Saya menghabiskan banyak waktu berbicara dengan tim yang mencoba mengembangkan kemampuan mereka AI upaya, dan saya melihat pola yang konsisten: pilot AI semakin banyak, namun sebagian besar dari mereka gagal mencapai titik terang dalam produksi.
Data menceritakan kisah serupa: Hanya 26% pemimpin yang melaporkan lebih dari separuh proyek percontohan mereka beralih ke produksi. Sementara itu, 69% praktisi (tim garis depan yang memasukkan AI ke dalam alur kerja) mengatakan sebagian besar proyek percontohan mereka tidak pernah ditingkatkan skalanya.
Chief People & AI Transformation Officer di Zapier.
Kesenjangan antara ambisi dan eksekusi inilah yang menyebabkan bocornya momentum program AI. Namun ketika para pemimpin meluangkan waktu untuk menutup kesenjangan tersebut, mereka dapat mengubah uji coba AI menjadi kemajuan yang berarti.
Dimana momentum AI mulai melemah
Saat percontohan AI mendekati tahap produksi, bentuk pekerjaan pun berubah.
Kemajuan awal seringkali terlihat bersih. Tim menentukan kasus penggunaan, menguji model, dan menunjukkan hasil awal. Ketika proyek percontohan berkembang, mereka mulai menyentuh sistem nyata, data bersama, keamanan ulasan, dan alur kerja hilir. Di situlah garis waktu terbentang dan perhatian menjadi terpecah-pecah.
Salah satu sinyal paling konsisten di data Di sinilah tim mengalami kebuntuan: para pemimpin menilai kompleksitas integrasi dan perluasan sistem sebagai hambatan terbesar dalam pelaksanaan AI. Para praktisi mengkonfirmasi kenyataan yang sama, dengan menyebutkan bahwa simpanan integrasi dan penundaan kebijakan merupakan penghambat utama. Yang hilang di sini bukanlah usaha atau kecerdasan. Itu orkestrasi.
Uji coba AI sering kali dirancang sebagai kemenangan mandiri. Mereka membuktikan bahwa suatu model dapat berfungsi, namun tidak dapat bertahan dalam jaringan alat, sumber data, persetujuan, dan alur kerja yang ada. Ketika koneksi tersebut tidak direncanakan sejak dini, tim akhirnya membangun kembali pekerjaan yang sudah “berhasil”, namun tidak pada skala perusahaan.
Di sinilah momentum diam-diam terkuras habis. Setiap penundaan terasa masuk akal. Secara keseluruhan, hal-hal tersebut memperpanjang jadwal, menghabiskan kepercayaan, dan membuat penskalaan terasa lebih berat daripada memulai.
Kepercayaan diri memudar ketika jarak pandang menjadi lambat
Pola lain muncul dalam cara para pemimpin dan praktisi mengalami kemajuan.
Delapan puluh satu persen pemimpin mengatakan mereka yakin dengan visibilitas mereka terhadap tantangan eksekusi AI. Pada saat yang sama, 57% praktisi percaya bahwa kepemimpinan tidak sepenuhnya memahami apa yang terjadi sehari-hari.
Pemutusan hubungan itu penting karena masukan biasanya datang terlambat. Para pemimpin belajar tentang kegagalan setelah kejadian tersebut, paling sering melalui eskalasi atau percakapan informal. Pada saat itu, proyek-proyek sudah kehilangan momentum atau memerlukan pengerjaan ulang.
Yang tersisa hanyalah siklus memperbaiki masalah eksekusi alih-alih memajukan pekerjaan. Ritme reaktif tersebut membuat AI terasa tidak dapat diprediksi, meskipun tujuan dasarnya sudah jelas.
Pemimpin yang menutup kesenjangan tidak hanya mengandalkan kepercayaan diri. Hal ini menciptakan visibilitas bersama dalam pelaksanaan, sehingga gesekan akan muncul selagi masih ada waktu untuk mengatasinya.
Apa yang sebenarnya membantu pilot AI berubah menjadi kemajuan
Anda tidak perlu menulis ulang strategi untuk menutup kesenjangan antara ambisi dan eksekusi. Sebaliknya, habiskan lebih banyak waktu di tempat gesekan benar-benar muncul. Area fokus ini secara konsisten menghasilkan perbedaan.
Mulailah dengan kepemilikan yang jelas
Percontohan AI bergerak lebih cepat ketika seseorang bertanggung jawab melebihi pengiriman awal. Di sinilah peran para pendukung AI internal. Merekalah yang bertanggung jawab atas hasil produksi dan dapat menjadi pengambil keputusan yang jelas ketika terjadi trade-off.
Kepemilikan tersebut membantu tim menyelesaikan pertanyaan integrasi, memprioritaskan pekerjaan tindak lanjut, dan mencegah pilot terjebak dalam eksperimen yang gagal.
