Pět hodnotových modelů AI, které podporují proměnu podnikání

Většina organizací stále řídí umělou inteligenci jako sérii případů užití: pilotní projekt tady, pracovní postup tam, slibný nástroj v rámci jedné funkce. Tento přístup může přinést lokální úspěchy, ale jen zřídka změní způsob, jakým firma vytváří hodnotu.

Je to podobné jako, kdybyste při zavedení internetu začali vytvářet interaktivní bannery a spouštet e-mailové kampaně, ale zcela byste minuli revolučí podstatu elektronického obchodování.

Organizace, které jsou napřed, používají jinou a ambicióznější logiku. K AI nepřistupují jako k souboru nesouvisejících experimentů, ale jako k portfoliu hodnotových modelů. Každý z nich má své vlastní ekonomické, časové a hodnotové požadavky a požadavky na správu a řízení a každý z nich usnadňuje škálování toho dalšího.

Proto společnosti, které z umělé inteligence vytěží nejvíce, nebudou ty, které budou provozovat nejvíce pilotních projektů. Budou to oni, kdo pochopí, jaké hodnotové modely budovat, v jakém pořadí a na jakých základech přetvářet své vlastní podnikání.

V podniku se nejzřetelněji objevuje pět hodnotových modelů umělé inteligence. Každý vytváří hodnotu jinak. Každý má svou vlastní ekonomiku, časový horizont a řízení. A každý z nich může vytvořit podmínky pro další, který se bude škálovat.

Posilování zaměstnanců vede k větší AI gramotnosti. Díky gramotnosti je řízení funkční. Řízení umožňuje hlubší integraci systémů. Integrace umožňuje správu závislostí. Správa závislostí zajišťuje bezpečnost operací vedených agenty.

Takto organizace přecházejí od izolovaných úspěchů v oblasti AI k širší inovaci podnikání. Strategická otázka nezní, který model vybrat. Jde o to, se kterým začít, na jakém základu staví a co přináší jako další krok.

Toto je model, který se nejrychleji aktivuje. Šíří praktické schopnosti zvládnutí umělé inteligence mezi všechny zaměstnance, čímž krátkodobé zvyšuje produktivitu a zároveň buduje gramotnost potřebnou pro hlubší transformaci. Větším přínosem není rychlejší navrhování, syntéza ani analýza, ale organizační připravenost. HR může aktivovat, právní oddělení může nastavovat pravidla, finanční oddělení mohou financovat a obchodní týmy mohou spolupracovat se sdíleným porozuměním tomu, kde AI funguje a jak ji bezpečně používat.

• Opakované použití podle pozice a úrovně znalostí
• Opakovaně použitelné prompty, pracovní postupy a zdroje v různých týmech
• Důkazy o podpoře napříč oblastmi
• Objevování nových způsobů práce

Dvě úrovně mezi zaměstnanci: malá skupina pokročilých uživatelů postupuje vpřed, zatímco zbytek organizace stagnuje.

Vybudujte síť ambasadorů a počáteční pracovní postupy, jako je hodnocení výkonu, správa smluv a proces od nákupu k platbě, díky kterým budou osvědčené postupy srozumitelné a inspirativní.

Tento model je důležitý, protože AI díky zcela nové úrovni zapojení mění způsob, jakým zákazníci objevují, vyhodnocují a vybírají produkty a služby. V nativních AI kanálech dochází ke konverzi stále častěji přímo v rámci konverzace. Tím se otázka růstu přesouvá od dosahu k důvěře a přítomnosti ve chvílích záměru. Vítězové nebudou jen ti nejviditelnější. Budou to ti nejužitečnější, nejvěrohodnější a nejlépe načasovaní ve chvíli, kdy se přijímá rozhodnutí.

• Kvalifikovaný záměr a počet iterací před závazkem uživatele
• Kvalita konverze, včetně retence, navýšení prodeje a celoživotní hodnoty
• Projevy důvěry, jako jsou návraty zákazníků, opakované využití a doporučení
• Aktivace specializovaných datových konektorů nebo aplikací souvisejících s vaším podnikáním

Přistupovat k nativní AI distribuci jako k tradičnímu akvizičnímu kanálu a optimalizovat se zaměřením na objem na úkor relevance a dlouhodobé důvěry.

Vyberte jednu plochu, například vertikální aplikaci, vloženou aplikaci nebo konkrétní reklamní cíl, a před navýšením investic definujte kvalitu konverzí.

