Tekoälyn hallinta muodissa ja ylellisyydessä

Tietohallintojohtajan näkökulma tekoälyn käyttöönottoon

Haastattelu Andrea Perticin, Global Fashion & Luxuryn tietohallintojohtajan, kanssa Brands

Miten tekoäly muuttaa strategisia prosesseja muodissa ja ylellisyydessä?

Tekoäly muuttaa strategisia prosesseja muoti- ja luksusaloilla edellyttämällä siirtymistä puhtaasti teknologisesta toteutuksesta kokonaisvaltaiseen focus organisaatiokulttuurista, riskistä managementja tiedonhallinta. Alan asiantuntijoiden mukaan tekoälyn integrointi vaatii samanlaista strategista ja organisatorista visiota kuin aiemmin on sovellettu innovaatioihin, kuten lohkoketjuteknologiaan tai toiminnanohjausjärjestelmiin, sillä teknologia yksinään ei voi ratkaista liiketoiminnan ongelmia ja voi jopa luoda uusia ilman selkeää strategiaa.

Strategisten prosessien muutos näkyy seuraavilla keskeisillä alueilla:

• Riskienarviointi ja hallinta: Sääntelyiden käyttöönoton myötä, kuten Eurooppalainen AI-lakiyritysten on nyt arvioitava kaikkia tekoälyinvestointeja ja -käyttöönottoja niiden organisaatiolle aiheuttaman riskin perusteella. Strategioiden on otettava huomioon neljä riskitasoa, jotka vaihtelevat "hyväksymättömästä" (jota on vältettävä) "minimaaliseen" riskiin. Lisäksi johdon on hallittava "Varjo-tekoäly"–ilmiö, jossa generatiiviset tekoälyrajapinnat mahdollistavat digitaalisten työkalujen itsenäisen käyttöönoton ohittaen tavanomaiset tarkastusprosessit ja luoden mahdollisia tietoturvariskejä.
• Talous- ja rahoitussuunnittelu: Tekoälyn käyttöönotto muuttaa perusteellisesti kustannusrakenteita; se on tyypillisesti käyttökustannukset (OpEx) ...joka vaikuttaa suoraan yrityksen voittomarginaaleihin. Toisin kuin aiemmat IT-kehityshankkeet, tekoälyn käyttöönotto ei välttämättä vähennä perinteisiä IT-kustannuksia, ja näiden kulujen kattaminen tehokkuuden parannuksilla, myynnin kasvulla tai henkilöstövähennyksillä on tällä hetkellä vaikeaa muotialalla. Siksi tarkat liiketoimintasuunnitelmat ovat välttämättömiä, sillä nykyiset tiedot viittaavat siihen, että tekoälyn soveltamisen onnistumisprosentti arvoketjussa on vain noin 5 %.
• Tietojen yhdistäminen perustana: Onnistunut tekoälystrategia nojaa vahvasti organisaation kykyyn konsolidoida ja arvostaa omaa dataansaMinkä tahansa tekoälyaloitteen perustana on oltava integroidut prosessit ja data; ilman tätä yritykset voivat joutua toimittajariippuvuuden kohteeksi, jossa ne menettävät datan ja osaamisen hallinnan ulkoisille palveluille ja säilyttävät hallinnan vain maksujen käsittelystä.
• Prosessioptimointi vs. osaoptimointi: Strategisen suunnittelun on varmistettava, että tekoälyn soveltaminen tiettyihin käyttötapauksiin, kuten arvoketjun muutokseen, ei heikennä muiden alueiden optimointia. Päätöksentekijöiden on arvioitava, kehitetäänkö, kootaanko vai ostetaanko palveluita, samalla varmistaen, että yhden prosessin optimointi ei yksinkertaisesti siirrä kustannuksia organisaation toiseen osaan.

Viime kädessä strategisten prosessien onnistunut muutos riippuu vähemmän itsestään teknologiasta ja enemmän yrityksen kulttuuri ja identiteettivarmistaen, että tekoälyn käyttöönotto perustuu selkeään ymmärrykseen liiketoiminnan tarpeista eikä spontaaniin käyttöönottoon.

Mitkä ovat tekoälyn käyttöönoton suurimmat riskit organisaatioissa?

