Az öt AI-értékmodell, amely a vállalati megújulás hajtóereje

A legtöbb szervezet az AI-t még mindig elszigetelt felhasználási esetek sorozataként kezeli: egy kísérleti projekt itt, egy munkafolyamat ott, vagy egy ígéretes eszköz egyetlen funkción belül. Ez a megközelítés hozhat helyi sikereket, de ritkán változtatja meg azt, ahogyan egy vállalkozás értéket teremt.

Ez olyan, mintha az internet megjelenésekor interaktív bannereket és drip e-mail kampányokat hoznának létre, és nem értenék az e-kereskedelmi forradalom lényegét.

Azok a szervezetek, amelyek előnyre tesznek szert, más és ambiciózusabb logikát követnek. Az AI-ra nem egymástól független kísérletek sorozataként tekintenek, hanem értékmodellek portfóliójaként. Mindegyiknek megvannak a saját gazdasági, értékhez jutási időre és irányításra vonatkozó követelményei, és mindegyik megkönnyíti a következő skálázását.

Ezért nem azok a vállalatok fogják a legtöbbet kihozni az AI-ból, amelyek a legtöbb pilotprojektet futtatják. Azok lesznek a sikeresek, akik megértik, mely értékmodelleket kell felépíteni, milyen sorrendben, és milyen alapokon, hogy újragondolják a saját üzleti tevékenységüket.

Öt AI értékmodell rajzolódik ki a legvilágosabban a vállalatoknál. Mindegyik másképp teremt értéket. Mindegyiknek saját ökonómiával, időhorizonttal és irányítással bír. És mindegyik megteremtheti a feltételeket, hogy a következő méretezni tudjon.

A munkaerő erősítése jártasságot épít. A jártasság működőképessé teszi az irányítást. Az irányítás mélyebb rendszerintegrációt tesz lehetővé. Az integráció lehetővé teszi a függőségek kezelését. A függőségek kezelése biztonságossá teszi az ügynök által vezetett műveleteket.

Így lépnek tovább a szervezetek az elszigetelt AI-sikerektől a szélesebb körű üzleti megújulásig. A stratégiai kérdés nem az, hogy melyik modellt érdemes választani. Azt jelenti, melyikkel érdemes kezdeni, az milyen alapot teremt, és mit nyit meg ezután.

Ez a leggyorsabban aktiválható értékmodell. Gyakorlati AI-képességeket terjeszt a munkaerő körében, rövid távpn megteremtve a termelékenység növekedését, miközben kiépíti a mélyebb átalakuláshoz szükséges AI-jártasságot. A nagyobb előny nem a gyorsabb vázlatkészítés, szintézis vagy elemzés, hanem a szervezeti felkészültség. A HR lehetővé teheti, a jogi csapat szabályozhatja, a pénzügy finanszírozhatja, és az üzleti csapatok együttműködhetnek, közös megértéssel arról, hogy hol működik az AI, és hogyan használható biztonságosan.

• Ismételt használat szerepkörönként és jártassági szinten
• Újrafelhasználható utasítások, munkafolyamatok és eszközök a csapatok között
• Funkcióközi együttműködés bizonyítékai
• Új munkamódszerek megjelenése

Kétrétegű munkaerő: a haladó felhasználók kis csoportja előrehalad, míg a szervezet többi része stagnál.

Építs ki bajnokhálózatot és kezdő munkafolyamatokat, például teljesítményértékelést, szerződéskezelést és beszerzéstől a kifizetésig tartó folyamatot, amelyek révén a legjobb gyakorlatok érthetővé és inspirálóvá válnak.

Ez a modell azért fontos, mert az AI más szintre emeli fel azt, ahogyan a vásárlók felfedezik, értékelik és választják ki a termékeket és szolgáltatásokat. Az AI-alapú csatornákban a konverzió egyre inkább egy beszélgetésen belül történik. Ez a növekedés kérdését az elérésről a bizalomra és a szándék pillanataiban való jelenlétre helyezi át. A győztesek nem csupán a legláthatóbbak lesznek. Akkor lesznek a leghasznosabbak, leghitelesebbek és legidőszerűbbek, amikor a döntés születik.

