బిజినెస్ రీ-ఇన్వెన్షన్ను ముందుకు నడిపించే ఐదు AI విలువ మోడల్స్
చాలా సంస్థలు ఇంకా AIని యూజ్ కేసుల సిరీస్లా నిర్వహిస్తున్నాయి: ఇక్కడ ఒక పైలట్, అక్కడ ఒక వర్క్ఫ్లో, ఒక ఫంక్షన్లో ఒక ప్రామిసింగ్ టూల్. ఆ విధానం లోకల్ విజయాలను తీసుకురాగలదు కానీ బిజినెస్ విలువను ఎలా సృష్టిస్తుందో అనే దాన్ని అరుదుగా మార్చుతుంది.
ఇది ఇంటర్నెట్ వచ్చినప్పుడు ఇంటరాక్టివ్ బ్యానర్స్ మరియు డ్రిప్ ఈమెయిల్ క్యాంపెయిన్స్ సృష్టించడం లాంటిది, కానీ eCommerce విప్లవం యొక్క అసలు ఉద్దేశాన్ని మిస్ అవడం.
ముందుకు దూసుకెళ్తున్న సంస్థలు భిన్నమైన మరియు మరింత ఆంబిషస్ లాజిక్ను ఉపయోగిస్తున్నాయి. అవి AIని విడివిడిగా ఉన్న ఎక్స్పెరిమెంట్స్ సమాహారంగా కాకుండా, విలువ మోడల్స్ యొక్క పోర్ట్ఫోలియోగా చూస్తాయి. ప్రతి ఒక్కదానికి తన సొంత ఎకనామిక్స్, టైమ్-టు-వాల్యూ, మరియు గవర్నెన్స్ అవసరాలు ఉంటాయి, మరియు ప్రతి ఒక్కటి తదుపరి దాన్ని స్కేల్ చేయడం సులభం చేస్తుంది.
అందుకే AI నుండి ఎక్కువ ప్రయోజనం పొందే కంపెనీలు ఎక్కువ పైలట్స్ నడిపేవి కావు. అవే కంపెనీలు ఏ విలువ మోడల్స్ను నిర్మించాలి, ఏ సీక్వెన్స్లో, మరియు ఏ ఫౌండేషన్స్తో తమ బిజినెస్ను మళ్లీ ఆవిష్కరించాలో అర్థం చేసుకుంటాయి.
ఎంటర్ప్రైజ్లో స్పష్టంగా కనిపిస్తున్న ఐదు AI విలువ మోడల్స్ ఉన్నాయి. ప్రతి ఒక్కటి విలువను భిన్నంగా సృష్టిస్తుంది. ప్రతి ఒక్కదానికి తన సొంత ఎకనామిక్స్, టైమ్ హొరైజన్, మరియు గవర్నెన్స్ ఉంటుంది. అలాగే ప్రతి ఒక్కటి తదుపరి స్కేల్ కావడానికి అవసరమైన పరిస్థితులను సృష్టిస్తుంది.
వర్క్ఫోర్స్ ఎంపవర్మెంట్ ఫ్లూయెన్సీని నిర్మిస్తుంది. ఫ్లూయెన్సీ గవర్నెన్స్ను పని చేయగలిగేలా చేస్తుంది. గవర్నెన్స్ లోతైన సిస్టమ్ ఇంటిగ్రేషన్ను సాధ్యం చేస్తుంది. ఇంటిగ్రేషన్ డిపెండెన్సీ మేనేజ్మెంట్ను సాధ్యం చేస్తుంది. డిపెండెన్సీ మేనేజ్మెంట్ ఏజెంట్-లెడ్ ఆపరేషన్స్ను సురక్షితంగా చేస్తుంది.
ఈ విధంగా సంస్థలు విడివిడిగా ఉన్న AI విజయాల నుంచి విస్తృతమైన బిజినెస్ రీ-ఇన్వెన్షన్ వైపు కదులుతాయి. స్ట్రాటజిక్ ప్రశ్న ఏ మోడల్ను ఎంచుకోవాలనేది కాదు. అది ముందుగా ఏదితో ప్రారంభించాలి, అది ఏ ఫౌండేషన్ను నిర్మిస్తుంది, మరియు తర్వాత ఏమి అన్లాక్ చేస్తుందనేదే.
