โมเดลการสร้างมูลค่าด้วย AI 5 รูปแบบที่ขับเคลื่อนการปฏิรูปธุรกิจ

องค์กรส่วนใหญ่ยังคงบริหารจัดการ AI ในลักษณะของกรณีใช้งานที่กระจัดกระจาย เช่น การทดลองใช้ในจุดหนึ่ง การปรับลำดับงานในอีกจุดหนึ่ง หรือการใช้เครื่องมือที่ดูมีอนาคตในบางแผนก แนวทางดังกล่าวอาจสร้างความสำเร็จได้ในระดับย่อย แต่แทบจะไม่สามารถเปลี่ยนวิธีที่ธุรกิจสร้างมูลค่าได้อย่างแท้จริง

การทำเช่นนั้นไม่ต่างจากการมุ่งทำโฆษณาแบนเนอร์หรือส่งอีเมลตามกำหนดเวลาเมื่อยุคอินเทอร์เน็ตเริ่มต้น โดยที่ไม่ได้ทำความเข้าใจถึงแก่นแท้ของการปฏิวัติการค้าออนไลน์เลยแม้แต่น้อย

องค์กรที่ก้าวขึ้นมาเป็นผู้นำต่างเลือกใช้ตรรกะที่แตกต่างและมีความทะเยอทะยานมากกว่า องค์กรเหล่านี้ไม่ได้มอง AI เป็นเพียงกลุ่มของโครงการทดลองที่แยกส่วนกัน แต่มองเป็นพอร์ตโฟลิโอของโมเดลที่สร้างคุณค่า แต่ละโมเดลต่างมีโครงสร้างทางเศรษฐศาสตร์ ระยะเวลาในการสร้างมูลค่า และข้อกำหนดในการกำกับดูแลเป็นของตนเอง โดยที่แต่ละลำดับจะช่วยส่งเสริมให้โมเดลถัดไปขยายผลได้ง่ายยิ่งขึ้น

นี่คือเหตุผลที่บริษัทซึ่งได้รับประโยชน์สูงสุดจาก AI จะไม่ใช่บริษัทที่ทำโครงการนำร่องจำนวนมากที่สุด ผู้ชนะที่แท้จริงคือองค์กรที่เข้าใจว่าควรสร้างโมเดลคุณค่ารูปแบบใด ควรจัดลำดับอย่างไร และควรใช้รากฐานใดในการปฏิรูปธุรกิจของตนเองใหม่ทั้งหมด

โมเดลการสร้างมูลค่าด้วย AI 5 รูปแบบที่กำลังปรากฏให้เห็นเด่นชัดที่สุดในภาคธุรกิจ แต่ละรูปแบบมีวิธีสร้างมูลค่าที่แตกต่างกันออกไป ทุกรูปแบบมีลักษณะทางการเงิน ระยะเวลาการเห็นผล และระเบียบข้อบังคับที่แตกต่างกันไป แต่ละรูปจะช่วยสร้างสภาวะที่เอื้ออำนวยให้สามารถขยายผลได้อย่างมีประสิทธิภาพ

การเสริมสร้างศักยภาพให้กับบุคลากรช่วยสร้างความเชี่ยวชาญ ความเชี่ยวชาญทำให้การกำกับดูแลสามารถใช้งานได้จริง การกำกับดูแลช่วยให้บูรณาการกับระบบได้ลึกซึ้งยิ่งขึ้น การผสานรวมทำให้การบริหารจัดการความเกี่ยวเนื่องของงานเป็นไปได้จริง การบริหารจัดการความเกี่ยวเนื่องของงานช่วยให้การดำเนินงานโดยเอเจนต์มีความปลอดภัย

นี่คือแนวทางที่ช่วยให้องค์กรเปลี่ยนผ่านจากการทำ AI แบบหวังผลเฉพาะจุดไปสู่การปฏิรูปธุรกิจในภาพกว้างอย่าง คำถามเชิงกลยุทธ์ไม่ใช่ว่าจะเลือกโมเดลไหน แต่คือสิ่งที่ควรเริ่มจากอะไร สร้างรากฐานอะไร และปลดล็อกอะไรเป็นก้าวต่อไป

