ബിസിനസ് പുനർആവിഷ്കാരത്തെ നയിക്കുന്ന അഞ്ച് AI മൂല്യ മോഡൽ

മിക്ക സ്ഥാപനങ്ങളും ഇപ്പോഴും AI-യെ ഉപയോഗ കേസുകളുടെ ഒരു ശ്രേണിയായി കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നു: ഇവിടെ ഒരു പൈലറ്റ്, അവിടെ ഒരു വർക്ക്ഫ്ലോ, ഒരു ഫംഗ്ഷനിനുള്ളിലെ പ്രതീക്ഷാജനകമായ ഒരു ടൂൾ. ആ സമീപനം പ്രാദേശിക നേട്ടങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ കഴിയും, പക്ഷേ ഒരു ബിസിനസ് മൂല്യം സൃഷ്ടിക്കുന്ന രീതിയായി പരിവർത്തനം ചെയ്യുന്നത് അപൂർവ്വമായാണ് .

ഇത്, ഇന്റർനെറ്റിന്റെ വരവോടെ ഇൻററാക്ടീവ് ബാനറുകളും ഡ്രിപ്പ് ഇമെയിൽ ക്യാമ്പെയ്‌നുകളും സൃഷ്ടിക്കുന്നതുപോലുള്ളതാണ്, കൂടാതെ eCommerce വിപ്ലവത്തിന്റെ സാരാംശം നഷ്ടപ്പെടുത്തുന്നതുപോലെയും.

മുന്നേറുന്ന സംഘടനകൾ വ്യത്യസ്തവും കൂടുതൽ ആകാംക്ഷയുള്ളതുമായ ഒരു തന്ത്രം ഉപയോഗിക്കുന്നു. അവർ AI-യെ ബന്ധമില്ലാത്ത പരീക്ഷണങ്ങളുടെ ഒരു സമാഹാരമായി കാണുന്നില്ല, മറിച്ച് മൂല്യമുള്ള മോഡലുകളുടെ ഒരു ശേഖരമായി കാണുന്നു. ഓരോതിന്നും സ്വന്തം സാമ്പത്തികശാസ്ത്രം, മൂല്യം നേടുന്നതിനുള്ള സമയം, ഗവേണൻസ് ആവശ്യകതകൾ എന്നിവ ഉണ്ട്, കൂടാതെ ഓരോന്നും അടുത്തതിനെ സ്കെയിൽ ചെയ്യുന്നത് കൂടുതൽ എളുപ്പമാക്കുന്നു.

അതിനാലാണ് AI-യിൽ നിന്ന് പരമാവധി പ്രയോജനം നേടുന്ന കമ്പനികൾ ഏറ്റവും കൂടുതൽ പൈലറ്റുകൾ നടത്തുന്നതായിരിക്കില്ല. സ്വന്തം ബിസിനസിനെ പുനരാവിഷ്കരിക്കാൻ ഏത് മൂല്യ മോഡൽ നിർമ്മിക്കണം, ഏത് ക്രമത്തിൽ, ഏത് അടിത്തറകളോടെ എന്നെല്ലാം മനസ്സിലാക്കുന്നവർ തന്നെയാകും.

എന്റർപ്രൈസിൽ ഏറ്റവും വ്യക്തമായി ഉയർന്നു വരുന്ന അഞ്ച് AI മൂല്യ മോഡൽ ഉണ്ട്. ഓരോന്നും വ്യത്യസ്തമായി മൂല്യം സൃഷ്ടിക്കുന്നു. ഓരോതിന്നും സ്വന്തം സാമ്പത്തിക ഘടനയും, സമയ പരിധിയും, ഭരണക്രമവും ഉണ്ട്. ഓരോന്നിനും അടുത്തത് വ്യാപിപ്പിക്കാൻ വേണ്ട സാഹചര്യം സൃഷ്ടിക്കാനാകും.

തൊഴിലാളി ശാക്തീകരണം പ്രാഗത്ഭ്യം വളർത്തുന്നു. പ്രാഗത്ഭ്യം ഗവർണൻസിനെ പ്രാവർത്തികമാക്കുന്നു. ഭരണനിർവ്വഹണം കൂടുതൽ ആഴമുള്ള സിസ്റ്റം സംയോജനം പ്രാപ്തമാക്കുന്നു. സംയോജനം ആശ്രിതത്വ മാനേജ്‌മെന്റ് സാധ്യമാക്കുന്നു. ആശ്രിതത്വ മാനേജ്മെന്റ് ഏജന്റ്-നേതൃത്വത്തിലുള്ള പ്രവർത്തനങ്ങളെ സുരക്ഷിതമാക്കുന്നു.