Tekoälyn käyttöönoton ensisijaiset riskit organisaatioissa voidaan luokitella sääntelyyn, turvallisuuteen, talouteen ja strategisiin haasteisiin liittyviksi:

Sääntelyyn ja vaatimustenmukaisuuteen liittyvät riskit Käyttöönoton myötä AI-laki Euroopassa yrityksillä on tiukat vaatimustenmukaisuusvelvoitteet, jotka perustuvat neljään riskitasoon, jotka vaihtelevat "minimaalisesta" "hyväksymättömään". Organisaatioiden on arvioitava investoinnit huolellisesti varmistaakseen, että ne välttävät "hyväksymättömiä" riskejä, kuten luvaton kasvojentunnistus tai sosiaalinen manipulointi, jotka ovat kiellettyjä.

Turvallisuus- ja hallintoriskit (”varjotekoäly”) Merkittävä riski on ns. "Varjo-tekoäly", ilmiö, jossa generatiivisen tekoälyn (keskustelukäyttöliittymien) helppo saatavuus antaa kenelle tahansa työntekijälle mahdollisuuden ottaa digitaalisia työkaluja käyttöön itsenäisesti. Tämä ohittaa tavanomaiset tarkastusprosessit, mikä tarkoittaa, että yksilöt voivat tilata ja käyttää työkaluja, jotka voivat aiheuttaa tietoturva-aukkoja tai tietovuotoja ilman organisaation valvontaa.

Rahoitus- ja talousriskit Tekoälyn käyttöönoton taloudelliset vaikutukset aiheuttavat vakavia riskejä kannattavuudelle:

• Vaikutus katteisiin: Tekoäly on tyypillisesti käyttökustannukset (OpEx), mikä vaikuttaa suoraan voittomarginaaleihin.

• Lisäkustannukset: Toisin kuin aiemmat teknologiset muutokset, tekoäly ei välttämättä vähennä perinteisiä IT-kustannuksia; sen sijaan se on yleensä lisäkulu. Vaikka tekoälytoimittajien tulojen ennustetaan kasvavan merkittävästi, tämä tarkoittaa asiakasyritysten kustannusten nousua.

• Alhainen onnistumisprosentti: Sijoitetun pääoman tuottoa ei taata. Sovellettaessa monimutkaisiin prosesseihin, kuten arvoketjuun (eikä yksinkertaiseen henkilökohtaiseen tuottavuuteen), onnistumisprosentin arvioidaan olevan niinkin alhainen kuin 5%,.

• Kustannusten kattamisen vaikeus: Näiden kustannusten kattaminen henkilöstövähennyksillä, tehokkuuden parantamisella tai myynnin kasvulla on tällä hetkellä vaikeaa muoti- ja luksusaloilla.

Strategiset ja operatiiviset riskit

• Myyjän lukitus: On suuri riski ajautua tilaan, jossa "lukita", jossa organisaatio on niin vahvasti riippuvainen ulkoisista palveluista, että se menettää hallinnan omaan dataansa ja sisäisiin osaamiseensa. Tässä skenaariossa yritys säilyttää käytännössä hallinnan vain laskujen maksamisesta, kun taas ydinosaaminen sijaitsee ulkoisesti.

• Prosessin alioptimointi: Ilman kokonaisvaltaista näkemystä on olemassa riski optimoida yksi tietty prosessi samalla, kun se tahattomasti muiden alioptimointi, yksinkertaisesti siirtämällä kustannuksia tai tehottomuuksia organisaation eri osiin sen sijaan, että ne poistettaisiin.

• Strategisen vision puute: Tekoälyn spontaanisti käyttöönotto ilman selkeää organisaatio- ja kulttuuristrategiaa voi lyhyellä aikavälillä aiheuttaa enemmän ongelmia kuin se ratkaisee

Miksi liiketoiminnan tekoälyn käyttöönoton onnistumisprosentti on tällä hetkellä alhainen?

Tekoälyn käyttöönoton onnistumisasteen liiketoimintaprosesseissa – erityisesti arvoketjun muutoksen osalta – arvioidaan olevan niinkin alhainen kuin 5%Tämä alhainen onnistumisprosentti johtuu useista rakenteellisista, taloudellisista ja organisatorisista tekijöistä:

• Arvoketjuintegraation monimutkaisuus: Vaikka henkilökohtaiseen tuottavuuteen tarkoitetut "upotetut" tekoälytyökalut (esim. selaimissa tai toimisto-ohjelmissa) on helppo ottaa käyttöön, tekoälyn soveltaminen monimutkaisiin yritysprosesseihin ja arvoketjuun on paljon vaikeampaa. Tämän tyyppinen käyttöönotto vaatii syvää integraatiota eikä yksinkertaista käyttöönottoa.

