Cum transformă companiile AI fluxurile în capacități operaționale

Cel mai recent raport Enterprise Signals al OpenAI arată că AI pentru companii trece de la asistență la execuție în ritmuri foarte diferite. Firmele de vârf (cele din primele 10% după utilizarea AI) generează acum de 8,3 ori mai multe tokenuri de ieșire per utilizator activ decât firmele obișnuite, față de 2,6 ori în ianuarie. Decalajul tot mai mare indică o schimbare operațională profundă: firmele fruntașe conectează agenții la contextul și instrumentele companiei, le deleagă activități mai importante și facilitează repetarea fluxurilor de succes.

Pentru lideri, provocarea este să transforme această profunzime într-o activitate în care oamenii pot avea încredere și pe care o pot măsura și îmbunătăți. Liderii ar trebui să lase loc și pentru experimentare, inclusiv pentru cazuri de utilizare a căror valoare nu este evidentă de la prima încercare.

Startupurile Basis⁠(se deschide într-o fereastră nouă), Clay⁠(se deschide într-o fereastră nouă) și Exa Labs⁠(se deschide într-o fereastră nouă) au integrat agenți în procesele de integrare a noilor angajați, gestionarea conturilor și dezvoltarea ecosistemului de dezvoltatori. Fluxurile lor diferă, dar evoluția este instructivă: învață un agent să urmeze un proces stabil, oferă-i context persistent pe măsură ce activitatea se schimbă, apoi lasă-l să transforme oportunitățile în acțiuni testate.

Împreună, aceste exemple arată cum pot echipele să integreze agenți în activitățile obișnuite și să îmbunătățească procesul în timp.

Integrarea noilor angajați a fost mult timp greoaie atât pentru angajatori, cât și pentru angajați. La Basis, care creează agenți AI pentru firmele de contabilitate, integrarea din prima zi durează acum 30 de minute în loc de două ore, astfel încât echipa de resurse umane are mai mult timp pentru cultură și sprijin.

În prima zi, angajații primesc imediat acces la Codex și la o competență de integrare specifică firmei (un set reutilizabil de instrucțiuni și resurse pentru un anumit flux de lucru). Codex le urează bun-venit, le prezintă conceptele esențiale ale companiei și le folosește computerul pentru a configura integrările în fundal. Când apar întrebări recurente sau excepții, echipa de resurse umane poate actualiza competența înaintea următoarei serii de angajați.

Basis a demonstrat o dată procesul de integrare, apoi l-a transformat într-o competență reutilizabilă, cu un declanșator clar, pași cunoscuți, acces la instrumentele potrivite și o definiție clară a rezultatului „finalizat”. Procesul nu mai depinde de disponibilitatea unei singure persoane, dar echipa poate interveni în cazul excepțiilor sau al întrebărilor complexe. Integrarea este acum mai consecventă, repetabilă și mai ușor de îmbunătățit, iar noii angajați primesc imediat un reper pentru colaborarea cu AI.

Clay, o companie care dezvoltă un motor de venituri cu autoînvățare pentru echipele responsabile de strategia de intrare pe piață, se confruntă cu o provocare de vânzări bine-cunoscută: informațiile esențiale despre oportunități sunt dispersate în înregistrări CRM, e-mailuri, Slack, apeluri, prezentări, mesaje text și discuții cu echipele interne și susținătorii din cadrul companiilor-client.

Pentru ca aceste informații să rămână actualizate, unul dintre inginerii GTM de la Clay a testat o abordare mai bună: un spațiu de lucru persistent și un subagent dedicat fiecărui cont. Fiecare subagent analizează sursele primare și actualizează peste noapte dosarul oportunității. În fiecare dimineață, un agent coordonator transformă actualizările din toate conturile sale într-o listă scurtă de acțiuni prioritare: să răspundă la o întrebare rămasă fără răspuns a clientului, să acopere o lacună în comitetul de achiziții sau să ofere unui potențial client un motiv să reia dialogul.

Potrivit Clay, acest flux de lucru îi economisește aproximativ o oră în fiecare seară, pe care altfel ar petrece-o triind mesajele din inbox. Prioritățile zilnice o ajută să ducă la bun sfârșit micile acțiuni care, cumulate pe parcursul unui ciclu lung de vânzări către companii, pot avea un impact semnificativ. Dovezile justificative rămân asociate fiecărei recomandări, astfel încât agenții de vânzări să poată verifica sursele primare înainte de a acționa. Companiile ar putea extinde acest context comun la managerii de cont, reprezentanții de dezvoltare a afacerilor, inginerii de soluții și liderii de vânzări, în funcție de permisiunile existente pentru fiecare cont.

Clay arată de ce are nevoie munca aflată în continuă evoluție pentru a putea fi extinsă: o structură consecventă, un ritm util de actualizare, dovezi comune și discernământ uman în momentul acțiunii.

Exa Labs, care dezvoltă infrastructură de căutare web pentru agenți AI, vrea ca API-ul său de căutare să fie disponibil oriunde le-ar putea fi util dezvoltatorilor. Echipa numește acest obiectiv „Exa pretutindeni”. Pentru a-l urmări, echipele de relații cu dezvoltatorii și cele de cont trebuiau cândva să monitorizeze depozitele de cod și ecosistemul mai larg, să identifice integrări promițătoare, să adune context și să coordoneze activitatea între sisteme. Deși oportunitățile erau diferite, drumul de la descoperire la implementare urma o succesiune consecventă. Exa a transformat această succesiune într-un flux de lucru bine definit pentru Codex, cu priorități clare, acces la sursele necesare și verificare umană înainte de lansarea oricărui rezultat.

