Skip to main content Skip to footer

Å navigere et nytt veikart for vekst

Se for deg å legge ut på en storslått ekspedisjon, hvor terrenget hele tiden endrer seg, og kartet du holder i hendene tegner seg selv på nytt for å avsløre nye og spennende destinasjoner.

Dette er hvordan generativ AI utfolder seg, og gir oss et grenseløst potensial, demokratiserer tilgangen til innsikt og ferdigheter og setter scenen for at nye verdikjeder kan dukke opp.

Å lykkes med å navigere denne reisen vil kreve at ledere gir fra seg tradisjonelle forestillinger om kontroll og omfavner en mer flytende tilnærming til organisasjon og verdiskaping.

For å utforske ytelsesimperativer for en epoke med gjennomgripende AI, snakket Cognizant med bedriftsledere og fagspesialister om fire områder som opplever tektoniske endringer: organisasjon og mennesker, eksperimentering for innovasjon og nye inntektsstrømmer, partnerskapsøkosystemer og drift.

Organisasjonsgenetikk

Organisasjonsgenetikk handler om sammensetningen og kulturen til en organisasjon, som bestemmer dens identitet og evner. Tradisjonelle kommando- og kontrollstrukturer har blitt for stive og restriktive, noe som hindrer teams evne til å tilpasse seg raskt til endrede begrensninger. Ledende organisasjoner eksperimenterer med flatere strukturer og måter å etablere fleksible rammer som skaper den rette konteksten for samarbeid og innovasjon.

Dagens flergenerasjonsarbeidsstyrke bringer unike verdier, forventninger og preferanser. Å engasjere og motivere dem til å bygge nye ferdigheter og prestere på sitt beste krever en dyp forståelse av hva som beveger dem og gir mening til livene deres.

Videre, ettersom menneske-maskin-samarbeid redefineres, vil en medarbeiderbase som er kognitivt mangfoldig være avgjørende for hastighet og innovasjon, så vel som for å bygge AI-systemer som er etiske og brukersentriske. 

Hva ledere lurer på:
  • Hvordan kan bedrifter best kommunisere med, engasjere og stimulere en flergenerasjons arbeidsstyrke?
  • Hvordan kan ledere bygge den rette organisatoriske konteksten for å fremme samarbeid og innovasjon?
  • Hva er noen mulige alternativer til tradisjonelle organisasjonsstrukturer?
  • Hvordan må tilegnelse av nye ferdigheter endres for å gjøre arbeidstakere best mulig i AI-alderen?

Eksperimentering - et evolusjonært imperativ

I et raskt skiftende miljø er evnen til å eksperimentere – det være seg med ulike forretningsmodeller, inntektsstrømmer, talentmodeller eller økosystemspill – et evolusjonært imperativ.

Konsekvent aktivering av nye inntektsstrømmer har lenge vært en vekststrategi for digitale disruptorer som Amazon, Google og Stripe, for eksempel. Mer generelt sett er det slik at selskaper som prioriterer ny virksomhetsbygging utkonkurrerer andre selskaper når det gjelder inntektsvekst, selv i tider med økonomisk ustabilitet1.

Men mens eksperimentering er innebygget i stoffet for daglig drift for digitalt opprinnelige virksomheter, trenger mer tradisjonelle selskaper fokus for å gjøre det til en vane. Komplekse organisasjonsstrukturer, byråkrati og rigide økonomiske rammer kan hindre eksperimentering.

Hva ledere lurer på:
  • Hvordan kan bedrifter best utnytte ny teknologi, inkludert generativ AI, for eksperimentering og innovasjon?
  • Hvordan kan ledere skape nysgjerrighet og en veksttankegang i en mangfoldig arbeidsstyrke?
  • Hvordan kan bedrifter oppnå radikal innovasjon versus trinnvise forbedringer?
  • Hvordan kan team overvinne innovasjonstretthet: opprettholde motivasjon, finansiering, unngå utbrenthet og feire suksesser?

Formålsbyggede partnerskap

Generativ AI vil sannsynligvis ha en betydelig innvirkning på hvordan bedrifter samarbeider. Mens konkurransen om å bringe nye løsninger til markedet vil øke, vil det være overbevisende grunner for selskaper til å slå sammen ressurser og ekspertise for å skape mer robuste AI-løsninger som dekker et spesifikt formål.

