Ako nam AI daje više mogućnosti, jesmo li zbog toga inovativniji?

Piše: Barbara Salopek, osnivačica i direktorica tvrtke Vinco Innovation AS, predavačica na BI Norwegian Business Schoolu i autorica 'Inovacija za budućnost', hrvatskog izdanja knjige 'Future-Fit Innovation'

Zamislite da uprava zatraži od novog sustava umjetne inteligencije da analizira troškove, ponašanje kupaca i neučinkovitosti u poslovanju. Nakon nekoliko sekundi sustav upozori na nepotrebno ponavljanje jednog procesa, gubitak vremena i problem zbog kojeg kupci redovito odustaju. Preporuči promjenu koja bi mogla smanjiti troškove i poboljšati korisničko iskustvo. U prostoriji zavlada oduševljenje. Napokon imamo podatke. Napokon imamo dokaz. Napokon netko jasno pokazuje što treba učiniti. A onda se jedna zaposlenica prisjeti da je istu stvar predložila prije devet mjeseci. Njezin je prijedlog tada dočekan riječima: 'Nije sada prioritet', 'Proces postoji s razlogom' ili, možda najgore, potpunom tišinom.

Taj je prizor izmišljen, ali obrazac nije. Organizacije danas ulažu u umjetnu inteligenciju kako bi dobile kvalitetnije uvide, brže prepoznale obrasce i donosile bolje odluke. Istodobno često zanemaruju informacije koje već postoje u njihovim timovima. Problem stoga nije samo može li AI pronaći signal u podacima. Problem je i može li organizacija prepoznati signal kada dolazi od čovjeka, osobito kada dovodi u pitanje postojeći način rada. To otvara važnije pitanje od samog izbora AI alata: ako nam umjetna inteligencija daje više mogućnosti, postajemo li zbog toga automatski inovativniji? Ne postajemo.

Mogućnost nije i rezultat

Umjetna inteligencija može ubrzati analizu, prepoznati obrasce, stvarati scenarije te pomoći u razvoju novih proizvoda, usluga i poslovnih modela. Tehnologija stvara inovacijske prilike na dva važna načina. Prvi je povećanje učinkovitosti, odnosno brže, jeftinije i preciznije obavljanje postojećih aktivnosti. Drugi je otvaranje novih mogućnosti, od drukčijeg odnosa s kupcima do novih načina stvaranja, isporuke i naplate vrijednosti. No mogućnost još nije rezultat. Nova ideja nije nužno inovacija, kao što ni novi proizvod, patent ili tehnološki sofisticirano rješenje nisu automatski dokaz inovativnosti.

Mišolovka je dobar, gotovo apsurdan primjer. Tisuće je različitih mišolovki patentirano, ali samo je mali broj ostvario tržišni uspjeh. Patent potvrđuje da je nešto izum, ali ne potvrđuje da dovoljno dobro rješava problem kupca, da iza njega postoji održiv poslovni model ili da će ga tržište prihvatiti. Inovacija nije samo stvaranje nečega novog. Inovacija je uspješna pretvorba ideje u vrijednost. Upravo bi ta definicija trebala biti bliska kontrolerima. Oni svakodnevno povezuju resurse, rezultate, odstupanja, rizike i odluke.

Njihova perspektiva pomaže razlikovati uzbudljivu demonstraciju tehnologije od rješenja koje može donijeti mjerljivu poslovnu vrijednost. Međutim, ista disciplina koja štiti organizaciju od nepromišljenog trošenja može, ako se primjenjuje samo u sklopu postojećih modela, prerano zatvoriti vrata idejama čija se vrijednost još ne može dokazati klasičnim pokazateljima. Zato AI spremnost nije samo pitanje podataka, procesa i infrastrukture. Ona je i pitanje sposobnosti organizacije da razmišlja izvan postojećih kategorija, da dopusti argumentirano propitivanje i da u uvjetima neizvjesnosti uči prije nego što zahtijeva konačan dokaz.