• Lisäkustannukset ja sijoitetun pääoman tuoton haasteet: Toisin kuin aiemmat teknologiset muutokset, tekoälyn käyttöönotto ei välttämättä vähennä perinteisiä IT-kustannuksia; sen sijaan se toimii usein lisäarvona Käyttökustannukset (OpEx) ...joka vaikuttaa suoraan voittomarginaaleihin. Näiden kustannusten kattaminen – olipa kyse sitten henkilöstövähennyksistä, tehokkuuden parantamisesta tai myynnin kasvusta – on tällä hetkellä osoittautunut vaikeaksi muoti- ja luksusalalla.

• Tietojen ja prosessien kypsyysaste: Menestys riippuu vahvasti organisaation olemassa olevasta kulttuurista ja sen kyvystä konsolidoida ja arvostaa omaa dataansaIlman vankkaa integroitujen tietojen ja prosessien perustaa yritykset eivät voi tehokkaasti ottaa käyttöön tekoälyä ja voivat joutua toimittajariippuvuuden uhriksi, jossa ne ovat täysin riippuvaisia ​​ulkoisista palveluista ja menettävät hallinnan sisäisestä osaamisestaan ​​ja resursseistaan.

• Alioptimoinnin riski: On olemassa strateginen riski, että yhden tietyn prosessin optimointi tekoälyn avulla voi tahattomasti alioptimoida muilla alueilla, yksinkertaisesti siirtämällä kustannuksia tai tehottomuuksia organisaation eri osiin sen sijaan, että ne poistettaisiin.

• Piilotetut käyttöönottokustannukset: Tekoälyn kustannukset eivät koskaan rajoitu pelkästään palvelumaksuun; siihen liittyy merkittävä oppimiskäyrä sekä koulutukseen, infrastruktuuriin ja verkostoitumiseen liittyviä kustannuksia.

Mitä 'varjotekoäly' tarkoittaa muotialan turvallisuudelle?

"Varjo-tekoäly" muotialan yhteydessä viittaa ilmiöön, jossa työntekijät tilaavat ja ottavat itsenäisesti käyttöön tekoälytyökaluja yrityksessä ilman virallista valvontaa tai IT-tarkistusta.

Andrea Perticin, globaalin muodin tietohallintojohtajan, mukaan brandtällä on erityisiä turvallisuusvaikutuksia:

• Turvallisuushallinnon ohittaminen: Ensisijainen riski on, että nämä työkalut ohittavat tiukat riskinarvioinnit, joita nykyään edellyttävät esimerkiksi Euroopan unionin säännökset. AI-lakiYritykset ovat lain mukaan velvollisia arvioimaan tekoälyn käyttöönottoa neljän riskitason perusteella ("minimaalisesta" "hyväksymättömään", kuten luvaton kasvojentunnistus tai sosiaalinen manipulointi), mutta varjotekoäly estää tämän arvioinnin.

• Esteetön pääsy: Toisin kuin aiemmat monimutkaiset teknologiat, generatiivisen tekoälyn "keskustelukäyttöliittymä" on poistanut kaikki tekniset esteet. Kuka tahansa työntekijä, joka osaa kirjoittaa tai puhua, voi nyt ottaa käyttöön digitaalisia työkaluja, jotka saattavat sisältää tietoturva-aukkoja. Tämä luo tehokkaasti piilotetun teknologiakerroksen, jota organisaatio ei voi hallita tai suojata.

• Varjo-IT:n kehitys: Sitä kuvataan "varjo-IT:n" nykyaikaiseksi kehitykseksi, jossa tehokkaiden työkalujen helppo saatavuus lisää tietovuotojen tai vaatimustenmukaisuusrikkomusten todennäköisyyttä, koska keskusorganisaatio ei ole edes tietoinen teknologian käytöstä.

Kuinka voi brandvälttääkö "toimittajariippuvuutta" tekoälyä käytettäessä?

Välttääksesi "toimittajariippuvuutta" brandon varmistettava, etteivät ne pääse tilaan, jossa tiedot, palvelut ja osaamiset sijaitsevat kokonaan ulkoisesti, jolloin yrityksellä ei ole enää määräysvaltaa mihinkään muuhun kuin laskujen maksamiseen.

