Els cinc models de valor d’IA que impulsen la reinvenció empresarial

La majoria de les organitzacions encara gestionen la IA com una sèrie de casos d’ús: un projecte pilot aquí, un flux de treball allà, una eina prometedora dins d’una àrea funcional. Aquest enfocament pot generar èxits locals, però rarament transforma la manera com una empresa crea valor.

És com crear bàners interactius i campanyes automatitzades de correus seqüencials amb l’arribada d’internet, i no entendre el sentit de la revolució del comerç electrònic.

Les organitzacions que se situen al capdavant fan servir una lògica diferent i més ambiciosa. Tracten la IA no com una col·lecció d’experiments desconnectats, sinó com una cartera de models de valor. Cadascun té els seus propis aspectes econòmics, el seu propi temps per obtenir valor i els seus propis requisits de governança, i cadascun facilita l'escalabilitat del següent.

Per això, les empreses que trauran més profit de la IA no seran les que facin més proves pilot. Seran ells qui entenguin quins models de valor construir, en quina seqüència i amb quines bases per reinventar el seu propi negoci.

Hi ha cinc models de valor de la IA que emergeixen amb més claredat a l’empresa. Cadascun crea valor de manera diferent. Cadascun té la seva pròpia economia, horitzó de tasca i governança. I cadascun pot crear les condicions perquè el següent pugui créixer a escala.

L’empoderament de la plantilla desenvolupa la fluïdesa. La fluïdesa fa que la governança sigui viable. La governança permet una integració més profunda del sistema. La integració fa possible la gestió de dependències. La gestió de dependències fa que les operacions dirigides per agents siguin segures.

Així és com les organitzacions passen d’èxits aïllats en IA a una reinvenció empresarial més àmplia. La qüestió estratègica no és quin model triar. La qüestió és per quin començar, quina base estableix i què desbloqueja després.

Aquest és el model de valor més ràpid d’activar. Difon capacitats pràctiques d'IA a tota la plantilla, creant guanys de productivitat a curt termini mentre desenvolupa la fluïdesa necessària per a una transformació més profunda. El benefici més gran no és una redacció, una síntesi o una anàlisi més ràpides, sinó la preparació de l’organització. Recursos Humans pot facilitar l’adopció, l’àrea jurídica pot governar, Finances pot finançar i els equips de negoci poden col·laborar amb una comprensió compartida d’on funciona la IA i de com utilitzar-la de manera segura.

• Ús repetit per rol i nivell de competència
• Indicacions, fluxos de treball i recursos reutilitzables entre equips
• Evidència de capacitació transversal
• Aparició de noves maneres de treballar

Una plantilla a dues velocitats: un petit grup d’usuaris avançats avança mentre la resta de l’organització queda encallada.

Crea una xarxa de promotors i fluxos de treball inicials, com ara l’avaluació del rendiment, la gestió de contractes i el cicle de proveïment fins al pagament, que facin que les bones pràctiques siguin properes i inspiradores.

Aquest model és important perquè la IA està canviant la manera com els clients descobreixen, avaluen i trien productes i serveis amb un nivell d’interacció completament nou. En els canals natius d’IA, la conversió es produeix cada vegada més dins d’una conversa. Això fa que la qüestió del creixement passi de l’abast a la confiança i a la presència en els moments d’intenció. Els guanyadors no seran simplement els més visibles. Seran d’allò més útils, creïbles i oportuns quan s’estigui prenent una decisió.

• Intenció qualificada i nombre d'iteracions abans del compromís de l'usuari
• Qualitat de la conversió, incloent-hi la retenció, la venda addicional i el valor de vida útil del client
• Senyals de confiança com ara el comportament de retorn, la interacció recurrent i les recomanacions
• Activació de connectors de dades dedicats o d'aplicacions relacionades amb la teva empresa

Tractar la distribució nativa d’IA com un embut de demanda tradicional i optimitzar per al volum en detriment de la rellevància i la confiança duradora.

Tria un entorn, com ara una experiència vertical, una aplicació integrada o un objectiu publicitari específic, i defineix la qualitat de la conversió abans d’escalar la inversió.