ഇങ്ങനെയാണ് സംഘടനകൾ ഒറ്റപ്പെട്ട AI വിജയങ്ങളിൽ നിന്ന് വ്യാപകമായ ബിസിനസ് പുനർആവിഷ്‌കരണത്തിലേക്ക് നീങ്ങുന്നത്. തന്ത്രപരമായ ചോദ്യം ഏത് മോഡൽ തിരഞ്ഞെടുക്കണം എന്നതല്ല. ഏതാണ് ആദ്യം തുടങ്ങേണ്ടത്, ഇത് ഏത് അടിത്തറയാണ് പണിയുന്നത്, പിന്നെ ഇത് നൽകുന്ന സാധ്യതകൾ എന്തൊക്കെയാണ്.

ഇത് സജീവമാക്കാനുള്ള ഏറ്റവും വേഗമേറിയ മൂല്യ മോഡൽ ആണ്. ഇത് തൊഴിലാളി സമൂഹത്തിലുടനീളം പ്രായോഗിക AI കഴിവ് വ്യാപിപ്പിച്ച്, അടുത്ത കാലയളവിൽ ഉൽപ്പാദനക്ഷമത നേട്ടങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുമ്പോൾ കൂടുതൽ ആഴത്തിലുള്ള പരിവർത്തനത്തിന് ആവശ്യമായ പ്രാവീണ്യം നിർമിക്കുന്നു. വലിയ ഗുണം വേഗത്തിലുള്ള ഡ്രാഫ്റ്റിംഗ്, സിന്തസിസ്, അല്ലെങ്കിൽ വിശകലനം എന്നതല്ല, മറിച്ച് സംഘടനാപരമായ തയ്യാറെടുപ്പാണ്. HR-ന് സജീവമാക്കാൻ കഴിയും, Legal-ന് ഭരണനം നടത്താൻ കഴിയും, Finance-ന് ധനസഹായം നൽകാൻ കഴിയും, കൂടാതെ AI എവിടെയാണ് ഫലപ്രദമായി പ്രവർത്തിക്കുന്നത് എന്നും അത് സുരക്ഷിതമായി എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കാം എന്നും സംബന്ധിച്ച ഏതോരു പങ്കിട്ട ധാരണയോടെ ബിസിനസ് ടീമുകൾക്ക് സഹകരിക്കാൻ കഴിയും.

• പങ്കിനും പ്രാവീണ്യ തലത്തിനും അനുസരിച്ചുള്ള ആവർത്തിച്ചുള്ള ഉപയോഗം
• ടീമുകളിലുടനീളം പുനരുപയോഗിക്കാവുന്ന പ്രോംപ്റ്റ്, പ്രവാഹങ്ങൾ, ആസ്തികൾ
• ക്രോസ്-ഫംഗ്ഷണൽ പ്രാപ്തമാക്കലിന്റെ തെളിവുക
• പ്രവർത്തനത്തിനുള്ള പുതിയ മാർഗങ്ങളുടെ ഉദയം

രണ്ട്-തട്ടുള്ള തൊഴിലാളി സംഘം: പവർ ഉപയോക്താക്കളുടെ ഒരു ചെറിയ സംഘം മുന്നേറുമ്പോൾ ബാക്കിയുള്ള സംഘടന നിശ്ചലമായി നിൽക്കുന്നു.

ചാമ്പ്യന്മാരുടെ ഒരു നെറ്റ്‌വർക്ക്, കൂടാതെ പ്രകടന വിലയിരുത്തൽ, കരാർ മാനേജ്മെന്റ്, വാങ്ങൽ മുതൽ പണമടയ്ക്കൽ വരെ എന്നിവ പോലുള്ള സ്റ്റാർട്ടർ വർക്ക്ഫ്ലോകുകൾ നിർമ്മിക്കുക—ഇവ മികച്ച പ്രാക്ടീസുകൾ ബന്ധിപ്പിക്കാവുന്നതും പ്രചോദനകരവുമാക്കുന്നു.

