ბიზნესის ხელახლა გამოგონების მამოძრავებელი AI-ის ღირებულების ხუთი მოდელი

ორგანიზაციების უმეტესობა AI-ს ჯერ კიდევ გამოყენების შემთხვევების სერიად მართავს: აქ ერთი პილოტი, იქ ერთი სამუშაო ნაკადი, ერთი პერსპექტიული ინსტრუმენტი რომელიმე ფუნქციის შიგნით. ამ მიდგომამ შეიძლება ადგილობრივი წარმატებები მოიტანოს, მაგრამ იშვიათად გარდაქმნის იმას, თუ როგორ ქმნის ბიზნესი ღირებულებას.

ეს ჰგავს ინტერაქტიული ბანერებისა და drip email კამპანიების შექმნას ინტერნეტის გამოჩენისას და eCommerce რევოლუციის არსის ვერგაგებას.

ორგანიზაციები, რომლებიც წინ მიდიან, განსხვავებულ და უფრო ამბიციურ ლოგიკას იყენებენ. ისინი AI-ს არა როგორც ერთმანეთთან დაუკავშირებელი ექსპერიმენტების კრებულს, არამედ როგორც ღირებულების მოდელების პორტფელს უყურებენ. თითოეულს საკუთარი ეკონომიკა, ღირებულებამდე მისვლის დრო და მმართველობის მოთხოვნები აქვს, და თითოეული შემდეგის მასშტაბირებას ამარტივებს.

ამიტომ კომპანიები, რომლებიც AI-დან ყველაზე მეტს მიიღებენ, ისინი არ იქნებიან, ვინც ყველაზე მეტ პილოტს ატარებენ. ისინი იქნებიან ისინი, ვინც გაიგებენ, რომელი ღირებულების მოდელები უნდა ააშენონ, რა თანმიმდევრობით და რა საფუძვლებით, რათა საკუთარი ბიზნესი ხელახლა გამოიგონონ.

საწარმოში ყველაზე მკაფიოდ AI-ის ღირებულების ხუთი მოდელი იკვეთება. თითოეული განსხვავებულად ქმნის ღირებულებას. თითოეულს საკუთარი ეკონომიკა, დროითი ჰორიზონტი და მმართველობა აქვს. და თითოეულს შეუძლია შემდეგის მასშტაბირებისთვის პირობები შექმნას.

სამუშაო ძალის გაძლიერება ქმნის გამართულობას. გამართულობა მმართველობას პრაქტიკულს ხდის. მმართველობა სისტემების უფრო ღრმა ინტეგრაციას შესაძლებელს ხდის. ინტეგრაცია დამოკიდებულებების მართვას შესაძლებელს ხდის. დამოკიდებულებების მართვა აგენტების მიერ წარმართულ ოპერაციებს უსაფრთხოს ხდის.

ასე გადადიან ორგანიზაციები AI-ის იზოლირებული წარმატებებიდან ბიზნესის უფრო ფართო ხელახალ გამოგონებამდე. სტრატეგიული კითხვა ის არ არის, რომელი მოდელი აირჩიოთ. კითხვაა, რომლით დაიწყოთ, რა საფუძველს აშენებს ის და რას ხსნის შემდეგ.

ეს ყველაზე სწრაფად ამოქმედებადი ღირებულების მოდელია. ის სამუშაო ძალაში AI-ის პრაქტიკულ შესაძლებლობას ავრცელებს, ქმნის ახლო ვადაში პროდუქტიულობის ზრდას და თან აშენებს იმ გამართულობას, რომელიც უფრო ღრმა ტრანსფორმაციისთვისაა საჭირო. უფრო დიდი სარგებელი არა უფრო სწრაფ შედგენაში, შეჯამებაში ან ანალიზში, არამედ ორგანიზაციულ მზადყოფნაშია. HR-ს შეუძლია ხელშეწყობა, იურიდიულს — მმართველობა, ფინანსებს — დაფინანსება, ხოლო ბიზნეს-გუნდებს — თანამშრომლობა იმაზე საერთო გაგებით, სად მუშაობს AI და როგორ უნდა გამოიყენონ ის უსაფრთხოდ.