นี่คือโมเดลการสร้างมูลค่าที่สามารถเริ่มต้นใช้งานได้รวดเร็วที่สุด แนวทางนี้ช่วยกระจายขีดความสามารถในการใช้ AI เชิงปฏิบัติไปสู่บุคลากรทั่วทั้งองค์กร ซึ่งช่วยเพิ่มผลิตภาพในระยะสั้นพร้อมกับสร้างความเชี่ยวชาญที่จำเป็นต่อการปฏิรูปในระดับที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้น ประโยชน์ที่ยิ่งใหญ่กว่าไม่ใช่แค่การร่างเอกสาร การสังเคราะห์ หรือการวิเคราะห์ข้อมูลที่รวดเร็วขึ้น แต่คือความพร้อมของทั้งองค์กรในการรับมือกับความเปลี่ยนแปลง ฝ่ายบุคคลช่วยสนับสนุน ฝ่ายกฎหมายช่วยกำกับดูแล ฝ่ายการเงินช่วยจัดสรรงบประมาณ และทีมธุรกิจสามารถทำงานร่วมกันด้วยความเข้าใจที่ตรงกันว่า AI ทำงานได้ดีในจุดใดและจะใช้งานอย่างไรให้ปลอดภัย

• การใช้ซ้ำตามบทบาทหน้าที่และระดับความเชี่ยวชาญ
• คำสั่ง เวิร์กโฟลว์ และทรัพยากรที่นำกลับมาใช้ใหม่ได้ในทุกทีม
• หลักฐานของการเสริมศักยภาพข้ามสายงาน
• การก่อกำเนิดของแนวทางการทำงานใหม่ๆ

การเกิดช่องว่างระหว่างกลุ่มผู้ใช้ที่ชำนาญระดับสูงซึ่งรุดหน้าไปก่อน กับพนักงานส่วนใหญ่ที่ยังไม่สามารถปรับตัวตามได้จนทำให้ภาพรวมองค์กรชะงัก

การสร้างเครือข่ายกลุ่มผู้นำการเปลี่ยนแปลงและวางระบบงานเริ่มต้น เช่น การประเมินผลการปฏิบัติงาน การจัดการสัญญา และกระบวนการจัดซื้อจัดจ้างจนถึงการชำระเงิน จะช่วยทำให้แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดนั้นจับต้องได้และสร้างแรงบันดาลใจ

โมเดลนี้สำคัญ เพราะ AI กำลัง เปลี่ยนวิธีที่ลูกค้าค้นพบ ประเมิน และเลือกสินค้าและบริการ ด้วยระดับการมีส่วนร่วมรูปแบบใหม่ทั้งหมด สำหรับการจัดจำหน่ายบนแพลตฟอร์ม AI การปิดการขายมักเกิดขึ้นโดยตรงผ่านการโต้ตอบและสนทนา สิ่งนี้ทำให้คำถามเรื่องการเติบโตเปลี่ยนจากแค่การเข้าถึงกลุ่มเป้าหมาย มาเป็นการสร้างความเชื่อมั่น และการอยู่ถูกที่ถูกเวลาในขณะที่ลูกค้ามีความต้องการซื้อพอดี ผู้ชนะจะไม่ใช่แค่คนที่มองเห็นได้เด่นที่สุดเท่านั้น ผู้ชนะคือผู้ที่มอบประโยชน์สูงสุด มีความน่าเชื่อถือมากที่สุด และปรากฏตัวได้ถูกจังหวะที่สุดในขณะที่ลูกค้ากำลังตัดสินใจ

