Teollisuuden kenttä on murroksessa. Generatiivinen tekoäly on nousemassa työkaluksi, joka ei pelkästään tue päätöksentekoa vaan muuttaa sen luonteen. Ennustan, että tämän myötä yritysten johdon, ja erityisesti ns. perinteisen keskijohdon rooli on väistämättä muutoksessa. Vahvimmin tämä muutos tulee iskemään prosesseihin, jotka ovat tiukassa yhteydessä lattiatason tekemiseen, kuten esimerkiksi tuotannon henkilöstön tai kunnossapidon johtamiseen.
Perinteisesti esimerkiksi tuotannon ja kunnossapidon johto on käyttänyt suuren osan ajastaan tiedon keräämiseen, tulkitsemiseen ja sen pohjalta tehtävien päätösten tekemiseen. Työpäiviin on mahtunut lukemattomia palavereja, ongelmakohtien selvittämistä ja tuotantoprosesseista kerätyn datan analysointia. Päätöksenteko on ollut ihmisten harteilla ja kaiken lisäksi hyvin usein nojannut yksittäisten henkilöiden kokemusperäiseen tietoon. Tähän perinteiseen tapaan liittyy muutamia merkittäviä ongelmia, joihin olen myös itse törmännyt viikoittain keskusteluissa teollisuuden päättäjien kanssa. Näitä ovat esimerkiksi:
Generatiivinen tekoäly tekee tuloaan – tai on jo tullut – osaksi teollisuuden päätöksentekoprosesseja. Sen suurin hyöty piilee sen kyvyssä sukeltaa valtaviin datamassoihin ihmistä nopeammin, ja tietyissä asioissa myös tarkemmin. Ennusteet esimerkiksi tuotantokatkoksista, kunnossapitotarpeista tai muista pullonkauloista eivät enää ole pelkästään arvioina ihmisten päässä, vaan valmiiksi pureskeltu ja analysoitu tieto voidaan läväyttää sekunneissa kielellisenä tuotoksena kenen tahansa nokan eteen tutkittavaksi, vaikka aamukahvin siemailun lomassa.
Tiedolla johtaminen ei siis tule enää vaatimaan johdolta palaverien vetämistä tai analyytikkojen palkkaamista. Minne siis tuon paljon parjatun keskijohdon työpanos tulee teollisuusorganisaatiossa suunnata, jotta kilpailukykyinen tuotantoprosessi ei jää vain sananhelinäksi yrityksen kvartaalikertomuksiin?
Jotta tekoälyn voin sanoa tekevän ennusteita ja tietoa arvailujen sijasta, täytyy organisaatiossa olla prosessit tiedon järjestelmälliseen keräämisen. Osa teollisen ympäristön datan keruusta on helposti ulkoistettavissa teknologialle, esimerkiksi investoimalla sensoreihin ja datan jatkuvaan pumppaamiseen suoraan tuotantolaitteista tekoälymallin pureskeltavaksi. Kuitenkin monessa prosessissa, esimerkiksi tuotannon ja kunnossapidon työntekijöiden johtamisessa merkittävä osa tarvittavasta tiedosta on edelleen harvojen valittujen työntekijöiden päässä, tai parhaassakin tapauksessa excel -taulukoissa.
Keskijohdon tehtäväksi jää varmistaa, että tämä tieto siirretään järjestelmällisesti tekoälyn läpikäytävään muotoon. Tämä edellyttää kulttuurimuutosta, jossa tiedon jakamisesta ja tallentamisesta sekä teknologian hyödyntämisestä tehdään arkipäivää.
Tässä muutoksessa keskijohto siirtyy päätöksentekijöistä mahdollistajiksi. Heidän roolinsa ei enää ole käsitellä dataa ja tehdä päätöksiä sen pohjalta, vaan luoda rakenteet ja kulttuuri, joissa dataa kerätään eli tallennetaan järjestelmiin säntillisesti.
Tämä vaatii muutosjohtajuutta: kykyä vaikuttaa ihmisten asenteisiin, murtaa teknologiaskeptisyyttä ja luoda luottamusta uusiin työkaluihin. Valitettavasti "vanha konsti parempi kuin pussillinen uusia" -ajattelu on yhä syvällä monessa organisaatiossa. Kuitenkin juuri ne, jotka uskaltavat ottaa rohkeimmin härkää sarvista ja haastaa tätä ajattelua organisaatioissaan, selviytyvät muutoksen myrskystä ulos voittajina.
Voidaan siis aika rohkeasti väittää, että organisaatiot, jotka onnistuvat tuomaan lattiatason prosesseista tiedon järjestelmiin tekoälyn syötteeksi, tekevät jatkossa parhaat päätökset. Ja ne, jotka eivät tätä tee, jäävät jälkeen. Tässä keskiössä on keskijohto – ei enää vain esimerkiksi tuotannon tai kunnossapidon johtajia, vaan organisaation muutosmoottoreita.
Tekoäly tuskin vie sinun tai muidenkaan päättäjien työtä, mutta tulee muuttamaan sen luonnetta. Se tekee teollisuuden keskijohdosta uuden ajan johtajia – muutosjohtajia.