ਕਿਵੇਂ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ AI ਨੂੰ ਵੱਡੇ ਪੈਮਾਨੇ 'ਤੇ ਲੈ ਕੇ ਜਾ ਰਹੇ ਹਨ

Philips, BBVA, Mirakl, Scout24, Jetbrains ਅਤੇ Scania ਦੇ ਅਧਿਕਾਰੀਆਂ ਨਾਲ ਹੋਏ ਇੰਟਰਵਿਊਆਂ ਵਿੱਚ ਲੀਡਰਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਸਾਂਝੀ ਸੱਚਾਈ ਸਾਹਮਣੇ ਆਈ ਹੈ: AI ਨੂੰ ਵੱਡੇ ਪੈਮਾਨੇ 'ਤੇ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦਾ ਮਤਲਬ ਸਿਰਫ਼ "AI ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਨਾ" ਨਹੀਂ ਹੈ, ਸਗੋਂ ਅਜਿਹੇ ਹਾਲਾਤ ਪੈਦਾ ਕਰਨਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਲੋਕ ਉਸ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰਨ, ਉਸ ਨੂੰ ਅਪਣਾਉਣ ਅਤੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਉਸ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨ।

ਜੋ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਅੱਗੇ ਨਿਕਲ ਰਹੀਆਂ ਹਨ, ਉਹ ਸਿਰਫ਼ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਅੱਗੇ ਨਹੀਂ ਵੱਧ ਰਹੀਆਂ। ਉਹ ਹੋਰ ਸੋਚ-ਵਿਚਾਰ ਨਾਲ ਅੱਗੇ ਵੱਧ ਰਹੀਆਂ ਹਨ—AI ਨੂੰ ਇੱਕ ਓਪਰੇਟਿੰਗ ਲੇਅਰ ਅਤੇ ਲੀਡਰਸ਼ਿਪ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ ਵਜੋਂ ਮੰਨਦਿਆਂ, ਜਿਸ ਦੀ ਬੁਨਿਆਦ ਵਰਕਫਲੋ ਡਿਜ਼ਾਈਨ, ਗਤੀ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਣ ਵਾਲੀ ਗਵਰਨੈਂਸ, ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਡਕਸ਼ਨ ਦੇ ਦਬਾਅ ਹੇਠ ਵੀ ਖਰਾ ਉਤਰਦੇ ਸਬੂਤ ਵਿੱਚ ਹੈ।

1) ਟੂਲਿੰਗ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਸੱਭਿਆਚਾਰ

ਅਪਣਾਉਣ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਤੇਜ਼ ਤਰੀਕਾ ਤਕਨੀਕੀ ਲਾਗੂਕਰਨ ਨਹੀਂ ਸੀ—ਸਗੋਂ ਸਮਝ, ਆਤਮ-ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਯੋਗ ਕਰਨ ਦੀ ਆਜ਼ਾਦੀ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਨਾ ਸੀ।

2) ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਣ ਵਾਲੇ ਤੱਤ ਵਜੋਂ ਗਵਰਨੈਂਸ

ਜਿੱਥੇ ਸੁਰੱਖਿਆ, ਕਾਨੂੰਨੀ, ਨਿਯਮਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਅਤੇ IT ਨੂੰ ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ਹੀ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਭਾਈਵਾਲ ਵਜੋਂ ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤਾ ਗਿਆ, ਉੱਥੇ ਟੀਮਾਂ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਅੱਗੇ ਵਧੀਆਂ— ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਉਲਟਫੇਰ ਘੱਟ ਹੋਏ ਅਤੇ ਆਪਸੀ ਭਰੋਸਾ ਵੀ ਜ਼ਿਆਦਾ ਰਿਹਾ।

3) ਖਪਤ ਤੋਂ ਵੱਧ ਜਵਾਬਦੇਹੀ

AI ਦਾ ਵਿਸਤਾਰ ਉਦੋਂ ਹੋਇਆ, ਜਦੋਂ ਟੀਮਾਂ ਆਪਣੇ ਵਰਕਫਲੋਜ਼ ਨੂੰ ਫਿਰ ਤੋਂ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰ ਸਕੀਆਂ ਅਤੇ AI ਦੀ ਮਦਦ ਨਾਲ ਨਿਰਮਾਣ ਕਰ ਸਕੀਆਂ—ਨਾ ਕਿ ਸਿਰਫ਼ ਇਸ ਨੂੰ ਇੱਕ ਫੀਚਰ ਵਜੋਂ ਵਰਤਿਆ।

