Како комп. засноване на AI претварају токове рада у опер. способ.

Најновији извештај компаније OpenAI, Enterprise Signals, показује да пословна примена вештачке интелигенције прелази са пружања помоћи на извршавање задатака, али веома различитим брзинама. Граничне компаније (10% компанија с највећом употребом AI) сада генеришу 8,3 пута више излазних токена по активном кориснику него типичне компаније, у односу на 2,6 пута више у јануару. Све већи јаз указује на дубљу промену у пословању: водеће компаније повезују агенте с контекстом и алатима компаније, поверавају им сложеније послове и олакшавају понављање успешних токова рада.

Изазов за руководиоце јесте да ту дубину претворе у рад којем људи могу да верују, који могу да мере и унапређују. Руководиоци такође треба да оставе простор за експериментисање, укључујући случајеве примене чија вредност није очигледна из првог покушаја.

Стартапи Basis⁠(отвара се у новом прозору), Clay⁠(отвара се у новом прозору) и Exa Labs⁠(отвара се у новом прозору) уградили су агенте у увођење запослених у посао, управљање налозима и развој програмерског екосистема. Њихови токови рада се разликују, али је развојни пут поучан: научите агента стабилном процесу, обезбедите му трајни контекст док се посао мења, а затим му дозволите да прилике претвара у проверене поступке.

Ови примери заједно показују како тимови могу да укључе агенте у уобичајени рад и временом унапређују процес.

Увођење у посао дуго је било заморно и послодавцима и запосленима. У компанији Basis, која развија AI агенте за рачуноводствене фирме, увођење у посао првог дана сада траје 30 минута уместо два сата, па служба за људске ресурсе има више времена за културу и подршку.

Запослени првог дана одмах добијају приступ систему Codex и вештини за увођење у посао прилагођеној компанији – скупу упутстава и ресурса за одређени ток рада који се може поново користити. Codex им жели добродошлицу, упознаје их с кључним појмовима у компанији и користи њихов рачунар да у позадини доврши подешавање интеграција. Када се појаве питања која се понављају или изузеци, служба за људске ресурсе може да ажурира вештину пре доласка следеће групе.

Basis је једном приказао поступак увођења у посао, а затим га претворио у вештину за вишекратну употребу, с јасним окидачем, познатим корацима, приступом одговарајућим алатима и јасном дефиницијом „завршеног“. Процес више не зависи од доступности једне особе, али тим и даље може да се укључи када се појаве изузеци или сложена питања. Увођење у посао сада је доследније, поновљиво и лакше за унапређивање, а нови запослени одмах добијају образац за рад с вештачком интелигенцијом.

Clay, компанија која развија самоучећи механизам за раст прихода намењен тимовима за припрему за излазак на тржиште, суочава се с познатим продајним изазовом: кључни контекст послова расут је по CRM записима, имејловима, Slack-у, позивима, презентацијама, текстуалним порукама и разговорима с интерним тимовима и заговорницима код клијената.

Да би тај контекст остао ажуран, једна од инжењерки за припрему за излазак на тржиште у компанији Clay испробала је бољи приступ – трајни радни простор и наменски подагент за сваки налог. Сваки подагент прегледа примарне изворе и током ноћи ажурира фасциклу посла. Сваког јутра координациони агент претвара ажурирања са свих њених налога у кратку листу приоритетних потеза: одговорити на нерешено питање клијента, попунити празнину у одбору за куповину или дати потенцијалном клијенту разлог да поново ступи у контакт.

Према наводима компаније Clay, тај ток рада јој сваке вечери уштеди око сат времена на разврставању пријемног сандучета. Дневни приоритети помажу јој да спроведе мале кораке чији се учинак сабира током дугог циклуса продаје великим компанијама. Пратећи докази остају уз сваку препоруку, па продавци могу да провере примарне изворе пре него што поступе. Компаније би тај заједнички контекст могле да прошире на менаџере налога, представнике за развој пословања, инжењере решења и руководиоце продаје, у складу с постојећим дозволама за налог.

Clay показује шта је променљивом послу потребно да би се проширио: доследна структура, користан ритам ажурирања, заједнички докази и људско расуђивање у тренутку предузимања радње.

