Prelazak AI ponora – kako CTO-ovi mogu potaknuti značajno usvajanje u okruženjima s naslijeđenim sustavima

Podijelite na društvenim mrežama

Prelazak AI ponora – kako CTO-ovi mogu potaknuti značajno usvajanje u okruženjima s naslijeđenim sustavima

Matt Saunders

Published on 4. kolovoza 2025.

9 min čitanja

Matt Saunders

Published on 4. kolovoza 2025.

9 min čitanja

Prijelaz na odjeljak

Introduction

Integracija umjetne inteligencije: Koji su izazovi?

Upravljanje i kontrola rizika

Jaz u talentima i dalje postoji

Strateški pristup

Učinite umjetnu inteligenciju dijelom svačije svakodnevice

Put naprijed

Frequently asked questions about adopting AI

Praktični vodič za integraciju AI-a u vaše radne procese i naslijeđene sustave, koji pomaže uskladiti transformativno usvajanje AI-a s operativnom stabilnošću u sklopu digitalne transformacije.

Revolucija umjetne inteligencije dosegla je točku u kojoj je jasno da bi se većina poduzeća trebala uključiti u nju ili riskirati da ih nadmaše konkurenti koji to čine. Međutim, prema nedavnom istraživanju McKinseyja, organizacije koje koriste umjetnu inteligenciju izvještavaju o mjerljivoj poslovnoj vrijednosti, no mnoge se bore s izazovima implementacije, posebno prilikom integracije novih mogućnosti umjetne inteligencije sa starim sustavima.

Za tehničke direktore, revolucija nije samo tehnička; radi se o uravnoteženju uvođenja potencijalno revolucionarnih, ali i revolucionarnih strategija umjetne inteligencije u poslovanje, uz održavanje operativne stabilnosti.

Integracija umjetne inteligencije: Koji su izazovi?

Jasno je da postoji velika napetost između brzine usvajanja AI-a i kolektivne potrebe za razumijevanjem kada i kako će se pojaviti povrat ulaganja. Da ne spominjemo kako se ova disruptivna tehnologija uklapa u rad drugih timova i tehnologija u organizaciji. Ovo je posebno važno za uvjeravanje donositelja odluka da ulože u vrhunsku i potencijalno skupu tehnologiju koja će koegzistirati s naslijeđenim alatima. S obzirom na brzinu promjena u svijetu AI-a, gotovo svaka tvrtka danas se suočava s ovim izazovom.

Prava snaga generativnog AI-a leži u pružanju dovoljno kontekstualnih informacija da može davati autoritativne odgovore temeljene na kumulativnom znanju organizacije. Za većinu organizacija, informacije najvrednije AI alatu raspodijeljene su po mnogim tehnologijama i skladištima podataka. Timovi koji uspijevaju u tome istražuju kako povezati naslijeđene sustave koji nisu dizajnirani za suvremenu AI potrošnju. Također koriste novu RAG (Retrieval-Augmented Generation) tehnologiju za povezivanje tih sustava.

Upravljanje i kontrola rizika ključni su faktori uspjeha.

Osiguravanje da AI ima odgovarajuću razinu pristupa podacima koji mogu biti osobni ili povjerljivi složen je problem, a vlade već donose zakone kako bi osigurale da tvrtke ozbiljno pristupaju toj temi. Zakon EU-a o AI-u, koji je stupio na snagu u kolovozu 2024., postavio je nove zahtjeve za usklađenost koje organizacije moraju pažljivo pratiti.

Tvrtke trebaju detaljan okvir upravljanja AI-om koji definira etičke standarde koje ljudi trebaju slijediti, način korištenja podataka te kako će AI biti odgovoran. Posebnu pozornost treba obratiti na pitanja poput algoritamske pristranosti, privatnosti podataka i objašnjivosti modela, a osiguravanje da su ova područja pokrivena ključno je za uspjeh.

Jaz u talentima i dalje postoji

Postoji nedostatak iskusnih AI stručnjaka. Analiza Ureda za AI britanske vlade ističe stalni jaz u vještinama za uloge u strojnom učenju i znanosti o podacima. Brzina promjena dramatično se ubrzala s revolucijom generativnog AI-a.

Dok će neki zaposlenici spremno prihvatiti nove alate koji povećavaju produktivnost i automatiziraju ručne zadatke, drugi će biti skeptični i nepoštovati AI. Mogli bi se čak brinuti da će biti zamijenjeni. Takve zabrinutosti mogu utjecati na prihvaćanje tehnologije i izazvati unutarnje protivljenje AI alatima. Daljnja analiza, naš nedavni izvještaj Digital Etiquette: Unlocking the AI Gates, pokazao je da se većina AI edukacija nudi visoko plaćenim zaposlenicima, te da organizacije moraju aktivno nastojati ispraviti ovu neravnotežu kako bi AI stručnost bila dostupna više ljudi, a ne samo rijetkima.

