Juan Carlos Bustamante: Strategia w erze sztucznej inteligencji

Rok temu napisałem felieton zatytułowany „Organizacje oparte na danych i sztucznej inteligencji: bardziej analityczne czy strategiczne?”, w którym ostrzegałem, że ogólny pogląd na sztuczną inteligencję w kontekście strategii skupia się na idei, że sama sztuczna inteligencja może zdefiniować właściwą strategię.

Jednakże ta futurystyczna koncepcja oddala nas od jej rzeczywistego zastosowania w projektowaniu strategicznym. Nawet dzisiaj sztuczna inteligencja nie zastępuje ludzkiej intuicji ani kreatywności, ale pozwala nam eksperymentować z modelami predykcyjnymi i normatywnymi w celu usprawnienia procesu podejmowania decyzji.

Od tego czasu debata ewoluowała, a wykorzystanie generatywnej sztucznej inteligencji w strategii rodzi kluczowe pytanie: Czy wykorzystujemy sztuczną inteligencję do projektowania przyszłości, czy też po prostu do optymalizacji procesów i szybszego podejmowania decyzji?

AI i strategia: granica między optymalizacją a różnicowaniem

Michael Porter w swoim klasycznym artykule Czym jest strategia? , rozróżnia skuteczność operacyjną i strategię. Podczas gdy efektywność operacyjna pozwala wykonywać te same czynności wydajniej, strategia polega na stworzeniu wyjątkowej i trwałej pozycji.

W tym kontekście docenia się postęp w dziedzinie generatywnej sztucznej inteligencji ze względu na jej zdolność do optymalizacji procesów i redukcji kosztów. Nie przyczynia się to jednak koniecznie do strategicznego zróżnicowania, ponieważ wiele organizacji wdraża je bez jasnych ram strategicznych, ograniczając się do poprawy efektywności, nie przemyślewszy na nowo swojej propozycji wartości.

Najnowsze raporty McKinsey i Boston Consulting Group (BCG) ujawniają ciekawy paradoks: 75% kadry kierowniczej uważa generatywną sztuczną inteligencję za priorytet strategiczny, ale tylko 25% dostrzega, że ​​jej wdrożenie przynosi im realne korzyści. Sugeruje to, że wiele firm wdraża sztuczną inteligencję bez dopasowywania jej do swojej strategii biznesowej.

Luka ta może wynikać z braku jasnej wizji, w jaki sposób zintegrować sztuczną inteligencję z wartością firmy, uzależnienia od standardowych rozwiązań, które nie wyróżniają się na tle innych, oraz niedoceniania roli człowieka w interpretacji i stosowaniu wyników generowanych przez sztuczną inteligencję.

Sama technologia nie jest w stanie zdefiniować strategii; To właśnie dostosowanie się do struktury i celów przedsiębiorstwa przynosi realną, trwałą przewagę konkurencyjną.

Przedsiębiorstwa muszą zadać sobie pytanie, na jakie pytania odpowiada ich sztuczna inteligencja i w jakich aspektach mogą rozwijać własne modele, aby uzyskać przewagę konkurencyjną. Wdrażanie sztucznej inteligencji musi być dostosowane do struktury organizacyjnej i należy unikać powielania ogólnych podejść stosowanych przez konkurencję.

Sztuczna inteligencja i podejmowanie decyzji strategicznych: rola kompromisów

Według Portera kluczowym aspektem strategii jest podejmowanie jasnych wyborów i zakładanie kompromisów.

Jednakże generatywna sztuczna inteligencja zmienia definicję tych kompromisów, umożliwiając większą elastyczność i niższe koszty działania jednocześnie, co może prowadzić do błędnego przekonania, że ​​wszystkie decyzje można zautomatyzować bez narażania spójności strategicznej.

Przedsiębiorstwa muszą zatem zadać sobie pytanie, które obszary działalności warto zautomatyzować do tego stopnia, aby sztuczna inteligencja mogła autonomicznie podejmować decyzje operacyjne, a w których obszarach konieczna jest interwencja człowieka. Nie chodzi tylko o to, co sztuczna inteligencja potrafi zrobić, ale także o to, co powinna zrobić w kontekście strategii działania firmy.

Niektóre decyzje wymagają głębokiego zrozumienia kontekstu, interpretacji niuansów i kreatywności w rozwiązywaniu problemów, co pozostaje wyjątkowo ludzką zaletą. Założenie, że sztuczna inteligencja może całkowicie zastąpić ludzkie osądy, może prowadzić do utraty strategicznego zróżnicowania. Choć sztuczna inteligencja zwiększa efektywność marketingu, produkcji i analiz finansowych, podejmowanie strategicznych decyzji nadal wymaga interpretacji kontekstowej, którą mogą zapewnić wyłącznie liderzy.

W stronę strategii hybrydowej: integrowanie sztucznej inteligencji bez utraty zróżnicowania

Aby zapobiec sytuacji, w której sztuczna inteligencja doprowadzi do jednorodnej konkurencji, firmy muszą włączyć ją do swoich strategii, nie tracąc przy tym tego, co je wyróżnia. Oznacza to:

1. Twórz unikalne modele AI : zamiast polegać na ogólnych rozwiązaniach, opracowuj zastrzeżone modele. Jednym z przykładów jest BloombergGPT, specjalistyczny model języka finansowego, który umożliwia firmie Bloomberg dostarczanie zaawansowanych analiz i strategicznej automatyzacji na rynkach finansowych, co odróżnia ją od bardziej ogólnych rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji.
2. Określ jasne kompromisy : sztuczna inteligencja powinna uzupełniać istniejącą strategię, a nie wykonywać wszystkich jej funkcji. Ważne jest, aby zdecydować, w jakim zakresie sztuczna inteligencja wnosi wartość dodaną, nie ograniczając przy tym ludzkiego osądu. Należy mieć pewność, że automatyzacja nie osłabi strategicznej wizji ani zdolności adaptacji do nieprzewidzianych zmian.
3. Unikaj konkurencyjnej konwergencji : upewnij się, że sztuczna inteligencja wzmacnia zróżnicowanie, a nie ujednolica strategię.
5. Dostosowanie sztucznej inteligencji do przewagi konkurencyjnej : wdrożenie sztucznej inteligencji musi wzmacniać model biznesowy i propozycję wartości firmy.

Podsumowując, możemy stwierdzić, że generatywna sztuczna inteligencja stanowi jedną z największych transformacji strategii biznesowych od czasu pojawienia się modeli Portera, ale jej wpływ zależeć będzie od tego, w jaki sposób firmy będą ją wykorzystywać: jako narzędzie wsparcia czy jako podstawę swojej strategii.

Nie chodzi o wdrażanie sztucznej inteligencji, bo taka jest moda, ale raczej o jej integrację w celu zwiększenia trwałej i zróżnicowanej przewagi konkurencyjnej. Kluczowe pytanie brzmi: Czy wykorzystujemy sztuczną inteligencję do projektowania przyszłości naszej firmy, czy tylko do optymalizacji tego, co już robimy? Odpowiedź na to pytanie zadecyduje, kto będzie liderem rynku w nadchodzących latach.

Autor jest profesorem Wydziału Marketingu i Business Intelligence w EGADE Business School of Tecnológico de Monterrey.