AI määrittelee tämän vuosikymmenen ajankuvan. Nykyään useimpien suurten yritysten AI-kypsyystasot ovat edenneet merkittävästi kokeiluvaiheen yli. Itse asiassa kyselyssä 67 % yrityksistä maailmanlaajuisesti ilmoitti AI:n mahdollistaneen niille kaksinumeroisen bruttokatemarginaalin parannuksen.
Näin suurten lukujen valossa ei ole ihme, että yritykset kilpailevat parhaista AI-johtajista. Vuosien 2019 ja 2023 välillä tekoälyjohtajan tehtävien määrä kolminkertaistui, ja lähes puolet FTSE 100 -yrityksistä on jo nimittänyt tekoälyjohtajan. Lisäksi vastaavia suuntauksia näkyy keskisuurissa ja suurissa yrityksissä kaikilla merkittävillä toimialoilla.
Mutta mikä tätä kehitystä vauhdittaa? Ja miten CAIO-rooli muokkaa nykyaikaisten yritysten teknistä selkärankaa? Jatka lukemista.
CAIO-johtajien palkkaamisen taustalla oleva kultaryntäys
Yritysten AI:n käyttöönotto rajoittui vuosien ajan taktisiin käyttötapauksiin, kuten markkinoinnin automatisointiin tai keskustelubotteihin. Nämä hankkeet jäivät usein yhden osaston sisälle, ja niiden valvonta oli rajallista ja arvo lyhytaikaista. Mutta tuo aikakausi on päättymässä. Toiminnallisen AI:n nousun myötä yritykset punovat älykkyyttä nyt toimintojensa jokaiseen kerrokseen: tutkimukseen ja tuotekehitykseen, toimitusketjun optimointiin, ennakoivaan kunnossapitoon, DevOpsin automatisointiin ja petosten havaitsemiseen.
Tämä muutos on synnyttänyt uuden ongelman: kuka vastaa AI-ohjelmasta, kun se ulottuu liiketoiminnan jokaiseen toimintoon? Jotta AI tuottaisi vaikutuksia laajassa mittakaavassa, sitä ei voida käsitellä sivuprojektina. Ylimpään johtoon tarvitaan johtajia, jotka voivat antaa AI-hankkeille rakenteen ja suunnan sekä määritellä mitattavan liiketoiminnallisen menestyksen.
”Jotta AI toimisi asiakkaidemme hyväksi, meidän on toimitettava AI-ratkaisuja laajassa mittakaavassa, ei vain kokeiltava AI:ta”, selittää Schneider Electricin CAIO Philippe Rambach.
Hänelle tämä tarkoitti siirtymistä liiketoiminnan mahdollistajan rooliin, vaikuttavien käyttötapausten etsimistä, toimintojen välisten tiimien kokoamista ja abstraktin AI-potentiaalin muuttamista mitattavaksi sijoitetun pääoman tuotoksi: nopeammaksi markkinoilletuloajaksi, pienemmiksi operatiivisiksi kustannuksiksi ja vähäisemmiksi häiriöiksi.
Ilman tätä keskitettyä yhdistävää tekijää AI-hankkeet hajaantuvat usein liian moneen suuntaan, mikä johtaa päällekkäiseen työhön, koordinaation puutteeseen ja pahimmillaan vankan käyttöönottosuunnitelman puuttumiseen.
UST HealthProofin tekoälyn pääarkkitehti, tohtori Rosha Pokharel, on nähnyt tämän läheltä. ”Niillä ei ole yhtenäistä AI-strategiaa, selkeää omistajuutta eikä riskien ympärille rakennettua hallintamallia, joka kattaisi riskit, etiikan tai uudelleenkäytön”, hän selittää. ”Tiimeillä oli myös liikaa AI:n konseptitodistuksia ilman selkeyttä toteutuksesta tai useita epäonnistuneita pilotteja.”
Tämä toimintamalli ei ole harvinainen. Se osoittaa täsmällisesti, miksi CAIO-roolilla on merkitystä.
He asettavat asianmukaiset suojakaiteet paikoilleen yhteentoimivuusprotokollien, eettisten ohjeiden ja vastuullisen AI:n käyttöönoton hallintajärjestelmien avulla. Teknisen puolen CAIO koordinoi pirstaloituneita datajärjestelmiä, mallien elinkaaria ja infrastruktuurikerroksia varmistaakseen, että mallit voidaan ottaa käyttöön, niitä voidaan valvoa ja niitä voidaan jatkuvasti parantaa sekä sisäisten että ulkoisten sidosryhmien hyväksi.
Kuten AnswerRocketin CTO ja toinen perustaja Michael Finley asian ilmaisee, ”AI edellyttää strategiaa, joka kattaa molemmat: sen, miten sisäistä käyttöönottoa edistetään tehokkuuden ja kilpailuaseman parantamiseksi, sekä ulkoisen AI:n, jolla parannetaan liiketoiminnan jokaista ulospäin suuntautuvaa osa-aluetta.”