1. blokada: poznati obrasci

Iskustvo i stručnost omogućuju nam da brzo prepoznamo situaciju i reagiramo bez ponovnog učenja svega od početka. U tome je njihova golema vrijednost. Ali istodobno stvaraju mentalne obrasce zbog kojih predmete, procese, podatke i probleme promatramo kroz njihovu poznatu funkciju. Taj kognitivni obrazac naziva se funkcionalna fiksiranost. Ona se u organizacijama ne odnosi samo na predmete. Možemo biti fiksirani na postojeću definiciju kupca, poznati kanal prodaje, način izrade proračuna, uhodani KPI, podjelu odgovornosti ili pretpostavku o tome odakle dobra ideja mora doći.

Tada novo pitanje nesvjesno prevodimo na jezik starog odgovora. AI taj problem može ublažiti jer nam može ponuditi zamjenske kombinacije, scenarije i interpretacije. Ali može ga i pojačati. Ako sustavu postavimo usko pitanje, unesemo podatke nastale unutar staroga poslovnog modela i od njega tražimo optimizaciju poznatog procesa, dobit ćemo sofisticiraniji pogled na postojeću kutiju, ne nužno izlaz iz nje.

Često se zato od zaposlenika traži da 'misle izvan okvira', kao da se kreativnost može naručiti poput pizze za radionicu u četvrtak. No drukčije razmišljanje nije prekidač koji uključujemo kada se pojavi strateški problem. To je sposobnost koja se vježba. Organizacija mora redovito razvijati svoj inovacijski mišić, stvarati vrijeme za istraživanje pretpostavki i dopustiti da se problem najprije drukčije definira. Za kontrolera to može početi jednostavnim pomakom. Uz pitanje 'Što pokazuju podaci?' potrebno je postaviti i pitanje 'Koje pretpostavke određuju što uopće mjerimo?'. Podaci mogu biti točni, a slika nepotpuna. Model može biti precizan, a pitanje pogrešno.

2. blokada: šutnja uprave

Zaposlenici rijetko prijeđu iz šutnje u otvoreno suprotstavljanje odluci uprave jednim skokom. Njihov se glas razvija postupno. Najprije promatraju. Zatim daju mali doprinos, postave pitanje i ponude prijedlog. Tek nakon niza iskustava procjenjuju je li sigurno upozoriti na problem ili osporiti pretpostavku. Organizacije žele upravo takve zaposlenike. Žele ljude koji rano upozoravaju na rizik, vide promjenu kod kupaca, uočavaju neučinkovitost i nude rješenja. Ipak, povjerenje potrebno za takvo ponašanje gradi se na mnogo manjim trenucima.

Što se dogodi kada zaposlenik kaže da se jedan izvještaj izrađuje dvaput? Kako menadžer reagira kada netko pita zašto se prati pokazatelj koji više ne utječe na odluke? Dobiva li osoba odgovor, pitanje i poziv da dodatno istraži ideju ili dobiva poruku da komplicira, prelazi granice svoje uloge ili ne razumije 'kako stvari ovdje funkcioniraju'?

Uspon prema otvorenom govoru vraća se na početak svaki put kada menadžer ignorira mali prijedlog. Zaposlenik tada ne mora prestati primjećivati probleme. On(a) samo prestaje o njima govoriti. Organizacija tu cijenu često ne vidi odmah jer se šutnja ne pojavljuje u izvještaju kao incident. Ona izgleda kao mir, slaganje ili nedostatak ideja. U stvarnosti može skrivati znanje koje nikada nije stiglo do osobe ovlaštene donijeti odluku.

Tu je posebno važna uloga srednjeg menadžmenta. Srednji menadžeri mjesto su susreta strategije i svakodnevne stvarnosti. Kroz njih prolaze signali s tržišta, operativni problemi, reakcije zaposlenika i zahtjevi uprave. Njihov odgovor često određuje hoće li informacija putovati prema gore, biti pretvorena u eksperiment ili nestati.

AI može analizirati ono čemu ima pristup. Ne može sam nadoknaditi pitanja koja nitko nije postavio, podatke koji nikada nisu zabilježeni ni iskustva koja su zaposlenici odlučili zadržati za sebe. Zato je psihološka sigurnost poslovna infrastruktura za kvalitetno odlučivanje. Ona ne znači ugodu, izbjegavanje sukoba ili prihvaćanje svake ideje. Znači da ljudi mogu postaviti pitanje, priznati pogrešku ili iznijeti suprotno mišljenje bez straha od poniženja, kazne ili isključivanja.