• განმეორებითი გამოყენება როლის მიხედვით და კომპეტენციის დონე
• ხელახლა გამოყენებადი მოთხოვნები, სამუშაო ნაკადები და აქტივები გუნდებს შორის
• კროს-ფუნქციური ხელშეწყობის მტკიცებულება
• მუშაობის ახალი გზების წარმოშობა

ორფენიანი სამუშაო ძალა: ძლიერი მომხმარებლების მცირე ჯგუფი წინ მიდის, მაშინ როცა დანარჩენი ორგანიზაცია ჩერდება.

შექმენით ჩემპიონების ქსელი და საწყისი სამუშაო ნაკადები, მაგალითად შესრულების შეფასება, კონტრაქტების მართვა და procure to pay, რომლებიც საუკეთესო პრაქტიკებს გასაგებსა და შთამაგონებელს გახდის.

ეს მოდელი მნიშვნელოვანია, რადგან AI ცვლის იმას, თუ როგორ პოულობენ, აფასებენ და ირჩევენ მომხმარებლები პროდუქტებსა და სერვისებს ჩართულობის სრულიად ახალი დონით. AI-native არხებში კონვერსია სულ უფრო ხშირად საუბრის შიგნით ხდება. ეს ზრდის საკითხს მიღწევიდან ნდობასა და განზრახვის მომენტებში ყოფნაზე გადააქვს. გამარჯვებულები უბრალოდ ყველაზე ხილულები არ იქნებიან. ისინი იქნებიან ყველაზე სასარგებლოები, სარწმუნოები და დროულები მაშინ, როცა გადაწყვეტილება მიიღება.

• კვალიფიციური განზრახვა და რამდენი იტერაცია სჭირდება მომხმარებლის გადაწყვეტილებამდე
• კონვერსიის ხარისხი, მათ შორის შენარჩუნება, upsell და სიცოცხლის ციკლის ღირებულება
• ნდობის სიგნალები, როგორიცაა დაბრუნების ქცევა, განმეორებითი ჩართულობა და რეკომენდაცია
• თქვენს ბიზნესთან დაკავშირებული გამოყოფილი მონაცემთა კონექტორების ან აპების გააქტიურება

AI-native დისტრიბუციის ძველი მოთხოვნის გვირაბივით აღქმა და მოცულობის ოპტიმიზაცია რელევანტურობისა და მდგრადი ნდობის ხარჯზე.

აირჩიეთ ერთი ზედაპირი, როგორიცაა ვერტიკალური გამოცდილება, ჩაშენებული აპი ან კონკრეტული სარეკლამო მიზანი, და ინვესტიციის მასშტაბირებამდე განსაზღვრეთ კონვერსიის ხარისხი.

ეს მოდელი სპეციალიზებულ AI შესაძლებლობას კვლევით, კრეატიულ და დომენურად დატვირთულ მუშაობაში ამატებს. მოკლევადიან პერიოდში ის ამცირებს ექსპერტულ ბოთლნეკებს. დროთა განმავლობაში კი ცვლის საოპერაციო მოდელს: გუნდები თავად პირველი ვერსიების შექმნიდან გადადიან რეალურ დროში გენერირებული მაღალი ხარისხის შედეგების მიმართულებაზე, გადახედვასა და ინტეგრაციაზე. ღირებულება მოდის იმის გაფართოებიდან, რის გამოკვლევა, გამოცდა ან შექმნაც გუნდს შეუძლია ისეთ გარემოში, სადაც თითოეული იდეა შეიძლება გამოიკვლეს სამოქმედო გეგმებითა და ROI-ის პოტენციალით, ნაცვლად იმისა, რომ პრიორიტეტები მხოლოდ ინტუიციაზე დაყრდნობით ზემოდან განისაზღვროს.

• ციკლის დროის შემცირება ექსპერტულ ბოთლნეკებზე
• ხარისხის გაუმჯობესება, მათ შორის შემფასებლის ქულები, შეცდომების მაჩვენებლები და ხელახალი მუშაობა
• მასშტაბის გაფართოება, მაგალითად მეტი ჩატარებული ექსპერიმენტი ან მეტი გამოცდილი კრეატიული ვარიანტი
• წმინდა ახალი შემოსავლის ნაკადები, რომლებიც განხორციელებადობის ვარაუდების გამო გამორიცხული იქნებოდა

ექსპერტული შესაძლებლობის დემოდ აღქმა იმის ნაცვლად, რომ ის მკაფიო ანგარიშვალდებულების მქონე რეალურ სამუშაო ნაკადში ჩაინერგოს.

