آینده متعلق به ۵٪ شرکت‌های AI-First است

طبق گزارش BCG (گروه مشاوران بوستون) با عنوان  The Widening AI Value Gap، دلیل این‌که فقط ۵٪ شرکت‌ها توانسته‌اند به‌صورت واقعی و در مقیاس از هوش مصنوعی ارزش بگیرند، داشتن یک‌سری قابلیت‌ها و تصمیم‌های ساختاری متفاوت است.BCG  به این شرکت‌ها می‌گوید Future-Built.

خلاصه‌ی علل موفقیت این ۵٪:

۱. رهبری قوی و تعهد واقعی مدیرعامل و هیئت‌مدیره
– هوش مصنوعی،  یک پروژه IT یا آزمایشگاهی نیست، بلکه برنامه‌ای در سطح CEO و Board است
– هدف‌های مالی شفاف مانند درآمد، EBIT و هزینه از ابتدا تعریف شده‌اند
– تقریباً ۱۰۰٪ این شرکت‌ها C-Level کاملاً درگیر AI هستند، در مقابل فقط ۸٪ در شرکت‌های عقب‌مانده
– شرکت‌های ناموفق معمولاً AI را به لایه‌های میانی سازمان واگذار می‌کنند

۲. جاه‌طلبی چندساله، نه پروژه‌های پراکنده
– وجود یک نقشه راه چندساله، تأمین مالی‌شده و اولویت‌بندی‌شده
– تمرکز روی چند جریان کاری با ارزش بالا، نه ده‌ها PoC
– نگاه به AI به عنوان موتور تحول استراتژیک، نه صرفاً بهبود تدریجی
– به گفته BCG شکست اصلی بقیه شرکت‌ها پراکندگی و خرده‌کاری است

۳. تمرکز روی هسته کسب‌وکار، نه حاشیه‌ها
– حدود ۷۰٪ ارزش AI در هسته‌هایی مثل فروش و بازاریابی، قیمت‌گذاری، تولید و زنجیره تأمین و R&D ایجاد می‌شود
– شرکت‌های موفق جریان‌های کاری را به‌صورت end-to-end بازطراحی می‌کنند، نه این‌که فقط یک مرحله را اتوماسیون کنند
– بیشترین ارزش از بازآفرینی کار به دست می‌آید، نه از ابزارهای تکی

۴. مدل عملیاتی AI-First با همکاری انسان و AI و  Agent
– تغییر مدل کار از انسان‌محور با ابزار دیجیتال به فرآیندهای AI -محور با نظارت انسان
– استفاده عملی از GenAI، Predictive AI و Agentic AI
– عاملها یا همان Agents در کل جریان کار ادغام می‌شوند، نه به‌صورت پایلوت‌های جدا
– عاملهای هوش مصنوعی ( Agentic AI) در سال ۲۰۲۵ حدود ۱۷٪ ارزش AI را ساخته و تا ۲۰۲۸ به ۲۹٪ می‌رسد

۵. مالکیت مشترک بیزنس و IT
– هوش مصنوعی نه فقط IT است و نه فقط بیزنس
– مدل مالکیت مشترک با KPI و مسئولیت مالی مشخص
– شرکت‌های Future-Built یک و نیم برابر بیشتر مالکیت مشترک دارند
– سه برابر بیشتر Chief AI Officer دارند
– دو برابر بیشتر Chief Data Officer دارند
– وقتی AI فقط دست IT باشد، شرکت‌ها معمولاً stagnating (در جا زده) می‌شوند

۶. سرمایه‌گذاری جدی روی نیروی انسانی، نه فقط تکنولوژی
– بیش از ۵۰٪ کارکنان را upskill می‌کنند
– زمان رسمی برای یادگیری AI در نظر می‌گیرند که شش برابر بیشتر از laggard(عقب مانده) هاست
– کارکنان را در طراحی جریان‌های کاری جدید درگیر می‌کنند
– طبق قانون معروف BCG، ۷۰٪ موفقیت AI مربوط به انسان و فرآیند است، ۲۰٪ تکنولوژی و ۱۰٪ الگوریتم

۷. زیرساخت داده و تکنولوژی مقیاس‌پذیر
– پلتفرم مرکزی AI به‌جای ابزارهای جزیره‌ای
– معماری ماژولار و قابل‌اتصال
– داده‌ی قابل‌اعتماد در سطح کل سازمان
– استفاده هوشمندانه از اکوسیستم شامل vendorها و hyperscalerها
– فقط ۴٪ شرکت‌های ضعیف data model یکپارچه دارند، در حالی که بیش از ۵۰٪ شرکت‌های Future-Built  از دیتا مدل بهره مند هستند.

جمع‌بندی خیلی کوتاه
– آن ۵٪ موفق، AI  را استراتژی کسب‌وکار می‌دانند نه صرفاً تکنولوژی
– روی جریان‌های کاری و P&L تمرکز دارند
– سریع مقیاس می‌کنند
– و انسان، داده و تکنولوژی را هم‌زمان جلو می‌برند به همین دلیل هر سال از بقیه جلوتر می‌افتند و شکاف ارزش را عمیق‌تر می‌کنند