Понимание технологий общего назначения и их фаз
Технологии общего назначения имеют три основные характеристики: они всепроникающие, постоянно совершенствуются и служат платформами для других изобретений и инноваций. Такие технологии, как электричество, паровой двигатель и Интернет, обладают этими характеристиками и стали катализаторами волн изобретений, инноваций и производительности. ИИ обладает теми же характеристиками и имеет потенциал для преобразования бесчисленных секторов, способствуя прогрессу в здравоохранении, логистике, финансах и не только.
Различие между изобретением и инновацией. Технологии общего назначения являются важными драйверами изобретений. Они по своей природе создают совершенно новые пространства возможностей, которые позволяют разрабатывать прорывы, которые переопределяют то, что возможно в отраслях и обществе, устанавливая совершенно новые пути и возможности, не имевшие аналогов ранее. Например, паровой двигатель привел к изобретению механизированного производства и железных дорог, электричество привело к появлению электродвигателей и современных средств связи, а Интернет подстегнул создание цифровых услуг, электронной коммерции и облачных вычислений.
Хотя технологии общего назначения часто приводят к инновациям – улучшениям или адаптациям, которые улучшают существующие процессы – они в первую очередь катализируют изобретение, предоставляя основополагающие возможности, которые делают возможными совершенно новые виды решений. По мере продвижения каждой технологии общего назначения непрерывно расширяется горизонт для дальнейших изобретений и креативности, создавается платформа для последующих инноваций, извлекающих выгоду из этих основополагающих прорывов.
Четыре основные фазы развития технологий общего назначения:
- Текущее состояние: До того, как технология получила широкое распространение, отрасли работали исторически состоящей структуре, используя устоявшиеся процессы. Процессы часто являлись ручными и не обладали эффективностью по сравнении с эффективность новой технологии. В случае с электричеством, например, фабрики полагались на централизованные паровые двигатели для питания машин, что требовало жесткой компоновки, многочисленных регулировок и высокого уровня обслуживания.
- Точечные решения: Первоначальное использование технологии, как правило, фокусировалось на изолированных задачах или функциях, которые улучшаются для конкретных выгод без фундаментального изменения системы. Ранние последователи электричества заменили паровые двигатели электродвигателями, но сохранили модель центрального приводного вала, увидев улучшения в надежности питания и управлении без структурных изменений.
- Более широкие применения: По мере того, как технология распространяется по функциям, она начинает создавать взаимосвязи, которые повышают общую производительность. Когда электродвигатели начали приводить в действие отдельные машины, заводские планировки стали гибкими, что повысило производительность, при этом продолжая следовать структурам сборочной линии.
- Изменение на уровне системы: На последнем этапе происходит фундаментальная перестройка операций или целых отраслей. Когда фабрики полностью перешли на электричество, они смогли избавиться от центральных шахт, децентрализовать операции и внедрить сборочные линии, обеспечив производство «точно вовремя» и большую масштабируемость. Это изменение на уровне системы переопределило производство и заложило основу для современной промышленности.
Современные технологии общего назначения имеют схожий эволюционный путь. В настоящее время ИИ часто улучшает отдельные задачи, такие как ввод данных или управление запасами, знаменуя начало точечных решений. Однако по мере его развития увидим интеграцию ИИ во все функции, что позволит организациям использовать прогнозную аналитику, оптимизировать логистику или беспрепятственно координировать уход за пациентами. В конечном итоге эволюция ИИ достигнет кульминации в системных преобразованиях, которые могут переопределить отрасли — от автономных цепочек поставок в реальном времени до децентрализованных систем здравоохранения.
Парадокс производительности
Прошлые технологии общего назначения, такие как электричество, демонстрируют закономерность, известную как «парадокс производительности», когда для материализации роста производительности могут потребоваться десятилетия. Экономист Пол Дэвид заметил, что электричеству потребовалось около 40 лет, чтобы появиться в статистике производительности. Ранние последователи часто использовали новую технологию для имитации старых процессов, ограничивая ее преобразующий потенциал, пока организации не адаптировались к использованию ее уникальных возможностей. Эта задержка показывает, что для ускорения потенциала производительности ИИ требуется нечто большее, чем улучшения на основе задач.
Ускорение развития ИИ
Для реализации преобразовательного потенциала ИИ, лидерам следует принять высокоуровневые стратегии, которые способствуют сотрудничеству в масштабах всей экосистемы, предвосхищают системные изменения и развивают устойчивость в будущем.