Exa Labs, који развија инфраструктуру за веб-претрагу намењену AI агентима, жели да свој API за претрагу учини доступним свуда где би програмери могли да га користе. Тим овај циљ назива „Exa свуда“. Његово остваривање је раније захтевало да тимови за односе с програмерима и управљање налозима прате репозиторијуме и шири екосистем, препознају обећавајуће интеграције, прикупљају контекст и координирају рад у различитим системима. Иако су се прилике разликовале, пут од откривања до примене пратио је доследан редослед. Exa је тај редослед претворила у дефинисан ток рада за Codex, с јасним приоритетима, приступом потребним изворима и људским прегледом пре објављивања било чега.

Codex сада прати прилике за интеграције високог приоритета, прикупља релевантни контекст, прави pull request-ове, покреће тестове и припрема недељна ажурирања користећи изворе као што су Slack и Notion. Када је то прикладно, може и да припреми нацрт следећег корака, укључујући почетно саопштење, који ће тим прегледати. Овај ток рада води прилику од сигнала до тестираног резултата, уз мање примопредаја између истраживања, инжењеринга и комуникације.

Људи и даље одлучују које су прилике важне, које обавезе Exa треба да преузме и како треба управљати спољним односима. Тестови и контролне тачке чине рад агента видљивим пре објављивања. Резултати тестова и људски преглед могу да покажу тиму где треба прилагодити ток рада пре следећег покретања. Како посао постаје значајнији, дозволе, докази и права одлучивања заузимају све важније место у осмишљавању тока рада.

Basis, Clay и Exa заједно претварају обрасце које уочавамо у извештајима Enterprise Signals у конкретне оперативне поступке. Basis претвара доказани процес у вештину за вишекратну употребу. Clay агенту даје контекст и постојаност потребне да променљив скуп послова остане ажуран. Exa додаје алате, тестове и преглед како би агент могао да претвори сигнал у контролисано извршење. Све три компаније уграђују унапређивање у ток рада: изузеци при увођењу у посао откривају где вештину треба дорадити; нове активности на налогу и потврда продавца одржавају контекст посла ажурним; а тестови и људски преглед прецизније одређују границе будућег извршавања. Свака почиње конкретним задатком и с довољно простора за његово тестирање. Подела рада постаје јаснија кроз употребу, а одговорност расте како ток рада доказује своју вредност.

Док се јаз у примени граничних модела повећава, руководиоци великих компанија морају запосленима да дају простор за тестирање значајних токова рада, мерење успеха и претварање најбољих експеримената у поновљиву праксу.

• Изаберите једну важну област стварања вредности. Почните од свеобухватног тока рада који обједињује стратешки приоритет, системе, примопредаје, контроле и мерљиве улоге. Треба да се понавља довољно често да бисте из њега учили и да буде довољно важан да оправда ново осмишљавање.
• Дефинишите исход и начин на који ћете га мерити. Одредите одговорну особу, KPI, почетну вредност и заштитне механизме. Дубину пратите кроз завршене задатке, повезани контекст и алате, изузетке и обим прегледа. Вредност пратите кроз трајање циклуса, квалитет, трошкове, приход или ризик. Обим резултата може показати да људи од AI траже више; исходи тока рада показују да ли је то заиста важно.
• Напишите опис посла агента. Дефинишите шта покреће рад, очекивани исход, потребни контекст, алате и дозволе, као и колико истрајно агент треба да ради на довршавању задатка. Наведите које доказе мора да пружи и где мора да стане ради људског прегледа.
• Изградите људски систем око агента. Укључите људе који су најближи току рада у процес осмишљавања. Одредите ко је одговоран за пословни исход, стручну логику, приступ и контроле, усвајање и свакодневну употребу. Стартапи обједињују ове одговорности у неколико људи; великим компанијама су потребна изричита права одлучивања док се ток рада шири.
• Учините експериментисање видљивим и поновљиво употребљивим. Истраживање компаније OpenAI показује да су запослени на почетку каријере шест месеци након усвајања слали 13 порука недељно више од руководилаца. Дајте запосленима простор да тестирају нове случајеве примене, а затим забележите процес и доказе о ономе што функционише и преточите их у вештине, додатке или заједничке радне просторе. Ћаскање, Посао и Codex⁠(отвара се у новом прозору) подржавају различите режиме: Ћаскање за питања и брзу сарадњу, Посао за вишекорачни рад са знањем и готове резултате, а Codex за техничко извршавање.
• Пренесите оперативни образац даље. Сачувајте контекст, дозволе, процене, контролне тачке, одговорне особе, мере и подршку који су функционисали, а затим их примените на следећу област стварања вредности. Сваки нови експеримент треба следећем тиму да обезбеди бољу полазну тачку.