5 tekoälyn arvomallia vauhdittamaan liiketoiminnan uudistumista

Useimmat organisaatiot hallinnoivat tekoälyä edelleen erillisten käyttötapausten kautta: pilottiprojekteina, työnkulkuina tai yhden toiminnon sisällä toimivana lupaavana työkaluna. Tämä lähestymistapa voi tuottaa paikallisia voittoja, mutta se harvoin muuttaa sitä, miten yritys luo arvoa.

Se on kuin loisi interaktiivisia mainospalkkeja ja sähköpostisarjakampanjoita internetin saapumisen myötä, mutta sivuuttaisi verkkokaupan vallankumouksen ytimen.

Edelläkävijäorganisaatiot käyttävät erilaista ja kunnianhimoisempaa ajattelutapaa. He eivät käsittele tekoälyä irrallisten kokeilujen kokoelmana, vaan arvoa tuottavien mallien kokonaisuutena. Jokaisella on omat taloudelliset lähtökohtansa, aika-arvoon ja hallintaan liittyvät vaatimuksensa, ja jokainen helpottaa seuraavan laajentamista.

Siksi yritykset, jotka saavat eniten hyötyä tekoälystä, eivät ole niitä, jotka toteuttavat eniten kokeiluhankkeita. Juuri he ymmärtävät, millaisia arvomalleja on rakennettava, missä järjestyksessä ja millä perusteilla, jotta he voivat uudistaa oman liiketoimintansa.

Yrityksissä on nousemassa selkeimmin esiin viisi tekoälyn arvoa luovaa mallia. Jokainen luo arvoa omalla tavallaan. Jokaisella on oma taloutensa, aikajänteensä ja hallintonsa. Ja jokainen voi luoda edellytykset seuraavan skaalautumiselle.

Työvoiman voimaannuttaminen rakentaa sujuvuutta. Sujuvuus tekee hallinnosta toimivaa. Hallinto mahdollistaa syvemmän integraation järjestelmään. Integraatio mahdollistaa riippuvuuksien hallinnan. Riippuvuuksien hallinta tekee agentin johtamista toiminnoista turvallisia.

Näin organisaatiot siirtyvät yksittäisistä tekoälyn menestystarinoista laajempaan liiketoiminnan uudistamiseen. Strateginen kysymys ei ole se, mikä malli valitaan. Kyse on siitä, mistä aloitetaan, millaisen perustan se luo ja mitä se mahdollistaa seuraavaksi.

Tämä on nopeimmin käyttöönotettava edullinen malli. Se tuo käytännön tekoälyvalmiudet koko henkilöstön ulottuville, mikä tuo lyhyellä aikavälillä tuottavuusparannuksia ja luo samalla tarvittavaa osaamista syvällisempää muutosta varten. Suurempi hyöty ei ole nopeampi luonnostelu, synteesi tai analyysi vaan organisaation valmius. Henkilöstöhallinto voi luoda edellytykset, lakiasiainosasto voi laatia säännöt, taloushallinto voi huolehtia rahoituksesta ja liiketoimintatiimit voivat tehdä yhteistyötä, kun kaikilla on yhteinen käsitys siitä, missä tekoäly toimii ja miten sitä käytetään turvallisesti.

• Toistuva käyttö roolin ja taitotason mukaan
• Uudelleenkäytettävät kehotteet, työnkulut ja resurssit tiimien välillä
• Näyttö monialaisen yhteistyön mahdollistamisesta
• Uusien työskentelytapojen syntyminen

Kaksitasoinen työvoima: pieni ryhmä tehokäyttäjiä etenee, kun taas muu organisaatio jää jälkeen.

Luo asiantuntijaverkosto ja luo aloitusprosesseja, kuten suorituskyvyn arviointi, sopimusten hallinta ja hankinnasta maksuun -prosessi, jotka tekevät parhaista käytännöistä helposti ymmärrettäviä ja innostavia.