ഈ മോഡൽ പ്രധാനമാണ്, കാരണം AI ഉപഭോക്താക്കൾ ഉൽപ്പന്നങ്ങളും സേവനങ്ങളും കണ്ടെത്തുകയും വിലയിരുത്തുകയും തിരഞ്ഞെടുക്കുകയും ചെയ്യുന്ന രീതിയെ പൂര്‍ണമായും പുതിയൊരു ഇടപെടൽനിലവാരത്തോടെ മാറ്റിക്കൊണ്ടിരിക്കുകയാണ്. AI-സ്വദേശീയ ചാനലുകളിൽ, പരിവർത്തനം കൂടുതൽ കൂടുതൽ ഒരു സംഭാഷണത്തിനുള്ളിൽ തന്നെ സംഭവിക്കുന്നു. ഇത് വളർച്ചാ ചോദ്യത്തെ എത്തിച്ചേരലിൽ നിന്ന് ഉദ്ദേശ്യ നിമിഷങ്ങളിലെ വിശ്വാസത്തിലേക്കും സാന്നിധ്യത്തിലേക്കും മാറ്റുന്നു. വിജയികൾ സാദ്ധാരണയായി ഏറ്റവും ദൃശ്യമാകുന്നവർ മാത്രമായിരിക്കില്ല. ഒരു തീരുമാനം എടുക്കപ്പെടുമ്പോൾ അവ ഏറ്റവും പ്രയോജനകരവും വിശ്വാസ്യതയുള്ളതുമായതും സമയോചിതവുമായതുമാകും.

• യോഗ്യമായ ഉദ്ദേശ്യം, കൂടാതെ ഉപയോക്താവ് പ്രതിജ്ഞാബദ്ധമാകുന്നതിന് മുമ്പുള്ള ആവർത്തനങ്ങളുടെ എണ്ണം
• നിലനിർത്തൽ, അപ്‌സെൽ, ജീവിതകാല മൂല്യം എന്നിവ ഉൾപ്പെടെയുള്ള പരിവർത്തന ഗുണനിലവാരം
• മടക്കിവരുന്ന പെരുമാറ്റം, ആവർത്തിച്ചുള്ള ഏർപ്പെടൽ, റഫറൽ എന്നിവ പോലുള്ള വിശ്വാസ സിഗ്നലുകൾ
• നിങ്ങളുടെ ബിസിനസുമായി ബന്ധപ്പെട്ട സമർപ്പിത ഡാറ്റ കണക്ടറുകളോ ആപ്പുകളോ സജീവമാക്കൽ

AI-നേറ്റീവ് ഡിസ്ട്രിബ്യൂഷനെ ഒരു ലെഗസി ഡിമാൻഡ് ഫണൽ പോലെ സമീപിക്കുകയും പ്രസക്തിയും ദീർഘകാല വിശ്വാസവും നഷ്ടപ്പെടുത്തി വോളിയത്തിനായി ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നത്.

ഒരു വെർട്ടിക്കൽ അനുഭവം, ഒരു എംബെഡ് ചെയ്ത ആപ്പ്, അല്ലെങ്കിൽ ഒരു പ്രത്യേക പരസ്യ ലക്ഷ്യം എന്നിവയിൽ ഒന്നിനെ തിരഞ്ഞെടുക്കുക. നിങ്ങളുടെ നിക്ഷേപം സ്കെയിൽ ചെയ്യുന്നതിന് മുമ്പ് കൺവർഷൻ നിലവാരം നിർവചിക്കുക.

ഈ മോഡൽ ഗവേഷണം, സൃഷ്‌ടിപരമായ, കൂടാതെ ഡൊമെയ്ൻ-ഹെവി ജോലികളിൽ പ്രത്യേകീകൃത AI ശേഷി ഉൾപ്പെടുത്തുന്നു. അടുത്ത കാലയളവിൽ, ഇത് വിദഗ്ധരുടെ തടസ്സങ്ങൾ കുറയ്ക്കുന്നു. കാലക്രമേണ, അത് പ്രവർത്തന മോഡൽ മാറ്റുന്നു: ടീമുകൾ ആദ്യ ഡ്രാഫ്റ്റുകൾ സ്വയം നിർമ്മിക്കുന്നതിൽ നിന്ന് തത്സമയത്തിൽ സൃഷ്ടിക്കുന്ന ഉയർന്ന നിലവാരത്തിലുള്ള ഔട്ട്പുട്ടുകൾക്ക് നൈര്ദ്ദേശം നൽകാനും അവ പുനഃപരിശോധിക്കാനും സംയോജിപ്പിക്കാനും മാറുന്നു. മൂല്യം ലഭിക്കുന്നത് ടീമിന് പരിശോധിക്കാനും, പരീക്ഷിക്കാനും, അല്ലെങ്കിൽ സൃഷ്ടിക്കാനും കഴിയുന്ന കാര്യങ്ങൾ വ്യാപിപ്പിക്കുന്നതിൽ നിന്നാണ് —അവബോധം മാത്രം ആശ്രയിച്ച് അപ്സ്ട്രീമിൽ മുൻഗണനം നിശ്ചയിക്കുന്നതിന് പകരം, ഓരോ ഉൾക്കാഴ്ചയും പ്രവർത്തന പദ്ധതിരേഖകളും ROI സാധ്യതയും കൊണ്ടു പരിശോധിക്കാനാകുന്ന ഒരു പരിതസ്ഥിതിയിൽ.