• เจตนาที่ชัดเจนและจำนวนครั้งของการโต้ตอบก่อนที่ผู้ใช้จะตัดสินใจซื้อ
• ประสิทธิภาพการปิดยอดขายซึ่งครอบคลุมถึงการรักษาฐานลูกค้า การขายสินค้าที่มูลค่าสูงขึ้น และมูลค่ารวมตลอดช่วงเวลาที่เป็นลูกค้า
• สัญญาณความน่าเชื่อถือ เช่น พฤติกรรมการคืนสินค้า การมีส่วนร่วมซ้ำ และการแนะนำ
• การเปิดใช้งานตัวเชื่อมต่อข้อมูลหรือแอปที่ออกแบบมาโดยเฉพาะซึ่งเกี่ยวข้องกับธุรกิจของคุณ

การใช้ช่องทางที่ออกแบบมาสำหรับ AI เหมือนเป็นการตลาดยุคเก่า แล้วเน้นปริมาณจนต้องเสียทั้งความตรงประเด็นและความเชื่อใจในระยะยาว

ให้เลือกแพลตฟอร์มใดแพลตฟอร์มหนึ่ง เช่น ประสบการณ์ในกลุ่มธุรกิจเฉพาะทาง แอปพลิเคชันในระบบ หรือวัตถุประสงค์การโฆษณาที่เฉพาะเจาะจง แล้วจึงกำหนดนิยามของคุณภาพการขายให้ชัดเจนก่อนที่จะเพิ่มงบประมาณการลงทุน

โมเดลนี้ช่วยผนวกขีดความสามารถของ AI เฉพาะทางเข้ากับงานวิจัย งานสร้างสรรค์ และงานที่ต้องใช้ความเชี่ยวชาญเฉพาะด้านสูง ในระยะสั้นสิ่งนี้ช่วยลดปัญหาคอขวดที่เกิดจากความจำกัดของผู้เชี่ยวชาญ เมื่อเวลาผ่านไปจะเปลี่ยนรูปแบบการดำเนินงาน โดยทีมจะเปลี่ยนจากการลงมือร่างชิ้นงานด้วยตนเองไปเป็นการกำกับดูแล ตรวจสอบ และบูรณาการผลงานคุณภาพสูงที่ระบบสร้างขึ้นแบบทันท่วงที คุณค่ามาจาก การขยายขอบเขตของสิ่งที่ทีมสามารถตรวจสอบ ทดสอบ หรือสร้างได้ ในสภาพแวดล้อมที่เอื้อให้สามารถนำข้อมูลเชิงลึกทุกอย่างไปตรวจสอบได้ด้วยแผนปฏิบัติงานและศักยภาพด้าน ROI แทนที่จะจัดลำดับความสำคัญตั้งแต่ต้นทางโดยอาศัยสัญชาตญาณเพียงอย่างเดียว

• การลดระยะเวลาการทำงานในขั้นตอนที่เป็นคอขวดจากการพึ่งพิงผู้เชี่ยวชาญเพียงอย่างเดียว
• การยกระดับคุณภาพ รวมถึงคะแนนจากผู้ตรวจทาน อัตราความผิดพลาด และการทำงานซ้ำ
• การขยายขอบเขต เช่น การทำการทดลองเพิ่มเติม หรือการทดสอบรูปแบบความคิดสร้างสรรค์ที่หลากหลายมากขึ้น
• แหล่งรายได้ใหม่สุทธิที่ซึ่งเดิมทีอาจตัดทิ้งไปเพราะประเมินแล้วว่ามีความเป็นไปได้ไม่เพียงพอ

การมองศักยภาพขั้นสูงของ AI เป็นแค่เครื่องมือโชว์ประสิทธิภาพ แทนการนำไปใช้งานในระบบงานหลักที่ระบุตัวผู้รับผิดชอบผลลัพธ์ได้อย่างแน่นอน

เลือกปัญหาคอขวดที่เกิดจากผู้เชี่ยวชาญมาหนึ่งจุด แล้วนำเสนอประโยชน์ต่อผู้มีอำนาจตัดสินใจอนุมัติ พร้อมทั้งตกลงให้ชัดเจนว่าต้องใช้หลักฐานใดเพื่อพิสูจน์ว่าแนวคิดใหม่นี้สามารถกลายเป็นรากฐานสำคัญถัดไปของธุรกิจได้