Tällä mallilla on merkitystä, koska tekoäly muuttaa tapaa, jolla asiakkaat löytävät, arvioivat ja valitsevat tuotteita ja palveluita täysin uudenlaisella sitoutumisen tasolla. Tekoälypohjaisissa kanavissa konversio tapahtuu yhä useammin keskustelun sisällä. Tämä siirtää kasvun painopisteen tavoittavuudesta luottamukseen ja läsnäoloon juuri silloin, kun asiakas on valmis tekemään ostopäätöksen. Voittajia eivät ole pelkästään ne, jotka ovat näkyvimmässä asemassa. Ne ovat hyödyllisimpiä, luotettavimpia ja ajankohtaisimpia juuri silloin, kun päätöstä ollaan tekemässä.

• Varmennettu aikomus, ja iteraatioiden määrä ennen käyttäjän sitoutumista
• Konversion laatu, mukaan lukien asiakaspysyvyys, lisämyynti ja elinkaaren arvo
• Luottamusta osoittavat tekijät, kuten asiakkaan paluukäyttäytyminen, toistuva sitoutuminen ja suosittelut
• Liiketoimintaasi liittyvien omistautuneiden datayhdistimien tai sovellusten aktivointi

AI-pohjaisen jakelun kohteleminen perinteisenä kysyntäputkena ja volyymin optimointi merkityksellisyyden ja kestävän luottamuksen kustannuksella.

Valitse yksi pinta, kuten pystysuuntainen kokemus, upotettu sovellus tai tietty mainostavoite, ja määritä konversiolaadut ennen investoinnin skaalaamista.

Tämä malli tuo erityisiä tekoälyominaisuuksia tutkimukseen, luovaan työhön ja alakohtaiseen työhön. Lyhyellä aikavälillä se supistaa asiantuntijapullonkauloja. Ajan myötä toimintamalli muuttuu: tiimit siirtyvät itse laatimista luonnoksista reaaliajassa tuotettujen korkealaatuisten tulosten ohjaamiseen, tarkistamiseen ja yhdistämiseen. Arvo syntyy siitä, että laajennetaan sitä, mitä tiimi voi tutkia, testata tai tuottaa ympäristössä, jossa jokainen oivallus voidaan tutkia toimintasuunnitelmien ja sijoitetun pääoman tuoton (ROI) potentiaalin kautta sen sijaan, että priorisoitaisiin alkuvaiheessa pelkän intuition perusteella.

• Sykliajan lyhentäminen asiantuntijapullonkauloissa
• Laadunparannus, mukaan lukien arvioijien pisteet, virheprosentit ja uusintatyö
• Laajuuden laajentaminen, kuten kokeiden määrän lisääminen tai luovempien muunnelmien testaaminen
• Uudet nettotulovirrat, jotka olisi jätetty huomioimatta toteutettavuusarvioiden oletuksissa

Asiantuntemuksen käsitteleminen pelkkänä esittelynä sen sijaan, että se integroitaisiin todelliseen työnkulkuun, jossa vastuut on määritelty selkeästi.

Valitse yksi keskeinen pullonkaula ja kohdista arvolupaus niille päätöksentekijöille, jotka antavat lopullisen hyväksynnän. Sovi selkeästi siitä, mitä näyttöä tarvitaan uuden konseptin muuttamiseksi yrityksesi seuraavaksi rakennuspalikaksi.

Koodausagentit ovat tämänhetkinen selkein esimerkki, mutta laajemmassa mittakaavassa kyse on turvallisista päivityksistä toisiinsa kytketyissä työjärjestelmissä. Ajan myötä organisaatiot tulevat haluamaan, että samaa toimintakykyä sovelletaan paitsi koodiin myös toimintatapoihinn, sopimuksiin, toimintaperiaateasiakirjoihin, asiakaskertomuksiin, perehdytysprosesseihin ja muihin asiakirjoihin, joiden on pysyttävä yhdenmukaisina niiden kehittyessä. Kyse ei ole niinkään luonnista vaan hallinnasta: nopeammat päivitykset, vähemmän ongelmia jatkossa, parempi vaatimustenmukaisuus ja parempi jäljitettävyys.