3. blokada: čeka se junak

Kada se pojavi nova tehnologija, organizacije lako upadaju u zamku junaka. Čekaju vizionarskog CEO-a, novog direktora transformacije, AI stručnjaka, veliki tehnološki projekt ili jednu revolucionarnu ideju koja će riješiti sve probleme. Danas tu ulogu spasitelja sve češće pripisuju samom AI-ju. Takav je narativ privlačan jer pojednostavnjuje odgovornost. Ako smo imenovali osobu za inovacije ili AI, netko je preuzeo problem.

No izgradnja inovacijske sposobnosti traži široko sudjelovanje. Jedna osoba ne može sama osigurati kvalitetu podataka, mijenjati procese, steći povjerenje zaposlenika, uskladiti različite funkcije, osigurati resurse, propitivati poslovni model i pretvarati eksperimente u rezultate.

To vrijedi i za tehnologiju. Nabava alata nije transformacija. Pokusni projekt nije nova sposobnost. Pojedinačna ušteda nije dokaz da je organizacija naučila sustavno stvarati novu vrijednost. AI inicijativa uspijeva kada je povezana sa strategijom, kada su ključni dionici usklađeni, kada zaposlenici razumiju svrhu promjene i kada se tehnologija prilagođava stvarnom kontekstu organizacije. Jedan recept ne odgovara svima jer se organizacije razlikuju po podacima, znanju, kulturi, rizicima i ambiciji. Za uspjeh je zato važnije pitanje 'Kako ćemo zajednički izgraditi sposobnost?' nego 'Tko će nas spasiti?'.

Važno mjesto kontrolera

Kontroleri se nalaze na posebno važnome mjestu: između podataka i odluka, strategije i provedbe, predviđanja i stvarnosti, uprave i operativnog poslovanja. U doba umjetne inteligencije njihova se uloga ne smanjuje. Ona postaje zahtjevnija. Kada algoritam može brže pripremiti analizu ili izvještaj, vrijednost kontrolera sve se manje nalazi u samoj proizvodnji broja, a sve više u razumijevanju njegova značenja, konteksta i posljedica. Kontroler može prepoznati kada preciznost stvara lažan osjećaj sigurnosti, kada se korelacija pogrešno čita kao uzrok, kada povijesni podaci više nisu dobra osnova za budućnost i kada se prijedlog odbacuje samo zato što ne odgovara postojećemu modelu.

Kontroleri mogu pomoći i u stvaranju primjerenije logike ulaganja u inovacije. Klasični poslovni slučaj traži relativno pouzdane procjene troška, povrata i roka. Kad je riječ o inovaciji, osobito u ranoj fazi, dio tih odgovora još ne postoji. Ako od svake nove ideje odmah tražimo istu razinu sigurnosti kao od poznate investicije, financirat ćemo uglavnom poboljšanja onoga što već radimo. Za istraživanje novih mogućnosti potrebni su manji eksperimenti, jasne hipoteze, ograničeni rizik i unaprijed dogovoreni kriteriji učenja. Financijska disciplina ostaje, ali ne primjenjuje se na način koji neizvjesnost glumi sigurnošću.

Što treba preispitati

Organizacija spremna za AI treba kvalitetne podatke, definirane procese, odgovorno upravljanje i ljude koji razumiju poslovni kontekst. Ali ni to nije dovoljno ako postojeće pretpostavke nitko ne smije dovesti u pitanje, ako se neugodne informacije zaustavljaju na putu prema upravi ili ako svi čekaju jednu osobu koja će preuzeti odgovornost za inovacije.

AI može proširiti prostor mogućega. Može nam pomoći da vidimo brže, dalje i detaljnije. Ali ljudi i dalje određuju što će organizacija s tim mogućnostima učiniti: hoće li ih pretvoriti u vrijednost ili ih prilagoditi starim navikama, hoće li postaviti bolje pitanje ili samo brže proizvesti poznati odgovor, hoće li poslušati signal ili ga utišati zato što remeti postojeću sliku. Zato pravo pitanje nije samo jesu li naši sustavi spremni za umjetnu inteligenciju. Pitanje je jesu li naše organizacije spremne misliti, propitivati, slušati i inovirati.