Pet AI modela vrednosti koji pokreću reinvenciju poslovanja

Većina organizacija i dalje upravlja AI-jem kao nizom slučajeva upotrebe: jedan pilot ovde, jedan tok rada tamo, obećavajući alat unutar jedne funkcije. Takav pristup može da donese lokalne pobede, ali retko menja način na koji preduzeće stvara vrednost.

To je slično pravljenju interaktivnih banera i drip imejl kampanja sa dolaskom interneta, uz propuštanje suštine revolucije e-trgovine.

Organizacije koje idu napred koriste drugačiju i ambiciozniju logiku. One AI ne posmatraju kao skup nepovezanih eksperimenata, već kao portfolio modela vrednosti. Svaki ima sopstvenu ekonomiku, vreme do vrednosti i zahteve upravljanja, i svaki olakšava skaliranje sledećeg.

Zato kompanije koje najviše dobijaju od AI-ja neće biti one koje sprovode najviše pilota. To će biti one koje razumeju koje modele vrednosti treba izgraditi, kojim redosledom i na kojim temeljima da bi iznova osmislile sopstveno poslovanje.

Pet AI modela vrednosti se najjasnije izdvaja u preduzećima. Svaki stvara vrednost na drugačiji način. Svaki ima sopstvenu ekonomiku, vremenski horizont i upravljanje. I svaki može da stvori uslove da se sledeći skalira.

Osnaživanje radne snage gradi fluentnost. Fluentnost čini upravljanje primenljivim. Upravljanje omogućava dublju integraciju sistema. Integracija omogućava upravljanje zavisnostima. Upravljanje zavisnostima čini operacije vođene agentima bezbednim.

Tako organizacije prelaze sa izolovanih AI pobeda na širu reinvenciju poslovanja. Strateško pitanje nije koji model izabrati. Već od kog početi, kakav temelj on gradi i šta sledeće otključava.

Ovo je najbrži model vrednosti za pokretanje. On širi praktične AI sposobnosti kroz radnu snagu, stvarajući kratkoročne dobitke u produktivnosti uz izgradnju fluentnosti potrebne za dublju transformaciju. Veća korist nije brže pisanje nacrta, sinteza ili analiza, već organizaciona spremnost. HR može da omogući, pravni tim može da upravlja, finansije mogu da finansiraju, a poslovni timovi mogu da sarađuju uz zajedničko razumevanje gde AI funkcioniše i kako da ga bezbedno koriste.

• Ponovljenu upotrebu po ulozi i nivo stručnosti
• Višekratno upotrebljive instrukcije, tokove rada i resurse kroz timove
• Dokaze o međufunkcionalnom osnaživanju
• Pojavu novih načina rada

Dvostepena radna snaga: mala grupa naprednih korisnika ide napred dok ostatak organizacije stagnira.

Izgradite mrežu šampiona i početne tokove rada, kao što su evaluacija učinka, upravljanje ugovorima i nabavka do plaćanja, koji najbolje prakse čine bliskim i inspirativnim.

Ovaj model je važan zato što AI menja način na koji korisnici otkrivaju, procenjuju i biraju proizvode i usluge uz potpuno novi nivo angažovanja. U AI-izvornim kanalima konverzija se sve češće dešava unutar razgovora. To pomera pitanje rasta sa dosega na poverenje i prisustvo u trenucima namere. Pobediće ne nužno oni koji su najvidljiviji, već oni koji su najkorisniji, najverodostojniji i najbolje tempirani kada se donosi odluka.

• Kvalifikovanu nameru i broj iteracija pre korisnikove odluke
• Kvalitet konverzije, uključujući zadržavanje, dodatnu prodaju i životnu vrednost
• Signale poverenja kao što su povratno ponašanje, ponovljeno angažovanje i preporuke
• Aktivaciju namenskih konektora podataka ili aplikacija povezanih sa vašim poslovanjem

Tretiranje AI-izvorne distribucije kao nasleđenog levka potražnje i optimizacija za obim nauštrb relevantnosti i trajnog poverenja.

