost vaših »menedžerjev« – upajte, da jih imate.
NE razumite teh vrstic narobe: proizvodne delavnice in linije bodo še vedno potrebovale roke in fizične spretnosti. Mnoge bodo nadomestili robotizirani stroji, nekatere uvoženi delavci. Trend razvitega sveta je visoka izobraženost in družba znanja. Posledično je že nastala praznina, ki jo zapolnijo tehnologija in drugi ljudje (če je povpraševanje, pride tudi ponudba). Današnji »leadership« bo potrebno bistveno spremeniti takoj.
Vredno branje:
– The New York Times: Why DeepSeek Could Change What Silicon Valley Believe About A.I. – The New York Times
– Harvard Business Review: How AI Can Help Managers Think Through Problems
– Cap Gemini: Generative AI in leadership – Capgemini
– EU Regulation – EU – 2024/1689 – EN – EUR-Lex
Če želite biti obveščeni o novih člankih po emailu, vpišite vaš naslov:
