Pet AI modela vrijednosti koji pokreću transformaciju poslovanja

Većina organizacija i dalje upravlja AI-jem kao nizom slučajeva upotrebe: ovdje pilot-projekt, tamo tok rada, obećavajući alat unutar jedne funkcije. Taj pristup može donijeti lokalne pobjede, ali rijetko transformiše način na koji preduzeće stvara vrijednost.

To je kao s pojavom interneta praviti interaktivne bannere i drip e-mail kampanje, i promašiti poentu revolucije e-trgovine.

Organizacije koje napreduju koriste drugačiju i ambiciozniju logiku. Oni AI ne tretiraju kao skup nepovezanih eksperimenata, već kao portfelj modela vrijednosti. Svaki ima vlastitu ekonomiku, vrijeme do vrijednosti i zahtjeve za upravljanje, a svaki sljedeći čini lakšim za skaliranje.

Zato kompanije koje će izvući maksimum iz AI neće biti one koje vode najviše pilot projekata. Oni će biti ti koji razumiju koje modele vrijednosti treba izgraditi, kojim redoslijedom i na kojim temeljima, kako bi reinventirali vlastito poslovanje.

Pet AI modela vrijednosti najjasnije se pojavljuje u preduzećima. Svaki stvara vrijednost drugačije. Svaki ima vlastitu ekonomiju, vremenski horizont i upravljanje. I svaki može stvoriti uslove da sljedeći skalira.

Osnaživanje radne snage gradi razumijevanje umjetne inteligencije. Fluentnost čini upravljanje izvedivim. Upravljanje omogućava dublju integraciju sistema. Integracija omogućava upravljanje zavisnostima. Upravljanje zavisnostima čini operacije koje vodi agent sigurnim.

Tako organizacije prelaze s izolovanih AI uspjeha na širu poslovnu transformaciju. Strateško pitanje nije koji model odabrati. To je koji je onaj s kojim treba početi, koju osnovu gradi i šta otključava dalje.

Ovo je najbrži model vrijednosti za aktivaciju. Širi praktične AI sposobnosti u cijeloj radnoj snazi, stvarajući kratkoročne dobitke u produktivnosti uz izgradnju razumijevanja umjetne inteligencije potrebnog za dublju transformaciju. Veća korist nije brža izrada nacrta, sinteza ili analiza, već organizacijska spremnost. HR može omogućiti, Pravni tim može upravljati, Finansije mogu finansirati, a poslovni timovi mogu sarađivati uz zajedničko razumijevanje gdje AI funkcioniše i kako ga sigurno koristiti.

• Ponavljana upotreba prema ulozi i nivou stručnosti
• Višekratno upotrebljivi upiti, tokovi rada i resursi među timovima
• Dokazi o međufunkcionalnom osposobljavanju
• Pojava novih načina rada

Dvoslojna radna snaga: mala grupa naprednih korisnika napreduje, dok ostatak organizacije stagnira.

Izgradite mrežu prvaka i početne radne tokove, kao što su procjena performansi, upravljanje ugovorima i od nabavke do plaćanja, koji najbolje prakse čine razumljivim i inspirativnim.

Ovaj model je važan jer AI mijenja način na koji korisnici otkrivaju, procjenjuju i biraju proizvode i usluge uz potpuno novi nivo angažmana. U AI-nativnim kanalima, konverzija se sve češće događa unutar razgovora. To pomjera pitanje rasta sa dosega na povjerenje i prisutnost u trenucima namjere. Pobjednici neće jednostavno biti najvidljiviji. Bit će najkorisnije, najvjerodostojnije i najpravovremenije kada se donosi odluka.

• Definisana namjera i broj iteracija prije nego što se korisnik posveti
• Kvaliteta konverzije, uključujući zadržavanje, dodatnu prodaju i životnu vrijednost
• Signali povjerenja kao što su ponašanje pri povratu, ponovni angažman i preporuka
• Aktivacija posvećenih konektora za podatke ili aplikacija povezanih s vašim poslovanjem

Tretiranje distribucije izvorno zasnovane na umjetnoj inteligenciji kao naslijeđenog lijevka potražnje i optimiziranje za obim nauštrb relevantnosti i trajnog povjerenja.

Odaberite jedan kanal, kao što su vertikalno iskustvo, ugrađena aplikacija ili konkretan cilj kampanje, i definišite kvalitet konverzije prije nego što povećate ulaganje.

