Sammanfatta detta blogginlägg med:
Redaktörens anmärkning: I takt med att multinationella företag fortsätter att gå mot ett AI-fokuserat paradigm ger den här artikeln värdefulla insikter i de strategiska krav som globala kompetenscenter (GCC) behöver beakta när de implementerar artificiell intelligens (AI) i sin verksamhet. Den diskuterar också vikten av att använda en stegvis strategi och belyser viktiga områden som GCC bör fokusera på för att maximera fördelarna med AI.
Det mycket omtalade "nästa normala" är redan här och mycket tidigare än vi alla hade förväntat oss. Globala kompetenscenter (GCC) befinner sig vid en kritisk brytpunkt. I takt med att multinationella företag fortsätter att gå mot ett AI-fokuserat paradigm, ser de till att sina GCC:er kan bidra med AI-förmåga för att driva denna omvandling.
93 % av IT-chefer i USA säger att deras företag använder någon form av kompetenscentrum (COE) för att driva AI- och datavetenskapliga initiativ. IDC
På senare tid har GCC:s historia varit inne i en föränderlig era av värde- och transformativ arbitrage. De flesta GCC:er strävar efter att implementera en uppsättning AI-ledda strategier för att positionera sig som modell för AI-kompetenscentrum.
Termen "Center of Excellence" har blivit mycket populär de senaste åren bland organisationer av alla slag. CoEs inrättas nu för att attrahera talanger och utveckla proof of concepts (PoC) kring nya teknologier. Huvudsyftet med ett CoE är att hjälpa en organisation att förbättra sin expertis inom ett visst område och få ut det mesta av sina resurser.
Nyligen har det observerats att flera stora teknikjättar utvecklar inkubatorer och acceleratorer, vilka utnyttjar det blomstrande indiska ekosystemet för att utveckla expertis inom nya teknologier. Indien är redan ett nav för CoE, särskilt inom områden som analys och business intelligence .
Ett AI Centre of Excellence (AI CoE) är en centraliserad grupp av kunskapsteam som vägleder och övervakar implementeringen av organisationsomfattande AI-projekt. Ett AI CoE kombinerar den AI-talang, de resurser och den kunskap som krävs för att möjliggöra AI-baserade transformationsprojekt. Det sammanför alla AI-funktioner som krävs för att hantera komplexiteten i AI-implementering och prioritera AI-investeringar.
AI CoE fungerar som en intern centraliserad rådgivare för att identifiera nya möjligheter att utnyttja AI för att lösa många affärsproblem, såsom att kontrollera kostnader, förbättra effektiviteten och optimera intäkter. Huvudsyftet med att inrätta en AI CoE är att stödja och bygga organisationens AI-vision och fungera som en intern rådgivare för att hantera alla AI-projekt.
AI förutspås allmänt att störa och omvandla kompetenscentrum under de kommande decennierna. Hur ser globala kompetenscentrum i Indien på att positionera sig som en modell för att utveckla AI-kompetenscentrum? Hur har GCC:ernas strategier förändrats vad gäller moderorganisationer?
Vill du maximera potentialen hos GCC:er?
Kontakta oss för att revolutionera framtidens affärsverksamhet med AI. Vår konsultativa metod erbjuder de resurser, expertis och teknik du behöver för att driva tillväxt och framgång i den digitala tidsåldern.
Tekniken förändras ständigt. Organisationer måste kontinuerligt anpassa sin AI-färdplan för att leverera optimalt affärsvärde. Med spridda data science-resurser, team och äldre system blir det besvärligt att veta var man ska börja. För att etablera ett AI-innovationscenter måste ledare ha en helhetssyn och ta hänsyn till alla faktorer som bidrar till dess framgång.
De viktigaste grundpelarna i ett AI-centrum Ett CoE eller innovationscenter bygger på följande fyra grundpelare:
|
Strategi: Strategi hjälper till att tydligt definiera affärsmålen, identifiera användningsområden med stor inverkan och prioritera AI-investeringar. När man börjar med artificiell intelligens är det klokt att börja med små, uppnåeliga, smarta och realistiska AI-mål. Detta gör att du kan göra snabba framsteg och mäta avkastningen på AI-initiativen.
|
Människor: Den människoorienterade pelaren hänvisar till datadrivna strategier och kultur för att hantera de team som använder AI och data inom organisationen. Personalstrategin hjälper också till att anställa rätt AI-talanger och främjar en samarbetsinriktad, innovationsdriven kultur.
|
Processer: Den processorienterade pelaren hjälper till att definiera sätt att upprätthålla kontinuerlig AI-innovation inom företaget. Ju mer iterativ och agil processen är, desto lättare är det att lära sig snabbt och anpassa sig till snabbt föränderliga affärsbehov.
|
Teknik: Rätt teknikstack är viktig för att bygga robusta AI-funktioner. Teknikstrategin bör tydligt definiera processen för att utvärdera och implementera de senaste verktygen som matchar organisationens krav och fungerar bra med den befintliga IT-infrastrukturen.
|
1. Utvecklat AI-kompetenscentrum
GCC:er övergår i allt högre grad till kompetens- och kapacitetsskapande modeller för att minska time-to-market. I den här modellen är teamen anpassade till affärsområden där AI-kompetenscentret ansvarar för att skapa AI-kapacitet, färdplaner och nya värdeerbjudanden, i samarbete med moderorganisationens affärsteam .
Denna anpassning och specifika roller ger tydlig insyn i användarnas behov. Vidare bidrar kompetensskapande och anpassning till moderorganisationen till konkreta värderesultat. I många fall bygger AI-team en ny rad innovationer kring AI-baserade funktioner och lösningar för att visa upp den efterföljande GCC som en modell för innovation och transformation.
