Cele cinci modele de valoare ale AI pentru reinventarea afacerii

Majoritatea organizațiilor încă gestionează AI ca o serie de cazuri de utilizare: un proiect pilot aici, un flux de lucru acolo, un instrument promițător într-o singură funcție. Acea abordare poate genera succese locale, dar rareori transformă modul în care o afacere creează valoare.

Este similar cu crearea de bannere interactive și campanii automate de e-mail odată cu apariția internetului și cu ratarea esenței revoluției comerțului electronic.

Organizațiile care sunt în avangardă folosesc o logică diferită și mai ambițioasă. Ei tratează AI nu ca pe o colecție de experimente deconectate, ci ca pe un portofoliu de modele de valoare. Fiecare are propria economie, timp până la obținerea valorii și cerințe de guvernanță, iar fiecare îl face pe următorul mai ușor de extins.

De aceea, companiile care vor obține cele mai multe beneficii de pe urma AI nu vor fi cele care derulează cele mai multe programe pilot. Ei vor fi cei care înțeleg ce model de valoare să construiască, în ce ordine și pe ce fundații, pentru a-și reinventa propria afacere.

Există cinci modele de valoare ale AI care se conturează cel mai clar în companii. Fiecare creează valoare diferit. Fiecare are propria sa economie, propriul orizont de timp și propria guvernanță. Și fiecare poate crea condițiile pentru ca următorul să se scaleze.

Emanciparea forței de muncă construiește fluența. Fluența face guvernanța funcțională. Guvernanța permite o integrare mai profundă a sistemului. Integrarea face posibilă gestionarea dependențelor. Gestionarea dependențelor face ca operațiunile conduse de agent să fie sigure.

Așa reușesc organizațiile să treacă de la reușite izolate în domeniul AI la o reinventare mai amplă a afacerii. Întrebarea strategică nu este ce model să alegi. Contează cu care să începi, ce fundație construiește și ce deblochează în continuare.

Acesta este cel mai rapid model valoros de activat. El răspândește capabilități practice de AI în rândul forței de muncă, creând câștiguri de productivitate pe termen scurt, în timp ce dezvoltă fluența necesară pentru o transformare mai profundă. Beneficiul mai mare nu este redactarea, sinteza sau analiza mai rapide, ci pregătirea organizațională. Departamentul de resurse umane poate facilita, departamentul juridic poate guverna, departamentul financiar poate finanța, iar echipele de business pot colabora având o înțelegere comună a locului în care funcționează AI și a modului în care o pot utiliza în siguranță.

• Utilizare repetată după rol și nivel de competență
• Solicitări reutilizabile, fluxuri de lucru și resurse pentru echipe
• Dovezi ale sprijinului interfuncțional
• Apariția unor noi modalități de a lucra

O forță de muncă pe două niveluri: un grup restrâns de utilizatori avansați progresează, în timp ce restul organizației stagnează.

Construiește o rețea de campioni și fluxuri de lucru inițiale, cum ar fi evaluarea performanței, managementul contractelor și procesul de achiziții până la plată, care fac ca cele mai bune practici să fie relevante și să inspire.

Acest model contează deoarece AI schimbă modul în care clienții descoperă, evaluează și aleg produse și servicii cu un nivel complet nou de implicare. În canalele native bazate pe AI, conversia are loc din ce în ce mai mult în cadrul unei conversații. Asta schimbă chestiunea creșterii de la acoperire la încredere și prezență în momentele de intenție. Câștigătorii nu vor fi pur și simplu cei mai vizibili. Vor fi cei mai utili, credibili și bine sincronizați atunci când se ia o decizie.

• Intenție calificată și numărul de iterații înainte de angajamentul utilizatorului
• Calitatea conversiilor, inclusiv retenția, vânzările suplimentare și valoarea pe durata vieții
• Semnale de încredere precum comportamentul de revenire, interacțiunea repetată și recomandarea
• Activarea conectorilor de date dedicați sau a aplicațiilor legate de afacerea ta

Tratarea distribuției native bazate pe AI ca pe un canal de cerere tradițional și optimizarea pentru volum în detrimentul relevanței și al încrederii durabile.

Alege o suprafață, cum ar fi o experiență verticală, o aplicație încorporată sau un obiectiv specific pentru reclamă și definește calitatea conversiei înainte de a-ți scala investiția.

