I Barcelona pågick Gartners IT Symposium/Xpo 2024 den 4-7 November där nära 7000 personer samlades för att vända och vrida på möjligheterna och utmaningarna med egentligen en enda teknik: AI och vad de innebär för världens verksamheter och CIO:er.
Öppningsanförandet handlade om att hitta rätt takt i omställningen och fyra utmaningar med AI för CIO:er som vill skapa affärsvärde.
AI har satt världens CIO:er i arbete. En Gartner-undersökning bland 451 seniora IT-ledare i Europa, Mellanöstern och Afrika visar att 45 procent har fått i uppgift att leda införandet av AI-strategier i sina respektive organisationer. Men uppdraget är långt ifrån enkelt. 42 procent uppger att deras AI initiativ inte har mött verksamhetens förväntningar på ROI.
De tekniska framstegen går snabbt och förväntningarna är höga, på att öka medarbetarnas produktivitet (47 procent), förbättra processer (33 procent) och förvandla affärsmodeller (20 procent). Detta sätter press, men som alltid gäller det att hitta balansen och navigera rätt.
Under öppningsanförandet vid IT Symposium Xpo i Barcelona gick Gartner-analytikerna Alicia Murray och Daryl Plummer igenom fyra utmaningar som gör det svårt för CIO:er att skapa det värde med AI som förväntas samt vikten av att hitta rätt takt i omställningen.
Två parallella AI-race med olika logik
Först och främst gäller det att inse att det pågår två parallella “AI-race” i techvärlden. Dels det race som leverantörerna är inne i – där det gäller att hänga med i svängarna och ligga i framkant. Dels det CIO:er står inför, som framför allt handlar om att nyttja tekniken för att skapa värde för sin verksamhet.
De två racen är besläktade, men följer olika logik och ska inte förväxlas. Även om det är lätt hänt.
“På grund av den snabba innovationstakten har många CIO:er en känsla av att befinna sig mitt i AI-hajpen, men i verkligheten är det en tuff utmaning att skapa värde och nytta med AI,” konstaterade Alicia Mullery, VP Research på Gartner.
Leverantörerna tävlar om att lansera teknikinnovationer, men det behöver CIO:erna egentligen inte stressa upp sig för. Eftersom deras race handlar om att få ut affärsnyttan av AI gäller det istället att hitta en lämplig strategi genom att fråga sig vilken typ av verksamhet de arbetar för och vilken AI-approach som matchar behoven.
Alla verksamheter kommer att behöva förhålla sig till och återuppfinna sig med AI, men det gäller att göra det i lämplig takt.
Daryl Plummer, Distinguished VP Analyst och Chief Research på Gartner, uppmanar CIO:er att anpassa tempot i sin AI-strategi utifrån sin verksamhets ambitioner och AI-mognad.
Valet står mellan maklig takt (AI-steady pace) och accelererad (AI-accelerated pace).
“Om du har blygsamma AI-ambitioner och arbetar för en verksamhet i en industri som inte har transformerats av AI än kan du kosta på dig en avvaktande hållning och laborera med AI i maklig takt (A-steady pace), medan företag med höga AI-ambitioner som är i färd med att stöpas om av AI behöver ett snabbare förändringstempo (AI-accelerated pace).”
Oavsett om du rör dig i AI-stadig eller AI-accelererad takt behöver du visa på värde av AI-investeringarna och satsningarna som görs efter hand och se upp med fallgropar.
Daryl Plummer och Alicia Mullery lyfte fram fyra utmaningar som CIO: er måste hantera för att på ett säkert och skalbart sätt leverera AI-värde.
1. Affärsnyttan: Den önskade AI-affärsnyttan uppnås inte alltid
För att generativ AI (GenAI) ska bidra med affärsvärde måste verktygen integreras i medarbetarnas dagliga arbete, så att det effektiviseras. Men i verkligheten kan effektiviseringen inte alltid räknas hem. En annan Gartner-undersökning bland över 5 000 IT-proffs visar att GenAI i genomsnitt sparar 3,37 timmar per vecka per anställd. Men tidsvinsterna varierar och inte alla medarbetare drar lika stor nytta av tekniken.
“Det här är en stor utmaning. Produktivitetsökningarna är inte jämnt fördelade utan varierar mellan individer. Inte bara på grund av deras intressen och mognad, utan beroende på arbetsuppgifternas komplexitet och erfarenhetsnivå,” förklarar Daryl Plummer.
AI-accelererade organisationer efterlyser ofta efter ett värde bortom ren produktivitetsökning, som automatisering av processer, förvandling av arbetsroller för att samarbeta med chatbotar eller genomgripande förändringar av affärsmodellen för att skapa nya intäktsströmmar och kunderbjudanden.
“Här bör CIO:er hantera sina AI-initiativ som en portfölj, där de noga överväger insatsens storlek och balanserar mot risker och belöningar i varje del”, säger Alicia Mullery.
2. Kostnaderna: AI-kostnaderna kan snabbt dra iväg okontrollerat
Över 90 procent av CIO:erna oroar sig för höga AI-kostnader och anser att detta hindrar dem från att skapa AI-värde, enligt en studie bland 300 CIO:er genomför i juni och juli 2024. Gartner ger dem i viss mån rätt och uppskattar att kostnadsfrågan utgör en lika stor AI-risk som säkerhetsproblem och “hallucinerande AI” (felaktiga utdata).