เอเจนต์เขียนโค้ดคือตัวอย่างที่เห็นภาพชัดที่สุดในตอนนี้ แต่คุณค่าที่แท้จริงของโมเดลคือการช่วยปรับปรุงระบบงานที่เชื่อมต่อกันให้ปลอดภัยยิ่งขึ้น เมื่อเวลาผ่านไป องค์กรจะเริ่มนำเทคโนโลยีนี้ไปใช้กับงานที่กว้างขึ้นนอกเหนือจากแค่การเขียนโค้ด เช่น การจัดการ SOP สัญญา นโยบาย ข้อมูลลูกค้า กระบวนการรับพนักงานใหม่ และเอกสารอื่นๆ ที่ต้องรักษาความถูกต้องสอดคล้องกันอยู่เสมอแม้จะมีการเปลี่ยนแปลง ประเด็นสำคัญไม่ใช่แค่การสร้างข้อมูลใหม่ แต่คือการควบคุมการทำงาน ทั้งการปรับปรุงข้อมูลให้รวดเร็ว ลดผลกระทบต่อระบบที่เกี่ยวข้อง เพิ่มความถูกต้องตามนโยบาย และยกระดับความโปร่งใสในการตรวจสอบ

• เวลาที่ต้องใช้ในการเปลี่ยนแปลงอย่างปลอดภัยในในชิ้นงานที่เชื่อมโยงกัน และการแก้ไขเมื่อข้อมูลแต่ละเวอร์ชันไม่ตรงกัน
• ความพร้อมในการตรวจสอบ ซึ่งครอบคลุมถึงการสืบค้นประวัติการแก้ไข การอนุมัติ และหลักฐานประกอบ
• ความถูกต้องตรงกันของข้อมูลในเอกสารและระบบงานต่างๆ รวมถึงกระบวนการทำงานที่ได้รับผลกระทบต่อเนื่องกัน
• ความน่าเชื่อถือของระบบนิเวศขนาดใหญ่ที่ประกอบด้วยกระบวนการทำงานซึ่งต้องพึ่งพากัน

หากเราเพิ่มปริมาณการสร้างคอนเทนต์หรือโค้ดโดยไม่พัฒนาระบบควบคุมไปพร้อมกัน จะก่อให้เกิดภาระผูกพันเชิงระบบที่กลายเป็นปัญหาใหญ่ให้เราต้องตามแก้กันอย่างยากลำบาก

ควรเริ่มนำร่องในขอบเขตงานที่ซับซ้อนและมีการพึ่งพากันสูงก่อน โดยระบุโครงข่ายความเชื่อมโยง เส้นทางการขออนุมัติ และสิ่งที่ต้องใช้ยืนยันให้ครบถ้วน ก่อนจะใช้เลเยอร์ควบคุมด้วย AI มาช่วยจัดการการเปลี่ยนแปลง

นี่คือรูปแบบการทำงานที่ขยายตัวได้ช้ากว่าแบบอื่น ทว่ามักจะมอบคุณค่าในการปฏิรูปองค์กรได้มากที่สุด ในส่วนนี้เอเจนต์จะทำหน้าที่ประสานงานกระบวนการทำงานตั้งแต่ต้นจนจบ ทั้งภายในและระหว่างแผนก เช่น ระบบการจัดซื้อจนถึงการชำระเงิน การจัดการข้อเรียกร้อง การควบคุมการเปลี่ยนแปลงในการผลิต การดำเนินงานทางคลินิก และส่วนงานอื่นๆ เราสามารถสร้างการเติบโตแบบก้าวกระโดดได้หากวางรากฐานอย่างแข็งแกร่ง โดยต้องเริ่มจากระบบควบคุมตัวตนและสิทธิ์การเข้าถึง การกำหนดสิทธิ์ที่ชัดเจนในชุดข้อมูลและส่วนประกอบย่อย ความสามารถในการตรวจสอบระบบในวงกว้าง การจัดการข้อผิดพลาดพร้อมตัวบ่งชี้ความมั่นใจ และการระบุเจ้าหน้าที่รับผิดชอบที่ชัดเจน หากขาดรากฐานเหล่านี้ การใช้ระบบอัตโนมัติจะสร้างความเสี่ยงได้รวดเร็วกว่าการสร้างคุณค่า