Izaberite jednu površinu, kao što je vertikalno iskustvo, ugrađena aplikacija ili konkretan cilj oglasa, i definišite kvalitet konverzije pre nego što skalirate ulaganje.

Ovaj model uvodi specijalizovanu AI sposobnost u istraživački, kreativni i rad bogat domenom. Kratkoročno, on smanjuje ekspertska uska grla. Vremenom menja operativni model: timovi prelaze sa samostalne izrade prvih nacrta na usmeravanje, pregled i integraciju visokokvalitetnih rezultata generisanih u realnom vremenu. Vrednost dolazi iz širenja onoga što tim može da ispita, testira ili proizvede u okruženju koje omogućava da se svaki uvid istraži kroz planove akcije i ROI potencijal, umesto da se unapred daje prioritet samo na osnovu intuicije.

• Smanjenje vremena ciklusa na ekspertskim uskim grlima
• Porast kvaliteta, uključujući ocene recenzenata, stope grešaka i doradu
• Širenje obima, kao što je više sprovedenih eksperimenata ili više testiranih kreativnih varijanti
• Potpuno nove tokove prihoda koji bi bili isključeni zbog pretpostavki o izvodljivosti

Tretiranje ekspertske sposobnosti kao demonstracije umesto njenog ugrađivanja u stvarni tok rada sa jasnom odgovornošću.

Izaberite jedno ekspertsko usko grlo i usmerite predlog vrednosti na donosioce odluka koji daju završno odobrenje, uz jasan dogovor o tome koji su dokazi potrebni da bi se novi koncept pretvorio u sledeći gradivni blok vašeg poslovanja.

Агенти за програмирање су тренутно најјаснији пример, али шири модел вредности подразумева безбедне надоградње у међусобно повезаним системима рада. Временом ће организације желети да се иста могућност примењује не само на кôд, већ и на стандардне оперативне процедуре (SOP), уговоре, документе о политикама, наративе клијената, токове увођења и друге артефакте који морају да остану доследни како се развијају. Овде се мање ради о генерисању, а више о контроли: бржа ажурирања, мање низводних кварова, јача усклађеност и боља могућност ревизије.

• Време за безбедну измену повезаних артефаката и решавање конфликата верзија
• Спремност за ревизију, укључујући следљивост измена, одобрења и доказа
• Доследност у свим даљим документима, системима и токовима рада
• Поузданост широм огромних екосистема међузависних процеса

Скалирање генерисања садржаја или кода брже него што управљање може да испрати, чиме се ствара системски дуг који ће касније захтевати мукотрпно решавање.

Почните са једним доменом високе зависности, дефинишите граф зависности, пут одобравања и захтеве за доказе пре него што се аутоматизују измене помоћу контролног слоја вештачке интелигенције.

Ово је модел који се најспорије скалира и често је најтрансформативнији. Овде агенти координирају токове рада од почетка до краја унутар и између функција: набавка до плаћања, захтеви, контрола промена у производњи, клиничке операције и још много тога. Потенцијална корист је експоненцијална, али само када су темељи стварни: контроле идентитета и приступа, уредно дефинисане дозволе за скупове података и подкомпоненте, опсервабилност у великом обиму, обрада изузетака са индикаторима поузданости и јасно дефинисано власништво. Без њих, аутоматизација брже ствара ризик него вредност.

Корист је још једном много већа од пуке ефикасности. Реинжењеринг тока рада приморава вашу организацију да поново преиспита чему процес служи, где је место расуђивању и где се може створити нова вредност. Ово су скривена врата од којих почиње промена пословног модела.

• Време циклуса од почетка до краја
• Стопа изузетака и време решавања
• Резултати усклађености и ревизије
• Иновациони резултати, као што су откривене нове прилике или тестиране нове хипотезе

Покушај аутоматизације токова рада од почетка до краја пре него што овлашћења, контролни механизми и одговорност достигну потребан ниво зрелости.

Изаберите један ток рада и спроведите процену спремности у областима идентитета, овлашћења, интеграције алата, евидентирања, обраде изузетака и власништва.