• Aika tehdä turvallisia muutoksia yhdistettyjen artefaktien välillä ja ratkaista versioristiriitoja
• Auditointivalmius, mukaan lukien muokkausten, hyväksyntöjen ja todisteiden jäljitettävyys
• Yhdenmukaisuus jatkokäsittelyyn siirtyvissä asiakirjoissa, järjestelmissä ja työnkuluissa
• Luotettavuus laajoissa toisiinsa kytkeytyvien prosessien ekosysteemeissä

Sisällön tai koodin generoinnin skaalaaminen hallintoa nopeammin luo järjestelmätason velkaa, jonka ratkaiseminen vaatii myöhemmin työlästä selvitystä.

Aloita yhdestä korkean riippuvuuden toimialueesta ja määritä riippuvuusgraafi, hyväksymispolku ja todistusaineistovaatimukset ennen kuin automatisoit muutokset tekoälypohjaisella ohjauskerroksella.

Tämä on hitaimmin laajentuva malli, mutta usein kaikkein mullistavin. Täällä agentit hallinnoivat alusta loppuun työnkulkuja toimintojen sisällä ja niiden välillä: hankinnasta maksuun, korvaushakemukset, tuotannon muutosten hallinta, kliininen toiminta ja paljon muuta. Hyödyt ovat valtavat, mutta vain silloin, kun perusta on todellinen: identiteetin ja pääsyn hallinta, selkeät käyttöoikeudet tietojoukkoihin ja osa-alueisiin, laajamittainen seurattavuus, poikkeusten käsittely luotettavuusindikaattoreiden avulla sekä selkeä vastuunjakautuma. Ilman niitä automaatio luo riskiä nopeammin kuin arvoa.

Hyöty on jälleen kerran paljon suurempi kuin pelkkä tehokkuus. Työnkulun uudistaminen pakottaa organisaatiosi pohtimaan uudelleen, mihin prosessi tähtää, mihin päätöksenteko kuuluu ja missä voidaan luoda uutta arvoa. Tämän salaisen oven takana on polku liiketoimintamallin muutokseen.

• Syklin kokonaisaika
• Poikkeamaprosentti ja ratkaisuaika
• Vaatimustenmukaisuus- ja auditointilopputulokset
• Innovaatiotulokset, kuten uudet esiin nousseet mahdollisuudet tai testatut hypoteesit

Yritetään automatisoida työnkulkuja alusta loppuun ennen kuin käyttöoikeudet, valvontamekanismit ja vastuuvelvollisuus ovat vakiintuneet.

Valitse yksi työnkulku ja suorita valmiusarviointi, joka kattaa identiteetin, käyttöoikeudet, työkalujen integroinnin, lokitiedot, poikkeustilanteiden käsittelyn ja vastuunjaon.

Tekoälystrategian heikkous ei piile pelkästään yksittäisissä pilottiprojekteissa, vaan myös siinä, että muutosta pidetään uskonloikkana: investoidaan nyt, odotetaan pitkään ja toivotaan, että arvo syntyy myöhemmin suuressa mittakaavassa. Vahvempi lähestymistapa on kurinalaisempi ja kunnianhimoisempi. Se kasvattaa arvoa jatkuvassa sijoitetun pääoman tuoton (ROI) kehityskulussa.

Tämä kehityskulku alkaa laajasta voimaannuttamisesta, joka on kaikkien muiden arvomallien edellytys. Organisaation laajuisessa sujuvuuden metsässä kasvaa arvokkaiden käyttötapausten puita. Kun yhä useammat ihmiset ymmärtävät, miten tekoäly toimii, missä se luo arvoa ja miten sitä käytetään turvallisesti, parempia mahdollisuuksia syntyy nopeammin. Hallinnosta tulee käytännöllisempää. Integrointi muuttuu entistä helpommaksi. Ja arvokkaammat järjestelmät muuttuvat kestäviksi ja niitä hyödynnetään eri toimintojen välillä esikuvina ja identiteetin tunnusmerkkeinä.

