AI Transformation

Hogyan alakítja át az AI a delivery csapatok működését

Az AI üzleti folyamatokba történő bevezetése gyakran felszínre hozza a vállalat korábban rejtve maradt vagy megoldatlan hiányosságait. Ezek jellemzően a nem megfelelően előkészített adatok, a túlterhelt delivery csapatok, a tisztázatlan felelősségi körök vagy a business és az IT eltérő elvárásai.

Az AI körüli kezdeti lelkesedés után ma már egyre több vállalat szembesül gyakorlati kérdésekkel. Nem az a kérdés, milyen gyorsan tudnak létrehozni egy pilotot, hanem az, hogyan integrálhatók az intelligens rendszerek a vállalat valós működésébe. Hogyan kapcsolhatók össze a meglévő folyamatokkal, adatokkal és delivery modellel anélkül, hogy a növekvő komplexitás miatt a projekt veszítene a lendületéből.

A pilotoktól a valós működésig

Néhány évvel ezelőtt a legtöbb AI-kezdeményezés még a vállalat standard működésétől elkülönülten zajlott. Pilotok, proof-of-concept megoldások vagy korlátozott adatkészletekre épülő izolált kísérletek voltak. A projektek középpontjában gyakran maga a technológia állt.

Ma már egy lépéssel tovább tartunk — az AI a mindennapi üzleti működés részévé válik. Megjelenik:

• az ERP-rendszerekben
• a reportingban
• a supply chain folyamatokban
• a customer workflow-kban
• a belső knowledge managementben
• az operatív döntéshozatalban

Ezen a ponton válik világossá a különbség egy működő technológiai demonstráció és egy olyan rendszer között, amely a valós üzemi működésben is megállja a helyét. A vállalatokat nem maga az AI lassítja. Hanem az azt körülvevő operatív valóság.

Ahol a projektek elérik a határaikat

Egy tipikus helyzet nem tűnik drámainak: a pilot működik, a business pedig rolloutot vár. A belső csapat azonban már több más prioritással foglalkozik párhuzamosan, az adatok nem állnak rendelkezésre a szükséges minőségben, a governance pedig menet közben alakul ki. Emellett több vendor is bekapcsolódik a projektbe, és mindegyikük csak a delivery egy részéért felel.

A projekt általában nem egyik pillanatról a másikra áll le. Ehelyett fokozatosan veszít a lendületéből minden újabb dependency, approval vagy a business és az IT közötti koordinációs lépés hatására.

Pontosan ebben a fázisban kezdi sok vállalat felismerni, hogy az AI nem egy különálló réteg a vállalat működése felett. A mindennapi működés, a döntéshozatal és a delivery részévé válik. Ezért valós adatokon, valós folyamatokban és a meglévő delivery modellen belül kell működnie.

Hogyan változnak a delivery követelményei

Technológiai környezetben gyakran modellekről, platformokról és automatizációról beszélünk. Kevesebb figyelmet kap azonban az, hogy mi változik akkor, amikor az AI-nak a vállalat mindennapi működésében kell helytállnia.

Amint az AI összekapcsolódik az ERP-vel, a reportinggal vagy az operatív adatokkal, egészen más tényezők kerülnek előtérbe:

• stabilitás
• security
• ownership
• adatminőség
• csapatok közötti együttműködés

Ha az AI nem valós adatokon és valós működési környezetben működik, akkor továbbra is csak prototípus marad.

Ez az egyik oka annak, hogy a vállalatok kezdik másképp látni a delivery csapatok szerepét. Már nem elegendő, ha rendelkezésre állnak egyes szakértők, vagy gyorsan betölthető egy konkrét szerepkör. Egyre fontosabbá válik az a képesség, hogy a delivery rolloutok, változó prioritások vagy növekvő operatív komplexitás mellett is folyamatosan haladjon.

A valóság? A belső hiring nem tud lépést tartani

A projektek komplexitásának növekedésével a technológiai csapatokkal szembeni elvárások is változnak. Néhány évvel ezelőtt gyakran elegendő volt betölteni egy konkrét szerepkört vagy bevonni egy senior szakértőt. Ma sokkal fontosabb az onboarding sebessége, a rollout tapasztalat és az a képesség, hogy a projekt kritikus fázisaiban stabilizálható legyen a delivery.

A belső hiring gyakran nem képes a változás ütemében reagálni. Senior szerepkörök betöltése hónapokig tarthat, miközben a rollout már egy rögzített ütemterv szerint halad. A delivery csapatok gyakran már az implementáció megkezdése előtt nyomás alatt állnak, és minden további késés növeli az operatív súrlódást a projekt egészében.

A szakértők biztosítása önmagában általában nem elég

Változik az is, ahogyan a vállalatok a delivery partnershipre tekintenek. Önmagában a sourcing már nem elsődleges szempont. Sokkal fontosabb az a képesség, hogy a megfelelő szakértelem gyorsan bekerüljön egy olyan környezetbe, amely már eleve rolloutok, változó prioritások vagy növekvő operatív komplexitás nyomása alatt működik.

A vállalatok olyan partnert várnak, aki képes:

• összehangolni a külső és belső csapatokat
• megérteni a projekt delivery realitását
• csökkenteni a vendor komplexitást
• stabilizálni a deliveryt, amikor a projekt kezd veszíteni a lendületéből

Itt kezd elmosódni a határ a hagyományos bodyshop és a delivery support között. A vállalatok már nem csupán egy újabb kommunikációs réteget vagy kiterjedt consulting overheadet keresnek. Olyan partnert keresnek, aki érti a projekt operatív valóságát, és gyorsan képes biztosítani a megfelelő szakértelmet ott, ahol arra a legnagyobb szükség van.

A döntő tényező ezért már nem csupán az, hogy milyen gyorsan biztosíthatók a szakértők, hanem a valós rolloutok során szerzett tapasztalat, a gyors onboarding képessége, valamint annak a környezetnek az ismerete, ahol a businessnek, az IT-nak és a deliverynek jelentős időnyomás alatt kell összehangoltan működnie.

Segítünk a vállalatoknak mozgásban tartani a deliveryt

Akkor segítünk megerősíteni a projekt deliveryjét, amikor a projekthez olyan tapasztalatra van szükség, amellyel a belső csapatok nem rendelkeznek, vagy amikor gyors támogatás szükséges egy új delivery fázishoz, rollouthoz vagy technológiai transzformációhoz.

Ez az együttműködés különböző formáiban jelenhet meg, a bodyshoptól és a Labour Lease-től az RPO-n át egészen egy konkrét projektrészhez kialakított delivery team felépítéséig.

Ugyanezt a megközelítést alkalmazzuk az AI- és data projektekben is. Ezekre nem különálló szerepkörökként vagy izolált technológiaként tekintünk. Számunkra az adatok, a modellek és a vállalat valós működése közötti kapcsolat a meghatározó.

Ezért többek között az alábbi területeken dolgozó szakértőkkel működünk együtt:

• Data Engineering

• Analytics

• Machine Learning

• Cloud Delivery

• Architecture

• Governance

• Integration into Existing Systems

• további IT-területek

Bővítenie kell delivery csapatát, tapasztalt szakértelemre van szüksége, vagy egy AI- és data projektet szeretne a pilot fázisból a valós működésbe átvinni? Olyan szakértőket biztosítunk, akik tapasztalattal rendelkeznek rolloutokban, production deploymentben és komplex technológiai projektek deliveryjében.