აირჩიეთ ერთი ექსპერტული ბოთლნეკი და ღირებულების შეთავაზება იმ გადაწყვეტილების მიმღებებზე მოარგეთ, ვინც საბოლოო დამტკიცებას აკეთებს, მკაფიო შეთანხმებით იმაზე, თუ რა მტკიცებულებაა საჭირო იმისთვის, რომ ახალი კონცეფცია თქვენი ბიზნესის შემდეგ სამშენებლო ბლოკად იქცეს.

კოდირების აგენტები ამის დღეს ყველაზე ნათელი მაგალითია, მაგრამ უფრო ფართო ღირებულების მოდელი სამუშაოს ურთიერთდაკავშირებულ სისტემებში უსაფრთხო განახლებებია. დროთა განმავლობაში, ორგანიზაციებს მოუნდებათ იგივე შესაძლებლობის გამოყენება არა მხოლოდ კოდზე, არამედ SOP-ებზე, კონტრაქტებზე, პოლიტიკის დოკუმენტებზე, მომხმარებლის ნარატივებზე, ონბორდინგის ნაკადებსა და სხვა არტეფაქტებზე, რომლებიც განვითარებასთან ერთად თანმიმდევრული უნდა დარჩეს. აქ უფრო ნაკლებად გენერაციაზეა საუბარი და უფრო მეტად კონტროლზე: უფრო სწრაფი განახლებები, ნაკლები ქვედა დინების შეფერხება, უფრო ძლიერი შესაბამისობა და უკეთესი აუდიტირებადობა.

• უსაფრთხო ცვლილებამდე მისასვლელი დრო დაკავშირებულ არტეფაქტებს შორის და ვერსიების კონფლიქტების მოგვარება
• აუდიტისთვის მზაობა, მათ შორის რედაქტირებების, დამტკიცებებისა და მტკიცებულებების მიკვლევადობა
• თანმიმდევრულობა ქვედა დინების დოკუმენტებში, სისტემებსა და სამუშაო ნაკადებში
• საიმედოობა ურთიერთდამოკიდებული პროცესების ვრცელ ეკოსისტემებში

კონტენტის ან კოდის გენერაციის უფრო სწრაფად მასშტაბირება, ვიდრე მმართველობისა, რაც ქმნის სისტემურ ვალს, რომლის მოგვარებაც მომავალში დიდ ძალისხმევას მოითხოვს.

დაიწყეთ ერთი მაღალი დამოკიდებულების დომენით და განსაზღვრეთ დამოკიდებულებების გრაფი, დამტკიცების გზა და მტკიცებულებების მოთხოვნები, სანამ ცვლილებებს AI-ის საკონტროლო ფენით ავტომატიზაციას გაუკეთებთ.

ეს ყველაზე ნელა მასშტაბირებადი მოდელია და ხშირად ყველაზე გარდამქმნელიც. აქ აგენტები ფუნქციების შიგნით და მათ შორის თავიდან ბოლომდე კოორდინირებენ სამუშაო ნაკადებს: procure-to-pay, პრეტენზიები, წარმოების ცვლილებების კონტროლი, კლინიკური ოპერაციები და სხვა. სარგებელი ექსპონენციალურია, მაგრამ მხოლოდ მაშინ, როცა საფუძვლები რეალურია: იდენტობისა და წვდომის კონტროლი, მონაცემთა ნაკრებებსა და ქვეკომპონენტებზე სუფთა ნებართვები, მასშტაბური დაკვირვებადობა, გამონაკლისების დამუშავება სანდოობის ინდიკატორებით და მკაფიო პასუხისმგებლობა. მათ გარეშე, ავტომატიზაცია ღირებულებაზე სწრაფად რისკს ქმნის.