Tento model vkládá specializované schopnosti AI do výzkumné a kreativní práce a do práce, která vyžaduje odbornost. V krátkodobém horizontu odstraňuje úzká místa u odborníků. Postupem času mění provozní model: týmy se posouvají od vytváření prvních návrhů k řízení, revizi a integraci vysoce kvalitních výstupů generovaných v reálném čase. Hodnota spočívá v tom, že se rozšiřuje okruh toho, co může tým zkoumat, testovat nebo vytvářet v prostředí, které umožňuje každý poznatek prověřit pomocí akčních plánů a zhodnocení potenciální návratnosti investice, místo toto. aby se priority určovaly předem jen na základě intuice.

• Zkrácení doby cyklu u úzkých míst závislých na expertech
• Zlepšení kvality, včetně skóre hodnotitelů, míry chyb a přepracování
• Rozšíření rozsahu, například provedením více experimentů nebo testováním více kreativních variant
• Čisté nové toky příjmů, které by byly vyloučeny na základě předpokladů proveditelnosti

Zacházení s expertními schopnostmi jako s ukázkou, spíše než jejich začlenění do skutečného pracovního postupu s jasnou odpovědností.

Vyberte si jedno úzké hrdlo závislé na expertovi a zaměřte hodnotovou nabídku na osoby s rozhodovací pravomocí, kteří schvalují, a jasně se dohodnete na tom, jaké důkazy jsou potřeba k proměně nového konceptu v další stavební kámen vašeho podnikání.

Kódovací agenti jsou v současnosti nejjasnějším příkladem, ale modelem širší hodnoty jsou bezpečné upgrady napříč propojenými pracovními systémy. Postupem času budou organizace chtít stejnou funkcionalitu aplikovat nejen na kód, ale i na standardní operační postupy (SOP), smlouvy, dokumenty s pravidly, popisy zákazníků, procesy zaškolování a další záležitosti, které musí zůstat konzistentní, i když se vyvíjí. Tohle je méně o generování než o řízení: rychlejší aktualizace, méně následných problémů, vyšší soulad s předpisy a lepší auditovatelnost.

• Čas potřebný k bezpečné změně napříč propojenými artefakty a řešení konfliktů verzí
• Připravenost na audit, včetně sledovatelnosti úprav, schvalování a důkazů
• Konzistence v následných dokumentech, systémech a pracovních postupech
• Spolehlivost v rozsáhlých ekosystémech vzájemně závislých procesů

Škálování obsahu nebo generování kódu je rychlejší než řízení. Vzniká tak systémový dluh, který bude později vyžadovat pečlivé řešení.

Před automatizováním změny pomocí vrstvy řízení umělé inteligence začněte s jednou doménou s vysokou závislostí a definujte graf závislostí, proces schvalování a požadavky na důkazy.

Toto je model s nejpomalejším škálováním a často i s největší transformací. Agenti zde řídí komplexní pracovní postupy v rámci jednotlivých funkcí i napříč nimi: od nákupu po platbu, reklamace, řízení změn ve výrobě, klinické operace a další. Výhody jsou exponenciální, ale pouze tehdy, když jsou základy reálné: řízení identity a přístupu, jasná oprávnění k datovým sadám a dílčím komponentám, pozorovatelnost ve velkém měřítku, zpracování výjimek s indikátory spolehlivosti a jasná odpovědnost. Bez nich automatizace vytváří riziko rychleji než hodnotu.

Přínos je opět mnohem větší než pouhá efektivita. Nová návrh pracovního postupu nutí vaši organizaci znovu zvážit, k čemu tento proces slouží, kam patří úsudek a kde lze vytvořit novou hodnotu. Tohle jsou skryté dveře, u kterých začíná změna obchodního modelu.

• Kompletní doba cyklu
• Míra výjimek a doba vyřešení
• Výsledky auditu a dodržování předpisů
• Inovativní výstupy, jako jsou nové příležitosti, které se objevily, nebo nové hypotézy, které byly otestovány

Snaha automatizovat komplexní pracovní postupy dříve, než dozrají oprávnění, kontroly a odpovědnost.

Vyber si jeden pracovní postup a proveď posouzení připravenosti v oblastech jako identita, oprávnění, integrace nástrojů, protokolování, zpracování výjimek a odpovědnost.

Bodem selhání strategie umělé inteligence nejsou jen jednotlivé pilotní projekty, ale také zacházení s transformací jako s riskantním krokem: investujte hned teď, dlouho čekejte a doufejte, že se hodnota projeví později ve velkém měřítku. Silnější přístup je disciplinovanější a ambicióznější. Zvyšuje hodnotu v kontinuální sekvenci návratnosti investic.