• വിദഗ്ധ ബോട്ടില്‍ നെക്കുകളിൽ സൈക്കിൾ സമയം കുറവ്
• ഗുണനിലവാര മെച്ചപ്പെടുത്തൽ, അവലോകന സ്കോറുകൾ, പിശക് നിരക്കുകൾ, പുനഃപരിശോധന എന്നിവ ഉൾപ്പെടെ
• കൂടുതൽ പരീക്ഷണങ്ങൾ നടത്തുകയോ കൂടുതൽ സർഗ്ഗാത്മക വ്യത്യാസങ്ങൾ പരീക്ഷിക്കുകയോ ചെയ്യുന്നതുപോലുള്ള, പരിധിയുടെ വിപുലീകരണം
• പ്രായോഗികത സംബന്ധിച്ച അനുമാനങ്ങളുടെ അടിസ്ഥാനത്തിൽ ഒഴിവാക്കപ്പെട്ടേനെ ആയിരുന്ന നെറ്റ് പുതിയ വരുമാന പ്രവാഹങ്ങൾ

വിദഗ്ധ കഴിവിനെ വ്യക്തമായ ഉത്തരവാദിത്തത്തോടെ യഥാർത്ഥ പ്രവൃത്തി പ്രവാഹത്തിൽ പതിപ്പിക്കുന്നതിനുപകരം, ഒരു ഡെമോ പോലെ കാണുക.

ഒരു വിദഗ്ധ ബോട്ടില്‍ നെക്ക് തിരഞ്ഞെടുക്കുക, ഒപ്പുവെച്ച് അംഗീകരിക്കുന്ന തീരുമാനമെടുക്കുന്നവരിൽ നിന്നുള്ള മൂല്യ നിർദ്ദേശം കേന്ദ്രീകരിക്കുക. പുതിയ ആശയത്തെ നിങ്ങളുടെ ബിസിനസിന്റെ അടുത്ത ഘടകശിലയാക്കി മാറ്റാൻ ആവശ്യമായ തെളിവുകൾക്കായി വ്യക്തമായ ധാരണയിൽ എത്തുക.

കോഡിംഗ് ഏജന്റുകളാണ് ഇപ്പോഴത്തെ ഏറ്റവും വ്യക്തമായ ഉദാഹരണം, എന്നാൽ കൂടുതൽ മൂല്യം നൽകുന്ന മോഡൽ എന്നത് ബന്ധിപ്പിച്ചിരിക്കുന്ന പ്രവർത്തന സിസ്റ്റങ്ങളിലുടനീളം സുരക്ഷിതമായ അപ്ഗ്രേഡുകളാണ്. കാലക്രമേണ, സംഘടനകൾക്ക് ഇതേ കഴിവ് കോഡിന് മാത്രം അല്ല, SOP-കൾ, കരാറുകൾ, നയ രേഖകൾ, ഉപഭോക്തൃ വിവരണങ്ങൾ, ഓൺബോർഡിംഗ് പ്രവാഹങ്ങൾ, കൂടാതെ മാറ്റത്തിനൊപ്പം സ്ഥിരത പുലർത്തേണ്ട മറ്റ് ആർട്ടിഫാക്റ്റുകൾ എന്നിവയ്ക്കും ബാധകമാക്കാൻ ആഗ്രഹമുണ്ടാകും. ഇത് ജനറേഷനേക്കാൾ നിയന്ത്രണത്തെക്കുറിച്ചാണ്: വേഗത്തിലുള്ള അപ്ഡേറ്റുകൾ, ഡൗൺസ്ട്രീം തകരാറുകളിലെ കുറവ് , കൂടുതൽ ശക്തമായ കംപ്ലയൻസ്, കൂടാതെ മികച്ച ഓഡിറ്റബിലിറ്റി.