მოგება ისევ ბევრად მეტია, ვიდრე უბრალოდ ეფექტიანობა. სამუშაო ნაკადის ხელახალი ინჟინერია აიძულებს თქვენს ორგანიზაციას თავიდან შეხედოს, რისთვის არსებობს პროცესი, სად არის საჭირო განსჯა და სად შეიძლება შეიქმნას ახალი ღირებულება. ეს არის ფარული კარი, საიდანაც ბიზნეს-მოდელის ცვლილება იწყება.

• ბოლო-ბოლო ციკლის დრო
• გამონაკლისების მაჩვენებელი და გადაწყვეტის დრო
• შესაბამისობისა და აუდიტის შედეგები
• ინოვაციის შედეგი, როგორიცაა აღმოჩენილი ახალი შესაძლებლობები ან გამოცდილი ახალი ჰიპოთეზები

ბოლოდან ბოლომდე სამუშაო ნაკადების ავტომატიზაციის მცდელობა მანამდე, სანამ ნებართვები, კონტროლი და ანგარიშვალდებულება საკმარისად მომწიფდება.

აირჩიეთ ერთი სამუშაო ნაკადი და შეაფასეთ მზადყოფნა იდენტობის, უფლებების, ხელსაწყოების ინტეგრაციის, ლოგირების, გამონაკლისების დამუშავებისა და პასუხისმგებლობის მიხედვით.

AI სტრატეგიაში ჩავარდნის წერტილი მხოლოდ იზოლირებული პილოტები არ არის; ასევე პრობლემაა ტრანსფორმაციის რწმენაზე დამყარებულ ნახტომად აღქმა: ახლა ჩადეთ ინვესტიცია, დიდხანს დაელოდეთ და იმედი გქონდეთ, რომ ღირებულება მოგვიანებით მასშტაბურად გამოჩნდება. უფრო ძლიერი მიდგომა უფრო დისციპლინირებულიცაა და უფრო ამბიციურიც. ის ღირებულებას ROI-ის უწყვეტ მიმდევრობაში აერთიანებს.

ეს მიმდევრობა იწყება ფართო გაძლიერებით, რაც ყველა სხვა ღირებულების მოდელის გამამართლებელი პირობაა. ორგანიზაციაში თავისუფალი ფლობის ტყე ქმნის მაღალი ღირებულების გამოყენების შემთხვევების ხეებს. როცა მეტ ადამიანს ესმის, როგორ მუშაობს AI, სად ქმნის ის ღირებულებას და როგორ გამოიყენონ იგი უსაფრთხოდ, უკეთესი შესაძლებლობები უფრო სწრაფად ჩნდება. მმართველობა უფრო პრაქტიკული ხდება. ინტეგრაცია უფრო შესაძლებელი ხდება. ხოლო უფრო მაღალი ღირებულების სისტემები ფუნქციებს შორის უფრო გამძლე და საზიარო ხდება, როგორც შუქურის მსგავსი მაგალითები და იდენტობის ნიშნები.

ასე გადადიან ორგანიზაციები უკეთესიდან განსხვავებულ ბიზნეს-მოდელებზე. AI ჯერ აუმჯობესებს ამოცანებს. შემდეგ ხელახლა აყალიბებს სამუშაო ნაკადებს. მერე ცვლის საკონტროლო ფენებს, საოპერაციო მოდელებს და საბოლოოდ ბიზნეს-მოდელებს. საცალო ვაჭრობა eCommerce არ გამხდარა მხოლოდ იმიტომ, რომ მაღაზიები ოდნავ უფრო ეფექტიანი გახდა. ის შეიცვალა მაშინ, როცა ლიდერებმა ისწავლეს სრულიად ახალი ღირებულების შეთავაზების შექმნა, რომელიც მთლიანად გვერდს უვლიდა მაღაზიებს და მარკეტინგს ლოჯისტიკასთან აერთიანებდა ერთ, მომხმარებელზე ორიენტირებულ მოძრაობაში. AI იმავე ნიმუშს გაჰყვება.