Критична тачка у стратегији вештачке интелигенције нису само изоловани пилот-пројекти, већ и третирање трансформације као скок вере: уложите сада, дуго чекајте и надајте се да ће се вредност касније појавити у великом обиму. Снажнији приступ је дисциплинованији и амбициознији. То кумулативно увећава вредност у континуираном низу ROI-ја.

Тај низ почиње широким оснаживањем, које је предуслов за све остале моделе вредности. Широка AI писменост у целој организацији ствара темеље за случајеве употребе са високом пословном вредношћу. Када већи број људи разуме како вештачка интелигенција функционише, где ствара вредност и како да је безбедно користи, боље прилике се брже указују. Управљање постаје практичније. Интеграција постаје изводљивија. А системи високе вредности постају отпорни и деле се између функција као водећи примери и обележја идентитета.

Тако организације прелазе са бољих на другачије пословне моделе. Вештачка интелигенција најпре унапређује задатке. Затим редизајнира токове рада. Затим мења слојеве контроле, оперативне моделе и, на крају, пословне моделе. Малопродаја није прерасла у е-трговину тако што су продавнице постале тек нешто ефикасније. То се променило када су лидери научили да изграде потпуно нову понуду вредности, потпуно заобилазећи продавнице и повезујући маркетинг са логистиком у јединственом поступку усмереном на корисника. Вештачка интелигенција ће пратити исти образац.

Неколико примера:

• Продавац у малопродаји почиње широким усвајањем међу запосленима, затим унапређује откривање изворно засновано на вештачкој интелигенцији и конверзациону трговину, и на крају ствара нови канал за персонализовану продају.
• Једна фармацеутска компанија почиње од стручне оспособљености запослених и експертских капацитета у R&D-у и клиничким операцијама, а затим гради управљане истраживачке токове рада који откривају нове индикације за одобрења у касној фази и преобликују економију развојног портфолија.
• Произвођач почиње са копилотима у различитим функцијама, а затим примењује вештачку интелигенцију на контролу измена, стандардне оперативне процедуре (SOP) и токове рада у области квалитета, све док операцијама не може да се управља као адаптивним системом који редефинише тржишну економику, а не као статичним системом.
• Пружалац осигурања почиње са алатима за подршку потраживањима, затим успоставља контролисани стручни преглед и оркестрацију тока рада, а на крају редизајнира обраду потраживања са циљем бржих одлука, мање изузетака и бољих резултата за кориснике.

Ако данас водите стратегију вештачке интелигенције, поједноставите је на три фазе.

• Омогућите широкој радној снази радне токове засноване на улогама и мрежу амбасадора.
• Успоставите основе управљања: шта је дозвољено, шта се прегледа, шта се евидентира и ко је одговоран за усвајање.
• Мерите поновљену употребу, стручност, радне токове за вишекратну употребу и омогућавање међуфункционалне сарадње.

• Изаберите мали број потеза високе вредности: један дистрибутивни потез, једно стручно уско грло и један ток рада са видљивим повратом улагања.
• Мерите вредност у пословним терминима: квалитет конверзије, смањење времена циклуса, повећање квалитета, смањење ризика и потенцијал за нове приходе.
• Поново уложите те добитке у следећи слој темеља: квалитет података, идентитет, интеграцију, опсервабилност и контролу.

• Проширујте примену AI на системе са високим степеном зависности и комплетне токове рада само када дозволе, могућност ревизије и руковање изузецима заиста постоје у пракси.
• Искористите те основе да редизајнирате оперативни модел, а не само да убрзате стари.
• Питајте где вештачка интелигенција може да створи потпуно нову вредност, а не само јефтинију реализацију.

Позив на акцију не мора да буде тамо где вештачка интелигенција може да помогне у застарелом моделу. Питајте који модел вредности треба прво изградити, коју основу он ствара и шта затим омогућава. Почните довољно широко да бисте развили писменост. Будите довољно дисциплиновани да извучете вредност из сваког корака. Затим повећајте обим са довољно сигурности да пређете са боље верзије садашњег стања на потпуно другачију будућност.