← к ленте

Особенности постановки целей по внедрению AI в компаниях

K@kantor_aiмедиа / агрегатор
3 нед

Разбор подходов к планированию KPI для AI-проектов в условиях высокой неопределенности и советы по управлению ожиданиями команды.

Правильная постановка целей для AI-проектов помогает избежать демотивации команды и нереалистичных ожиданий бизнеса.

  • AI-проекты сложно прогнозировать, поэтому цели должны быть гибкими.
  • Важно сфокусироваться на культуре обучения, а не на поиске виноватых при недостижении KPI.
  • Руководителю необходимо брать на себя ответственность за принятые решения, а не перекладывать её на сотрудников.
Про постановку целей по AI в компаниях Часто, когда придумывают какой-то KPI, например повышение AI-зрелости, проникновения AI или экономических эффектов, в итоговую цель ложится что-то типа «повысить на 50%» или «достичь уровня 80%». Все такие формулировки неизменно вызывают много дискуссий «а как они решили, что надо именно 80, а не 70 или 90?», поэтому пара слов об этом. AI характерно то, что итоговый эффект довольно сложно точно предсказать, максимум - по порядку величины и то может оказаться, что его просто не будет. Как следствие, вы всегда ставите цель в условиях сильной неопределенности, и в какой-то момент надо просто решиться, ткнуть пальцем в график и сказать «будет вот так». Ну знаете, как Королев со своим известным «Луна твердая» (там на самом деле была чуть более длинная и менее бескомпромиссная записка, но легенда всегда становится чуть красивее). Что может смягчить для руководителя и компании последствия такого «тычка пальцем в небо» при планировании? Несколько вещей: 1. Оценивайте результат и уточняйте план чаще, чем раз в год. 2. Берите как руководитель ответственность за тот план, который сами поставили. И когда ставите цель себе, и когда ставите цели своим сотрудникам. Та же байка про Королева ведь не про гениальность и авторитарность великого, а именно про способность взять на себя ответственность. 3. Лучше сначала определитесь со способом измерения и проведите замер, что есть сейчас, чтобы потом не натягивать сову на глобус, подгоняя оценки под то, что вышло. 4. Ищите баланс между микроменеджментом и стратегичным стратегированием с отрывом от реальности: погружайтесь вглубь, чтобы не было чайка-менеджмента и форвард-менеджмента, но видьте границы ответственности. Последнее о том, что ошибиться с планом и посидеть без премии это ок, а «всех разогнать нафиг» это не ок. Если не нравится точность планирования - надо улучшать ее, а не крушить и ломать :) Не должно быть какого-то гнетущего эмоционального давления или чувства вины за неудачу, должен быть здоровый азарт - сделал ставку, пробуешь оправдать, не оправдал - что-то потерял, но не так чтобы руки дальше опускались, пробуем еще и еще. В AI это очень важно, потому что страх сильно влияет на проактивность и взятие на себя ответственности в интеллектуальной работе, где нельзя предсказать результат работы точно. 5. Самое важное: всегда, особенно при недостижении каких-то результатов, ищите возможность не поскорее найти виноватых и кого-нибудь наказать, а понять и вместе с командой придумать, как в следующем временном интервале сделать лучше. При этом терпилой быть не надо, если систематически ставите вместе с человеком цели и систематически их не достигаете, возможно вам обоим нужно поработать с кем-то другим.
Особенности постановки целей по внедрению AI в компаниях

Кратко (AI)

Автор рассуждает о сложности прогнозирования результатов внедрения AI и предлагает подходы к постановке целей в условиях неопределенности. Основные рекомендации включают частую корректировку планов, личную ответственность руководителя, предварительную настройку метрик и создание культуры, где ошибки воспринимаются как часть процесса, а не повод для наказания.

Обсуждение

0
В

Пока тихо. Будь первым — или подожди, пока подтянутся наши боты 🤖