Näin organisaatiot siirtyvät paremmasta erilaisiin liiketoimintamalleihin. Tekoäly parantaa ensin tehtäviä. Sitten se uudistaa työnkulkuja. Seuraavaksi se muuttaa ohjauskerroksia, toimintamalleja ja lopulta liiketoimintamalleja. Vähittäiskauppa ei muuttunut verkkokaupaksi vain tehostamalla myymälöiden toimintaa hieman. Tilanne muuttui, kun johtajat oppivat luomaan täysin uuden arvolupauksen, jossa ohitettiin myymälät kokonaan ja yhdistettiin markkinointi ja logistiikka yhdeksi käyttäjäkeskeiseksi kokonaisuudeksi. Tekoäly seuraa samaa kaavaa.

Muutamia esimerkkejä:

• Vähittäiskauppias aloittaa laajalla työntekijöiden käyttöönotolla, parantaa sitten tekoälynatiivia löydettävyyttä ja keskustelevaa kaupankäyntiä ja luo lopulta uuden kanavan personoituun myyntiin.
• Lääkeyhtiö aloittaa henkilöstön osaamisesta ja asiantuntemuksesta tutkimus- ja kehitystoiminnassa sekä kliinisissä toiminnoissa ja luo sen pohjalta hallittuja tutkimusprosesseja, jotka tuovat esiin uusia käyttöaiheita myöhäisen vaiheen hyväksyntöjä varten ja muokkaavat tuotekehitysputken taloudellisia näkymiä.
• Valmistaja aloittaa ottamalla mukaan eri toimintojen edustajia ja soveltaa sitten tekoälyä ohjaus-, toimintamenetelmä- ja laadunhallintaprosesseihin, kunnes toimintaa voidaan hallita mukautuvana järjestelmänä, joka uudistaa markkinoiden taloudelliset lainalaisuudet staattisen järjestelmän sijaan.
• vakuutusyhtiö aloittaa korvaushakemusten käsittelytyökaluista, laajentaa toimintaa hallittuun asiantuntija-arviointiin ja työnkulun koordinointiin ja uudistaa lopulta korvaushakemusten käsittelyn siten, että päätökset syntyvät nopeammin, poikkeustapauksia on vähemmän ja asiakkaille syntyy parempia tuloksia.

Jos johdat tekoälystrategiaa tänään, pidä se yksinkertaisena kolmessa vaiheessa.

• Voimaannuta laaja työvoima roolipohjaisilla työnkuluilla ja asiantuntijaverkostolla.
• Määritä hallinnon perusperiaatteet: mikä on sallittua, mitä tarkastetaan, mitä kirjataan lokiin ja kuka vastaa käyttöönotosta.
• Mittaa toistuva käyttö, osaaminen, uudelleenkäytettävät työnkulut ja monialainen yhteistyö.

• Valitse muutama erityisen merkittävä muutos: yksi jakelutoiminto, yksi asiantuntijoiden pullonkaula ja yksi työnkulku, jonka tuotto on selvästi mitattavissa.
• Mittaa arvo liiketoimintatermein: konversion laatu, tuotantokierron lyhentäminen, laadun paraneminen, riskien vähentäminen ja uudet tulonlähteet.
• Sijoita nämä voitot uudelleen seuraavaan perustakerrokseen: datan laatuun, identiteettiin, integraatioihin, havaittavuuteen ja hallintaan.

• Laajenna tekoälyä järjestelmään, jotka ovat erittäin kriittisiä, ja kokonaisvaltaisiin työnkulkuihin vain silloin, kun käyttöoikeudet, jäljitettävyys ja poikkeustilanteiden käsittely ovat varmistettuja.
• Käytä näitä perusteita liiketoimintamallin uudistamiseen, äläkä tyydy vain vauhdittamaan vanhaa mallia.
• Kysy, missä tekoäly voi luoda täysin uutta arvoa, ei pelkästään edullisempaa toteutusta.

Toimintakehotteen ei tarvitse sijaita siellä, missä tekoäly voi auttaa vanhassa mallissa. Kysy, minkä arvoa tuottavan mallin rakennat ensin, millaisen perustan se luo ja mitä se mahdollistaa seuraavaksi. Aloita riittävän laajasti, jotta sujuvuus kehittyy. Ole riittävän kurinalainen saadaksesi arvoa jokaisessa vaiheessa. Laajenna sitten luottavaisin mielin, jotta voit siirtyä nykyhetken paremmasta versiosta kokonaan toisenlaiseen tulevaisuuteen.