• Minősített szándék, és az iterációk száma a felhasználó elköteleződése előtt
• Konverzió minősége, beleértve a megtartást, a keresztértékesítést és az ügyfél élettartamértékét
• Bizalmi jelek, például a visszaküldési szokások, az ismételt elköteleződés és az ajánlások
• Dedikált adatcsatlakozók vagy a vállalkozásodhoz kapcsolódó alkalmazások aktiválása

Az AI-natív terjesztést úgy kezelni, mint egy hagyományos keresleti tölcsért, és a mennyiséget előtérbe helyezni a relevancia és a tartós bizalom rovására.

Válassz egy felületet, például egy vertikális élményt, egy beágyazott alkalmazást vagy egy konkrét hirdetési célt, és határozd meg a konverziók minőségét, mielőtt növeled a befektetésedet.

Ez a modell speciális AI-képességet épít be a kutatási, kreatív és szakterület-specifikus munkába. Rövid távon csökkenti a szakértői szűk keresztmetszeteket. Idővel megváltoztatja a működési modellt: a csapatok arról, hogy maguk készítik el az első vázlatokat, áttérnek arra, hogy valós időben generált, kiváló minőségű kimeneteket irányítsanak, felülvizsgáljanak és integráljanak. Az érték abból származik, hogy bővítjük, mit tud a csapat megvizsgálni, tesztelni vagy létrehozni egy olyan környezetben, amely lehetővé teszi, hogy minden megállapítást cselekvési tervekkel és ROI-potenciállal vizsgáljanak meg, ahelyett, hogy kizárólag intuíció alapján priorizálnának már az upstream szakaszban.

• Ciklusidő csökkentése a szakértői szűk keresztmetszeteknél
• Minőségi javulás, beleértve az értékelői pontszámokat, a hibaarányokat és az utómunkát
• A tevékenységi kör bővítése, például több kísérlet elvégzése vagy több kreatív változat tesztelése
• Nettó új bevételi források, amelyek a megvalósíthatósági feltételezések alapján korábban kizárásra kerültek volna

A szakértői képességet demóként kezelni ahelyett, hogy egyértelmű felelősségi körökkel rendelkező, valós munkafolyamatba ágyazná be.

Válassz egy szakértői szűk keresztmetszetet, és összpontosítsd az értékajánlatot azokra a döntéshozókra, akik jóváhagyják, egyértelmű megállapodással arról, hogy milyen bizonyítékok szükségesek ahhoz, hogy egy új koncepció a vállalkozásod következő építőelemévé váljon.

A kódoló ügynökök jelenleg a legnyilvánvalóbb példák, de a nagyobb értékmodellt az egymással összekapcsolt munkarendszerek biztonságos frissítése jelenti. Idővel a szervezetek ugyanezt a képességet nemcsak kódra szeretnék majd alkalmazni, hanem SOP-okra, szerződésekre, szabályzatokra, ügyfélkommunikációs anyagokra, betanítási folyamatokra és más olyan dokumentumokra is, amelyeknek a fejlődésük során is következetesnek kell maradniuk. Ez kevésbé a generálásról szól, sokkal inkább az ellenőrzésről: gyorsabb frissítések, kevesebb későbbi hibahatás, erősebb megfelelőség és jobb auditálhatóság.