რამდენიმე მაგალითი:

• რიტეილერი იწყებს თანამშრომლების ფართო მიღებით, შემდეგ აუმჯობესებს AI-native აღმოჩენასა და სასაუბრო კომერციას და საბოლოოდ ქმნის ახალ არხს პერსონალიზებული გაყიდვებისთვის.
• ფარმაცევტული კომპანია იწყებს სამუშაო ძალის გამართულობითა და ექსპერტული შესაძლებლობებით R&D-სა და კლინიკურ ოპერაციებში, შემდეგ აშენებს მართულ კვლევით სამუშაო ნაკადებს, რომლებიც გვიანი ეტაპის დამტკიცებებისთვის ახალ ჩვენებებს აჩენს და პაიპლაინის ეკონომიკას ცვლის.
• მწარმოებელი იწყებს კოპილოტებით სხვადასხვა ფუნქციაში, შემდეგ იყენებს AI-ს ცვლილებების კონტროლში, SOP-ებსა და ხარისხის სამუშაო ნაკადებში, იქამდე, სანამ ოპერაციების მართვა შესაძლებელი გახდება როგორც ადაპტური სისტემისა, რომელიც ბაზრის ეკონომიკას ხელახლა განსაზღვრავს და არა როგორც სტატიკურის.
• დამზღვევი იწყებს პრეტენზიების დახმარების ინსტრუმენტებით, შემდეგ ქმნის მართულ ექსპერტულ მიმოხილვასა და სამუშაო ნაკადების ორკესტრაციას და საბოლოოდ თავიდან აყალიბებს პრეტენზიების მართვას უფრო სწრაფი გადაწყვეტილებების, ნაკლები გამონაკლისებისა და უკეთესი მომხმარებლური შედეგების გარშემო.

თუ დღეს AI სტრატეგიას ხელმძღვანელობთ, ყველაფერი მარტივად შეინარჩუნეთ სამი ეტაპით.

• გააძლიერეთ ფართო სამუშაო ძალა როლებზე დაფუძნებული სამუშაო ნაკადებითა და ჩემპიონების ქსელით.
• დაამყარეთ მმართველობის საფუძვლები: რა არის ნებადართული, რა მოწმდება, რა ილოგება და ვის ეკუთვნის მიღება.
• გაზომეთ განმეორებითი გამოყენება, კომპეტენცია, ხელახლა გამოყენებადი სამუშაო ნაკადები და კროს-ფუნქციური ხელშეწყობა.

• აირჩიეთ მაღალი ღირებულების მოძრაობების მცირე რაოდენობა: ერთი დისტრიბუციის თამაში, ერთი ექსპერტული ბოთლნეკი და ერთი სამუშაო ნაკადი ხილული ROI-ით.
• გაზომეთ ღირებულება ბიზნეს-ტერმინებით: კონვერსიის ხარისხი, ციკლის დროის შემცირება, ხარისხის გაუმჯობესება, რისკის შემცირება და ახალი შემოსავლის პოტენციალი.
• ეს მოგებები თავიდან ჩადეთ საფუძვლების შემდეგ ფენაში: მონაცემთა ხარისხი, იდენტობა, ინტეგრაცია, დაკვირვებადობა და კონტროლი.

• გააფართოეთ AI მაღალი დამოკიდებულების სისტემებსა და თავიდან ბოლომდე სამუშაო ნაკადებში მხოლოდ მაშინ, როცა ნებართვები, აუდიტირებადობა და გამონაკლისების დამუშავება რეალურად უზრუნველყოფილია.
• გამოიყენეთ ეს საფუძვლები საოპერაციო მოდელის ხელახლა დასაგეგმად და არა მხოლოდ ძველის დასაჩქარებლად.
• იკითხეთ, სად შეუძლია AI-ს სრულიად ახალი ღირებულების შექმნა და არა მხოლოდ იაფი შესრულება.

მოქმედებისკენ მოწოდება არ უნდა იწყებოდეს კითხვით, სად შეუძლია AI-ს დახმარება ძველ მოდელში. იკითხეთ, რომელი ღირებულების მოდელი უნდა ააშენოთ პირველ რიგში, რა საფუძველს ქმნის ის და რას ხსნის შემდეგ. დაიწყეთ იმდენად ფართოდ, რომ გამართულობა შეიქმნას. იყავით იმდენად დისციპლინირებული, რომ ყოველ ნაბიჯზე დაიჭიროთ ღირებულება. შემდეგ კი მასშტაბირდით იმდენი თავდაჯერებით, რომ დღევანდელობის უკეთესი ვერსიიდან სრულიად განსხვავებულ მომავალზე გადახვიდეთ.