Většina firem dnes používá umělou inteligenci (AI), ale jen malá část z nich skutečně vidí velké změny. Podle průzkumu Atlassian, který zahrnoval 180 manažerů z Fortune 1000 a 12 000 znalostních pracovníků, 96 % organizací nezaznamenalo dramatické zlepšení v efektivitě, inovacích nebo kvalitě práce. Naopak ty zbylé 4 % dosahují transformačních výsledků. Tyto firmy se nesoustředí jen na osobní produktivitu, kde lidé hlásí průměrné zlepšení o 33 % a úsporu 1,3 hodiny denně, ale jdou dál. Zaměřují se na koordinaci napříč celou firmou, což jim přináší skoro dvakrát vyšší šanci na výrazné zlepšení efektivity. Přitom firmy, které se zaměřují jen na osobní produktivitu jsou o 16 % méně pravděpodobné, že dosáhnou inovací v celé organizaci. A to může stát Fortune 500 ročně ztráty v hodnotě 98 miliard dolarů.
Učinit vše dostupné pro AI
Tyto úspěšné firmy pracují tak, aby vytvářely propojenou znalostní bázi pro celou organizaci. Místo toho, aby znalosti zůstávaly v izolovaných rozhovorech nebo odděleních, dělají vše dostupné pro AI. Například 79 % znalostních pracovníků by AI používalo častěji, kdyby mělo přístup ke správným datům. Proto tyto firmy podporují brainstormy v digitálních tabulích, spolupráci ve sdílených stránkách a zapojení AI do schůzek pro automatické zápisy. V Atlassian například začínají projekty jasným brífingem, který vysvětluje výzvu a očekávaný dopad, což pomáhá AI lépe navigovat práci. Také používají nástroje jako Rovo, které skenuje cíle, projekty a úkoly, aby navrhlo, čím začít den. Další praxí je pozvání Loom AI na schůzky, kde automaticky vytváří zápisy v Confluence a přiřazuje úkoly v Jira. To vše zajišťuje, že AI má přesný kontext, včetně vlastníků, tagů a statusů jako "draft" nebo "verified".
Nastavení systémů pro koordinaci s AI
Dalším klíčem je nastavení správných systémů, které umožňují koordinaci poháněnou AI. Tyto firmy dokumentují 3 až 5 cílů na tým, definují úspěch a propojují je s cíli oddělení i celé firmy, s čtvrtletními revizemi. V Atlassian například všechny OKR (cíle a klíčové výsledky) ukládají do Goals app, kde jsou seřazené a propojené až k jednomu velkému firemnímu cíli. To umožňuje AI rychle identifikovat duplicitní práci nebo spojit lidi. Používají integrované systémy, kde AI propojuje data z různých platforem, jako sociální sítě s produktovými týmy, aby navrhlo úpravy plánů. Navíc zavádějí jasné politiky pro AI, s guidelines přímo v nástrojích jako AI playground, a podporují otevřené kanály pro otázky, aby lidé experimentovali bez strachu.
Začlenění AI jako člena týmu
Nakonec tyto firmy dělají AI součástí týmu, ne jen nástrojem. Polovina manažerů a týmů s ním pracuje celý den, ale úspěšné organizace dávají všem týmům svobodu experimentovat, což jim dává dvakrát vyšší šanci na inovace než pomalým adoptérům. Místo formálních školení upřednostňují praktické workshopy, hackathony a sdílení v kanálech, kde manažeři ukazují, jak AI používají. V Atlassian například nováčci dostávají NORA (Newlassian Onboarding Rovo Agent), který odpovídá na otázky o firmě a cílech. Na začátku projektů definují roli AI, jako analýzu zpětné vazby nebo draft plánu, a pravidelně to revidují. Lidé, kteří vidí manažery modelovat AI, jsou čtyřikrát častěji experimentují a třikrát častěji se stávají strategickými spolupracovníky s AI.
