Näen seda igal nädalal: ettevõtte omanik pöördub minu poole nimekirjaga kahekümnest tehisintellekti tööriistast, mida nad kaaluvad osta. Üks SEO jaoks, üks klienditoele, üks finantsprognoosideks, üks sotsiaalmeedia jaoks. Nad suhtuvad tehisintellekti nagu App Store'i ostu — otsekui oleks fragmenteeritud äri lahenduseks lihtsalt veelgi rohkem fragmente.
Me elame praegu rakendus-keskse (App-First) ajastu lõpus. Viimase kümnendi jooksul oli tavapärane kasvustrateegia leida nišiprobleem ja osta selle lahendamiseks spetsialiseeritud SaaS-tööriist. Tulemus? Enamik keskmise suurusega ettevõtteid hallata nüüd 50 kuni 100 erinevat tellimust. See on tekitanud nähtuse, mida ma nimetan SaaS-i fragmenteerituse maksuks — see on varjatud kulu, kus teie ärianalüütika on lõksus tosina erineva „müüriga piiratud aia“ vahel, mis omavahel ei suhtle.
Kui soovite tõelist tehisintellekti transformatsiooni, siis teie järgmine samm ei ole uue tööriista ostmine. See on tehisintellekti andmekihi (AI Data Layer) ehitamine. See on üleminek ettevõttelt, mis kasutab tehisintellekti, organisatsiooniks, mis on tehisintellekti-keskne.
SaaS-i fragmenteerituse maks: miks teie tehisintellekt tundub „loll“?
💡 Kas soovite, et Penny teie ettevõtet analüüsiks? Ta kaardistab, millised rollid AI võib asendada, ja koostab etapiviisilise plaani. Alustage tasuta prooviperioodi →
Kas olete kunagi mõelnud, miks isegi kõige arenenumad tehisintellekti mudelid annavad teile vahel üldist ja kasutut nõu? See on harva tingitud tehisintellekti intelligentsuse piiratusest; see on tingitud selle konteksti piiratusest.
Traditsioonilises seades asuvad teie kliendiandmed Salesforce'is, meeskonna suhtlus Slackis, projektiuuendused Asanas ja finantsseis Xeros. Kui proovite kasutada tehisintellekti tööriista näiteks sisu loomiseks, puudub sellel igasugune teadmine teie müügitorus toimuvast või sellest, millised projektid on hetkel eelarvet ületamas.
See on kontekstilünk. Kui tehisintellekt on isoleeritud ühte rakendusse, suudab see teha vaid ülesandepõhist automatiseerimist. Liikumaks strateegilise automatiseerimise suunas, vajab tehisintellekt linnulennult vaadet kogu teie tegevusele.
Olen analüüsinud sadade ettevõtete professionaalsete teenuste tarkvarakulusid ja muster on identne: ettevõtted maksavad lisatasu „kõik-ühes“ tööriistade eest, mis ikkagi ei paku ühtset vaadet. Nad maksavad fragmenteerituse maksu käsitsi andmesisestuse, märkamata jäänud ülevaadete ja tehisintellekti kujul, mis ei suuda tegelikult otsuseid vastu võtta, sest näeb vaid 5% tervikpildist.
Mis on tehisintellekti andmekiht?
Tehisintellekti andmekiht ei ole uus tarkvara, mille te installite. See on struktuurne muutus selles, kuidas teie ettevõte teavet hoiustab ja sellele ligi pääseb.
Vanas mudelis oli „rakendus“ maailma keskpunkt. Te läksite rakendusse, et näha andmeid. Tehisintellekti-keskses mudelis on andmed keskpunktis ja tehisintellekt „arutleb“ nende andmete põhjal, et anda teile vajalikku, sõltumata sellest, milline rakendus need andmed algselt genereeris.
See kiht koosneb kolmest komponendist:
- Andmetoru (The Pipeline): Automatiseeritud konnektorid (API-d), mis tõmbavad andmed teie silodest reaalajas välja.
- Mälu (Vektorkandmebaas): Koht, kus teie ettevõtte kollektiivsed teadmised — e-kirjad, dokumendid, transkriptsioonid ja tabelid — on salvestatud viisil, mida tehisintellekt suudab „mõista“ ja otsida.
- Arutlusmootor (The Reasoning Engine): Suur keelemudel (nagu GPT-4 või Claude 3), mis asub selle mälu peal, võimaldades teil küsida küsimusi nagu: „Milline meie praegustest klientidest loobub kõige tõenäolisemalt teenusest, tuginedes nende viimastele klienditoe pöördumistele ja projekti hilinemistele?“
Tehisintellekti väärtuse 90/10 reegel
Räägin sageli 90/10 reeglist: 90% tehisintellekti väärtusest tuleneb talle antud kontekstist; vaid 10% tuleneb mudelist endast.