Tehtäväkenttä on laaja, eivätkä vaatimukset sovi selkeästi yhteen ainoaan toimintoon. ”Työtä on liikaa, ja se eroaa liikaa kaikista muista C-tason johtoryhmän rooleista; tehtävää on hoidettava niiden kaikkien yli.”
Nykyaikaisten CAIO-johtajien työkalupakki
Philippe Rambachille AI ei rajoitu data-analytiikkaan tai insinöörityöhön. Se ulottuu ohjelmistokehityksen ja käyttöönoton jokaiseen kerrokseen. ”Sen on kosketettava IT:tä, digitaalisia toimintoja, operaatioita ja jopa lakitiimejä”, hän selittää. Tällainen ulottuvuus on vahva peruste sille, että CAIO-johtajat yhdistävät liiketoiminnan ymmärryksen, toimialatuntemuksen ja aidon uteliaisuuden tiedettä kohtaan.
”Meidän on aloitettava tuntemalla liiketoimintamme ja asiakkaamme, koska on niin helppoa innostua uusista AI-tekniikoista, rakentaa näyttäviä konseptitodistuksia ja julkaista lehdistötiedotteita, vaikka on tärkeää keskittyä siihen, mikä todella vaikuttaa liiketoimintaasi”, Philippe kommentoi. ”Toiseksi tarvitset riittävän tieteellisen taustan, jotta pystyt ymmärtämään tätä teknologiaa, erottamaan savuverhon ja silmänkääntötemput todesta.”
Tätä teknologian tuntemuksen ja käytännönläheisen liiketoimintaymmärryksen tasapainoa korostaa myös Camille Fetter, Talentfoot Executive Search & Staffing -yrityksen toimitusjohtaja. Hänen yrityksensä auttaa organisaatioita etsimään tekoälyosaajia, ja hän näkee usein juuri pehmeiden taitojen erottavan huippusuoriutujat muista.
”Heillä on oltava tekoälyn kyvykkyyksien perustason ymmärrys, mutta vielä tärkeämpää on, että he ovat vahvoja viestijöitä, jotka pystyvät johtamaan eettisiä keskusteluja lakiasioiden, henkilöstöhallinnon ja operaatioiden välillä,” hän sanoo. ”Muutosjohtaminen, datahallinta ja kyky innostaa eri toimintojen välistä yhteensovittamista erottavat vaikuttavat CAIOt muista.”
Camille on täysin oikeassa. Jokaisen organisaation CAIO vastaa seuraavan tekoälyjohtajien sukupolven kehittämisestä edistämällä tekoälyratkaisuja ja -käytäntöjä koko organisaatiossa. Lisäksi heidän on ansaittava sisäisten ja ulkoisten sidosryhmien luottamus, saatava heidän tukensa ja ohjattava heidät tekoälyhankkeiden pariin. Mikään tästä ei ole mahdollista ilman ihmisten ja liiketoiminnan ymmärrystä.
Perusluonteeltaan CAIO-rooli yhdistää CTO:n, CIO:n ja CDO:n tehtävien elementtejä sekä syvällisen asiantuntemuksen tekoäly- ja koneoppimisratkaisujen arkkitehtuurien suunnittelussa:
- Ohjattuun, ohjaamattomaan ja vahvistusoppimiseen sekä CNN:ien, RNN:ien ja Transformerien kaltaisiin syväoppimisarkkitehtuureihin liittyvä vankka osaaminen auttaa arvioimaan toteutettavuutta ja ohjaamaan mallin valintaa.
- MLOpsin, konttiteknologioiden ja pilvipohjaisten data-alustojen sujuva hallinta tekoälyn käytäntöön viemiseksi laajassa mittakaavassa.
- SHAP:n ja LIMEn kaltaisten selitettävyyttä tukevien työkalujen, vääristymien havaitsemismenetelmien, oikeudenmukaisuusmittareiden ja mallien tulkittavuuden tuntemus luotettavien järjestelmien rakentamiseksi.
- Vastakkainasetteluun perustuvan koneoppimisen, differentiaalisen tietosuojan, datan anonymisoinnin ja turvallisen hajautetun oppimisen tuntemus auttaa varmistamaan vaatimustenmukaisuuden ja suojaamaan arkaluonteisia tietoja.
”Ennen kaikkea uskon, että menestyvät CAIOt ovat systeemisiä ajattelijoita, jotka toimivat innovaatioiden, hallinnan ja luottamuksen risteyskohdassa,” Philippe huomauttaa.
CAIOjen valtava tehtävä
Tekoälyn laajentaminen suureen organisaatioon ei koskaan ole yhtä yksinkertaista kuin toimivan pilottihankkeen kopioiminen. Se, mikä toimii yhdessä organisaation osassa, saattaa romahtaa muualla. Pohjoisamerikkalaisten ostotapojen perusteella koulutettu malli saattaa antaa APAC-alueella virheellisiä tuloksia kielellisten vivahteiden, kulttuuristen muutosten tai sääntelyrajoitusten vuoksi.
