Идентификовање и скалирање AI случајева употребе

За само две године, 39% одраслих у САД већ је користило AI.⁠(отвара се у новом прозору) Интернет је у истом временском оквиру достигао само 20% усвајања. Успон AI-ја не преобликује само индустрије, већ и ствара прилике за појединачне запослене. AI ослобађа људе да раде послове веће вредности, проширују своје вештине и напредују у каријери.



У једној студији, BCG је утврдио⁠(отвара се у новом прозору) да су у последње три године лидери у AI-ју забележили 1,5x бржи раст прихода, 1,6x већи принос за акционаре и 1,4x бољи принос на уложени капитал од мање напредних конкурената.

Према McKinsey-ју⁠(отвара се у новом прозору), 92% компанија планира да повећа своја улагања у AI. Ипак, многим организацијама и даље су потребне смернице о томе како да остваре опипљиву вредност, при чему само 1% верује да су њихова AI улагања достигла пуну зрелост.

Из прве руке смо видели шта издваја успешне AI пројекте. Наши увиди потичу из 300 наших најуспешнијих имплементација, више од 4.000 анкета о усвајању и преко 2 милиона пословних корисника.

Овај водич је осмишљен да помогне вашој организацији да пронађе и скалира AI случајеве употребе који доносе јасну вредност. Процес разлажемо на три корака:

У целом тексту наћи ћете приче клијената, практичне контролне листе и примере случајева употребе прилагођене различитим одељењима како би подржали напредак вашег тима.

Важно је препознати да усвајање AI-ја значи много више од самог проналажења правих случајева употребе. Изван оквира овог водича су теме као што су како изградити културу која је AI-first, неговати случајеве употребе веће вредности и подстаћи усвајање широм компаније. О тим темама ћемо више поделити у другим водичима, али за сада, хајде да се усредсредимо на процес проналажења правих случајева употребе за вашу компанију.

Имајте ова три принципа на уму. Они су позадина свих практичних савета које ћете наћи у наставку.

Први корак је проналажење делова вашег пословања који се могу одмах побољшати уз AI.

Један начин за то је да о AI-ју размишљате као о начину да направите супер-асистенте за своју радну снагу. AI супер-асистенти се никада не умарају нити губе фокус. Увек су доступни када вам је потребна помоћ. И могу да се прилагоде готово сваком задатку, надограђујући вештине ваших запослених. 

Будите конкретни о томе зашто је усвајање AI-ја кључно за будућност ваше компаније, било да је реч о праћењу конкуренције, одговору на променљива очекивања клијената или одржавању раста. Када запослени чују промишљено „зашто“, то ствара поверење и јасноћу, помажући им да виде како се ове промене усклађују са њиховим радом и циљевима.

Будите конкретни о томе зашто је усвајање AI-ја кључно за будућност ваше компаније, било да је реч о праћењу конкуренције, одговору на променљива очекивања клијената или одржавању раста. Када запослени чују промишљено „зашто“, то ствара поверење и јасноћу, помажући им да виде како се ове промене усклађују са њиховим радом и циљевима.

Рад са знањем често подразумева неизвесност и отворене изазове. Запосленима може бити тешко да почну или могу да се блокирају, што доводи до застоја пројеката. Овде AI може деловати као катализатор, помажући у генерисању идеја, анализи података и предлагању наредних корака када пут није јасан. 

Људи у свим компанијама са којима смо разговарали користе AI да покрену размишљање и одблокирају нове идеје. Користе га за осмишљавање идеја за кампање, тражење брзих увида у необрађеним подацима, анализу трендова или једноставно за одређивање наредних корака када нису сигурни шта да раде.

Фокусирање на ове врсте послова може вам помоћи да брзо идентификујете AI могућности високог утицаја, помажући вашим тимовима да оптимизују радне токове, смање уска грла и убрзају иновације широм организације.

Када својим тимовима дате оквир за препознавање нових AI могућности, следећи корак је да их обучите о основним начинима на које могу да користе AI. Да бисмо помогли у томе, анализирали смо више од 600 случајева употребе прикупљених од наших клијената. Већина случајева употребе спада у један од шест „примитива“ — основних типова случајева употребе који важе за сва одељења и дисциплине:

Ови примитиви су брз начин да помогнете својим запосленима да пронађу најперспективније случајеве употребе за ваше пословање. Сваки примитив представља стотине случајева употребе које смо видели у различитим индустријама, улогама и радним токовима, што их чини пречицом до скалабилне вредности.

Погледајмо детаљније сваки примитив, почевши од креирања садржаја:

AI може да подржи креирање садржаја у свим тимовима — било да је реч о сажимању продајних позива или генерисању првих нацрта стратешких докумената, блог постова, веб страница, па чак и слика и визуализација. Видимо тимове који користе AI да уређују и дотерују свој рад, а затим га укључују као лекторa у последњем тренутку.



AI може аутоматски да пише у стилу ваше компаније и примени ваш водич за тон комуникације; да прати ваше жељене структуре докумената; или чак да даје повратне информације о писању. Затим може да преведе ваш рад на различите језике или да га прилагоди различитим публикамa, каналима или програмима.