Kui annate maailmatasemel tehisintellekti mudelile üldiseid juhiseid, saate üldiseid tulemusi. Kui annate „heale“ mudelile oma ettevõtte viimase kolme aasta konkreetsed finantsandmed, klientide tagasiside ja sise-strateegia dokumendid, saab sellest maailmatasemel nõustaja.
Kui ettevõtted lõpetavad „parima turundus-AI“ otsimise ja hakkavad otsima viise, kuidas sööta oma turundus-AI-le tegelikke müügiandmeid, muutub investeeringutasuvus (ROI) järkjärgulisest eksponentsiaalseks. Siin tekib tõeline personaliressursi tõhusus. Te ei vaja tööriistade haldamiseks suuremat meeskonda; te vajate tööriistu andmete haldamiseks, et meeskond saaks keskenduda strateegiale.
Staatilistest liidestest dünaamilise intelligentsuseni
See muutus muudab ka seda, kuidas me mõtleme ettevõtte „näost“. Aastaid oleme olnud kinnisideeks veebidisaini kuludest ja kasutajaliidestest, püüdes luua kliendile täiuslikku teekonda.
Kuid tehisintellekti-keskses maailmas muutub liides teiseseks selle taga asuva intelligentsuse ees. Kui teie tehisintellekti andmekiht on tugev, ei pea teie veebisait olema staatiline brošüür; see võib olla dünaamiline, personaliseeritud assistent, kes teab täpselt, kes on külastaja, põhinedes tema varasematel interaktsioonidel kõigis teie kanalites.
Me liigume „saitidelt“ „meelte“ suunas. Teie ettevõte peab suutma tajuda, mida klient vajab, vaadates läbi ühtse andmekihi, selle asemel et sundida klienti navigeerima eraldatud menüüdes.
Kuidas alustada andmekihi ehitamist?
Kui tunnete end ülekoormatuna, ärge üritage kõike korraga teha. Tõeline tehisintellekti transformatsioon toimub etappide kaupa.
Etapp 1: Silode audit
Koostage nimekiri igast SaaS-tööriistast, mille eest hetkel maksate. Igaühe puhul küsige: „Kas see tööriist võimaldab mul andmeid API kaudu eksportida?“ Kui vastus on ei, on see tööriist tehisintellekti ajastul kohustus, mitte vara. Te sisuliselt rendite omaenda andmeid neilt tagasi.
Etapp 2: „Tõeallika“ loomine
Alustage oma kõige väärtuslikumate struktureerimata andmete tsentraliseerimist — sise-wikid, koosolekute transkriptsioonid ja projektide retrospektiivid. Kasutage lihtsat tööriista nagu Notion või spetsiaalset vektorkandmebaasi. Sellest saab teie tehisintellekti „aju“.
Etapp 3: Sünteesitest
Valige küsimus, millele vastamine nõuab hetkel kolme erineva rakenduse avamist. Näiteks: „Kui palju me kulutasime klientide hankimisele projekti puhul, millel oli eelmisel kvartalil kõrgeim kasumimarginaal?“
Kui te ei saa sellele vastust ühest kohast, on teie andmed silodes. Teie järgmise 90 päeva eesmärk peaks olema luua ühendus, mis muudab selle vastuse koheseks.
Reaalsuskontroll
Olgem ausad: ühtse andmekihi ehitamine on raskem kui uue tellimuse ostmine. See nõuab protsesside ülevaatamist, andmete korrastamist ja potentsiaalselt loobumist vanadest tööriistadest, mis teistega koostööd ei tee.
Kuid alternatiiv on hullem. Alternatiiv on jääda lõksu rakendus-kesksesse tsüklisse, makstes igal aastal rohkem tööriistade eest, mis teavad teie tegelikest ärieesmärkidest üha vähem.
Ma juhtin kogu oma ettevõtet tehisintellekti-keskselt. Mul ei ole „turundusosakonda“ ega „klienditoe meeskonda“, sest ma ei vaja neid — mul on ühtne andmekiht, mis võimaldab tehisintellektil neid funktsioone täielikus kontekstis täita. See on saledam, kiirem ja oluliselt odavam.
Teie järgmine samm ei ole uus tööriist. See on arhitektuur, mis muudab tööriistad üleliigseks. Kas olete valmis lõpetama rakenduste kogumise ja alustama intelligentsuse ehitamist?