ผลลัพธ์ที่ได้มีมูลค่ามากกว่าความมีประสิทธิภาพเพียงอย่างเดียว การปรับรื้อกระบวนการทำงานจะบีบให้องค์กรต้องกลับมาทบทวนว่าเราทำขั้นตอนนี้ไปเพื่ออะไร จุดไหนที่ต้องใช้การตัดสินใจ และจุดไหนที่เราจะสร้างคุณค่าใหม่ๆ ขึ้นมาได้ จุดนี้เองคือจุดเริ่มต้นของการพลิกโฉมโมเดลธุรกิจที่หลายคนอาจมองข้าม

• ระยะเวลารอบการทำงานแบบครบวงจร
• อัตราข้อยกเว้นและเวลาในการแก้ไข
• ผลลัพธ์ด้านการปฏิบัติตามข้อกำหนดและการตรวจสอบ
• ผลลัพธ์ด้านนวัตกรรม เช่น การค้นพบโอกาสใหม่ๆ หรือการทดสอบสมมติฐานใหม่ๆ

การพยายามเปลี่ยนกระบวนการทำงานให้เป็นระบบอัตโนมัติแบบครบวงจร ทั้งที่ระบบการกำหนดสิทธิ์ การควบคุม และความรับผิดชอบยังไม่พร้อม จะก่อให้เกิดความเสี่ยงสูง

เลือกกระบวนการทำงานมาหนึ่งอย่าง แล้วทำการประเมินความพร้อมในด้านตัวตน สิทธิ์การใช้งาน การเชื่อมต่อเครื่องมือ การบันทึกข้อมูล การจัดการข้อผิดพลาด และเจ้าของงานผู้รับผิดชอบ

ความล้มเหลวของกลยุทธ์ AI ไม่ใช่แค่โครงการนำร่องแบบแยกส่วนเท่านั้น แต่ยังรวมถึงการมองว่าการปรับโฉมองค์กรคือการวัดดวง ที่ต้องทุ่มเงินในตอนนี้ รอคอยอย่างยาวนาน แล้วหวังว่าจะเกิดผลลัพธ์ที่คุ้มค่าเมื่อระบบขยายตัว แนวทางที่มีประสิทธิผลกว่าย่อมต้องอาศัยระเบียบวินัยที่เคร่งครัดและเป้าหมายที่ยิ่งใหญ่กว่าเดิม ระบบนี้จะสร้างมูลค่าเพิ่มแบบทบต้นผ่านวงจรผลตอบแทนจากการลงทุนที่เกิดขึ้นอย่างต่อเนื่อง

กระบวนการนี้เริ่มจากการปลดล็อกศักยภาพในวงกว้าง ซึ่งเป็นเงื่อนไขสำคัญที่ช่วยส่งเสริมให้โมเดลการสร้างคุณค่าอื่นๆ เกิดขึ้นได้จริง ความเชี่ยวชาญที่แผ่ขยายไปทั่วทั้งองค์กรคือผืนป่าที่ช่วยค้ำจุนต้นไม้ให้ออกผลเป็นธุรกิจที่มีมูลค่ามหาศาล เมื่อมีคนเข้าใจว่า AI ทำงานอย่างไร สร้างคุณค่าในจุดไหน และใช้อย่างปลอดภัยได้อย่างไร โอกาสที่ดีกว่าก็จะเกิดขึ้นได้เร็วขึ้น การกำกับดูแลมีความเป็นไปได้ในทางปฏิบัติมากขึ้น การบูรณาการระบบต่างๆ จะมีความเป็นไปได้และทำได้จริงมากขึ้น ระบบที่มีมูลค่าสูงเหล่านี้จะมีความยืดหยุ่นมากขึ้นและสามารถใช้งานร่วมกันได้ในหลายส่วนงาน เพื่อเป็นต้นแบบที่ช่วยนำทางและเป็นเครื่องหมายบ่งบอกเอกลักษณ์ขององค์กร