Ovaj model unosi specijalizovane UI sposobnosti u istraživanje, kreativni rad i rad u domenama s velikom količinom stručnog sadržaja. U kratkom roku, smanjuje uska grla stručnjaka. Vremenom, to mijenja operativni model: timovi prelaze s toga da sami izrađuju prve nacrte na usmjeravanje, pregled i integraciju visokokvalitetnih izlaza generiranih u stvarnom vremenu. Vrijednost dolazi iz proširivanja onoga što tim može ispitati, testirati ili proizvesti u okruženju koje omogućava da se svaki uvid istraži uz planove radnji i ROI potencijal, umjesto da se prioritizacija unaprijed zasniva samo na intuiciji.

• Smanjenje vremena ciklusa na ekspertskim uskim grlima
• Poboljšanje kvaliteta, uključujući ocjene recenzenata, stope grešaka i preradu
• Proširenje opsega, kao što je izvođenje više eksperimenata ili testiranje više kreativnih varijanti
• Novi neto tokovi prihoda koji bi bili isključeni na osnovu pretpostavki o izvodljivosti

Tretiranje ekspertne sposobnosti kao demonstracije, umjesto njenog ugrađivanja u stvarni tok rada s jasnom odgovornošću.

Odaberi jedno stručno usko grlo i fokusiraj ponudu vrijednosti na donositelje odluka koji daju konačno odobrenje, uz jasan dogovor o tome koji su dokazi potrebni da se novi koncept pretvori u sljedeći gradivni blok tvog poslovanja.

Agenti za kodiranje su trenutno najjasniji primjer, ali veća vrijednost modela su sigurna unapređenja kroz međusobno povezane sisteme rada. S vremenom, organizacije će željeti da se ista sposobnost primijeni ne samo na kod, već i na SOP-ove, ugovore, dokumente o politikama, narative kupaca, tokove uvođenja i druge artefakte koji moraju ostati dosljedni dok se razvijaju. Ovo je manje o generisanju nego o kontroli: brža ažuriranja, manje naknadnih kvarova, jača usklađenost i bolja revizibilnost.

• Vrijeme za sigurne promjene kroz povezane artefakte i rješavanja konflikata verzija
• Spremnost za reviziju, uključujući sljedivost izmjena, odobrenja i dokaza
• Dosljednost kroz nizvodne dokumente, sisteme i tokove rada
• Pouzdanost kroz ogromne ekosisteme međuzavisnih procesa

Skaliranje sadržaja ili generiranja koda brže od upravljanja, stvarajući sistemski dug koji će kasnije trebati mukotrpno riješiti.

Počni s jednom domenom s visokim stepenom zavisnosti i definiši graf zavisnosti, put odobravanja i zahtjeve za dokazima prije nego što automatizuješ promjene pomoću AI kontrolnog sloja.

Ovo je model koji se najsporije skalira i često je najtransformativniji. Ovdje agenti orkestriraju tokove rada od početka do kraja unutar i kroz funkcije: nabavka do plaćanja, potraživanja, kontrola promjena u proizvodnji, kliničke operacije i više. Prednost je eksponencijalna, ali samo kada su temelji stvarni: identitet i kontrole pristupa, čiste dozvole na skupovima podataka i podkomponentama, posmatranje na velikoj skali, rukovanje izuzecima s indikatorima povjerenja i jasno vlasništvo. Bez njih, automatizacija stvara rizik brže nego vrijednost.

Dobitak je ponovo mnogo veći od puke efikasnosti. Redizajniranje toka rada prisiljava vašu organizaciju da ponovo razmotri čemu proces služi, gdje pripada prosudba i gdje se može stvoriti nova vrijednost. Ovo su skrivena vrata gdje počinje promjena poslovnog modela.

• Vrijeme ciklusa od kraja do kraja
• Stopa izuzetaka i vrijeme rješavanja
• Ishodi usklađenosti i revizije
• Inovacijski rezultati, kao što su nove prilike koje su se pojavile ili nove hipoteze koje su testirane

Pokušaj automatizacije tokova rada od kraja do kraja prije nego što dozvole, kontrole i odgovornost sazriju.

Odaberi jedan tok rada i pokreni procjenu spremnosti kroz identitet, ovlaštenja, integraciju alata, evidentiranje, obradu izuzetaka i vlasništvo.

Tačka otkaza u AI strategiji nisu samo izolovani pilot projekti, već i tretiranje transformacije kao skoka vjere: investirajte sada, čekajte dugo i nadajte se da će se vrijednost pojaviti kasnije u velikom obimu. Snažniji pristup je disciplinovaniji i ambiciozniji. Stvara složenu vrijednost u kontinuiranom ROI slijedu.