Принять отказ от обучения как основную стратегию лидерства. В быстро меняющемся мире ИИ и других преобразующих технологий способность учиться, рузучиваться и переучиваться становится критически важной. Проницательность Элвина Тоффлера — «Неграмотными в 21 веке будут не те, кто не умеет читать или писать, а те, кто не умеет учиться, разучиваться и переучиваться» — подчеркивает важнейший навык отказа от устаревших знаний для адаптации к новым реалиям. Лидеры должны активно развивать мышление, которое бросает вызов существующим предположениям, постоянно подвергает сомнению статус-кво и принимает новые идеи. Отучивание позволяет лидерам и организациям оставаться гибкими, избегая жесткости, которая душит инновации. Отказываясь от укоренившихся способов мышления, лидеры могут лучше позиционировать свои команды для принятия новых перспектив, проведения системных изменений и процветания в мире, сформированном универсальными технологиями, такими как ИИ.
Принять экосистемное мышление. Преобразующая сила ИИ заключается в экосистемах, где различные заинтересованные стороны совместно создают новые формы ценности, охватывающие организации и секторы. В этих экосистемах создание и захват ценности смещаются от изолированных улучшений к общим преимуществам в масштабах всей системы. Лидеры, которые принимают экосистемное мышление, могут ускорить прогресс ИИ через его фазы, согласовывая общие цели, гибкое управление и совместный подход к инновациям. Этот фокус экосистемы способствует принятию ИИ за пределами традиционных границ, облегчая путь к системным изменениям, которые преобразуют целые отрасли
Репетиция будущего. Поскольку путь ИИ трудно предсказать, лидерам следует проводить структурированные «репетиции будущего», исследуя сценарии, основанные на ИИ, чтобы понять потенциальные воздействия и риски. Репетиции будущего дают представление об изменениях на уровне системы и готовят организации к адаптивности и устойчивости в условиях быстрых технологических сдвигов.
Развитие видения системных изменений. Вместо того, чтобы сосредотачиваться исключительно на постепенных улучшениях, лидеры должны разрабатывать стратегические видения, которые предвосхищают системные преобразования, которые может осуществить ИИ. Это видение может включать переосмысленные бизнес-модели, новый клиентский опыт или новаторские рынки, гарантируя, что ИИ станет неотъемлемой частью основной эволюции организации.
Содействие межорганизационному сотрудничеству. Трансформационные изменения требуют сотрудничества между организациями, включая заинтересованные стороны из разных секторов, регулирующие органы и партнеров сообщества. Создавая консорциумы или альянсы, лидеры могут ускорить разработку ИИ в общих областях, установить этические стандарты и создать структуры для взаимодействия.
Инвестиции в долгосрочные структуры поддержки. Хотя внедрение новых технологий, таких как ИИ, может принести дополнительные выгоды, лидеры должны признать, что для полного повышения производительности требуется время и фундаментальная поддержка. Создание правильной инфраструктуры, процессов и навыков в организации не происходит в одночасье. Помимо простого внедрения технологии, организации должны инвестировать в адаптацию своей среды и процессов, чтобы раскрыть ее полное влияние. Лидеры, которые сосредоточены на создании сильной экосистемы поддержки — от надежных структур данных до программ обучения — позиционируют свои организации для поддержания и максимального использования преобразующего потенциала этих технологий. Этот терпеливый, долгосрочный подход обеспечивает более плавный и эффективный путь через фазы внедрения технологии, позволяя масштабируемый рост.
Определение долгосрочных показателей успеха. Показатели для ИИ должны отражать более широкие, долгосрочные цели, выходящие за рамки краткосрочных выгод. Руководители советов директоров должны измерять адаптивность, воздействие на экосистему и устойчивость, чтобы гарантировать, что инвестиции в ИИ приводят к значимым улучшениям производительности, продвигая ИИ от изолированных приложений до воздействия на системном уровне.
ИИ имеет революционный потенциал в экономике и обществе, как это было с электричеством. Но для осознания полного влияния ИИ требуется изменить подход к интеграции — сосредоточиться на сотрудничестве в экосистеме, перспективной стратегии и готовности к системной трансформации. Лидеры, которые принимают эти стратегии, могут способствовать созданию среды, в которой ИИ стимулирует устойчивый рост, адаптивность, устойчивость и способность процветать в сложном, взаимосвязанном мире. Этот проактивный подход снижает риск отставания производительности и закладывает основу для устойчивого создания стоимости в различных отраслях, позиционируя организации как лидеры в будущем, управляемом ИИ.