ఇది యాక్టివేట్ చేయడానికి అత్యంత వేగవంతమైన విలువ మోడల్. ఇది వర్క్ఫోర్స్ అంతటా ప్రాక్టికల్ AI కెపబిలిటీని విస్తరించి, సమీప కాలంలో ప్రొడక్టివిటీ లాభాలను సృష్టిస్తూ లోతైన ట్రాన్స్ఫార్మేషన్కు అవసరమైన ఫ్లూయెన్సీని నిర్మిస్తుంది. పెద్ద ప్రయోజనం వేగంగా డ్రాఫ్టింగ్, సింథసిస్, లేదా అనాలిసిస్ కాదు, సంస్థ స్థాయి రెడీనెస్. HR ఎనేబుల్ చేయగలదు, లీగల్ గవర్న్ చేయగలదు, ఫైనాన్స్ ఫండ్ చేయగలదు, మరియు బిజినెస్ టీమ్స్ AI ఎక్కడ పని చేస్తుంది మరియు దాన్ని సేఫ్గా ఎలా ఉపయోగించాలో ఒకే అవగాహనతో కలిసి పని చేయగలవు.
- రోల్ ప్రకారం రిపీటెడ్ యూజ్ మరియు ప్రొఫిషియెన్సీ స్థాయి
- టీమ్స్ అంతటా రీయూజబుల్ ప్రాంప్ట్స్, వర్క్ఫ్లోలు, మరియు అసెట్స్
- క్రాస్-ఫంక్షనల్ ఎనేబుల్మెంట్కు సంబంధించిన ఆధారాలు
- కొత్త విధాలుగా పని చేసే మార్గాల ఉద్భవం
రెండు స్థాయిల వర్క్ఫోర్స్: కొద్దిమంది పవర్ యూజర్స్ ముందుకు సాగుతుంటే, మిగతా సంస్థ స్థిరంగా నిలిచిపోతుంది.
పనితీరు మూల్యాంకనం, కాంట్రాక్ట్ మేనేజ్మెంట్ మరియు procure to pay వంటి స్టార్టర్ వర్క్ఫ్లోలతో చాంపియన్స్ నెట్వర్క్ను నిర్మించండి, ఇవి బెస్ట్ ప్రాక్టీసెస్ను అనుసంధానంగా మరియు ప్రేరణాత్మకంగా చేస్తాయి.
ఈ మోడల్ ముఖ్యమైనది ఎందుకంటే AI కస్టమర్లు ప్రొడక్ట్స్ మరియు సర్వీసులను ఎలా కనుగొంటారు, అంచనా వేస్తారు, మరియు ఎంచుకుంటారు అన్న దాన్ని పూర్తిగా కొత్త స్థాయి ఎంగేజ్మెంట్తో మార్చుతోంది. AI-నేటివ్ ఛానల్స్లో, కన్వర్షన్ ఎక్కువగా ఒక సంభాషణలోనే జరుగుతోంది. అది గ్రోత్ ప్రశ్నను రీచ్ నుండి ట్రస్ట్ మరియు ఉద్దేశం ఉన్న క్షణాల్లో ప్రెజెన్స్ వైపు మార్చుతుంది. విజేతలు కేవలం ఎక్కువగా కనిపించే వాళ్లు మాత్రమే కారు. నిర్ణయం తీసుకునే సమయంలో అత్యంత ఉపయోగకరంగా, నమ్మదగినవారిగా, మరియు సరైన సమయంలో ఉండేవారే విజేతలు అవుతారు.
