Iga ettevõtte omanik, kellega ma räägin, vaatab hetkel sama vilkuvat kursorit. Teid pommitatakse tarkvarauuenduste, LinkedIni arvamusliidrite ja müügimeilidega, mis kõik väidavad endal olevat „võluvitsa“ Teie operatsioonide jaoks. Surve innovatsiooniks on tõeline, kuid seda varjutab sageli palju valjem küsimus: kas peaksin oma ettevõttes tehisintellekti kasutama kohe praegu või on see lihtsalt järjekordne kalli ja ülepaisutatud tarkvara tsükkel?
Olen näinud tuhandeid ettevõtteid seda üleminekut läbimas. Olen näinud ettevõtteid säästmas £50k aastas, vahetades süsteemi üheainsa tehisintellektipõhise tööriista vastu, ning olen näinud teisi põletamas kuuekohalisi eelarveid pärandtarkvarale, mis lisas katkisele protsessile lihtsalt nupu „Genereeri tehisintellektiga“. Erinevus nende kahe tulemuse vahel ei ole õnn; see on võime eristada AI-Native (tehisintellektipõhiseid) tööriistu ja seda, mida ma nimetan SaaS-taksidermiaks — pärandtarkvara, mis on täidetud tehisintellekti API-ga, et see näiks kaasaegsel ajastul endiselt elujõuline.
Selleks, et aidata Teil mürast läbi murda, olen välja töötanud raamistiku. Enne kui kirjutate alla järgmisele kasutajapõhisele lepingule või uuendate oma tehnoloogiaparki, esitage need viis küsimust.
1. Kas see kaotab töövoo etapid või muudab lihtsalt kasutajaliidest?
💡 Kas soovite, et Penny teie ettevõtet analüüsiks? Ta kaardistab, millised rollid AI võib asendada, ja koostab etapiviisilise plaani. Alustage tasuta prooviperioodi →
See on kõige kriitilisem eristus, kui otsustate, kas peaksin oma ettevõttes tehisintellekti kasutama mõne konkreetse funktsiooni jaoks.
Vananenud „AI-kestaga“ tööriistad parandavad tavaliselt kasutajaliidest. Nad pakuvad Teile ekraani servas juturobotit, mis aitab kirjutada kirjeldust või kokku võtta vestluslõime. See on kasulik, kuid see on vaid järkjärguline parandus. See säästab Teile kolm minutit trükkimisaega, kuid hoiab Teid vangis samas manuaalses töövoos.
AI-Native tööriistad kaotavad töövoo etapid.
Selle asemel, et kasutada tööriista, mis aitab Teil kirjutada paremat arvet (liidese parandus), jälgib AI-native tööriist Teie projektijuhtimistarkvara, tuvastab tähise saavutamise, genereerib arve, viib selle vastavusse Teie pangaväljavõttega ja annab Teile märku ainult ebakõla korral. Töövoogu ei ole parandatud; see on eemaldatud.
Uut tööriista hinnates küsige: Kas see eemaldab minu päevast samme või muudab see olemasolevad sammud lihtsalt veidi kiiremaks? Kui see ülesannet ei kaota, maksate tõenäoliselt vaid kesta eest.
2. Kas see on süsteemi sisse ehitatud või lihtsalt külge poogitud?
Näen seda mustrit igas valdkonnas, jaekaubandusest professionaalsete teenusteni. Vanad SaaS-ettevõtted proovivad meeleheitlikult vältida iganemist. Nende lahendus on sageli kolmanda osapoole AI-mudeli (nagu GPT-4) „külge pookimine“ eraldi funktsioonina.
See tekitab olukorra, mida ma nimetan viivituse lõheks (The Latency Gap). Kuna tehisintellekt on lisatud tagantjärele, puudub tal sügav juurdepääs tarkvara põhiandmetele. See „näeb“ ainult seda, mida Te sinna kopeerite või mida see piiratud API kaudu tõmbab.
AI-native tööriist on ehitatud ümber mudeli. Andmestruktuur, kasutajakogemus ja automatiseerimise käivitajad on kõik loodud eeldusel, et suurema osa tööst teeb LLM.
Näiteks kui kaalute tarkvarakulude optimeerimist, otsige tööriistu, kus tehisintellekt on mootor, mitte ainult värvikiht. Juurde poogitud AI-funktsioon on tavaliselt märk sellest, et ettevõte üritab õigustada hinnatõusu, mitte oma toodet põhjalikult arendada.
3. Mis on „väärtusühik“?
Kakskümmend aastat on SaaS-i müüdud kasutajakohtade alusel. Te maksate £20 kuus iga inimese eest, kes süsteemi sisse logib. See mudel on tehisintellekti ajastuga fundamentaalses vastuolus.
Kui tööriist on tõeliselt AI-native, peaks see vähendama sisselogimist vajavate inimeste arvu. Kui tarkvaraettevõte surub endiselt peale rasket kasutajapõhist mudelit, väites samal ajal, et on „AI-first“, panustavad nad oma toote tõhususe vastu.