Lähteiden mukaan ensisijainen strategia tämän estämiseksi on vahvan sisäisen perustan luominen pelkän ratkaisujen ostamisen sijaan. Tähän sisältyy:

• Sisäisten tietojen yhdistäminen ja hyödyntäminen: Ratkaiseva lähtökohta on organisaation kyky konsolidoida omaa dataansa. Yrityksellä on oltava integroidut prosessit ja data "perustana". Ilman tätä sisäistä selkärankaa yrityksestä tulee liian riippuvainen toimittajan infrastruktuurista keskeisten resurssiensa hallinnassa.

• Strategiset hankintapäätökset: Kun tämä dataperusta on luotu, yrityksellä on paremmat edellytykset tehdä tietoon perustuvia strategisia päätöksiä siitä, kannattaako "kehitä, kokoa tai osta" tiettyjä palveluita tapauskohtaisesti. Tämä mahdollistaa brand integroida ulkoista tekoälyä tarvittaessa luovuttamatta koko arvoketjun hallintaa.

• Sisäisten osaamisten säilyttäminen: Lukkiutumisriski liittyy nimenomaisesti toimintojen ulkoistamiseen osaaminen. Siksi, brands:n on varmistettava, että vaikka ne voivat käyttää ulkoisia työkaluja, strateginen ymmärrys ja management Näiden prosessien pysyminen yrityksen sisällä riippuvuuden välttämiseksi.

Miten muoti voi brandestävätkö työntekijöitä käyttämästä varjo-tekoälyä?

”Varjotekoälyn” estämistä ei esitetä yksinkertaisena teknisenä esteenä, vaan pikemminkin haasteena, joka vaatii muutosta organisaatiostrategia, kulttuuri ja hallinto.

Muoti brandvoivat puuttua varjotekoälyn käyttöön ja lieventää sitä seuraavilla strategisilla toimenpiteillä:

• Muodollisen riskinarvioinnin toteuttaminen (tekoälylaki): Yritysten on korvattava spontaani käyttöönotto virallisella arviointiprosessilla. Säädösten, kuten AI-lakiorganisaatioiden on arvioitava kaikkia tekoälyn käyttöönottoja neljän riskitason perusteella, jotka vaihtelevat "minimaalisesta" "hyväksymättömään" (kuten luvaton kasvojentunnistus tai sosiaalinen manipulointi). Tämän tarkastusprosessin valvomisen avulla brandvarmistavat, ettei mikään digitaalinen työkalu pääse yrityksen ekosysteemiin kulkematta tämän hallintosuodattimen läpi.

• Siirtyminen spontaanista omaksumisesta strategiseen omaksumiseen: Varjotekoälyn ensisijainen ajuri on työntekijöiden "spontaani omaksuminen". Tämän estämiseksi johdon on asetettava "strateginen, organisatorinen ja kulttuurinen visio", joka on samanlainen kuin aiemmissa PLM- tai ERP-järjestelmien toteutuksissa. Organisaation on aktiivisesti määriteltävä, miten tekoäly ratkaisee liiketoimintaongelmia, jotta työntekijät eivät tunne tarvetta itsenäisesti etsiä ulkopuolisia työkaluja.

• Tietojen ja osaamisen keskittäminen: Keskeinen ennaltaehkäisevä toimenpide on varmistaa, että organisaatio luo vahvan sisäisen perustan. focusYritys tarjoaa laillisen ja integroidun infrastruktuurin perustuen ”kulttuuriin ja kykyyn… konsolidoida ja arvostaa omaa dataansa”. Jos yritys tarjoaa integroituja prosesseja ja dataa, se vähentää työntekijöiden kannustimia käyttää ulkoisia ”varjotyökaluja”, jotka voivat johtaa ”toimittajariippuvuuteen” tai tietojen menetykseen.

Miksi ehkäisy on vaikeaa: Lähteet huomauttavat, että varjotekoälyn estäminen on erityisen haastavaa, koska generatiivinen tekoäly (erityisesti keskustelukäyttöliittymä) on "poisti täysin kaikki käytön esteet"Toisin kuin monimutkaisissa perinteisissä järjestelmissä, kuka tahansa, joka osaa kirjoittaa tai puhua, voi nyt itsenäisesti tilata ja ottaa käyttöön nämä työkalut ohittaen perinteiset IT-esteet. Siksi ratkaisu ei niinkään koske teknisiä esteitä vaan enemmän... yrityskulttuuri ja uuden noudattaminen sääntelykehykset