For eksempel kan et teknologiselskap samarbeide med et farmasøytisk selskap og helsetjenesteleverandør for å utvikle en plattform som vil forbedre effektiviteten til nye legemidler. Dette partnerskapet kan øke hastigheten på legemiddeloppdagelsesprosessen betydelig og også gjøre den mer pasientspesifikk, noe som fører til bedre behandlingsresultater. Hver partner i verdikjeden vil gi et unikt bidrag – AI-ekspertise, medikamentutviklingskunnskap, pasientdata og klinisk ekspertise – og dra nytte av hverandres kunnskap.

Hva ledere lurer på:
  • Hvordan bør bedrifter tenke annerledes om partnerskap i lys av akselerert AI og generativ AI-adopsjon?
  • Hvilke typer partnere bør bedriftsledere se etter for å utvikle et økosystem som vil støtte vekst i det nye forretningstempoet?
  • Hva er fordelene og risikoene ved samskapende partnerskap, der partnere skaper felles løsninger i en verdikjede, og hvordan evaluerer man dem best?

Fra rigide til dynamiske prosesser

De fleste automatiseringstiltak for forretningsprosesser i dag bruker klassiske maskinlæringsalgoritmer for å automatisere statiske, forhåndsdefinerte prosesser. Mens de muliggjør økt hastighet, forenkling og personalisering av prosesser, er disse modellene sterkt avhengige av merkede data og menneskelig ekspertise.

Fremveksten av generativ AI bringer et seismisk skifte mot dynamisk, datadrevet forretningsdrift. I motsetning til tradisjonell automatisering, kan gen AI simulere og generere utallige scenarier i sanntid, ved å utnytte evnen til å lære og skape. I stedet for bare å reagere, kan prosesser opprettes dynamisk for å adressere et spesifikt mål. Dette skiftet gjør det mulig for virksomheter å proaktivt håndtere endrede forhold, noe som gjør automatisering mer allsidig og tilpasningsdyktig.

De nye nivåene av fleksibilitet og hastighet vil gjøre det mulig for bedrifter å optimere arbeidsflyter på tvers av en rekke operasjonelle aspekter, fra forsyningskjedestyring og salgsprognoser til styring av kunderelasjoner.

I tradisjonell reiseplanlegging kan for eksempel nettplattformer bruke statiske maskinlæringsalgoritmer for å anbefale feriepakker, hotellbestillinger eller flyreiser basert på en brukers tidligere preferanser og oppførsel. Dette er et for det meste reaktivt system, hvor forslag primært er basert på historiske data. Med generativ AI lærer systemene av en brukers tidligere valg, nåværende søk og generelle atferd på plattformen. For eksempel, hvis en bruker vanligvis foretrekker strandferier, men søker etter en vinterferie, foreslår AI ikke bare de mest populære skistedene. Den simulerer ulike scenarier og genererer en reiserute som inkluderer en historisk fjellstue, en nybegynnervennlig skiskole og en lokal vinterfestival – alt fordi den lærte av brukerens tidligere oppførsel at de nyter unike overnattingssteder, lærer nye ferdigheter og kulturelle opplevelser.

Hva ledere lurer på:
  • Hvordan kan jeg best transformere driften min for å dra nytte av kraften i gen AI? Hvor begynner jeg?
  • Hvordan bør jeg styrke mine mest kunnskapsrike ansatte til å bidra til innovasjon i forretningsdrift ved å bruke gen AI?
  • Hvordan kan jeg best inkorporere bærekraft i driftsdesignet mitt?

Utforsk løsningene våre

Ta det første skrittet

La oss utforske praktisk bruk av generativ AI for virksomheten din, og skape virkningsfull verdi – trygt og ansvarlig.

Skriv inn gyldig navn.
Skriv inn en gyldig e-post adresse.
Skriv inn et gyldig firmanavn.
Skriv inn gyldig telefonnummer.
Kryss av for samtykke til personvern.

Dette nettstedet er beskyttet av reCAPTCHA og Googles personvernerklæring og vilkår for bruk gjelder.