• ബന്ധിപ്പിച്ച ആർട്ടിഫാക്റ്റുകളിലും പതിപ്പ്കള്‍ തമ്മിലുള്ള സംഘർഷങ്ങളുടെ പരിഹാരങ്ങളിലൂടെയും സുരക്ഷിതമായി മാറ്റം വരുത്താനുള്ള സമയം
• എഡിറ്റുകൾ, അംഗീകാരങ്ങൾ, തെളിവുകൾ എന്നിവയുടെ പിന്തുടർച്ച ഉൾപ്പെടെ ഓഡിറ്റിന് തയ്യാറാകൽ
• ഡോക്യുമെന്റുകൾ, സിസ്റ്റങ്ങൾ, പ്രവൃത്തി പ്രവാഹങ്ങൾ എന്നിവയിൽ ഏകീകൃതതയും സ്ഥിരതയും ഉറപ്പാക്കുക
• പരസ്പരം ആശ്രിതമായ പ്രക്രിയകളുടെ വിശാലമായ ഇക്കോസിസ്റ്റങ്ങളിലുടനീളം വിശ്വസനീയത

ഭരണത്തേക്കാൾ വേഗത്തിൽ ഉള്ളടക്കമോ കോഡ് ജനറേഷനോ സ്കെയിൽ ചെയ്യുന്നത്, പിന്നീട് വളരെ സൂക്ഷ്മമായി പരിഹരിക്കേണ്ട സിസ്റ്റമാറ്റിക് ആയ ഒരു കടം സൃഷ്ടിക്കുന്നു.

ഒരു ഉയർന്ന ആശ്രിതത്വമുള്ള ഡൊമെയ്ൻ ഉപയോഗിച്ച് തുടങ്ങുകയും, AI കൺട്രോൾ ലെയർ ഉപയോഗിച്ച് മാറ്റങ്ങൾ ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യുന്നതിനുമുമ്പ് ഡിപൻഡൻസി ഗ്രാഫ്, അപ്രൂവൽ പാത, എവിഡൻസ് ആവശ്യകതകൾ എന്നിവ നിർവചിക്കുകയും ചെയ്യുക.

ഇത് സ്കെയിൽ ചെയ്യാൻ ഏറ്റവും മന്ദഗതിയിലുള്ള മോഡൽ ആണ്, എന്നാൽ ഇത് പലപ്പോഴും ഏറ്റവും പരിവർത്തനാത്മകവുമാണ്. ഇവിടെ, ഏജന്റുമാർ പ്രവർത്തനങ്ങളിലുടനീളംയും പ്രവർത്തനങ്ങൾക്കിടയിലുമായി എൻഡ്-ടു-എൻഡ് വർക്ക്ഫ്ലോകൾ ഓർക്കസ്ട്രേറ്റ് ചെയ്യുന്നു: procure-to-pay, claims, manufacturing change control, clinical operations, എന്നിവ. നേട്ട സാധ്യത എക്സ്പോണൻഷ്യലാണ്, പക്ഷേ അടിത്തറകൾ യഥാർത്ഥമായിരിക്കണം: ഐഡന്റിറ്റിയും ആക്സസ് നിയന്ത്രണങ്ങളും, ഡാറ്റാസെറ്റുകളിലും ഉപഘടകങ്ങളിലുമുള്ള ശുദ്ധമായ അനുമതികൾ, വ്യാപകമായ തോതിലുള്ള ഒബ്സർവബിലിറ്റി, ആത്മവിശ്വാസ സൂചകങ്ങളോടെയുള്ള എക്സെപ്ഷൻ കൈകാര്യം ചെയ്യൽ, വ്യക്തമായ ഉടമസ്ഥത. അവ ഇല്ലെങ്കിൽ, ഓട്ടോമേഷൻ മൂല്യത്തേക്കാൾ വേഗത്തിൽ അപകടം സൃഷ്ടിക്കും.

ഒരിക്കൽ കൂടി പറയട്ടെ, കേവല കാര്യക്ഷമതയെക്കാളും വളരെ വലുതാണ് പ്രതിഫലം. ഒരു വർക്ക്‌ഫ്ലോ പുനഃസംവിധാനം ചെയ്യുന്നത് നിങ്ങളുടെ സ്ഥാപനത്തെ പ്രക്രിയയുടെ ലക്ഷ്യം എന്താണെന്ന്, വിധിനിർണയം എവിടെയാണ് ആവശ്യമായത് എന്നും, പുതിയ മൂല്യം എവിടെയാണ് സൃഷ്ടിക്കാനാകുന്നത് എന്നും വീണ്ടും പരിശോധിക്കാൻ നിർബന്ധിതമാക്കുന്നു. ഇതാണ് ബിസിനസ്-മോഡൽ മാറ്റം ആരംഭിക്കുന്ന മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന വാതിൽ.

• എൻഡ്-ടു-എൻഡ് സൈക്കിൾ സമയം
• വ്യത്യാസങ്ങളുടെ നിരക്കും പരിഹാര സമയവും
• അനുസരണവും ഓഡിറ്റും സംബന്ധിച്ച ഫലങ്ങൾ
• നവീകരണ ഫലങ്ങൾ, ഉദാഹരണത്തിന് കണ്ടെത്തിയ പുതിയ അവസരങ്ങൾ അല്ലെങ്കിൽ പരീക്ഷിച്ച പുതിയ സിദ്ധാന്തങ്ങൾ

അനുമതികൾ, നിയന്ത്രണങ്ങൾ, ഉത്തരവാദിത്തം എന്നിവ പക്വമാകുന്നതിന് മുമ്പ് എൻഡ്-ടു-എൻഡ് വർക്ക്ഫ്ലോകൾ ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യാൻ ശ്രമിക്കുന്നു.