Раскрытие возможностей искусственного интеллекта как универсальной технологии. Фрэнк Диана. 30.10.2024 г.
https://frankdiana.net/2024/10/30/unleashing-artificial-intelligence-as-a-general-purpose-technology/
Unleashing Artificial Intelligence As A General-Purpose Technology. October 30, 2024 Frank Diana
Принять экосистемное мышление. Преобразующая сила ИИ заключается в экосистемах, где различные заинтересованные стороны совместно создают новые формы ценности, охватывающие организации и секторы. В этих экосистемах создание и захват ценности смещаются от изолированных улучшений к общим преимуществам в масштабах всей системы. Лидеры, которые принимают экосистемное мышление, могут ускорить прогресс ИИ через его фазы, согласовывая общие цели, гибкое управление и совместный подход к инновациям. Этот фокус экосистемы способствует принятию ИИ за пределами традиционных границ, облегчая путь к системным изменениям, которые преобразуют целые отрасли
Репетиция будущего. Поскольку путь ИИ трудно предсказать, лидерам следует проводить структурированные «репетиции будущего», исследуя сценарии, основанные на ИИ, чтобы понять потенциальные воздействия и риски. Репетиции будущего дают представление об изменениях на уровне системы и готовят организации к адаптивности и устойчивости в условиях быстрых технологических сдвигов.
Развитие видения системных изменений. Вместо того, чтобы сосредотачиваться исключительно на постепенных улучшениях, лидеры должны разрабатывать стратегические видения, которые предвосхищают системные преобразования, которые может осуществить ИИ. Это видение может включать переосмысленные бизнес-модели, новый клиентский опыт или новаторские рынки, гарантируя, что ИИ станет неотъемлемой частью основной эволюции организации.
Содействие межорганизационному сотрудничеству. Трансформационные изменения требуют сотрудничества между организациями, включая заинтересованные стороны из разных секторов, регулирующие органы и партнеров сообщества. Создавая консорциумы или альянсы, лидеры могут ускорить разработку ИИ в общих областях, установить этические стандарты и создать структуры для взаимодействия.
Инвестиции в долгосрочные структуры поддержки. Хотя внедрение новых технологий, таких как ИИ, может принести дополнительные выгоды, лидеры должны признать, что для полного повышения производительности требуется время и фундаментальная поддержка. Создание правильной инфраструктуры, процессов и навыков в организации не происходит в одночасье. Помимо простого внедрения технологии, организации должны инвестировать в адаптацию своей среды и процессов, чтобы раскрыть ее полное влияние. Лидеры, которые сосредоточены на создании сильной экосистемы поддержки — от надежных структур данных до программ обучения — позиционируют свои организации для поддержания и максимального использования преобразующего потенциала этих технологий. Этот терпеливый, долгосрочный подход обеспечивает более плавный и эффективный путь через фазы внедрения технологии, позволяя масштабируемый рост.
Определение долгосрочных показателей успеха. Показатели для ИИ должны отражать более широкие, долгосрочные цели, выходящие за рамки краткосрочных выгод. Руководители советов директоров должны измерять адаптивность, воздействие на экосистему и устойчивость, чтобы гарантировать, что инвестиции в ИИ приводят к значимым улучшениям производительности, продвигая ИИ от изолированных приложений до воздействия на системном уровне.
Использование преобразующего потенциала ИИ
ИИ имеет революционный потенциал в экономике и обществе, как это было с электричеством. Но для осознания полного влияния ИИ требуется изменить подход к интеграции — сосредоточиться на сотрудничестве в экосистеме, перспективной стратегии и готовности к системной трансформации. Лидеры, которые принимают эти стратегии, могут способствовать созданию среды, в которой ИИ стимулирует устойчивый рост, адаптивность, устойчивость и способность процветать в сложном, взаимосвязанном мире. Этот проактивный подход снижает риск отставания производительности и закладывает основу для устойчивого создания стоимости в различных отраслях, позиционируя организации как лидеры в будущем, управляемом ИИ.
Источник
Раскрытие возможностей искусственного интеллекта как универсальной технологии. Фрэнк Диана. 30.10.2024 г.
https://frankdiana.net/2024/10/30/unleashing-artificial-intelligence-as-a-general-purpose-technology/
Unleashing Artificial Intelligence As A General-Purpose Technology. October 30, 2024 Frank Diana
Комментариев нет:
Отправить комментарий