Codex monitorizează acum oportunitățile de integrare cu prioritate ridicată, colectează contextul relevant, creează pull requesturi, rulează teste și pregătește actualizări săptămânale folosind surse precum Slack și Notion. Atunci când este cazul, poate redacta și pasul următor, inclusiv un anunț inițial, pentru ca echipa să îl examineze. Fluxul de lucru duce o oportunitate de la semnal până la un artefact testat, reducând totodată transferurile între cercetare, inginerie și comunicare.

Oamenii decid în continuare ce oportunități contează, ce angajamente ar trebui să își asume Exa și cum trebuie gestionate relațiile externe. Testele și punctele de verificare fac vizibilă munca agentului înainte ca aceasta să fie pusă în aplicare. Rezultatele testelor și verificarea umană pot arăta echipei unde trebuie ajustat fluxul de lucru înainte de următoarea rulare. Pe măsură ce munca devine mai importantă și are consecințe mai mari, permisiunile, dovezile și drepturile de decizie devin o componentă tot mai importantă a proiectării fluxului de lucru.

Împreună, Basis, Clay și Exa transpun în termeni operaționali tiparele pe care le observăm în Enterprise Signals. Basis transformă un proces validat într-o competență reutilizabilă. Clay îi oferă unui agent contextul și continuitatea necesare pentru a menține la zi un volum de lucru aflat în continuă evoluție. Exa adaugă instrumente, teste și verificări, astfel încât un agent să poată transforma un semnal într-o execuție bine delimitată.Toate trei integrează îmbunătățirea în fluxul de lucru: excepțiile apărute în procesul de integrare arată unde trebuie rafinată o competență; activitatea nouă din conturi și validarea de către agenții de vânzări mențin actualizat contextul oportunităților; iar testele și verificarea umană clarifică limitele pentru execuțiile viitoare. Fiecare pornește de la o sarcină concretă și oferă suficient spațiu pentru testare. Împărțirea responsabilităților devine mai clară pe măsură ce fluxul este utilizat, iar responsabilitatea se extinde pe măsură ce fluxul de lucru își dovedește eficiența.

Pe măsură ce decalajul în utilizarea AI de vârf se adâncește, liderii companiilor trebuie să le ofere angajaților libertatea de a testa fluxuri de lucru cu impact semnificativ, de a măsura rezultatele și de a transforma cele mai reușite experimente în practici repetabile.

• Alege un domeniu cu impact semnificativ asupra valorii. Începe cu un flux de lucru complet, în care se întâlnesc o prioritate strategică, sistemele, transferurile, mecanismele de control și rezultate măsurabile cu miză reală. Fluxul trebuie să se repete suficient de des ca să poți învăța din el și să fie suficient de important încât să justifice reproiectarea.
• Definește rezultatul și modul în care îl vei măsura. Stabilește cine răspunde de rezultat, indicatorul KPI, valoarea de referință și limitele de siguranță. Măsoară profunzimea utilizării prin sarcinile finalizate, contextul și instrumentele conectate, excepțiile și volumul de verificări necesare. Măsoară valoarea prin durata ciclului, calitate, costuri, venituri sau risc. Volumul de rezultate poate arăta că oamenii îi cer AI-ului să facă mai multe; rezultatele fluxului de lucru arată dacă acest lucru contează cu adevărat.
• Redactează fișa postului pentru agent. Definește ce declanșează activitatea, care este rezultatul urmărit, ce context, instrumente și permisiuni sunt necesare și cât de insistent trebuie să lucreze agentul până la finalizare. Precizează ce dovezi trebuie să furnizeze și în ce puncte trebuie să se oprească pentru verificare umană.
• Construiește sistemul uman din jurul agentului. Implică în proiectare oamenii care lucrează cel mai aproape de fluxul de lucru. Stabilește cine răspunde de rezultatul de business, logica domeniului, acces și mecanismele de control, adopție și utilizarea zilnică. Startupurile concentrează aceste responsabilități în mâinile câtorva persoane; companiile mari au nevoie de drepturi de decizie clar definite pe măsură ce fluxul de lucru se extinde.
• Fă experimentarea vizibilă și reutilizabilă. Un studiu OpenAI arată că, la șase luni după adoptare, angajații aflați la începutul carierei trimiteau săptămânal cu 13 mesaje mai mult decât directorii. Oferă-le angajaților spațiu pentru a testa noi cazuri de utilizare, apoi documentează procesul și dovezile care susțin ceea ce funcționează și transformă-le în competențe, pluginuri sau spații de lucru comune. Chat, Work și Codex⁠(se deschide într-o fereastră nouă) permit moduri diferite: Chat pentru întrebări și colaborare rapidă, Work pentru activități intelectuale în mai mulți pași și rezultate finale, iar Codex pentru execuție tehnică.
• Aplică mai departe modelul operațional. Păstrează contextul, permisiunile, evaluările, punctele de verificare, responsabilii, criteriile de măsurare și mecanismele de sprijin care au funcționat, apoi aplică-le în următoarea zonă de creare a valorii. Fiecare experiment nou ar trebui să ofere următoarei echipe un punct de plecare mai bun.