Kada razmišljamo o najdisruptivnijim i najpopularnijim tehnologijama koje su stekle prostor u svetu poslovanja, nemoguće je ne smatrati veštačku inteligenciju jednim od glavnih alata. I to nije bez razloga, s obzirom na istraživanje 'Stanje veštačke inteligencije početkom 2024: Uspon usvajanja generativne veštačke inteligencije i početak generisanja vrednosti', izvršena od strane McKinsey, otkriva da 72% kompanija već koristi veštačku inteligenciju. Entuzijazam se prvenstveno hrani mogućnošću eliminacije ponavljajućih zadataka putem automatizacije, optimizacija vremena profesionalaca, što se može iskoristiti u aktivnostima veće vrednosti i značaja, smanjenje troškova i povećanje efikasnosti
Ova euforija može učiniti da menadžeri koji još nisu usvojili ovu tehnologiju osećaju da su u nepovoljnom položaju. Na visoko konkurentnim tržištima, uobičajeno je da se traže inovativna rešenja kako bi organizacije istakle i postigle uspeh. Međutim, ključno je da menadžeri razmišljaju strateški pre nego što usvoje nove tehnologije, izbegavajući ishitrene odluke koje teže samo izgledu inovacije. Postoji potreba da se obezbedi da prihvatanje ovih rešenja bude usklađeno sa stvarnim potrebama poslovanja i da se razume kako ona mogu, zaista, podsticati rast
Usvajanje treba pažljivo proučiti, jer svaka promena u radnoj svakodnevici podrazumeva promene u procesima, organizacione strukture i kultura, šta zahteva toliko vremena koliko i resursa.
Da bi se podržalo donošenje odluka, stručnjaci poput Aleksandra Nasimento, istraživač MIT-a, predstavljaju studije koje mogu biti ključne za razvoj plana veštačke inteligencije za poslovanje. Jedan primer je model AI2M (Model namere usvajanja veštačke inteligencije), stvoren od njega,које сматра пет главних фактора који утичу на намеру интеграције АИ: олакшавајући услови, koji procenjuju da li korisnik veruje da ima potrebne resurse za korišćenje AI; o očekivana performansa, šta meri da li korisnik veruje da će veštačka inteligencija poboljšati njegovu efikasnost na poslu; očekivanje napora, koja odražava percepciju korisnika o težini učenja i korišćenja veštačke inteligencije; autoefikasnost, šta je poverenje korisnika u svoju sposobnost korišćenja veštačke inteligencije; i društveni uticaj, koja procenjuje pritisak koji osećaju druge osobe da usvoje veštačku inteligenciju.
Na više opšti način, ti ovi donosioci odluka treba da razmotre sledeću situaciju: koji je problem sa kojim se suočavam i kako veštačka inteligencija može pomoći u njegovom rešavanju, umesto da usvajanja obrnutog pristupa, šta bi značilo odlučiti se za implementaciju veštačke inteligencije bez razmatranja gde i kako će biti primenjena. Ova pitanja nemaju nameru da predstave negativnu sliku o integraciji veštačke inteligencije, jer to je očigledno koliko može da koristi radnim procesima. Umesto toga, cilj je istaknuti da se veštačka inteligencija treba posmatrati kao alat, i ne kao čarobno rešenje, kako entuzijazam i uzbuđenje koje generiše česta pažnja medija često deluju. Tako, organizacije mogu maksimizovati koristi od veštačke inteligencije i obezbediti efikasnu transformaciju