- క్వాలిఫైడ్ ఇంటెంట్, మరియు యూజర్ కమిట్ అయ్యే ముందు జరిగే ఇటరేషన్స్ సంఖ్య
- కన్వర్షన్ క్వాలిటీ, ఇందులో రిటెన్షన్, అప్సెల్, మరియు లైఫ్టైమ్ వాల్యూ ఉంటాయి
- ట్రస్ట్ సిగ్నల్స్, ఉదాహరణకు తిరిగి రావడం, రిపీట్ ఎంగేజ్మెంట్, మరియు రిఫరల్
- మీ బిజినెస్కు సంబంధించిన డెడికేటెడ్ డేటా కనెక్టర్స్ లేదా యాప్స్ యాక్టివేషన్
AI-నేటివ్ డిస్ట్రిబ్యూషన్ను లెగసీ డిమాండ్ ఫన్నెల్లా చూసి, రిలేవెన్స్ మరియు దీర్ఘకాలిక ట్రస్ట్ను పక్కనపెట్టి వాల్యూమ్ కోసం ఆప్టిమైజ్ చేయడం.
ఒక సర్ఫేస్ను ఎంచుకోండి, ఉదాహరణకు ఒక వెర్టికల్ ఎక్స్పీరియన్స్, ఒక ఎంబెడ్డెడ్ యాప్, లేదా ఒక ప్రత్యేక యాడ్ ఆబ్జెక్టివ్, మరియు మీ ఇన్వెస్ట్మెంట్ను స్కేల్ చేసే ముందు కన్వర్షన్ క్వాలిటీని నిర్వచించండి.
ఈ మోడల్ రీసెర్చ్, క్రియేటివ్, మరియు డొమైన్-హెవీ పనుల్లో స్పెషలైజ్డ్ AI కెపబిలిటీని ప్రవేశపెడుతుంది. సమీప కాలంలో, ఇది ఎక్స్పర్ట్ బాటిల్నెక్లను తగ్గిస్తుంది. కాలక్రమేణా, ఇది ఆపరేటింగ్ మోడల్ను మార్చుతుంది: టీమ్స్ స్వయంగా ఫస్ట్ డ్రాఫ్ట్స్ తయారు చేయడం నుండి రియల్-టైమ్లో రూపొందే హై-క్వాలిటీ అవుట్పుట్స్ను డైరెక్ట్ చేయడం, రివ్యూ చేయడం, మరియు ఇంటిగ్రేట్ చేయడం వైపు మారుతాయి. విలువ టీమ్ ఏమి పరిశీలించగలదు, పరీక్షించగలదు, లేదా ఉత్పత్తి చేయగలదు అనే పరిధిని విస్తరించడం నుంచి వస్తుంది, ప్రతి ఇన్సైట్ను యాక్షన్ ప్లాన్స్ మరియు ROI అవకాశాలతో పరిశీలించగల వాతావరణంలో, కేవలం ఇంట్యూషన్ ఆధారంగా ప్రాధాన్యత ఇవ్వడం కాకుండా.
- ఎక్స్పర్ట్ బాటిల్నెక్లపై సైకిల్-టైమ్ తగ్గింపు
- క్వాలిటీ మెరుగుదల, ఇందులో రివ్యూయర్ స్కోర్స్, ఎరర్ రేట్స్, మరియు రీవర్క్ ఉంటాయి
- స్కోప్ విస్తరణ, ఉదాహరణకు ఎక్కువ ఎక్స్పెరిమెంట్స్ నడపడం లేదా ఎక్కువ క్రియేటివ్ వేరియంట్స్ను పరీక్షించడం
- సాధ్యాసాధ్యత అంచనాల వల్ల మినహాయించబడే కొత్త రెవెన్యూ స్ట్రీమ్స్
ఎక్స్పర్ట్ కెపబిలిటీని డెమోలా చూసి, స్పష్టమైన అకౌంటబిలిటీతో నిజమైన వర్క్ఫ్లోలో దాన్ని ఎంబెడ్ చేయకపోవడం.