• Mennyi idő kell a biztonságos módosítások végrehajtásához az egymással összekapcsolt elemek között, valamint a verzióütközések feloldásának ideje
• Auditkészültség, beleértve a szerkesztések, jóváhagyások és bizonyítékok nyomon követhetőségét
• Következetesség a további dokumentumok, rendszerek és munkafolyamatok között
• Megbízhatóság a kölcsönösen egymásra épülő folyamatok széles ökoszisztémájában

A tartalom- vagy kódgenerálás gyorsabb skálázása, mint ahogy az irányítási és ellenőrzési mechanizmusok fejlődnek, rendszerszintű „adósságot” hozhat létre, amelyet később csak nagy erőfeszítéssel lehet majd rendezni.

Kezdj egy olyan területtel, ahol sok a függőség, és még azelőtt határozd meg a függőségi hálót, a jóváhagyási folyamatot és a szükséges bizonyítékokat, mielőtt egy AI-alapú irányítási réteggel automatizálnád a változtatásokat.

Ez a leglassabban skálázható modell, és gyakran a leginkább átalakító hatású. Itt az ügynökök teljes, végponttól végpontig tartó munkafolyamatokat hangolnak össze szervezeti egységeken belül és között is: például a beszerzéstől a kifizetésig tartó folyamatokat (procure-to-pay), kárigénykezelést, gyártási változáskezelést, klinikai műveleteket és sok más területet. Az előny exponenciális, de csak akkor, ha az alapok valósak: identitás és hozzáférés-ellenőrzés, tiszta jogosultságok az adatkészleteken és az alösszetevőkön, nagy léptékű megfigyelhetőség, kivételek kezelése bizalmi indikátorokkal, és egyértelmű felelősségi körök. Nélkülük az automatizálás gyorsabban teremt kockázatot, mint értéket.

A haszon ismét jóval nagyobb, mint a puszta hatékonyság. Egy munkafolyamat újratervezése arra kényszeríti a szervezetet, hogy újragondolja, mire való a folyamat, hol van helye az emberi ítélőképességnek, és hol lehetne új értéket teremteni. Ez az a rejtett ajtó, ahol az üzleti modell megváltoztatása kezdődik.

• Teljes folyamatra kiterjedő ciklusidő
• Kivételi arány és a megoldás ideje
• Megfelelőségi és auditálási eredmények
• Innovációs eredmények, például új lehetőségek feltárása vagy új hipotézisek tesztelése

Az elejétől a végéig tartó munkafolyamatok automatizálásának megkísérlése, mielőtt a jogosultságok, ellenőrzések és a felelősség kellően kiforrottá válna.

Válassz egy munkafolyamatot, és végezz készenléti felmérést az identitás, a jogosultságok, az eszközintegráció, a naplózás, a kivételek kezelése és a felelősség területein.

Az AI-stratégia kudarcának pontja nemcsak az elszigetelt pilotprojektekben rejlik, hanem abban is, hogy transzformációt vak hitként kezeljük: fektess be most, várj jó sokáig, és reméld, hogy az érték később, nagy léptékben megjelenik. Az erősebb megközelítés fegyelmezettebb és ambiciózusabb. Ez az értéket folyamatos megtérülési láncban teremti meg.

Ez a lánc széles körű felhatalmazással kezdődik, amely az összes többi érték modell lehetővé tevő feltétele. A szervezet egészében kialakuló jártasság „erdeje” teremti meg a magas értékű felhasználási esetek „fáit”. Minél többen értik, hogyan működik az AI, hol teremt értéket, és hogyan lehet biztonságosan használni, a jobb lehetőségek annál gyorsabban kerülnek a felszínre. Az irányítás gyakorlatiasabb lesz. Az integráció könnyebben megvalósítható. A magasabb értékű rendszerek pedig ellenállóvá válnak, és funkciók között is megosztottá válnak, mint iránytűként szolgáló példák és szervezeti identitás-jelzők.