ഒരു പ്രവർത്തന പ്രവാഹം തിരഞ്ഞെടുക്കുകയും തിരിച്ചറിയൽ, അനുമതികൾ, ഉപകരണ സംയോജനം, രേഖപ്പെടുത്തൽ, അപവാദ കൈകാര്യം ചെയ്യൽ, ഉത്തരവാദിത്തം എന്നിവയിൽ തയ്യാറെടുപ്പ് വിലയിരുത്തൽ നടത്തുകയും ചെയ്യുക.

AI കൈകാര്യം ചെയ്യുമ്പോള്‍ പരാജയകാരണം ഒറ്റപ്പെട്ട പൈലറ്റുകൾ മാത്രമല്ല, പരിവർത്തനത്തെ എടുത്തുചാട്ടമായി കാണുന്നതുമാണ്: ഇപ്പോൾ നിക്ഷേപിക്കുക, ദീർഘകാലം കാത്തിരിക്കുക, പിന്നെ വലുതായ തോതിൽ പിന്നീടൊരു ഘട്ടത്തിൽ മൂല്യം പ്രത്യക്ഷപ്പെടുമെന്ന് പ്രതീക്ഷിക്കുക. കൂടുതൽ ശക്തമായ സമീപനം കൂടുതൽ അച്ചടക്കമുള്ളതും കൂടുതൽ മഹത്ത്വാകാംക്ഷയുള്ളതുമാണ്. ഇത് തുടർച്ചയായ ROI സീക്വൻസിൽ മൂല്യം സംയോജിതമാകുന്നു.

ഈ ക്രമം വിശാലമായ ശാക്തീകരണത്തോടെ ആരംഭിക്കുന്നു; അത് മറ്റെല്ലാ മൂല്യ മോഡലുകൾക്കും സാധ്യമാക്കുന്ന അടിസ്ഥാന വ്യവസ്ഥയാണ്. സ്ഥാപനത്തിലുടനീളമുള്ള പ്രാഗത്ഭ്യത്തിന്റെ കാട് ഉയർന്ന മൂല്യമുള്ള ഉപയോഗ കേസുകളുടെ വൃക്ഷങ്ങളെ സൃഷ്ടിക്കുന്നു. കൂടുതൽ ആളുകൾ AI എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുന്നു, അത് എവിടെയാണ് മൂല്യം സൃഷ്ടിക്കുന്നത്, അത് എങ്ങനെ സുരക്ഷിതമായി ഉപയോഗിക്കാം എന്നിവ മനസ്സിലാക്കുമ്പോൾ, മികച്ച അവസരങ്ങൾ വേഗത്തിൽ പ്രത്യക്ഷപ്പെടുന്നു. ഭരണനിർവഹണം കൂടുതൽ പ്രായോഗികമാവുന്നു. സംയോജനം കൂടുതൽ പ്രായോഗികമാകുന്നു. കൂടാതെ ഉയർന്ന മൂല്യമുള്ള സിസ്റ്റങ്ങൾ പ്രതിരോധശേഷിയുള്ളവയായി മാറുകയും മാതൃകാ ഉദാഹരണങ്ങളായും തിരിച്ചറിയൽ അടയാളങ്ങളായും പ്രവർത്തനങ്ങളുടനീളം പങ്കിടപ്പെടുകയും ചെയ്യുന്നു.

ഇങ്ങനെയാണ് സംഘടനകൾ മെച്ചംഎന്നതില്‍ നിന്നു വ്യത്യസ്ത ബിസിനസ് മോഡൽ എന്നതിലേക്കു മാറുന്നത്. AI ആദ്യം ടാസ്കുകൾ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു. തുടർന്ന് അത് വർക്ക്ഫ്ലോകൾ പുനർരൂപകൽപ്പന ചെയ്യുന്നു. പിന്നീട് ഇത് നിയന്ത്രണ ലെയറുകളും, ഓപ്പറേറ്റിംഗ് മോഡലുകളും, ഒടുവിൽ ബിസിനസ് മോഡലുകളും മാറ്റുന്നു. സ്റ്റോറുകളെ അല്പം കൂടുതൽ കാര്യക്ഷമമാക്കുന്നതിലൂടെ റീട്ടെയിൽ eCommerce ആയി മാറിയില്ല. നേതാക്കൾ സ്റ്റോറുകളെ പൂർണ്ണമായും ഒഴിവാക്കി, മുഴുവനായി പുതിയ ഒരു മൂല്യ നിർദ്ദേശം നിർമ്മിക്കാൻ പഠിക്കുകയും മാർക്കറ്റിംഗിനെ ലോജിസ്റ്റിക്സുമായി ഒരു ഏകോപിതമായ, ഉപയോക്തൃ-കേന്ദ്രിതമായ ചലനത്തിൽ ബന്ധിപ്പിക്കുകയും ചെയ്തപ്പോൾ അത് മാറി. AI അതേ മാതൃക പിന്തുടരും.