ఒక ఎక్స్పర్ట్ బాటిల్నెక్ను ఎంచుకుని, సైన్-ఆఫ్ చేసే నిర్ణయాధికారులపై విలువ ప్రపోజిషన్ను ఫోకస్ చేయండి, మరియు కొత్త కాన్సెప్ట్ను మీ బిజినెస్ యొక్క తదుపరి బిల్డింగ్ బ్లాక్గా మార్చడానికి ఏ ఎవిడెన్స్ అవసరమో స్పష్టమైన అంగీకారంతో పని చేయండి.
కోడింగ్ ఏజెంట్లు ప్రస్తుతం అత్యంత స్పష్టమైన ఉదాహరణ, కానీ అసలు పెద్ద విలువ మోడల్ అనేది పరస్పరం అనుసంధానమైన వర్క్ సిస్టమ్స్ అంతటా సేఫ్ అప్గ్రేడ్స్ చేయడంలో ఉంది. కాలక్రమేణా, సంస్థలు ఇదే కెపబిలిటీని కేవలం కోడ్కే కాదు, SOPs, కాంట్రాక్ట్స్, పాలసీ డాక్యుమెంట్స్, కస్టమర్ నారేటివ్స్, ఆన్బోర్డింగ్ ఫ్లోస్, అలాగే మారుతూ ఉన్నప్పటికీ ఒకే విధమైన సుసంగతతను నిలబెట్టాల్సిన ఇతర ఆర్టిఫాక్ట్స్కూ వర్తింపజేయాలని కోరుకుంటాయి. ఇది జనరేషన్ కంటే కంట్రోల్ గురించి ఎక్కువ: వేగవంతమైన అప్డేట్స్, తక్కువ డౌన్స్ట్రీమ్ బ్రేకేజెస్, బలమైన కంప్లయన్స్, ఇంకా మెరుగైన ఆడిటబిలిటీ.
- అనుసంధానమైన ఆర్టిఫాక్ట్స్ అంతటా సేఫ్ మార్పులు చేయడానికి పట్టే సమయం, అలాగే వెర్షన్ కాన్ఫ్లిక్ట్ రిజల్యూషన్స్
- ఎడిట్స్, అప్రూవల్స్, మరియు ఎవిడెన్స్ ట్రేస్ చేయగల సామర్థ్యంతో కూడిన ఆడిట్ రెడీనెస్
- డౌన్స్ట్రీమ్ డాక్యుమెంట్స్, సిస్టమ్స్, మరియు వర్క్ఫ్లోస్ అంతటా సుసంగతత
- పరస్పర ఆధారిత ప్రాసెసెస్తో కూడిన విస్తృత ఎకోసిస్టమ్స్ అంతటా రిలైయబిలిటీ
గవర్నెన్స్ కంటే వేగంగా కంటెంట్ లేదా కోడ్ జనరేషన్ను స్కేల్ చేయడం వల్ల సిస్టమిక్ డెట్ ఏర్పడి, దాన్ని తర్వాత చాలా శ్రమతో పరిష్కరించాల్సి వస్తుంది.
ఒక హై-డిపెండెన్సీ డొమైన్తో ప్రారంభించి, AI కంట్రోల్ లేయర్తో మార్పులను ఆటోమేట్ చేయడానికి ముందు డిపెండెన్సీ గ్రాఫ్, అప్రూవల్ పాత్, మరియు ఎవిడెన్స్ అవసరాలను స్పష్టంగా నిర్వచించండి.
ఇది స్కేల్ చేయడానికి అత్యంత నెమ్మదిగా ఉండే మోడల్, కానీ చాలా సందర్భాల్లో అత్యంత ట్రాన్స్ఫార్మేటివ్. ఇక్కడ, ఏజెంట్లు ఫంక్షన్స్ లోపల మరియు వాటి మధ్య ఎండ్-టు-ఎండ్ వర్క్ఫ్లోలను ఆర్కెస్ట్రేట్ చేస్తాయి: procure-to-pay, క్లెయిమ్స్, మాన్యుఫ్యాక్చరింగ్ చేంజ్ కంట్రోల్, క్లినికల్ ఆపరేషన్స్, మరియు మరిన్ని. ప్రయోజనం ఎక్స్పోనెన్షియల్గా ఉంటుంది, కానీ ఫౌండేషన్స్ బలంగా ఉన్నప్పుడే: ఐడెంటిటీ మరియు యాక్సెస్ కంట్రోల్స్, డేటాసెట్స్ మరియు సబ్-కాంపోనెంట్స్పై క్లియర్ పర్మిషన్స్, స్కేల్లో ఆబ్జర్వబిలిటీ, కాన్ఫిడెన్స్ ఇండికేటర్స్తో ఎక్సెప్షన్ హ్యాండ్లింగ్, మరియు క్లియర్ ఓనర్షిప్. ఇవి లేకపోతే, ఆటోమేషన్ విలువ కంటే వేగంగా రిస్క్ను సృష్టిస్తుంది.
