Iga asutaja, kellega ma räägin, küsib sama küsimuse: „Kuidas ma alustan?“ Nad näevad pealkirju, tunnevad konkurentide survet ja soovivad teada, kuidas kasutada tehisintellekti ettevõtluses, et vähendada kulusid ja liikuda kiiremini. Kuid siin on radikaalne ausus, mida te AI-tarkvara müügiesindajalt ei kuule: kui ühendate maailmatasemel tehisintellekti kaootilise ja korrastamata andmebaasiga, ei muutu teie äri targemaks. Te saate lihtsalt oma praeguse kaose kiirema versiooni.
Ma nimetan seda põlvnemislingi lüngaks (Lineage Gap). See on vahemaa koha vahel, kus info teie ettevõttes sünnib, ja koha vahel, kuhu see lõpuks pidama jääb. Enamikul väikeettevõtetel on massiivne põlvnemislingi lünk. Nende andmed elavad WhatsAppi vestlustes, lugemata e-kirjades, poolikutes tabelites ja kolme eri töötaja peas. Enne automatiseerimist peate kaardistama oma andmete genealoogia (Data Genealogy). Te peate teadma, kust teie andmed pärinevad, kes neid puudutas ja miks need sellised välja näevad.
Kui te seda ei tee, ehitate oma AI-strateegia põhimõttele „prügi sisse, prügi välja“. Teeme selle korda.
„Targa“ algoritmi eksiarvamus
💡 Kas soovite, et Penny teie ettevõtet analüüsiks? Ta kaardistab, millised rollid AI võib asendada, ja koostab etapiviisilise plaani. Alustage tasuta prooviperioodi →
Levinud on väärarvamus, et AI on aju, mis suudab teie ärist „aru saada“. See pole nii. AI on ülikiire mustrituvastusmootor. Kui annate sellele tabeli, kus „Tulu“ on vahel bruto ja vahel neto, loob AI strateegia, mis viib teid rekordkiirusel pankrotti.
Kui inimesed küsivad minult, kuidas kasutada tehisintellekti ettevõtluses, tahavad nad tavaliselt hüpata otse tegevuse juurde — olgu selleks siis juturobotid, automatiseeritud teavitused või ennustav prognoosimine. Kuid tegelik töö — töö, mis tegelikult loob pikaajalist säästu professionaalsetelt teenustelt — toimub igavamates asjades: andmete kaardistamises.
Andmete genealoogia raamistiku tutvustus
Säästliku ja AI-le orienteeritud tegevuse loomiseks peate auditeerima oma äriandmeid kolmes konkreetses kihis. See pole lihtsalt IT-ülesanne, vaid strateegiline valik. Kui maksate praegu suuremahulise IT-toe eest lihtsalt selleks, et hoida oma faile sünkroonis, näitab see raamistik teile, miks see on sügavama põlvnemisprobleemi sümptom.
1. Allikas (info sünd)
Igal andmekillul teie ettevõttes on „päritolupunkt“. Seal on tõde kõige puhtam.
- Tehinguline allikas: Teie Stripe või pangaväljavõte.
- Kavatsusallikas: Teie veebisaidi kontaktvorm või esmase kohtumise märkmed.
- Operatiivne allikas: Teie projektijuhtimise tööriist (Asana, Monday, Trello).
Ainsa allika reegel: AI-valmis ettevõttes peaks iga konkreetse fakti jaoks olema ainult üks allikas. Kui kliendi telefoninumber asub teie CRM-is ja eraldi tarnetabelis, on teil põlvnemiskatkestus. AI vihkab põlvnemiskatkestusi. Ta ei tea, kumba usaldada, mistõttu hakkab ta vastust hallutsineerima.
2. Tõlge (hõõrdumistsoon)
Siin ebaõnnestuvad paljud väikeettevõtted. Allika (Source) ja hoidla (Repository) vahel asub tõlkekiht. See on koht, kus inimesed liigutavad andmeid.
Ma nimetan seda andmete agentuurimaksuks. Paljud ettevõtted maksavad agentuuridele või assistentidele tuhandeid naelu (£), et liigutada andmeid käsitsi ühest kohast teise. „Sarah võtab e-kirjast päringud, paneb need tabelisse ja märgib need siis müügimeeskonnale nähtavaks.“
Iga kord, kui inimene andmeid „tõlgib“, lisab ta eelarvamusi, vigu ja ebakorrektset vormingut. Kui liigute AI-põhisele mudelile, on teie eesmärk see kiht täielikult elimineerida. Andmed peaksid voolama allikast hoidlasse API kaudu, mitte kopeeri-kleebi meetodil. Just seetõttu on Penny vs. tabelarvutusprogrammid võrdlus nii silmi avav: üks on elav põlvnemine, teine on inimlike eksimuste staatiline surnuaed.