ചില ഉദാഹരണങ്ങൾ:

• ഒരു റീട്ടെയിലർ ജീവനക്കാര്‍ വിശാലമായി ഏറ്റെടുക്കുന്നതിലൂടെയാണ്‌ ആരംഭിക്കുന്നത്; തുടർന്ന് AI-നേറ്റീവ് കണ്ടെത്തലും സംഭാഷണാത്മക വാണിജ്യവും മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു; ഒടുവിൽ വ്യക്തിഗത വിൽപ്പനയ്ക്കായി ഒരു പുതിയ ചാനൽ സൃഷ്ടിക്കുന്നു.
• ഒരു ഫാർമസ്യൂട്ടിക്കൽ കമ്പനി തൊഴിൽശക്തിയുടെ പ്രാവീണ്യവും ആർ&ഡി, ക്ലിനിക്കൽ ഓപ്പറേഷനുകളിലെ വിദഗ്ദ്ധ ശേഷിയും കൊണ്ട് ആരംഭിച്ച്, തുടർന്ന് ലേറ്റ്-സ്റ്റേജ് അംഗീകാരങ്ങൾക്കായി പുതിയ ഇൻഡിക്കേഷനുകൾ കണ്ടെത്താൻ സഹായിക്കുന്നതും പൈപ്പ്‌ലൈൻ ഇക്കണോമിക്സ് പുനരാകൃതപ്പെടുത്തുന്നതുമായ ഗവർണുചെയ്ത ഗവേഷണ വർക്ക്‌ഫ്ലോകൾ നിർമ്മിക്കുന്നു.
• ഒരു നിർമ്മാതാവ് വിവിധ ഫംഗ്ഷനുകളിലുടനീളം കോപൈലറ്റുകൾ ഉപയോഗിച്ച് ആരംഭിച്ച്, തുടർന്ന് ചേഞ്ച് കൺട്രോൾ, SOPs, കൂടാതെ ഗുണനിലവാര പ്രവൃത്തി പ്രവാഹങ്ങൾ എന്നിവ മാറ്റാൻ AI പ്രയോഗിക്കുന്നു; അവസാനം, പ്രവർത്തനങ്ങൾ ഒരു സ്ഥിരമായ സംവിധാനമല്ല, മറിച്ച് വിപണി സാമ്പത്തികശാസ്ത്രത്തെ പുനർനിർവചിക്കുന്ന ഒരു അനുയോജ്യ (അഡാപ്റ്റീവ്) സംവിധാനമായി കൈകാര്യം ചെയ്യാനാകുന്നതുവരെ.
• ഒരു ഇൻഷുറർ ക്ലെയിം-സഹായ ഉപകരണങ്ങളോടെ തുടങ്ങുന്നു, തുടർന്ന് നിയന്ത്രിത വിദഗ്ധ അവലോകനവും വർക്ക്‌ഫ്ലോ ഓർക്കസ്ട്രേഷനും നിർമ്മിക്കുന്നു, ഒടുവിൽ വേഗത്തിലുള്ള തീരുമാനങ്ങൾ, കുറവ് ഒഴിവുകൾ, മികച്ച ഉപഭോക്തൃ ഫലങ്ങൾ എന്നിവയെ ആധാരമാക്കി ക്ലെയിംസ് കൈകാര്യം ചെയ്യൽ പുനർഡിസൈൻ ചെയ്യുന്നു.

ഇന്ന് നിങ്ങൾ ഒരു AI തന്ത്രത്തിന് നേതൃത്വം നൽകുകയാണെങ്കിൽ, അതിനെ മൂന്ന് ഘട്ടങ്ങളായി ലളിതമാക്കുക.