Aquest model incorpora capacitats especialitzades d’IA en tasques de recerca, creatives i amb un fort component de coneixement de domini. A curt termini, redueix els colls d’ampolla relacionats amb els experts. Amb el temps, canvia el model operatiu: els equips passen de produir ells mateixos els primers esborranys a dirigir, revisar i integrar resultats d’alta qualitat generats en temps real. El valor prové d’ ampliar allò que l’equip pot examinar, provar o produir en un entorn que permet investigar cada descobriment amb plans d’acció i potencial de retorn de la inversió (ROI), en comptes de prioritzar en fases inicials del procés basant-se només en la intuïció.

• Reducció del temps de cicle en colls d’ampolla d’experts
• Millora de la qualitat, incloent-hi les puntuacions dels revisors, les taxes d’error i el retreball
• Ampliació de l’abast, com ara l’execució de més experiments o la prova de més variants creatives
• Fluxos d’ingressos completament nous que s’haurien exclòs d’acord amb els supòsits de viabilitat

Tractar la capacitat experta com si fos una demostració, en lloc d’integrar-la en un flux de treball real amb una responsabilitat clara.

Tria un coll d’ampolla d’expertesa i centra la proposta de valor en els responsables de la presa de decisions que en donen l’aprovació final, amb un acord clar sobre quines evidències calen per convertir un concepte nou en la propera peça clau del teu negoci.

Els agents de programació en són l’exemple actual més clar, però el model de valor més ampli és el de les actualitzacions segures en sistemes de treball interconnectats. Amb el temps, les organitzacions voldran que la mateixa capacitat s’apliqui no només al codi, sinó també als procediments operatius estàndard (SOP), als contractes, als documents de polítiques, als relats dels clients, als fluxos d’incorporació i a altres artefactes que s’han de mantenir coherents a mesura que evolucionen. Es tracta menys de generació que de control: actualitzacions més ràpides, menys ruptures en processos, major compliment i millor auditabilitat.

• Temps per efectuar canvis segurs en artefactes connectats i resoldre conflictes de versions
• Preparació per a auditories, inclosa la traçabilitat de les modificacions, les aprovacions i les evidències
• Coherència en documents, sistemes i fluxos de treball posteriors
• Fiabilitat en grans ecosistemes de processos interdependents

Escalar la generació de contingut o de codi més ràpidament que la governança, creant un deute sistèmic que caldrà resoldre meticulosament més endavant.

Comença per un domini d’alta dependència i defineix el graf de dependències, la ruta d’aprovació i els requisits d’evidència abans d’automatitzar els canvis amb una capa de control d’IA.

Aquest és el model més lent d’escalar i sovint el més transformador. Aquí, els agents orquestren fluxos de treball d’extrem a extrem dins de les àrees funcionals i entre elles: del proveïment al pagament, reclamacions, control de canvis de fabricació, operacions clíniques i molt més. El potencial de benefici és exponencial, però només quan els fonaments són sòlids: controls d’identitat i d’accés, permisos ben definits sobre conjunts de dades i subcomponents, observabilitat a escala, gestió d’excepcions amb indicadors de confiança i responsabilitat clara. Sense aquests elements, l’automatització genera riscos més de pressa que valor.

El benefici és, un cop més, molt més gran que la simple eficiència. La reenginyeria d’un flux de treball obliga la teva organització a replantejar-se per a què serveix el procés, on cal aplicar el criteri i on es pot crear nou valor. Aquesta és la via oculta on comença el canvi de model de negoci.

• Temps de cicle d’extrem a extrem
• Taxa d’excepcions i temps de resolució
• Resultats de compliment normatiu i d’auditoria
• Resultats de la innovació, com ara noves oportunitats identificades o noves hipòtesis provades

Intentar automatitzar fluxos de treball d’extrem a extrem abans que els permisos, els controls i la rendició de comptes siguin madurs.

Tria un flux de treball i fes una avaluació de preparació que abasti la identitat, els drets d’accés, la integració d’eines, el registre, la gestió d’excepcions i la responsabilitat.