Taj niz počinje širokim osnaživanjem koje je omogućavajući uslov za sve druge modele vrijednosti. Šuma tečnosti u cijeloj organizaciji stvara stabla slučajeva upotrebe visoke vrijednosti. Kada više ljudi razumije kako UI funkcioniše, gdje stvara vrijednost i kako je sigurno koristiti, bolje prilike brže isplivaju na površinu. Upravljanje postaje praktičnije. Integracija postaje izvodljivija. I sistemi više vrijednosti postaju otporni i dijeljeni među funkcijama kao primjeri svjetionika i oznake identiteta.

Ovako organizacije prelaze s boljeg na drugačije poslovne modele. AI prvo poboljšava zadatke. Zatim redizajnira tokove rada. Zatim mijenja slojeve kontrole, operativne modele, i na kraju poslovne modele. Maloprodaja nije postala e-trgovina tako što je prodavnice učinila samo malo efikasnijim. Promijenilo se kada su lideri naučili izgraditi potpuno novu vrijednosnu ponudu, u potpunosti zaobilazeći prodavnice i povezujući marketing s logistikom u jednom, korisniku usmjerenom pokretu. AI će slijediti isti obrazac.

Nekoliko primjera:

• Jedan maloprodajni trgovac počinje sa širokim usvajanjem među zaposlenicima, zatim poboljšava otkrivanje izvorno zasnovano na umjetnoj inteligenciji i konverzacijsku trgovinu, i na kraju stvara novi kanal za personalizovanu prodaju.
• Jedna farmaceutska kompanija počinje s tečnom osposobljenošću radne snage i stručnim kapacitetom u R&D i kliničkim operacijama, a zatim izgrađuje upravljane istraživačke tokove rada koji otkrivaju nove indikacije za odobrenja u kasnoj fazi i preoblikuju ekonomiku portfelja lijekova.
• Proizvođač počinje s kopilotima kroz funkcije, zatim primjenjuje AI na upravljanje promjenama, SOP-ove i tokove rada kvalitete sve dok se operacijama ne može upravljati kao adaptivnim sistemom koji redefinira tržišnu ekonomiju, a ne kao statičnim.
• Jedan osiguravač počinje s alatima za podršku u obradi šteta, zatim izgrađuje regulisanu stručnu reviziju i orkestraciju tokova rada, a na kraju redizajnira obradu šteta oko bržih odluka, manje izuzetaka i boljih ishoda za korisnike.

Ako danas vodite AI strategiju, držite to jednostavnim uz tri faze.

• Osnaži široku radnu snagu tokovima rada zasnovanim na ulogama i mrežom šampiona.
• Uspostavite osnove upravljanja: šta je dozvoljeno, šta se pregledava, šta se evidentira i ko je vlasnik usvajanja.
• Mjerite ponovljenu upotrebu, stručnost, ponovno upotrebljive radne tokove i međufunkcionalno osposobljavanje.

• Izaberi mali broj pokreta visoke vrijednosti: jednu strategiju distribucije, jedno usko grlo stručnjaka i jedan tok rada s vidljivim ROI-jem.
• Mjerite vrijednost u poslovnim terminima: kvalitet konverzije, skraćenje vremena ciklusa, poboljšanje kvaliteta, smanjenje rizika i potencijal novih prihoda.
• Reinvestirajte te pobjede u sljedeći sloj temelja: kvalitet podataka, identitet, integracija, observabilnost i kontrola.

• Proširi UI u sisteme s visokom zavisnošću i tokove rada od početka do kraja samo kada su dozvole, mogućnost revizije i rukovanje izuzecima stvarni.
• Iskoristi te temelje da redizajniraš operativni model, a ne samo da ubrzaš stari.
• Pitajte gdje AI može stvoriti potpuno novu vrijednost, a ne samo jeftinije izvršavanje.

Poziv na akciju ne mora biti tamo gdje AI može pomoći u naslijeđenom modelu. Pitaj koji model vrijednosti prvo izgraditi, kakvu osnovu stvara i šta sljedeće otključava. Počni dovoljno široko da izgradiš fluentnost. Budi dovoljno disciplinovan da uhvatiš vrijednost na svakom koraku. Zatim skaliraj sa dovoljno povjerenja da pređeš sa bolje verzije sadašnjosti na potpuno drugačiju budućnost.