นี่คือวิธีที่องค์กรก้าวข้ามคำว่าดีกว่า ไปสู่การปรับเปลี่ยนโมเดลธุรกิจให้แตกต่างไปจากเดิมอย่างสิ้นเชิง ในขั้นแรก AI จะเข้ามาช่วยปรับปรุงการทำงานให้ดีขึ้น จากนั้น AI จะเข้ามาปรับเปลี่ยนกระบวนการทำงาน หลังจากนั้นจะเข้าไปปรับเปลี่ยนชั้นการควบคุม โมเดลปฏิบัติงาน และนำไปสู่การเปลี่ยนแปลงโมเดลธุรกิจ ธุรกิจค้าปลีกไม่ได้เปลี่ยนผ่านไปสู่ระบบอีคอมเมิร์ซเพียงเพราะเราปรับปรุงร้านค้าให้มีประสิทธิภาพเพิ่มขึ้นทีละนิด การเปลี่ยนแปลงที่แท้จริงเกิดขึ้นเมื่อผู้นำเรียนรู้ที่จะสร้างคุณค่ารูปแบบใหม่ทั้งหมด โดยตัดขั้นตอนการมีหน้าร้านออกไปอย่างสิ้นเชิง และเชื่อมโยงการตลาดเข้ากับการขนส่งให้เป็นกระบวนการเดียวที่ยึดผู้ใช้งานเป็นศูนย์กลาง AI จะดำเนินตามรูปแบบเดียวกันนี้

ตัวอย่างบางส่วน:

• ผู้ค้าปลีกเริ่มต้นจากการส่งเสริมให้พนักงานใช้งาน AI อย่างทั่วถึง จากนั้นจึงพัฒนาการค้นหาข้อมูลแบบ AI และระบบการค้าผ่านการสนทนา จนนำไปสู่การสร้างช่องทางการขายเฉพาะบุคคลรูปแบบใหม่ในที่สุด
• บริษัทเวชภัณฑ์เริ่มต้นจากการสร้างความเชี่ยวชาญและความคล่องแคล่วให้แก่บุคลากรในด้านวิจัยและพัฒนา รวมถึงการปฏิบัติการทางคลินิก จากนั้นจึงสร้างระบบงานวิจัยที่มีการกำกับดูแลเพื่อค้นหาข้อบ่งชี้ใหม่ๆ สำหรับการอนุมัติในระยะท้าย และปรับเปลี่ยนโครงสร้างเศรษฐศาสตร์ของแผนการพัฒนาผลิตภัณฑ์ในที่สุด
• ผู้ผลิตเริ่มจากการใช้ระบบผู้ช่วยอัจฉริยะในทุกส่วนงาน จากนั้นจึงนำ AI มาปรับปรุงการควบคุมการเปลี่ยนแปลง มาตรฐานการปฏิบัติงาน และขั้นตอนการทำงานด้านคุณภาพ จนกระทั่งเราสามารถบริหารจัดการการดำเนินงานในรูปแบบระบบที่ปรับตัวได้เอง ซึ่งช่วยกำหนดนิยามใหม่ของระบบเศรษฐศาสตร์ในตลาดแทนที่รูปแบบเดิมที่หยุดนิ่ง
• บริษัทประกันภัยเริ่มจากการใช้เครื่องมือช่วยจัดการคำร้อง จากนั้นจึงสร้างระบบการตรวจสอบโดยผู้เชี่ยวชาญและการจัดลำดับงานที่มีการกำกับดูแล จนนำไปสู่การออกแบบกระบวนการจัดการคำร้องใหม่ที่เน้นการตัดสินใจที่รวดเร็ว ลดข้อผิดพลาด และสร้างผลลัพธ์ที่ดีขึ้นแก่ลูกค้า