ఫలితం మళ్లీ కేవలం ఎఫిషియెన్సీ కంటే చాలా పెద్దది. ఒక వర్క్ఫ్లోను రీ-ఇంజినీర్ చేయడం మీ సంస్థను ఆ ప్రాసెస్ ఉద్దేశ్యం ఏమిటి, నిర్ణయాలు ఎక్కడ తీసుకోవాలి, మరియు కొత్త విలువ ఎక్కడ సృష్టించవచ్చో మళ్లీ ఆలోచించడానికి ప్రేరేపిస్తుంది. ఇది బిజినెస్ మోడల్ మార్పు ప్రారంభమయ్యే హిడెన్ డోర్.
- ఎండ్-టు-ఎండ్ సైకిల్ టైమ్
- ఎక్సెప్షన్ రేట్ మరియు రిజల్యూషన్ టైమ్
- కంప్లయన్స్ మరియు ఆడిట్ అవుట్కమ్స్
- ఇన్నోవేషన్ అవుట్పుట్, ఉదాహరణకు కొత్త అవకాశాలు బయటపడటం లేదా కొత్త హైపోతిసిస్లను పరీక్షించడం
పర్మిషన్స్, కంట్రోల్స్, మరియు అకౌంటబిలిటీ పక్వం పొందకముందే ఎండ్-టు-ఎండ్ వర్క్ఫ్లోలను ఆటోమేట్ చేయడానికి ప్రయత్నించడం.
ఒక వర్క్ఫ్లోను ఎంచుకుని, ఐడెంటిటీ, ఎంటైటిల్మెంట్స్, టూల్ ఇంటిగ్రేషన్, లాగింగ్, ఎక్సెప్షన్ హ్యాండ్లింగ్, మరియు ఓనర్షిప్ అంతటా రెడీనెస్ అసెస్మెంట్ నిర్వహించండి.
AI స్ట్రాటజీలో ఫెయిల్యూర్ పాయింట్ కేవలం విడివిడిగా చేసే పైలట్స్ మాత్రమే కాదు, ట్రాన్స్ఫార్మేషన్ను ఒక లీప్ ఆఫ్ ఫెయిత్లా చూడటం కూడా: ఇప్పుడే ఇన్వెస్ట్ చేసి, ఎక్కువకాలం వేచి ఉండి, తర్వాత స్కేల్లో విలువ వస్తుందని ఆశించడం. మరింత బలమైన విధానం ఎక్కువ క్రమశిక్షణతో మరియు మరింత ఆంబిషస్గా ఉంటుంది. ఇది నిరంతర ROI సీక్వెన్స్లో విలువను కాంపౌండ్ చేస్తుంది.