• പങ്ക് അധിഷ്ഠിത വർക്ക്‌ഫ്ലോകളും ഒരു പ്രോത്സാഹക സംഘവും ഉപയോഗിച്ച് വിശാലമായ തൊഴിലാളി സംഘത്തെ ശാക്തീകരിക്കുക.
• ഭരണത്തിന്റെ അടിസ്ഥാനങ്ങൾ സ്ഥാപിക്കുക: എന്താണ് അനുവദനീയമെന്ന്, എന്താണ് അവലോകനം ചെയ്യുന്നതെന്ന്, എന്താണ് ലോഗ് ചെയ്യുന്നതെന്ന്, സ്വീകരണത്തിന്റെ ഉടമസ്ഥൻ ആര് എന്നതും.
• ആവർത്തിച്ചുള്ള ഉപയോഗം, പ്രാവീണ്യം, പുനരുപയോഗിക്കാവുന്ന പ്രവാഹങ്ങൾ, വ്യത്യസ്ത പ്രവർത്തന മേഖലകളിലുടനീളം സജ്ജീകരണം എന്നിവ അളക്കുക.

• ഉയർന്ന മൂല്യമുള്ള കുറച്ച് പ്രവർത്തനങ്ങൾ തിരഞ്ഞെടുക്കുക: ഒരു വിതരണ രീതി, ഒരു വിദഗ്ധ തടസ്സം, കൂടാതെ ദൃശ്യമാന നിക്ഷേപ ഫലപ്രാപ്തിയുള്ള ഒരു വർക്ക്‌ഫ്ലോ.
• ബിസിനസ് മാനദണ്ഡങ്ങളിൽ മൂല്യം അളക്കുക: പരിവർത്തന ഗുണനിലവാരം, സൈക്കിള്‍ സമയം കുറവ്, ഗുണനിലവാര വർദ്ധന, അപകടസാധ്യത കുറവ്, പുതിയ വരുമാന സാധ്യത.
• ആ വിജയങ്ങൾ അടുത്ത അടിത്തറകളിലേക്കു വീണ്ടും നിക്ഷേപിക്കുക: ഡാറ്റയുടെ ഗുണനിലവാരം, ഐഡന്റിറ്റി, സംയോജനം, നിരീക്ഷണക്ഷമത, കൂടാതെ നിയന്ത്രണം.

• അനുമതികൾ, ഓഡിറ്റബിലിറ്റി, ഒഴിവാക്കൽ കൈകാര്യം ചെയ്യൽ എന്നിവ യഥാർത്ഥത്തിൽ നിലവിലുണ്ടെങ്കിൽ മാത്രം, ഉയർന്ന ആശ്രിതത്വമുള്ള സിസ്റ്റങ്ങളിലേക്കും എൻഡ്-ടു-എൻഡ് പ്രവൃത്തി പ്രവാഹങ്ങളിലേക്കും AI-യെ വിപുലീകരിക്കുക.
• ആ അടിസ്ഥാനങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് , പഴയ മോഡലിനെ വേഗത്തിലാക്കുക മാത്രമല്ല,പ്രവർത്തന മോഡൽ പുനർരൂപകൽപ്പന ചെയ്യുകയും ചെയ്യുക.
• AI പൂർണ്ണമായും പുതിയ മൂല്യം സൃഷ്ടിക്കാൻ കഴിയുന്നിടങ്ങൾ—വെറും വിലകുറഞ്ഞ നടപ്പിലാക്കൽ മാത്രമല്ല—എവിടെയെന്ന് ചോദിക്കുക.

പൈതൃക മോഡലിൽ AI-ക്ക് സഹായിക്കാനാകുന്നിടത്ത് പ്രവര്‍ത്തിക്കാനുള്ള ക്ഷണം ഉണ്ടായിരിക്കേണ്ടതില്ല. ആദ്യം ഏത് മൂല്യ മോഡൽ നിർമ്മിക്കണമെന്ന്, അത് ഏത് അടിത്തറ സൃഷ്ടിക്കുന്നുവെന്ന്, പിന്നെ അത് നൽകുന്ന സാധ്യതകൾ എന്താണെന്ന് ചോദിക്കുക. പ്രാവീണ്യം നേടാൻ മതിയായ വിശാലമായ രീതിയില്‍ ആരംഭിക്കുക. ഓരോ ഘട്ടത്തിലും മൂല്യം കൈവരിക്കാൻ മതിയായ ശാസന പാലിക്കുക. പിന്നീട് മതിയായ ആത്മവിശ്വാസത്തോടെ വ്യാപിപ്പിച്ച് നിലവിലുള്ളതിനേക്കാൾ മെച്ചപ്പെട്ട ഒരു പതിപ്പിൽ നിന്ന് പൂർണ്ണമായും വ്യത്യസ്തമായ ഒരു ഭാവിയിലേക്ക് നീങ്ങുക.