3. Hoidla (pärand)
Kuhu andmed pärast töötlemist jäävad? Paljude jaoks on see fail nimega „Final_Final_v3.xlsx“. AI-põhise ettevõtte jaoks on see struktureeritud andmebaas või vektorhoidla.
Kui teie hoidla on struktureerimata PDF-ide ja laialipaisatud e-kirjade segapuder, ei suuda teie AI sealt infot kätte saada. Te kannatate sisuliselt digitaalse dementsuse all — teie ettevõttel on teave olemas, kuid puudub viis selle meenutamiseks hetkel, kui on vaja langetada otsus.
Kuidas kaardistada oma genealoogiat 4 sammuga
Ärge proovige kaardistada kõike korraga. Valige üks suure väärtusega funktsioon — näiteks klientide vastuvõtmine või igakuine aruandlus — ja viige läbi see audit.
1. samm: Tuvastage „kummitus raamatupidamises“
Otsige numbreid või fakte, mida „kõik lihtsalt teavad“, kuid mida pole kuskile kirja pandud. Näiteks: „Me teeme tootmissektori klientidele alati 10% allahindlust.“ Kui see „reegel“ elab vanempartneri peas, mitte teie andmete genealoogias, ei suuda teie tehisintellekt kunagi hinnakujundusega tegeleda. Te peate need kummitused välja ajama, dokumenteerides loogika.
2. samm: Märgake „andmevõlga“
Andmevõlg on käsitsi sisestamise kuhjunud kulu. Iga kord, kui ütlete: „Korrastame vormingu hiljem,“ võtate kõrge intressiga laenu. AI ei suuda lugeda „musti“ andmeid. Kasutage tööriistu nagu Clay või Zapier, et jõustada vormindamine allikas, selle asemel et proovida seda hoidlas puhastada.
3. samm: Nimetage oma tõed
Koostage andmesõnastik (Data Dictionary). See kõlab korporatiivselt, kuid on tegelikult vabastav. Määratlege täpselt, mida tähendavad „müügivihje“ (Lead), „brutomarginaal“ ja „projekti lõpetamine“. Kui teie meeskond (ja teie tehisintellekt) ei kasuta samu definitsioone, annab teie automatiseerimine vasturääkivaid tulemusi.
4. samm: Automatiseerimise „90/10 reegel“
Kui teie genealoogia on kaardistatud, näete, et AI suudab tõenäoliselt hallata 90% andmevoost. Ülejäänud 10% on koht, kus asub kõrgetasemeline inimlik otsustusvõime. See on 90/10 reegel: lõpetage proovimine automatiseerida viimast 10% keerukust. Ehitage puhas põlvnemine 90% jaoks ja laske oma inimestel keskenduda eranditele, mis tegelikult vajavad aju.
Ootamise hind
Lõhe AI-võimekusega ettevõtete ja traditsiooniliste ettevõtete vahel ei seisne ainult kiiruses, vaid teadmuskulus (Cost of Knowledge). Puhta andmete genealoogiaga ettevõte saab oma ajaloost päringuid teha sekunditega vaid mõne penni (£) eest. Katkise põlvnemisega ettevõte peab maksma konsultandile või töötajale mitme päeva palga, et leida sama vastus.
Kui soovite teada, kuidas kasutada tehisintellekti ettevõtluses, alustage oma tabelite kontrollimisest. Kas need on tõeallikad või on need digitaalsed paberivajutised?
Andmete genealoogia kaardistamine on kõige olulisem asi, mida saate sel aastal teha. See ei ole hiilgav, see ei sisalda lahedaid ChatGPT viipeid ega too teile tehnoloogiakonverentsidel auhindu. Kuid see on erinevus ettevõtte vahel, mis kasvab, ja selle vahel, mis variseb kokku omaenda segaduse raskuse all.
Kas olete valmis nägema, kuhu on peidetud teie suurim sääst? Alustage oma tehnoloogiapargi auditeerimisest ja vaadake, kus „tõlkekiht“ teie marginaale sööb. Teie ettevõtte tulevik sõltub selle ajaloost — veenduge, et see ajalugu oleks loetav.