ఆ సీక్వెన్స్ విస్తృత ఎంపవర్మెంట్తో ప్రారంభమవుతుంది, ఇది ఇతర అన్ని విలువ మోడల్స్కు ఎనేబ్లింగ్ కండిషన్. సంస్థ అంతటా ఉన్న ఫ్లూయెన్సీ అనే అరణ్యం, హై-వాల్యూ యూజ్ కేసుల అనే చెట్లను సృష్టిస్తుంది. మరింత మంది AI ఎలా పని చేస్తుంది, అది ఎక్కడ విలువ సృష్టిస్తుంది, దాన్ని సేఫ్గా ఎలా ఉపయోగించాలో అర్థం చేసుకున్నప్పుడు, మంచి అవకాశాలు వేగంగా బయటపడతాయి. గవర్నెన్స్ మరింత ప్రాక్టికల్ అవుతుంది. ఇంటిగ్రేషన్ మరింత సాధ్యమవుతుంది. అలాగే హయ్యర్-వాల్యూ సిస్టమ్స్ మరింత రెసిలియంట్గా మారి, ఫంక్షన్స్ అంతటా లైట్హౌస్ ఉదాహరణలు మరియు ఐడెంటిటీ మార్కర్స్గా షేర్ అవుతాయి.
ఈ విధంగా సంస్థలు మెరుగైన నుండి భిన్నమైన బిజినెస్ మోడల్స్ వైపు మారుతాయి. AI మొదట టాస్కులను మెరుగుపరుస్తుంది. తర్వాత అది వర్క్ఫ్లోలను రీడిజైన్ చేస్తుంది. ఆ తర్వాత అది కంట్రోల్ లేయర్స్, ఆపరేటింగ్ మోడల్స్, చివరికి బిజినెస్ మోడల్స్ను మారుస్తుంది. రిటైల్ కేవలం స్టోర్లను కొంచెం ఎఫిషియెంట్గా చేయడం వల్ల eCommerce కాలేదు. నాయకులు పూర్తిగా కొత్త విలువ ప్రపోజిషన్ను నిర్మించడం నేర్చుకున్నప్పుడు అది మారింది, స్టోర్లను పూర్తిగా దాటవేసి, మార్కెటింగ్ను లాజిస్టిక్స్తో ఒకే యూజర్-సెంట్రిక్ మోషన్లో కలిపినప్పుడు. AI కూడా ఇదే ప్యాటర్న్ను అనుసరిస్తుంది.
కొన్ని ఉదాహరణలు:
- ఒక రిటైలర్ విస్తృత ఉద్యోగుల స్వీకరణతో ప్రారంభించి, తరువాత AI-ఆధారిత డిస్కవరీ మరియు సంభాషణాత్మక వాణిజ్యాన్ని మెరుగుపరుస్తుంది, మరియు చివరికి వ్యక్తిగతీకరించిన విక్రయాల కోసం ఒక కొత్త ఛానెల్ను సృష్టిస్తుంది.
- ఒక ఫార్మాస్యూటికల్ కంపెనీ వర్క్ఫోర్స్ ఫ్లూయెన్సీ మరియు R&D మరియు క్లినికల్ ఆపరేషన్స్లో నిపుణ సామర్థ్యంతో ప్రారంభించి, తరువాత లేట్-స్టేజ్ అప్రూవల్స్ కోసం కొత్త ఇండికేషన్స్ను వెలికి తీసి పైప్లైన్ ఆర్థికతను పునరాకృతీకరించే గవర్న్డ్ రీసెర్చ్ వర్క్ఫ్లోలను నిర్మిస్తుంది.
- ఒక తయారీదారు ఫంక్షన్ల అంతటా కోపైలట్లతో ప్రారంభించి, ఆ తరువాత చేంజ్ కంట్రోల్, SOPలు, మరియు క్వాలిటీ వర్క్ఫ్లోలను మార్చేందుకు AIని వర్తింపజేస్తుంది; తద్వారా ఆపరేషన్లు స్థిరమైన వ్యవస్థగా కాకుండా మార్కెట్ ఆర్థికతను పునర్నిర్వచించే అనుకూల వ్యవస్థగా నిర్వహించబడగలవు.
- ఒక బీమా సంస్థ క్లెయిమ్-సహాయక టూల్స్తో ప్రారంభించి, తర్వాత నియంత్రిత నిపుణుల సమీక్ష మరియు వర్క్ఫ్లో ఆర్కెస్ట్రేషన్ను నిర్మిస్తుంది, చివరికి వేగవంతమైన నిర్ణయాలు, తక్కువ మినహాయింపులు, మరియు మెరుగైన కస్టమర్ ఫలితాల కోసం క్లెయిమ్ల నిర్వహణను పునరుద్ధరిస్తుంది.