Tato posloupnost začíná širokým posílením postavení, které je podmínkou pro všechny ostatní hodnotové modely. Široce rozšířená schopnost pracovat s tímto nástrojem v celé organizaci vede ke vzniku hodnotných způsobů využití. Když více lidí pochopí, jak umělá inteligence funguje, kde vytváří hodnotu a jak ji bezpečně používat, rychleji se objeví lepší příležitosti. Řízení se stává praktičtějším. Integrace se stává proveditelnější. A systémy s vyšší hodnotou se stávají odolnými a sdílenými v rámci funkcí jako příklady, které ukazují cestu označují identitu.

Takto se organizace posouvají z lepších k odlišným obchodním modelům. Umělá inteligence nejprve vylepšuje úkoly. Poté přepracuje pracovní postupy. Pak změní vrstvy řízení, provozní modely a nakonec i obchodní modely. Maloobchod se nestal elektronickým obchodem tím, že by se obchody lehce zefektivnily. Změnilo se to, když se lídři naučili vytvářet zcela novou hodnotovou nabídku, která zcela obejde obchody a propojí marketing s logistikou v jednom kroku, který se zaměřuje na uživatele. AI se bude řídit stejným vzorcem.

Několik příkladů:

• Maloobchodník začíná s širokým přijetím mezi zaměstnanci, poté vylepšuje nativní objevování s využitím umělé inteligence a konverzační obchodování a nakonec vytváří nový kanál pro personalizovaný prodej.
• Farmaceutická společnost začíná s plynulostí pracovní síly a odbornými schopnostmi ve výzkumu, vývoji a klinických operacích, poté buduje řízené výzkumné pracovní postupy, které odhalují nové indikace pro schvalování v pozdějších fázích a mění ekonomiku vývoje léčiv.
• Výrobce začíná s kopiloty v rámci různých funkcí a poté aplikuje umělou inteligenci na řízení změn, standardní operační postupy (SOP) a pracovní postupy v oblasti kvality, dokud nelze provoz řídit ne jako statický, ale jako adaptivní systém, který nově definuje tržní ekonomiku.
• Pojistitel začíná s nástroji pro podporu vyřizování pojistných událostí, poté zavádí řízené odborné posuzování a organizaci pracovních postupů a nakonec přepracovává vyřizování pojistných událostí s důrazem na rychlejší rozhodování, méně výjimek a lepší výsledky pro zákazníky.

Pokud dnes řídíte AI strategii, držte se jednoduše tří fází.

• Zapojte co nejširší okruh zaměstnanců pomocí pracovních postupů přizpůsobených jednotlivým rolím a pomocí sítě interních ambasadorů.
• Nastavte základní pravidla správy: co je povoleno, co se kontroluje, co se zaznamenává a kdo vlastní zavedení.
• Měřte opakované používání, úroveň znalostí, opakovaně použitelné pracovní postupy a podporu v rámci různých funkcí.

• Vyberte si několik vysoce hodnotných kroků: jeden distribuční tah, jedno expertní úzké hrdlo a jeden pracovní postup s viditelnou návratností investic.
• Měřte hodnotu v obchodních ukazatelích: kvalita konverze, zkrácení doby cyklu, zvýšení kvality, snížení rizika a potenciál nových příjmů.
• Využijte tyto úspěchy jako základ pro další investice do klíčových oblastí: kvality dat, správy identit, integrace, monitorování a řízení.

• Rozšiřujte AI do systémů s vysokou mírou závislosti a do komplexních pracovních postupů pouze tehdy, když máte skutečně zajištěná oprávnění, auditovatelnost a zpracování výjimek.
• Využijte tyto základy k přepracování operačního modelu, nejen k urychlení toho starého.
• Zeptejte se, kde může umělá inteligence vytvořit zcela novou hodnotu, nejen levnější provedení.

Výzva k akci nemusí být v původním modelu tam, kde může pomoci umělá inteligence. Zeptejte se, který hodnotový model vytvořit nejdříve, jaký základ vytvoří a co to přinese dál. Začněte dostatečně obecně, abyste dosáhli plynulosti. Buďte dostatečně disciplinovaní, abyste v každém kroku zachytili hodnotu. Pak se s bezpečně posuňte z lepší verze současnosti do úplně jiné budoucnosti.