При писању, AI може да узме у обзир потпун контекст разговора или скуп отпремљених докумената како би обликовао резултат. На пример, покушајте да отпремите свој водич за писање или искористите својих пет најбољих блог постова, па затим дајте инструкцију ChatGPT‑у да на основу тих примера направи детаљан водич за писање.

AI се широко користи за истраживање у различитим индустријама. Од брзог упознавања са новим концептима (као што су усвајање AI-ја или design thinking); преко претраживања веба за релевантне чланке или податке о конкуренцији; до свеобухватнијих, вишекорачних истраживачких пројеката који претражују веб у потрази за чланцима, тачкама података и увидима. Видимо и тимове који отпремају дугачке интерне документе ради брзих увида. 

Једна од највећих предности коришћења AI-ја за истраживање је то што можете да одредите формат и структуру начина на који вам се анализа представља: у облику табеле, булет тачака, организовано у одређене одељке или унакрсно референцирано.



Пажња AI-ја према детаљима и способност да прати инструкције чине га одличним истраживачким асистентом.

Многи софтверски инжењери су напредни корисници AI-ја. Користе га за отклањање грешака, генерисање првог нацрта кода у непознатим језицима, преношење кода из једног језика у други и „rubber-ducking” свог кода. У последње две године, способности AI-ја у математици, науци и програмирању на многим језицима значајно су се побољшале, а многи алати сада нуде чак и преглед кода у реалном времену.

Такође видимо да се многи људи који нису програмери окрећу кодирању уз помоћ AI алата. Само коришћењем природног језика, маркетиншки и финансијски тимови могу да праве Python скрипте за аутоматизацију процеса, SQL упите за преузимање података или чак визуализације са front-end кодом за веб сајтове или интерне презентације. 

AI помаже свакоме да уједначи податке из различитих извора, идентификује увиде и трендове и ради са сложеним подацима у табелама без потребе за напредним Excel, SQL или Python вештинама.

AI-ју можете да доставите више табела или снимке контролних табли како бисте подржали брзу анализу. Он може да тумачи податке из табела, разуме визуелне графиконе и чак помогне у форматирању резултата за извештавање. Такође можете да усмерите како се резултати структурирају, на пример навођењем пожељних типова графикона, формата сажетака или логике поређења.

Случајеви употребе за осмишљавање и стратегију популарни су у свим тимовима, од разраде идеје за нови блог пост до помоћи у структурирању документа, отклањању проблема у стратегији или давању повратних информација о раду на основу кључних циљева или преференција заинтересованих страна.

Како AI модели постају све више мултимодални, видимо да тимови користе глас и вид да би комуницирали са AI-јем баш као са колегом.

И како модели постају способнији да размишљају кроз сложене проблеме, видимо да многи тимови с њима граде стратешке планове, узимајући у обзир своје податке, циљеве, контекст, ограничења и зависности.

Многи случајеви употребе укључују аутоматизацију делова задатка. Видели смо како клијенти идентификују поновљиве, рутинске задатке и осмишљавају начине да их препусте AI-ју. Аутоматизације могу бити једноставне, као што је генерисање недељних ажурирања о конкуренцији, или сложеније, као што је израда финансијског извештаја за недељне брифинге руководилаца, спремног за људски преглед.

Меморија и прилагођене инструкције су кључ за аутоматизацију оваквих процеса. Прилагођени GPT‑ови су начин да их делите. Креирањем стандардног скупа инструкција, отпремањем истог документа и задавањем истог излаза сваки пут, тимови могу да растерете задатке ниже вредности.

Данас су ове аутоматизације често појединачни задаци, али са производима као што су дубоко истраживање и Operator, улазимо у свет у коме AI може самостално и по распореду да преузме вишекорачне задатке.

GPT Lab компаније Estée Lauder почиње са међудисциплинарним тимовима — укључујући пословног корисника, доменског стручњака и техничког вођу — како би идентификовали и развили случајеве употребе високог утицаја. Њихов процес је једноставан и поновљив:

За више детаља, прочитајте о Estée Lauder GPT Lab-у⁠.

Када тимови разумеју кључне случајеве употребе и почну да идентификују проблеме за решавање, случајеви употребе обично почињу брзо да се множе.

Тада се изазов помера са откривања на одређивање приоритета. Које случајеве употребе можете да скалирате тако да утичу на све запослене? Који ће највероватније сада донети ефикасност трошкова? Који би могли да доведу до новог производа или извора прихода?

Наши тимови за успех клијената користе овај оквир Утицај/Напор да помогну enterprise клијентима да одреде приоритете случајева употребе. То је једноставан квадрант који оцењује сваки случај употребе према вредности за компанију и степену напора који захтева.

Већина тимова почиње тако што користи AI за појединачне задатке: уређивање блог постова, генерисање брифова за кампање или израду нацрта политика. Лакше је размишљати о AI-ју у контексту конкретних, дискретних задатака.

Али док посматрамо како напредни корисници уграђују AI у све што раде, често видимо да проналазе случајеве употребе који почињу да обухватају вишекорачне радне токове.

AI није као традиционални софтвер или cloud апликације. Учење како да се искористе његове предности захтева нови начин размишљања. Али наш рад са клијентима нам је показао колико брзо људи из свих дисциплина могу да усвоје тај начин размишљања и почну да уочавају случајеве употребе високог утицаја у свом раду.