Berinvestasilah sejak dini dalam perencanaan integrasi
Kompleksitas integrasi adalah tantangan pelaksanaan yang umum dilakukan oleh para pemimpin dan praktisi. Ketika pekerjaan integrasi ditunda hingga uji coba membuktikan nilai teknisnya, tim sering kali meninjau kembali asumsi karena tekanan waktu.
Di sinilah pentingnya mengajukan pertanyaan sejak dini dan sering mengenai sistem, aliran data, dan ketergantungan alur kerja untuk membantu tim merancang uji coba dengan mempertimbangkan skala. Kejelasan awal tersebut mengurangi pengerjaan ulang dan memperpendek jalur menuju produksi.
Eksekusi AI semakin cepat ketika tim memiliki landasan yang sama dan cara untuk belajar satu sama lain. Alat dan pendekatan yang terstandarisasi mengurangi biaya overhead pada setiap uji coba baru dengan memberikan pola yang sudah dikenal kepada tim untuk dikembangkan.
Memasangkan konsistensi itu dengan rekan sedang belajar dan peningkatan keterampilan internal membantu pengetahuan menyebar ke seluruh organisasi. Saat tim berbagi pembelajaran tentang apa yang berhasil dan apa yang tidak, masing-masing uji coba akan melanjutkan pembelajaran tersebut. Seiring berjalannya waktu, eksperimen berubah menjadi kemampuan yang dapat diulang alih-alih kemenangan yang terisolasi.
Membangun tata kelola dalam penyampaiannya
Tekanan pada tata kelola cenderung meningkat seiring dengan semakin dekatnya tahap uji coba AI menuju tahap produksi. Ketika tata kelola terlambat diterapkan, tim akan menghentikan pekerjaan sementara kebijakan ditafsirkan, persetujuan diarahkan, dan risiko dinilai ulang.
Menyematkan tata kelola langsung ke dalam alur kerja pengiriman membantu tim memahami kendala lebih awal dan bergerak dengan percaya diri. Pagar pembatas yang jelas, diterapkan secara konsisten, mengurangi kejutan di tahap akhir dan menjaga eksekusi tetap berjalan sesuai skala pilot.
Ciptakan visibilitas bersama ke dalam eksekusi
Eksekusi melambat ketika para pemimpin dan praktisi melihat versi kemajuan yang berbeda. Para pemimpin sering kali melacak pencapaian dan jadwal, sementara para praktisi mengalami hambatan sehari-hari melalui pekerjaan integrasi, peninjauan, dan pengerjaan ulang.
Visibilitas bersama menjembatani kesenjangan tersebut. Sinyal langsung, jalur eskalasi yang jelas, dan kriteria keberhasilan yang disepakati akan memunculkan masalah selagi masalah masih dapat dikelola. Penyelarasan tersebut mengurangi pemadaman kebakaran dan membantu tim tetap fokus seiring perluasan cakupan.
Anggaran untuk skala
Banyak proyek percontohan AI terhenti setelah dana awal habis. Integrasi, tata kelola, dan pelaksanaan jangka panjang memerlukan investasi berkelanjutan di luar pembangunan awal.
Pemimpin yang merencanakan anggaran dengan mempertimbangkan skala akan memberikan ruang bagi tim untuk meneruskan proyek percontohan yang sukses. Pendanaan khusus memberi sinyal bahwa pelaksanaan sama pentingnya dengan eksperimen, dan hal ini menciptakan kondisi bagi percontohan untuk berkembang menjadi sistem yang tahan lama.
Mengubah ambisi menjadi hasil
Fase selanjutnya dari AI perusahaan tidak akan ditentukan oleh siapa yang paling banyak meluncurkan proyek percontohan. Hal ini akan ditentukan oleh siapa yang belajar bagaimana melihat eksekusi dengan cukup jelas agar pilot tetap bergerak.
Ketika AI menjadi bagian dari operasi sehari-hari, keunggulannya beralih ke pemimpin yang selalu dekat dengan pekerjaan seiring dengan perkembangannya, yang menyadari adanya gesekan sejak dini, dan yang memperlakukan sinyal eksekusi sebagai masukan strategis, bukan sekedar gangguan. Perhatian semacam itu bertambah. Tim menghabiskan lebih sedikit waktu untuk pulih.
Keputusan dibuat lebih cepat. Keyakinan tumbuh ketika kemajuan terlihat.
Seiring waktu, AI tidak lagi merasa rapuh. Ini menjadi bisa diandalkan. Dan ketika hal itu terjadi, ambisi tidak lagi melebihi dampaknya, melainkan menentukan langkah untuk mewujudkannya.
Kami telah menampilkan chatbot AI terbaik untuk bisnis.
Artikel ini dibuat sebagai bagian dari saluran Expert Insights TechRadarPro tempat kami menampilkan para pemikir terbaik dan tercemerlang di industri teknologi saat ini. Pandangan yang diungkapkan di sini adalah milik penulis dan belum tentu milik TechRadarPro atau Future plc. Jika Anda tertarik untuk berkontribusi, cari tahu lebih lanjut di sini: https://www.techradar.com/news/submit-your-story-to-techradar-pro