หากคุณกำลังวางกลยุทธ์ด้าน AI ขอแนะนำให้ยึดหลักความเรียบง่ายโดยแบ่งการดำเนินงานออกเป็นสามระยะ

• เสริมศักยภาพให้กับพนักงานในวงกว้างด้วยเวิร์กโฟลว์ตามบทบาทและเครือข่ายผู้เชี่ยวชาญ
• การวางรากฐานการกำกับดูแลเบื้องต้น: กำหนดสิ่งที่อนุญาตให้ทำ สิ่งที่ต้องผ่านการตรวจสอบ สิ่งที่ต้องมีการบันทึกข้อมูล และระบุผู้รับผิดชอบหลักในการส่งเสริมการใช้งาน
• วัดผลจากอัตราการใช้งานซ้ำ ระดับความเชี่ยวชาญ การสร้างลำดับงานที่นำกลับมาใช้ใหม่ได้ และการส่งเสริมการทำงานร่วมกันข้ามสายงาน

• คัดเลือกกลยุทธ์ที่สร้างมูลค่าสูงเพียงไม่กี่อย่าง ได้แก่ แผนการเพิ่มช่องทางจำหน่ายหนึ่งอย่าง การแก้ไขจุดติดขัดในระดับผู้เชี่ยวชาญหนึ่งอย่าง และกระบวนการทำงานที่วัดผลตอบแทนได้ชัดเจนอีกหนึ่งอย่าง
• ประเมินมูลค่าผ่านดัชนีชี้วัดทางธุรกิจ อันได้แก่ คุณภาพของอัตราการซื้อจริง การลดระยะเวลาดำเนินการ การเพิ่มประสิทธิภาพของคุณภาพงาน การบรรเทาความเสี่ยง และโอกาสในการทำเงินรูปแบบใหม่
• นำความสำเร็จเหล่านั้นกลับมาลงทุนต่อยอดในรากฐานระดับถัดไป อันได้แก่ คุณภาพข้อมูล การระบุตัวตนและสิทธิ์การเข้าถึง การเชื่อมโยงระบบ การตรวจสอบสถานะการทำงาน และการควบคุมกำกับดูแล

• ขยายขอบเขตการใช้ AI เข้าสู่ระบบที่มีความเชื่อมโยงสูงและลำดับงานแบบครบวงจร ต่อเมื่อระบบการกำหนดสิทธิ์ การตรวจสอบย้อนกลับ และการจัดการข้อผิดพลาดมีความพร้อมและใช้งานได้จริงเท่านั้น
• ใช้รากฐานเหล่านั้นมาออกแบบรูปแบบการดำเนินงานใหม่ แทนที่จะเป็นเพียงการเร่งความเร็วให้กัโมเดลการทำงานเดิมเท่านั้น
• ตั้งคำถามว่า AI จะสร้างคุณค่าใหม่ทั้งหมดได้อย่างไร แทนที่จะเอามาใช้เพื่อลดต้นทุนในการดำเนินงานเท่านั้น

จุดมุ่งหมายสำคัญไม่จำเป็นต้องอยู่ที่การนำ AI มาช่วยในโมเดลเดิมเสมอไป ถามว่าควรสร้างโมเดลคุณค่าใดก่อน สร้างรากฐานอะไร และปลดล็อกอะไรต่อไป เริ่มต้นให้กว้างพอที่จะสร้างความคล่องแคล่ว มีวินัยมากพอที่จะเก็บเกี่ยวมูลค่าในทุกขั้นตอน จากนั้นขยับขยายด้วยความมั่นใจมากพอที่จะ ขยับจากแค่การปรับปรุงปัจจุบันให้ดีกว่าเดิม ไปสู่การกำหนดอนาคตใหม่ที่ต่างไปจากเดิมอย่างสิ้นเชิง