మీరు ఈరోజు AI స్ట్రాటజీని నడిపిస్తుంటే, దాన్ని మూడు స్టేజెస్తో సింపుల్గా ఉంచండి.
- రోల్-బేస్డ్ వర్క్ఫ్లోలు మరియు చాంపియన్స్ నెట్వర్క్తో విస్తృత వర్క్ఫోర్స్ను ఎంపవర్ చేయండి.
- గవర్నెన్స్ బేసిక్స్ను స్థాపించండి: ఏమి అనుమతించబడింది, ఏమి రివ్యూ చేయబడుతుంది, ఏమి లాగ్ చేయబడుతుంది, మరియు అడాప్షన్కు ఎవరు ఓనర్.
- రిపీటెడ్ యూజ్, ప్రొఫిషియెన్సీ, రీయూజబుల్ వర్క్ఫ్లోలు, మరియు క్రాస్-ఫంక్షనల్ ఎనేబుల్మెంట్ను కొలవండి.
- కొద్దిపాటి హై-వాల్యూ మోషన్స్ను ఎంచుకోండి: ఒక డిస్ట్రిబ్యూషన్ ప్లే, ఒక ఎక్స్పర్ట్ బాటిల్నెక్, మరియు స్పష్టమైన ROI ఉన్న ఒక వర్క్ఫ్లో.
- బిజినెస్ టర్మ్స్లో విలువను కొలవండి: కన్వర్షన్ క్వాలిటీ, సైకిల్-టైమ్ తగ్గింపు, క్వాలిటీ మెరుగుదల, రిస్క్ తగ్గింపు, మరియు కొత్త రెవెన్యూ అవకాశాలు.
- ఆ విజయాలను తదుపరి ఫౌండేషన్స్ లేయర్లో మళ్లీ ఇన్వెస్ట్ చేయండి: డేటా క్వాలిటీ, ఐడెంటిటీ, ఇంటిగ్రేషన్, ఆబ్జర్వబిలిటీ, మరియు కంట్రోల్.
- పర్మిషన్స్, ఆడిటబిలిటీ, మరియు ఎక్సెప్షన్ హ్యాండ్లింగ్ నిజంగా సిద్ధంగా ఉన్నప్పుడు మాత్రమే AIని హై-డిపెండెన్సీ సిస్టమ్స్ మరియు ఎండ్-టు-ఎండ్ వర్క్ఫ్లోలలో విస్తరించండి.
- ఆ ఫౌండేషన్స్ను ఉపయోగించి పాత మోడల్ను కేవలం వేగవంతం చేయడం కాకుండా, ఆపరేటింగ్ మోడల్ను మళ్లీ డిజైన్ చేయండి.
- AI కేవలం చవకైన ఎగ్జిక్యూషన్కే కాదు, పూర్తిగా కొత్త విలువను ఎక్కడ సృష్టించగలదో ప్రశ్నించండి.
కాల్ టు యాక్షన్ అనేది AI లెగసీ మోడల్లో ఎక్కడ సహాయం చేస్తుందో అనే దానిపై ఉండాల్సిన అవసరం లేదు. ముందుగా ఏ విలువ మోడల్ను నిర్మించాలి, అది ఏ ఫౌండేషన్ను సృష్టిస్తుంది, మరియు తర్వాత ఏమి అన్లాక్ చేస్తుందో అడగండి. ఫ్లూయెన్సీ సృష్టించడానికి సరిపడా విస్తృతంగా ప్రారంభించండి. ప్రతి దశలో విలువను క్యాప్చర్ చేయడానికి సరిపడా క్రమశిక్షణతో ఉండండి. తర్వాత సరిపడా నమ్మకంతో స్కేల్ చేసి ప్రస్తుతానికి మెరుగైన వెర్షన్ నుంచి పూర్తిగా భిన్నమైన భవిష్యత్తుకు వెళ్లండి.
