CAIO पलीकडून: कंपन्यांना AI प्रोडक्टिविटी डायरेक्टरची का आवश्यकता आहे

CAIO चा अंतर

गेल्या तीन वर्षांत हजारो कंपन्यांनी Chief AI Officers नियुक्त करण्याची शर्यत केली आहे, 2010 च्या दशकातील Chief Digital Officer लहरीने स्थापित केलेल्या नीतीचा अनुसरण करून। परिणाम सर्वोत्तम रूपात मिश्रित राहिले आहेत। AI बजेट वाढले आहेत, proof-of-concept प्रकल्प वाढले आहेत, आणि तरीही generative AI मध्ये भरीव गुंतवणूक केलेल्या बहुसंख्य enterprises साठी संस्थात्मक स्तरावर मापण्यायोग्य उत्पादकता लाभ अलभ्य राहिलेले आहेत।

समस्या, enterprise technology analysts आणि executives च्या वाढत्या संख्येच्या मते जे failed AI transformation प्रयत्नांतून गेले आहेत, तंत्रज्ञान नाही। ती त्याच्या सभोवताली संस्थात्मक रचना आहे। CAIO भूमिका, जसे सामान्यतः तयार केली जाते, productive AI adoption साठी आवश्यक असलेल्या वर्तन परिवर्तन चालवण्यासाठी operational authority नसते।

परंपरागत CAIO काय चुकत करतो

Chief AI Officers सामान्यतः technology evangelists आणि strategic advisors म्हणून स्थापित केले जातात। ते AI centers of excellence तयार करतात, vendor platforms चे मूल्यांकन करतात, governance frameworks स्थापित करतात, आणि roadmaps तयार करतात। जे काही त्यांच्याकडे क्वचितच असते ते operational authority आहे जे individual business units समय कसे वाटप करतात, employees ला retrain करतात, किंवा AI tools सभोवताली workflows ला restructure करतात हे ठरवण्यासाठी।

हे एक fundamental mismatch तयार करते। एक generative AI writing assistant मार्केटिंग team मध्ये deploy करणे तांत्रिकदृष्ट्या सरळ आहे। त्या team ला त्यांच्या content production च्या पद्धतीचा वास्तविक बदल करण्यासाठी मिळवणे — AI output ला scratch पासून पुन्हा लिहिण्यासाठी एक first draft म्हणून मानणे बंद करणे, prompt engineering skills विकसित करणे, AI-accelerated production सभोवताली editorial calendar ला redesign करणे — sustained organizational pressure आवश्यक आहे जे एक CAIO operational authority शिवाय लागू करू शकत नाही।

उदयास येणारा पर्याय

उदयास येणारा पर्याय एक senior AI productivity leader आहे जो CTO पेक्षा अधिक एक COO च्या जवळ स्थित आहे — कोणी ज्याचा work कसे केले जाते हे actually बदलण्यासाठी cross-functional mandate आहे। या मॉडेलच्या practitioners traditional CAIO भूमिकेपासून तीन मुख्य फरक सांगतात।

प्रथम, भूमिका AI adoption metrics च्या बजाय productivity outcomes वर मापली जाते। Tools deploy करणे यश नाही आहे। output per employee मध्ये demonstrable improvements, cycle time reductions, किंवा specific workflows मध्ये cost-per-unit improvements हे metrics आहेत जे महत्त्वपूर्ण आहेत।

दूसरे, भूमिकेला embedded team authority आवश्यक आहे — workflow experiments mandate करण्याची, AI training कडे team bandwidth redirect करण्याची, आणि त्या projects ला veto करण्याची क्षमता जे AI complexity बिना productivity upside च्या जोडतात।

तिसरे, सर्वात प्रभावी practitioners पहिले data leaders आहेत आणि दूसरे AI enthusiasts आहेत। ते समजतात की AI productivity gains fundamentally data quality, workflow design, आणि change management च्या बद्दल आहेत — न की most sophisticated model deploy करण्याबद्दल।

आता का

CAIO model पलीकडून विकसित होण्याचा दबाव तीव्र होत आहे कारण सोपी जीते गेल्या आहेत। enterprise generative AI deployment च्या पहिल्या लहरीने low-hanging fruit ला लक्ष्य केले — drafting assistance, summarization, code completion, customer service deflection। हे use cases meaningful पण bounded value deliver करत होते आणि deep organizational change शिवाय achieve केले जाऊ शकत होते।

productivity gains च्या पुढील लहरीसाठी AI ला core business processes मध्ये embedded असणे आवश्यक आहे — financial modeling मध्ये, R&D workflows मध्ये, supply chain decision-making मध्ये, customer success operations मध्ये। integration चा हा स्तर fundamentally एक change management challenge आहे, आणि हे एक different kind of leader ची मागणी करतो जो technology evangelist नाही जो CAIO भूमिका produce करण्यासाठी डिजाइन केली गेली होती।

भूमिका तयार करणे

या मॉडेलकडे वाटचाल करणाऱ्या organizations लगातार अनेक structural decisions करत आहेत। ते AI productivity function CTO organization च्या अंदर न ठेवता operations किंवा finance च्या अंदर ठेवत आहेत, हे signal करून की productivity outcomes — न की technology deployment — primary mandate आहे। ते भूमिकेला executive committee table वर एक seat देत आहेत, न की केवळ dotted-line access. आणि ते explicitly अलग करत आहेत AI infrastructure आणि platform function ला AI productivity आणि workflow transformation function पासून।

जी companies सर्वात strong results पाहत आहेत ती ज्यांनी हा structural shift 12 ते 18 महीने आधी केला आहे. ते आता compounding productivity gains realize करत आहेत जेव्हा AI-transformed workflows standard operating procedure बनतात न की pilot projects.

हा लेख ZDNET द्वारे reporting वर आधारित आहे। मूळ लेख वाचा।