Így lépnek a szervezetek a jobb üzleti működésből a különböző üzleti modellek felé. Az AI először a feladatokat javítja. Ezután újratervezi a munkafolyamatokat. Ezután megváltoztatja a kontrollrétegeket, a működési modelleket, és végül az üzleti modelleket. A kiskereskedelem nem úgy vált e-kereskedelemmé, hogy az üzleteket csak kissé hatékonyabbá tette. Megváltozott, amikor a vezetők megtanultak egy teljesen új értékajánlatot felépíteni, teljesen megkerülve az üzleteket, és a marketinget a logisztikával egyetlen, felhasználóközpontú mozdulatban összekapcsolni. Az AI ugyanazt a mintát fogja követni.

Néhány példa:

• Egy kiskereskedő a széles körű dolgozók általi elfogadással kezd, majd fejleszti az AI-alapú felfedezést és a beszélgetéses kereskedelmet, végül pedig létrehoz egy új csatornát a személyre szabott értékesítéshez.
• Egy gyógyszeripari vállalat a munkavállalói jártassággal és a K+F-ben, valamint a klinikai műveletekben meglévő szakértői képességekkel kezd, majd irányított kutatási munkafolyamatokat épít, amelyek új indikációkat tárnak fel a késői stádiumú engedélyezésekhez, és átalakítják a fejlesztési folyamat gazdaságosságát.
• Egy gyártó a különböző funkciókban működő asszisztensekkel kezd, majd az AI-t a változáskezelésre, az SOP-okra és a minőségirányítási munkafolyamatokra alkalmazza, amíg a működés adaptív rendszerré nem válik, amely a piaci gazdaságosságot újradefiniálja ahelyett, hogy statikus maradna.
• Egy biztosító először kárigénykezelési eszközöket alkalmaz, majd szabályozott szakértői felülvizsgálatot és munkafolyamat-irányítást épít ki, végül pedig átalakítja a kárügyintézést a gyorsabb döntések, kisebb számú kivétel és jobb ügyfélélmény érdekében.

Ha te vezeted az AI-stratégiát, ne bonyolítsd, kövesd a három szakaszt.

• Támogasd a szélesebb munkaerőt szerepköralapú munkafolyamatokkal és egy szakértői hálózattal.
• Hozd létre az irányítás alapjait: mi engedélyezett, mi kerül felülvizsgálatra, mi kerül naplózásra, és ki felel az elfogadásért.
• Mérd az ismétlődő használatot, a jártasságot, az újrafelhasználható munkafolyamatokat és a funkciók közötti együttműködést.

• Válassz ki néhány nagy értékű kezdeményezést: egy terjesztési stratégiát, egy szakértői szűk keresztmetszetet és egy olyan munkafolyamatot, amelynek látható a megtérülése.
• Mérd az értéket üzleti szempontok szerint: konverziós minőség, ciklusidő-csökkentés, minőségjavulás, kockázatcsökkentés és új bevételi potenciál.
• Fektesd be ezeket a sikereket a következő alaprétegbe: adatminőség, azonosítás, integráció, megfigyelhetőség és irányítás.

• Az AI-t csak akkor terjeszd ki magas függőségi rendszerekre és végponttól végpontig terjedő munkafolyamatokra, ha az engedélyezés, az auditálhatóság és a kivételkezelés biztosított.
• Ezekre az alapokra támaszkodva tervezze újra a működési modellt, ne csak gyorsítsa fel a régit.
• Kérdezd meg, hol tud az AI teljesen új értéket teremteni, nem pusztán kedvezőbb áron megvalósítani.

A cselekvésre ösztönzésnek nem ott kell megjelennie, ahol az AI a régi, hagyományos modellben tud segíteni. Kérdezd meg, melyik értékmodellt érdemes először felépíteni, milyen alapot teremt, és minek biztosít utat később. Kezdj elég széles körben, hogy kialakítsd a jártasságot. Legyél elég fegyelmezett ahhoz, hogy minden egyes lépésnél értéket teremts. Ezután növekedj magabiztosan eléggé ahhoz, hogy a jelen egy jobb változatából egy teljesen más jövőbe lépj.