El punt de fallada en l’estratègia d’IA no són només els pilots aïllats, sinó també tractar la transformació com un salt de fe: invertir ara, esperar molt de temps i confiar que el valor es materialitzi més endavant a escala. L’enfocament més sòlid és més disciplinat i més ambiciós. Fa créixer el valor de manera composta en una seqüència contínua de retorn de la inversió (ROI).

Aquesta seqüència comença amb un empoderament ampli, que és la condició habilitadora per a tots els altres models de valor. El bosc de fluïdesa a tota l’organització crea els arbres dels casos d’ús d’alt valor. Quan més persones entenen com funciona la IA, on genera valor i com utilitzar-la de manera segura, les millors oportunitats emergeixen més ràpidament. La governança esdevé més pràctica. La integració esdevé més viable. I els sistemes d'alt valor esdevenen resilients i compartits entre funcions com a exemples llumenera i marcadors d’identitat.

Així és com les organitzacions passen de ser millors a tenir models de negoci diferents. La IA primer millora les tasques. Després, redissenya els fluxos de treball. Aleshores canvia les capes de control, els models operatius i, finalment, els models de negoci. El comerç minorista no es va convertir en comerç electrònic fent que les botigues fossin una mica més eficients. Això va canviar quan els líders van aprendre a construir una proposta de valor completament nova, prescindint del tot de les botigues i connectant el màrqueting amb la logística en una única dinàmica centrada en l’usuari. La IA seguirà el mateix patró.

Alguns exemples:

• Un detallista comença amb una adopció generalitzada per part dels empleats, després millora la descoberta nativa d’IA i el comerç conversacional, i finalment crea un nou canal per a la venda personalitzada.
• Una empresa farmacèutica comença amb la fluïdesa de la força laboral i la capacitat experta en recerca i desenvolupament i operacions clíniques, i després construeix fluxos de treball de recerca governats que afloren noves indicacions per a aprovacions en fases avançades i remodelen l'economia del pipeline.
• Un fabricant comença amb copilots en diferents àrees funcionals i, després, aplica la IA al control de canvis, als PNT i als fluxos de treball de qualitat fins que les operacions es poden gestionar com un sistema adaptatiu que redefineix l’economia del mercat, en lloc d’un sistema estàtic.
• Una asseguradora comença amb eines d’assistència per a sinistres, després desenvolupa una revisió experta amb governança i l’orquestració dels fluxos de treball, i finalment redissenya la gestió de sinistres al voltant de decisions més ràpides, menys excepcions i millors resultats per als clients.

Si avui lideres una estratègia d’IA, fes-ho senzill en tres fases.

• Capacita el conjunt de la plantilla amb fluxos de treball basats en rols i una xarxa d’ambaixadors.
• Estableix els aspectes bàsics de la governança: què es permet, què es revisa, què es registra i qui és responsable de l’adopció.
• Mesura l’ús repetit, la competència, els fluxos de treball reutilitzables i la capacitació interfuncional.

• Tria un nombre reduït d’iniciatives d’alt valor: una estratègia de distribució, un coll d’ampolla d’expertesa i un flux de treball amb un ROI visible.
• Mesura el valor en termes de negoci: qualitat de la conversió, reducció del temps de cicle, millora de la qualitat, reducció del risc i potencial de nous ingressos.
• Reinverteix aquests èxits en la següent capa de fonaments: qualitat de les dades, identitat, integració, observabilitat i control.

• Amplia l’ús de la IA a sistemes d’alta dependència i a fluxos de treball d’extrem a extrem només quan els permisos, l’auditabilitat i la gestió d’excepcions siguin una realitat.
• Utilitza aquestes bases per redissenyar el model operatiu, no només per accelerar l’anterior.
• Pregunta’t on la IA pot crear valor completament nou, no només una execució més barata.

No cal que la crida a l'acció sigui on la IA pot ajudar en el model antic. Pregunta quin model de valor cal crear primer, quina base crea i què desbloqueja a continuació. Comença amb prou amplitud per generar fluïdesa. Tingues prou disciplina per capturar valor a cada pas. Després, escala amb prou confiança per passar d’una versió millor del present a un futur completament diferent.