Uspješne organizacije primjenjuju hibridne pristupe: zapošljavaju ključne AI stručnjake i razvijaju postojeće tehničko osoblje kroz strukturirane programe učenja. Takav pristup očuvava institucionalno znanje dok istovremeno gradi nove sposobnosti.

Uspješne organizacije primjenjuju strateški pristup

Organizacije koje uspješno koriste AI primjenjuju promišljen i kontroliran pristup integraciji unutar postojećih organizacijskih struktura. Evo nekoliko strategija koje smo uočili kao uspješne:

Balansirajte hitnost s planiranjem – izgradite uvjerljive poslovne slučajeve koji jasno usklađuju AI ulaganja s dugoročnim organizacijskim ciljevima.
Procijenite spremnost podataka i kvalitetu – osigurajte odgovarajuće talente i stručnost, uspostavite sveobuhvatne protokole upravljanja za etičku i regulatornu usklađenost te pripremite zaposlenike na tehnološke promjene kao temeljne zahtjeve.
Pratite strukturirani progres implementacije – započnite s malim pilot projektima u područjima niskog rizika, a visokog utjecaja, kako biste testirali vrijednosne prijedloge prije šireg širenja unutar organizacije.
Definirajte mjerljive KPI-eve povezane s poslovnim rezultatima – uključite dionike kroz edukacijske i komunikacijske inicijative te razvijte robusne okvire upravljanja koji pokrivaju strategiju podataka i etičke standarde.
Učite kontinuirano i prilagođavajte se – koristite uvide iz pilot programa za vođenje šire implementacije unutar organizacije. Fokusirajte se na razvoj zaposlenika kroz edukaciju specifičnu za uloge, programe AI pismenosti i stvaranje unutarnjih zagovornika koji će poticati usvajanje i pružati stalnu podršku tijekom digitalne transformacije.

Učinite umjetnu inteligenciju dijelom svačije svakodnevice

Kao i kod svake inicijative na radnom mjestu, najveći faktor su vaši ljudi. Zato je od velike važnosti pomoći im da ostanu u korak s promjenama koje donose LLM-ovi (Large Language Models) za uspjeh vaših AI inicijativa. Nemojte biti pasivni i nadati se da će svi sami sustići; umjesto toga, pobrinite se da:

Ponudite edukaciju specifičnu za uloge – prilagodite mogućnosti učenja tako da zaposlenici iz različitih timova nauče kako AI i LLM-ovi mogu unaprijediti njihov rad. Pazite da ovo ne bude dostupno samo odabranima ili visokoplaćenim zaposlenicima ako želite da cijela organizacija ima koristi.
Potaknite AI pismenost – organizirajte radionice na razini cijele organizacije o osnovama AI-a, uključujući etičke i upravljačke aspekte, kako biste izgradili snažnu temeljnu bazu znanja.
Stvorite AI ambasadore – rani korisnici mogu djelovati kao in-house stručnjaci i nositelji promjena, pomažući u usvajanju i pružajući podršku. AI centri izvrsnosti koji kombiniraju tehničku stručnost s poslovnim razumijevanjem pružaju ključne smjernice za odabir alata, podršku pri implementaciji i kontinuirano održavanje.
Normalizirajte upotrebu AI-a – gdje je moguće lako integrirati AI funkcionalnost u postojeću platformu, učinite to. Upoznajte zaposlenike s korištenjem funkcionalnosti kroz jednostavne uspjehe. Poslovni korisnici trebaju razumjeti mogućnosti i ograničenja AI-a kako bi mogli identificirati prikladne slučajeve primjene.
Održavajte motivaciju – postavite ciljeve učenja, omogućite pristup tečajevima i nagradite napredak kako biste potaknuli zaposlenike da nastave učiti. To može uključivati i AI certifikate.

Put naprijed

Usvajanje generativnog AI-a značajno je poraslo tijekom posljednje dvije godine, pružajući vrijedne lekcije o implementaciji. Međutim, izazovi integracije AI-a postaju sve standardiziraniji, s pojavom etabliranih obrazaca i rješenja u različitim industrijama. CTO-ovi mogu iskoristiti ove najbolje prakse dok ih prilagođavaju vlastitom organizacijskom kontekstu.

Uspješna integracija AI-a u naslijeđena okruženja zahtijeva uravnotežen pristup koji istovremeno rješava tehnička, organizacijska i strateška pitanja. CTO-ovi se moraju oduprijeti pritisku da AI rješenja implementiraju na brzinu, te se umjesto toga fokusirati na izgradnju održivih kapaciteta koji donose mjerljivu poslovnu vrijednost.

Organizacije koje će uspjeti u usvajanju AI-a tretiraju ga kao sveobuhvatnu inicijativu digitalne transformacije, a ne kao projekt implementacije tehnologije. Ovakav pristup zahtijeva posvećenost dugoročnom razvoju sposobnosti, a ne traženju brzih rezultata.