Kostnaderna kan skena iväg om de inte hanteras strategiskt och måste hanteras klokt och i enlighet med strategin.
“Som CIO måste du förstå din AI-nota”, konstaterar Daryl Plummer.
Här krävs insikt i vilka kostnader som kan uppstå och varför, hur prisbilden ser ut och hur man förhandlar med leverantörer för att hålla kostnaderna nere.
För att lyckas med detta bör CIO:er ta fram ett proof-of-concept och laborera med hur kostnaderna påverkas om tekniken skalas upp, inte bara för hur tekniken fungerar.
3. Riskerna: Spridningen av data och AI skapar nya utmaningar
Med AI och data utspridda i hela organisationen är de inte längre under IT-avdelningens centrala kontroll. Och en undersökning bland 300 CIO:er visar att endast 35 procent av AI-funktionerna framöver kommer att byggas av deras IT-team.
Det behövs nya metoder för att hantera och skydda dataåtkomst – och för att styra AI-input och -output – för att kunna leverera AI-värde på ett säkert sätt.
Daryl Plummer väljer att beskriva den framtida AI-teknikstacken som en “tech burgare”, eller kanske en “tech macka”, eftersom vi inte är i USA.
”Längst ner i mackan ligger all data och AI från IT, vanligtvis centraliserad. Längst upp finns all data och AI som kommer från olika håll, oftast decentraliserat. Och i mitten finns det som gör hela lösningen säker, så kallade TriSM- teknologier (Trust, Risk, and Security Management). Det är vad du behöver skapa för att hantera AI och data från alla håll.”
”Som CIO är ditt jobb att designa en “tech macka” som kan hantera AI-komplexitet, men som ändå håller dig öppen för nya möjligheter,” sa Alicia Mullery.
“AI-stadiga”-organisationer (med tio AI-initiativ eller färre) kommer att styra sina tech mackor genom mänskliga team och kommittéer. AI-accelerated-organisationer kommer att lägga till TRiSM – en uppsättning teknologier utformade för att skapa tillit, övervaka risk och hantera säkerhet för att möjliggöra säker AI i stor skala.”
4. Känslorna: AI påverkar medarbetares prestationer och välmående
AI väcker blandade känslor hos medarbetare – vissa ser det som ett stöd, andra som ett hot. Vissa anställda kan känna en stark samhörighet med AI. Andra kan hysa motvilja.
De psykologiska och sociala aspekterna av AI på arbetsplatsen är en verklighet och kan påverka arbetsmiljön både positivt och negativt, beroende på hur förändringen hanteras.
Reaktioner på AI kan exempelvis leda till oavsiktliga eller irrationella beteenden som påverkar de anställdas arbetsinsatser negativt, som att de känner svartsjuka mot kollegor som använder AI eller blir överdrivet beroende av AI-verktyg.
Detta är en reell men ofta förbisedd effekt av GenAI. Enligt Gartners undersökning arbetar endast 13 procent av CIO:erna i Europa aktivt för att minimera eller mildra de negativa effekterna på medarbetarnas välmående som kan tänkas uppstå.
Alicia Mullery påpekar vikten av att förstå hur AI påverkar anställda och att hantera denna fråga med samma omsorg och noggrannhet som tekniska och affärsmässiga resultat.
”De flesta företag är inte tillräckligt nyfikna på hur AI kan få de anställda att känna sig, men de borde vara det eftersom AI kan ge en mängd oavsiktliga beteendemässiga konsekvenser.” konstaterar hon.
” Den avgörande punkten är att om ni använder förändringsledning för att hantera detta, var medveten om vem som ansvarar för vilka beteendemässiga resultat.
En tonåring som behöver vägledning
Darryl Plummer slår också fast att AI är en kompetent teknik, som skapat höga förväntningar, men att vi ska komma ihåg att den fortfarande är ung och under utveckling. En tonåring om man så vill, och som det är med tonåringar ska man lyssna på dem och låta dem pröva saker men passa sig för att släppa loss dem på allt för vuxna uppgifter.
“Jag har en dyr sportbil, skulle jag låta min tonåring köra den. Nej!”
Precis som tonåringar har AI imponerande potential och kan göra avancerade saker, men kan lätt överskatta sin förmåga och göra misstag. De saknar den fulla förmågan att bedöma alla konsekvenser av sitt agerande och den vuxnes erfarenhet och stabilitet.
Även när AI presterar på vuxennivå i vissa uppgifter, som att analysera enorma mängder data eller assistera i medicinska diagnoser, finns det områden där den är mer begränsad – särskilt när det gäller komplexa eller oväntade situationer där intuition och omdöme krävs.
Precis som en tonåring, som kan vara både briljant och oförutsägbar, har AI mycket att lära innan det blir en “vuxen” teknologi. Det krävs tydlig vägledning, noggrann övervakning och strategiska begränsningar för att AI ska kunna navigera sitt ansvar på ett pålitligt sätt.