Acest model introduce capacități specializate de AI în cercetare, creație și muncă axată pe domenii specifice. Pe termen scurt, comprimă blocajele experților. În timp, acest lucru schimbă modelul operațional: echipele trec de la a produce singure primele versiuni la a direcționa, a revizui și a integra rezultate de înaltă calitate generate în timp real. Valoarea provine din extinderea a ceea ce echipa poate examina, testa sau produce într-un mediu care permite investigarea fiecărei perspective cu planuri de acțiune și potențial de rentabilitate a investiției, în loc să se acorde prioritate în amonte doar pe baza intuiției.

• Reducerea timpului de ciclu în blocajele experților
• Creșterea calității, inclusiv scorurile recenzenților, ratele de eroare și reelaborarea
• Extinderea domeniului de aplicare, cum ar fi rularea mai multor experimente sau testarea mai multor variante creative
• Fluxuri nete noi de venituri care ar fi fost excluse pe baza ipotezelor de fezabilitate

Tratarea capacității expertului ca pe o demonstrație, mai degrabă decât integrarea ei într-un flux de lucru real, cu o responsabilitate clară.

Alege un singur blocaj expert și concentrează propunerea de valoare asupra factorilor de decizie care își dau aprobarea, cu un acord clar privind dovezile necesare pentru a transforma un concept nou în următoarea componentă de bază a afacerii tale.

Agenții de codare sunt cel mai clar exemplu actual, dar modelul cu valoare mai mare îl reprezintă actualizările sigure între sistemele de lucru interconectate. În timp, organizațiile vor dori ca aceeași capacitate să fie aplicată nu doar codului, ci și procedurilor operaționale standard (SOP-uri), contractelor, documentelor de politici, descrierilor din perspectiva clienților, fluxurilor de integrare și altor artefacte care trebuie să rămână consecvente pe măsură ce evoluează. Este mai puțin despre generare și mai mult despre control: actualizări mai rapide, mai puține probleme în aval, conformitate mai solidă și auditabilitate mai bună.

• Timp necesar pentru modificări sigure în artefactele conectate și pentru rezolvarea conflictelor de versiune
• Pregătirea pentru audit, inclusiv trasabilitatea editărilor, aprobărilor și dovezilor
• Consistență în toate documentele, sistemele și fluxurile de lucru în aval
• Fiabilitate în ecosisteme vaste de procese interdependente

Scalarea conținutului sau a generării de cod mai rapidă decât guvernanța, creând datorii sistemice care vor necesita o rezolvare minuțioasă pe termen lung.

Începe cu un domeniu cu dependențe ridicate și definește graficul de dependențe, calea de aprobare și cerințele de dovezi înainte de a automatiza modificările cu un strat de control bazat pe AI.

Acesta este cel mai lent model la scară și adesea cel mai transformator. Aici, agenții orchestrează fluxuri de lucru complete în cadrul și între funcții: achiziții-plată, cereri de despăgubire, controlul modificărilor în producție, operațiuni clinice și multe altele. Avantajele sunt exponențiale, dar numai atunci când fundațiile sunt reale: controale de identitate și acces, permisiuni clare asupra seturilor de date și subcomponente, observabilitate la scară largă, gestionarea excepțiilor cu indicatori de încredere și o proprietate clară. Fără ele, automatizarea creează risc mai repede decât valoare.

Câștigul este, din nou, mult mai mare decât simpla eficiență. Reproiectarea unui flux de lucru forțează organizația să reanalizeze care este scopul procesului, unde își are locul judecata umană și unde poate fi creată valoare nouă. Aceasta este ușa ascunsă unde începe schimbarea modelului de afaceri.

• Timpul ciclului de la un capăt la altul
• Rata excepțiilor și timpul de rezolvare
• Conformitate și rezultate ale auditului
• Rezultate inovatoare, cum ar fi noi oportunități apărute sau noi ipoteze testate

Încercarea de a automatiza fluxuri de lucru de la un capăt la altul înainte ca permisiunile, controalele și responsabilitatea să fie mature.

Selectează un flux de lucru și efectuează o evaluare a gradului de pregătire pentru identitate, drepturi, integrarea instrumentelor, jurnalizare, gestionarea excepțiilor și responsabilitate.

Punctul de eșec în strategia AI nu îl reprezintă doar proiectele pilot izolate, ci și tratarea transformării ca pe un salt de credință: investește acum, așteaptă mult timp și speră că valoarea va apărea mai târziu la scară largă. Abordarea mai fermă este mai disciplinată și mai ambițioasă. Adaugă valoare într-o secvență continuă de rentabilitate a investiției.