Fokusirajući se na izgradnju temelja kroz stratešku implementaciju i kontinuirani razvoj organizacijskih kapaciteta podržanih AI-om, CTO-ovi mogu ostvariti dugoročne promjene ako izbjegnu prevelik hype i usmjere se na rješenja koja omogućuju postupne, ali trajne transformacije pomoću AI-a.

Ako želite saznati više o tome kako najbolje ugraditi ovu ravnotežu u svoju AI strategiju, obratite se našim stručnjacima za digitalnu transformaciju već danas.

Adaptavist vam može pomoći da pronađete prave alate koji se usklađuju s vašim poslovnim potrebama, implementirate ih kako biste optimizirali njihovu vrijednost te podržite svoje timove kroz edukaciju i radne prakse kako bi AI mogli koristiti s povjerenjem.

Često postavljana pitanja o primjeni umjetne inteligencije

Kako tehnički direktori mogu učinkovito integrirati umjetnu inteligenciju u naslijeđene sustave?

CTO-ovi bi trebali započeti s malim pilot projektima u područjima niskog rizika, ali visokog utjecaja, kako bi testirali mogućnosti AI-a prije šire implementacije. Koristite RAG (Retrieval-Augmented Generation) tehnologiju za povezivanje naslijeđenih sustava s modernim AI alatima, osiguravajući ispravan protok podataka i pristup kontekstualnim informacijama. Fokusirajte se na izgradnju robusnih okvira upravljanja i uspostavljanje jasnih KPI-eva povezanih s poslovnim rezultatima kako biste mjerili uspjeh i vodili širu implementaciju.

Kako organizacije mogu prevladati nedostatak talenata u području umjetne inteligencije?

Organizacije mogu riješiti problem nedostatka talenata u području umjetne inteligencije hibridnim pristupom: zapošljavanjem ključnih stručnjaka za umjetnu inteligenciju uz istovremeno razvijanje postojećeg tehničkog osoblja putem strukturiranih programa učenja. Uspješne strategije uključuju ponudu obuke za umjetnu inteligenciju specifične za uloge prilagođene različitim timovima, provedbu radionica o pismenosti u području umjetne inteligencije na razini cijele organizacije, stvaranje prvaka umjetne inteligencije kao internih stručnjaka i uspostavljanje centara izvrsnosti u području umjetne inteligencije. Ovaj pristup održava institucionalno znanje dok istovremeno gradi nove mogućnosti umjetne inteligencije u cijeloj organizaciji.

Koji je okvir upravljanja potreban za usvajanje umjetne inteligencije u kompanijama?

Organizacije trebaju sveobuhvatne protokole upravljanja AI-om koji pokrivaju privatnost podataka, algoritamsku pristranost i regulatornu usklađenost, uključujući Zakon EU-a o AI-u. Ključni elementi uključuju etičke standarde za AI, jasne smjernice za korištenje podataka, zahtjeve za objašnjivost modela i mjere odgovornosti. Uspostavite procedure procjene rizika, redovite revizije i protokole transparentnosti, posebno pri rukovanju osobnim ili povjerljivim podacima organizacije.

Koji je najbolji pristup za skaliranje umjetne inteligencije od pilot projekata do implementacije na razini cijele kompanije?

Pratite strukturirani tijek implementacije: započnite s pilot projektima koji pokazuju jasnu poslovnu vrijednost, a zatim koristite uvide za vođenje šire implementacije. Razvijte AI centre izvrsnosti koji kombiniraju tehničku stručnost s poslovnim razumijevanjem. Fokusirajte se na kontinuirano učenje i prilagodbu, uspostavljajući povratne petlje između pilot programa i organizacijske strategije. Osigurajte pravilno upravljanje promjenama uključivanjem dionika kroz edukaciju i izgradnju održivih AI kapaciteta, umjesto traženja brzih rezultata.

Kako se nosite s otporom radne snage prema implementaciji umjetne inteligencije?

Smanjite otpor prema AI-u kroz edukacijske programe prilagođene ulogama i inicijative za AI pismenost na razini cijele organizacije. Stvorite AI ambasadore kao unutarnje zagovornike i nositelje promjena koji će podržavati usvajanje. Izravno se pozabavite zabrinutostima oko gubitka radnih mjesta transparentnom komunikacijom o ulozi AI-a u unapređenju, a ne zamjeni ljudskog rada. Osigurajte ravnomjeran pristup AI edukaciji na svim razinama organizacije, a ne samo visokoplaćenim zaposlenicima.

Napisao/la

Matt Saunders

Voditelj za DevOps

Zahvaljujući bogatom iskustvu administratora Linux sustava Matt je autoritet u svemu što se odnosi na DevOps. U Adaptavistu, ali i šire, zagovara DevOps načine rada, pomažući timovima da maksimalno iskoriste svoj potencijal, proces i tehnologiju za učinkovitu i sigurnu isporuku softvera.

Digital transformation