GCC:erna måste utforma en skräddarsydd strategi för att bygga och upprätthålla AI-kompetenscentret. De måste hålla det uppdaterat i värdekedjan med mogna och väl avvägda transformations- och innovationsdrivna matriser.
2. Utveckla en robust AI-infrastruktur
GCC:erna investerar i att utveckla en robust AI-infrastruktur för att stödja utveckling och driftsättning av AI-lösningar i stor skala. Detta inkluderar investeringar i molntjänster, AI-plattformar och -verktyg samt datahanteringssystem som kan hantera stora datamängder och stödja beslutsfattande i realtid . GCC:erna bör också utveckla bästa praxis och standarder för AI-utveckling och driftsättning, såsom datastyrning, modellträning, testning och validering samt säkerhet och efterlevnad.
3. Fokusera på mätbara affärsresultat
GCC:er bör fokusera på att leverera mätbara affärsresultat genom att anpassa AI-initiativ till organisationens affärsmål och nyckeltal. Detta inkluderar att definiera tydliga framgångsmått för varje AI-projekt, såsom effekten på intäktstillväxt, kostnadsbesparingar, kundnöjdhet eller medarbetarproduktivitet. GCC:er bör också spåra och rapportera om framstegen och effekterna av AI-initiativ och använda denna feedback för att kontinuerligt förbättra och optimera sin AI-strategi och färdplan.
4. Bygg en stark pool av AI-talanger
Gränserna mellan olika färdigheter suddas ut i takt med utvecklingen av analys, datavetenskap och AI. GCC:erna bevittnar en konvergens av kompetenskrav över olika domäner. GCC:ernas strategiska skifte mot en AI-kapacitetsmodell har lett till skapandet av roller inom AI, datateknik och design. För att bygga färdigheter inom AI och datateknik antar GCC:erna en hybridstrategi. Kompetensutvecklingsfärdplanen för AI är en kombination av bygg- och köpstrategier.
Beslutet att förvärva talanger från ekosystemet eller internt bygga upp kompetens är en funktion av tre parametrar – mognaden hos GCC:s befintliga AI-kapacitet inom önskade eller angränsande områden, den taktiska karaktären av kompetenskrav och tillgänglighet samt tillgången till talanger i ekosystemet.
Det finns alltid en stark benägenhet att bygga upp kompetens internt inom GCC:erna. De flesta GCC:er har betonat att huvuddelen av den framtida implementeringen inom AI-områden kommer att ske genom interna kompetensuppbyggnads- och omskolningsinitiativ. En strategi för talangkartläggning för att bygga AI-kapacitet är dock en avvägd metod. Annars kan det bli en akilleshäl för GCC- och HR-chefer.
5. Utveckla starka partnerskap med externa intressenter
GCC:erna bör utveckla starka partnerskap med externa intressenter som startups, den akademiska världen och branschkonsortier för att hålla sig à jour med den senaste AI-tekniken och bästa praxisen och för att främja en kultur av kunskapsdelning och samarbete. GCC:erna bör också delta i branschevenemang och konferenser, gå med i relevanta AI-communities och forum, och bidra till AI-projekt med öppen källkod för att etablera tankeledarskap och bygga sitt varumärke i AI-ekosystemet .
6. Säkerställ efterlevnad och etik inom AI
GCC:erna bör säkerställa att AI-initiativ utvecklas och implementeras ansvarsfullt och etiskt och följer relevanta regler och standarder. Detta inkluderar att AI-system är transparenta, förklarbara och partiska, samt att datasekretess och säkerhet alltid upprätthålls. GCC:erna bör också etablera ett styrningsramverk för AI som inkluderar etiska principer, riskhanteringsprocesser och ansvarsmekanismer, samt tillhandahålla regelbundna utbildnings- och informationsprogram för anställda om AI-etik och efterlevnad.
Genom att anta dessa strategiska krav kan GCC:er klättra uppåt i värdekedjan och bli ledande AI-centrum. Detta gör det möjligt för dem att leverera mer utmärkt värde till organisationen och ligga steget före konkurrenterna i det snabbt föränderliga AI-landskapet.
Vill du ta dina CoEs till nästa nivå med AI?
Förvandla din verksamhet med banbrytande AI-lösningar. Låt oss hjälpa dig att utnyttja kraften i artificiell intelligens för att driva innovation och transformera din verksamhet.
GCC-företag i Indien är unikt positionerade för att driva nästa tillväxtvåg genom att bygga kraftfulla AI-kompetenscentra. Det finns en mängd innovativa och transformerande modeller som de arbetar med för att höja insatserna och utlösa nya kundupplevelser, produkter och tjänster samt frigöra affärstransformationer för moderorganisationerna. Detta kommer att sätta de befintliga GCC-företagen på vägen mot banbrytande innovation och bana väg för andra globala organisationer som överväger att etablera globala center i Indien. AI håller på att bli ledande för att driva innovation och transformation för GCC-företag.
Framöver förväntar vi oss att AI-CoE:er för GCC:er kommer att fortsätta att öka i betydelse i takt med att AI blir mer genomgripande i affärsverksamheten. GCC:er måste investera i att bygga och vårda AI-talanger och -förmågor för att förbli konkurrenskraftiga på den globala marknaden. Dessutom förväntar vi oss att AI-CoE:er i allt högre grad kommer att fokusera på etiska och ansvarsfulla AI-metoder, med tanke på den ökande granskningen av användningen av AI och dess potentiella inverkan på samhället.