4) ਵਿਸਤਾਰ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਗੁਣਵੱਤਾ

ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਨੇ ਭਰੋਸਾ ਹਾਸਲ ਕੀਤਾ, ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ ਹੀ ਇਹ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ ਕਿ “ਚੰਗਾ” ਦਾ ਕੀ ਅਰਥ ਹੈ, ਮੁਲਾਂਕਣ ਵਿੱਚ ਨਿਵੇਸ਼ ਕੀਤਾ, ਅਤੇ ਜਦੋਂ ਮਿਆਰ ਪੂਰਾ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ ਸੀ ਤਾਂ ਲਾਂਚਾਂ ਨੂੰ ਟਾਲਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਰਹੀਆਂ।

5) ਫੈਸਲਾਕੁੰਨ ਕਾਰਜਾਂ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ

ਸਭ ਤੋਂ ਟਿਕਾਊ ਲਾਭ ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ ਵਰਕਫਲੋਜ਼ ਤੋਂ ਮਿਲੇ—AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਮਾਹਿਰਾਂ ਦੀ ਰੀਜ਼ਨਿੰਗ ਅਤੇ ਸਮੀਖਿਆ ਦੀ ਉੱਪਰੀ ਸੀਮਾ ਨੂੰ ਉੱਚਾ ਚੁੱਕਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਗਈ, ਸਿਰਫ਼ ਥਰੂਪੁੱਟ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਨਹੀਂ।

ਅੱਗੇ ਵੱਧਣ ਦੀ ਦਿਸ਼ਾ ਇਕਸੁਰ ਹੈ: ਸੰਗਠਨ ਹੁਣ ਸਿਰਫ਼ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਉਤਪਾਦਕਤਾ ਤੋਂ ਅੱਗੇ ਵਧ ਕੇ, ਅਜਿਹੇ AI ਵੱਲ ਵਧ ਰਹੇ ਹਨ ਜੋ ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ਅੰਤ ਤੱਕ ਦੇ ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ—ਅਤੇ ਜਿਸ ਉੱਤੇ ਇਨਸਾਨੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਵੀ ਮੌਜੂਦ ਹੈ।

ਟਿਕਾਊ ਪ੍ਰਭਾਵ ਲਈ ਭਰੋਸਾ, ਜਵਾਬਦੇਹੀ ਅਤੇ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦਾ ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ਹੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਣਾ ਲਾਜ਼ਮੀ ਹੈ।

AI ਦੇ ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ ਐਗਜ਼ੈਕਟਿਵ ਗਾਈਡ ਡਾਊਨਲੋਡ ਕਰੋ⁠(ਨਵੀਂ ਵਿੰਡੋ ਵਿੱਚ ਖੁੱਲ੍ਹਦਾ ਹੈ), ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਇਸ ਖੇਤਰ ਦੇ ਯੂਰਪੀ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਲੀਡਰਾਂ ਤੋਂ ਮਿਲੀਆਂ ਵਿਹਾਰਕ ਅੰਦਰੂਨੀ ਜਾਣਕਾਰੀਆਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ, ਤਾਂ ਜੋ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਕੇਸ ਵੇਰਵੇ, ਇੱਕ ਵਿਹਾਰਕ ਲੀਡਰਸ਼ਿਪ ਚੈਕਲਿਸਟ, ਅਤੇ ਉਹ ਸਵਾਲ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਣ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਅਸੀਂ ਲੀਡਰਾਂ ਵੱਲੋਂ AI ਨੂੰ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਨਾਲ ਵੱਡੇ ਪੈਮਾਨੇ 'ਤੇ ਵਿਸਤਾਰ ਕਰਨ ਦੀ ਤਿਆਰੀ ਨੂੰ ਸਖ਼ਤੀ ਨਾਲ ਪਰਖਣ ਲਈ ਵਰਤਦੇ ਦੇਖਿਆ ਹੈ।

ਗਾਈਡ ਵਿੱਚ ਕੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ:

• ਇੱਕ ਪੰਨੇ ਦਾ ਲੀਡਰਸ਼ਿਪ ਡਾਇਗਨੋਸਟਿਕ (ਜਵਾਬਦੇਹੀ, ਭਰੋਸਾ, ਵਰਕਫਲੋ ਅਨੁਕੂਲਤਾ, ਗੁਣਵੱਤਾ)
• ਲੜੀ ਦੇ ਡੂੰਘੇ ਕੇਸ ਵੇਰਵੇ ਅਤੇ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ
• ਇੱਕ ਵਿਹਾਰਕ ਚੈਕਲਿਸਟ ਜਿਸਨੂੰ ਲੀਡਰ ਆਪਣੀਆਂ ਟੀਮਾਂ ਨਾਲ ਵਰਤ ਸਕਦੇ ਹਨ