Această secvență începe cu o emancipare largă, care este condiția favorizantă pentru toate celelalte modele de valori. Pădurea fluenței în întreaga organizație creează copacii cazurilor de utilizare de mare valoare. Când mai multe persoane înțeleg cum funcționează AI, unde creează valoare și cum să o folosească în siguranță, oportunități mai bune apar mai rapid. Guvernanța devine mai practică. Integrarea devine mai fezabilă. Iar sistemele cu valoare mai mare devin reziliente și sunt partajate între funcții ca exemple reper și markeri de identitate.

Așa trec organizațiile de la modele de afaceri mai bune la modele de afaceri diferite. AI îmbunătățește mai întâi sarcinile. Apoi reproiectează fluxurile de lucru. Apoi schimbă nivelurile de control, modelele operaționale și, în cele din urmă, modelele de afaceri. Comerțul cu amănuntul nu a devenit comerț electronic prin creșterea eficienței magazinelor. Situația s-a schimbat atunci când liderii au învățat să construiască o propunere de valoare complet nouă, ocolind complet magazinele și conectând marketingul cu logistica într-o singură mișcare, centrată pe utilizator. AI va urma același tipar.

Câteva exemple:

• Un comerciant cu amănuntul începe cu adoptarea pe scară largă a metodei de către angajați, apoi îmbunătățește descoperirea nativă bazată pe AI și comerțul conversațional și, în cele din urmă, creează un nou canal pentru vânzări personalizate.
• O companie farmaceutică începe cu o forță de muncă fluentă și capacități de expertiză în cercetare și dezvoltare și operațiuni clinice, apoi construiește fluxuri de lucru de cercetare guvernate care scot la iveală noi indicații pentru aprobări în etape avansate și remodelează economia portofoliului de produse.
• Un producător începe cu copiloți în toate funcțiile, apoi aplică AI la controlul schimbărilor, la procedurile standard de operare (SOP) și la fluxurile de lucru de calitate, până când operațiunile pot fi gestionate ca un sistem adaptiv care redefinește economia pieței, mai degrabă decât unul static.
• Un asigurător începe cu instrumente de asistență pentru daune, apoi dezvoltă o revizuire guvernată de experți și o orchestrare a fluxurilor de lucru, iar în cele din urmă reproiectează gestionarea daunelor pentru decizii mai rapide, mai puține excepții și rezultate mai bune pentru clienți.

Dacă astăzi conduci o strategie de AI, păstreaz-o simplă, în trei etape.

• Împuternicește întreaga forță de muncă cu fluxuri de lucru bazate pe roluri și o rețea de lideri.
• Stabilește elementele de bază ale guvernanței: ce este permis, ce este revizuit, ce este înregistrat și cine este responsabil pentru adoptare.
• Măsoară utilizarea repetată, competența, fluxurile de lucru reutilizabile și activarea interfuncțională.

• Alege un număr mic de mișcări cu valoare ridicată: o strategie de distribuție, un blocaj al experților și un flux de lucru cu rentabilitate vizibilă a investiției.
• Măsoară valoarea în termeni de afaceri: calitatea conversiei, reducerea timpului de ciclu, creșterea calității, reducerea riscurilor și potențialul de noi venituri.
• Reinvestește aceste câștiguri în următorul nivel de fundație: calitatea datelor, identitate, integrare, observabilitate și control.

• Extinde AI în sisteme cu dependențe ridicate și fluxuri de lucru complete doar atunci când permisiunile, auditabilitatea și gestionarea excepțiilor sunt reale.
• Folosește aceste fundații pentru a reproiecta modelul operațional, nu doar pentru a-l accelera pe cel vechi.
• Întreabă unde AI poate crea valoare complet nouă, nu doar o execuție mai ieftină.

Îndemnul la acțiune nu trebuie să fie acolo unde AI poate ajuta în modelul vechi. Întreabă ce model de valori să construiești mai întâi, ce bază creează și ce permite acest lucru în continuare. Începe suficient de amplu pentru a crea fluență. Fii suficient de disciplinat încât să captezi valoare la fiecare pas. Apoi scalează cu suficientă încredere pentru a trece de la o versiune mai bună a prezentului la un viitor cu totul diferit.