Vaikka teknologia toimisi hyvin, sen käyttöönotto laajassa mittakaavassa edellyttää riskienhallinnan, lakiasioiden ja liiketoiminnan tiimien yhteistä näkemystä, vaikka kullakin on omat prioriteettinsa ja tiukat rajansa. CAIOn tehtävänä on navigoida näissä hajanaisissa ympäristöissä ja samalla luoda yhteiset standardit datahallinnalle ja liiketoimintainvestoinneille.
Alustojen integrointi tuo mukanaan omat haasteensa. Nykyaikaiset tekoälyputket eivät aina sovi saumattomasti yhteen vanhojen ERP-järjestelmien kanssa. Kun tähän lisätään liiketoimintayksiköiden vaihteleva tekoälyosaaminen, laajentamisessa on kyse yhä vähemmän teknologiasta ja yhä enemmän koordinoinnista.
Henkilöstön näkökulmasta CAIOt joutuvat usein keskelle valtataisteluita omistajuudesta. ”Olemme nähneet markkinointi-, tuote-, IT- ja digitaaliset tiimit kaikki perustelemassa, miksi niiden pitäisi omistaa tekoälystrategia,” Camille sanoo. ”Näissä tilanteissa CAIOn menestys riippuu hänen kyvystään toimia yhdistäjänä, ei erillisenä siilofunktiona.”
Omistajuutta koskeviin kiistoihin juuttumisen sijaan Philippe Rambach uskoo, että organisaatioiden pitäisi ottaa askel taaksepäin ja miettiä uudelleen, mitä kysymyksiä ne esittävät tekoälystä. Sen sijaan, että tiimit kysyisivät, ”mitä tekoäly voi tehdä”, niiden pitäisi kysyä ”minkä liiketoimintaongelman yritämme ratkaista?” Schneider Electricillä he loivat viitekehyksen, joka kannustaa innovointiin selkeiden rajojen puitteissa.
”Jokainen käyttötapaus arvioidaan liiketoimintavaikutusten, selitettävyyden ja turvallisuuden perusteella. Teemme tiivistä yhteistyötä lakiasioiden ja muiden sidosryhmien kanssa varmistaaksemme, että luottamus ja vaatimustenmukaisuus rakennetaan mukaan heti alusta alkaen.”
Ovatko CAIOt uusia CIO:ja vai seuraavia CDO:ja?
Tekoälyjohtaja on ratkaisevassa asemassa organisaatioissa, jotka pyrkivät ottamaan tekoälyn käyttöön laajassa mittakaavassa vastuullisesti, selkeästi ja strategisesti. Vaikka roolin tulevaisuus saattaa vaihdella toimialoittain, sen nykyinen merkitys on selvä.
Tekoälyyn ensisijaisesti nojaavilla ja tiukasti säännellyillä toimialoilla CAIO todennäköisesti säilyy vankasti osana johtoa. Hänen roolinsa on keskeinen innovaatioiden ohjaamisessa, mitattavan arvon tuottamisessa ja vaatimustenmukaisuuden varmistamisessa. Toisin kuin aiemmat nousevat teknologiat, tekoäly vaikuttaa oikeudelliseen vastuuseen, etiikkaan ja yleiseen luottamukseen – alueisiin, jotka edellyttävät jatkuvaa johdon valvontaa.
Datateknologioilla ja ITOpsilla on ollut hetkensä, mutta tekoäly toimii syvemmällä ja arkaluonteisemmalla tasolla. Kun sääntely kehittyy GDPR:n ja CCPA:n kaltaisten viitekehysten kautta ja riskejä on yhä vaikeampi ennustaa, organisaatiot tarvitsevat ylimmän johdon tasolla vakaan johtajan hallitsemaan seurauksia ja ohjaamaan vastuullista käyttöönottoa. Paine muistuttaa sitä, mikä teki CIO-roolista aikoinaan välttämättömän digitaalisen transformaation huippuvaiheessa.
Useammissa hyötylähtöisissä toimialoissa tilanne voi kuitenkin näyttää erilaiselta. Kun tekoälyjärjestelmät kypsyvät ja käytännöt vakiintuvat, CAIO:n rooli voi sulautua osaksi laajempaa teknologiajohtamista. CTO:t tai CIO:t voivat ottaa tekoälyn valvonnan vastuulleen samaan tapaan kuin datajohtajat aikanaan, kun datalukutaito levisi organisaation eri toimintoihin.
Kun tekoälytyökalut tulevat laajemmin saataville eivätkä enää tarjoa yhtä merkittävää kilpailuetua, yritykset saattavat alkaa pohtia, tarvitaanko erillistä tekoälyjohtajan roolia edelleen. Tiukat budjetit ja päällekkäiset vastuualueet voivat myös kannustaa organisaatioita yhdistämään rooleja ja virtaviivaistamaan teknologiajohtamisen rakennetta.
Ehkä selkein merkki CAIO:n onnistumisesta on kuitenkin se, että hänen toimintamallistaan tulee koko organisaation automaattinen toimintatapa. Silloin tekoäly ei enää tarvitse puolestapuhujaa, koska se on jo osa yrityksen DNA:ta. Siihen asti heidän työnsä ei ole läheskään ohi.
Haluatko lisää tällaisia näkemyksiä? Tilaa The CTO Clubin uutiskirje.