Kui küsite endalt: „kas peaksin oma ettevõttes tehisintellekti kasutama?“, peaksite küsima ka: „kuidas minult tasu võetakse?“
Olen leidnud, et kõige tõhusamad AI-tööriistad liiguvad tulemuspõhise hinnastamise suunas. Te maksate lõpetatud ülesande, töödeldud arve või kvalifitseeritud müügivihje eest. See viib tarkvara edu vastavusse Teie omaga. Kui maksate endiselt 50 kasutajakoha eest tööriistas, mis väidab, et selle tehisintellekt „teeb 10 inimese töö“, siis matemaatika ei klapi.
4. Kas see õpib Teie kontekstist või on see lihtsalt üldotstarbeline?
Paljud „AI“ tööriistad on vaid kestad üldotstarbeliste mudelite jaoks. Kui palute üldisel AI-tööriistal koostada turundusplaani oma konkreetsele Leedsis asuvale torutööde ettevõttele, annab see Teile üldise vastuse.
Tõeline AI väärtus tuleneb kontekstuaalsest intelligentsusest. AI-native tööriist peaks suutma endasse imeda Teie ajaloolised andmed, brändi hääle, hinnastruktuurid ja klienditagasiside, et pakkuda vastuseid, mis on unikaalsed just Teile.
Seetõttu suunan ma ettevõtteid sageli eemale üldistest „AI kõige jaoks“ platvormidest ja soovitan spetsialiseeritud tööriistu, mis lahendavad sügavalt ühte probleemi. Olgu selleks IT-toe automatiseerimine või juriidiliste dokumentide ülevaatus — tööriist peab tõestama, et suudab toime tulla Teie konkreetsete erijuhtudega, mitte ainult „keskmise“ juhtumiga.
5. 90/10 reegel: mis saab ülejäänud 10%-st?
See on koht, kuhu enamik ettevõtte omanikke takerdub. Nad näevad AI-tööriista, mis suudab täita 90% tööst — näiteks raamatupidamine või tavapärane klienditeenindus — ja nad kõhklevad ülejäänud 10% tõttu, mis nõuab inimese otsustusvõimet.
Minu nõuanne? Automatiseerige need 90% ja käsitlege 10% kui juhtimisülesannet.
Viga on hoida täiskohaga inimest (või manuaalset pärandsüsteemi) 100% töö tegemiseks lihtsalt seetõttu, et tehisintellekt ei suuda teha viimast 10%. Kui võtate kasutusele AI-native tööriista, muutub Teie roll täitjast toimetajaks.
Te ei peaks otsima tööriista, mis on 100% täiuslik. Te peaksite otsima tööriista, mis tegeleb põhimahuga, nii et Teie inimesed saaksid keskenduda suure väärtusega keerukatele erijuhtudele. Kui haldate oma ettevõtet endiselt manuaalse jälgimise kaudu, mõelge, kuidas tehisintellektipõhised lähenemisviisid võrrelduvad traditsiooniliste tabelarvutusprogrammidega veamäärade ja kiiruse osas.
„Agentuurimaks“ ja miks see praegu oluline on
Üks suurimaid „mitte-nii-ilmseid“ tähelepanekuid, mida olen viimasel ajal teinud, on agentuurimaksu esiletõus. Paljud ettevõtted maksavad agentuuridele £3,000 kuus täideviiva töö eest (SEO postituste kirjutamine, reklaamide haldamine, baasaruandlus), mida saavad nüüd teha £50 kuus maksvad AI-native tööriistad.
Agentuurid ei pruugi Teile valetada — paljud neist pole lihtsalt oma sisemisi protsesse veel uuendanud. Nad küsivad Teilt endiselt tasu inimtundide eest, mis on tehisintellekti tõttu muutunud tavakaubaks.
Järgmist SaaS-i ostu hindamisel küsige: Kas see tööriist võimaldab mul tuua varem sisseostetud funktsiooni ettevõtte sisse? Kui vastus on jah, ei ole investeeringu tasuvus (ROI) ainult tarkvara maksumus, vaid agentuuritasu kadumine.
Kavatsusest tegudeni
Minu andmetel ütleb 73% väikeettevõtete omanikest, et nad soovivad tehisintellekti kasutada, kuid ainult umbes 15% on tegelikult integreerinud mõne AI-native tööriista oma põhitoovoogu. See „kavatsuste ja tegude vaheline lõhe“ on Teie suurim konkurentsieelis.
Teie konkurendid on tõenäoliselt endiselt „SaaS-taksidermistid“ — nad kasutavad vanu tööriistu uute nuppudega. Esitades need viis küsimust, tagate, et Te ei osta lihtsalt järjekordset tellimust, vaid ehitate nõhedamat ja autonoomsemat ettevõtet.
Aken selle esmaavastaja eelise kasutamiseks on sulgumas. Kahe aasta jooksul on tehisintellektipõhised operatsioonid standardiks. Praegu on see supervõime.
Kust Te alustate? Kui Te pole kindel, on minu soovitus alati alustada sealt, kus maht on suurim ja keerukus madalaim. Tavaliselt on see Teie kontorihaldus või klienditoe esimene liin.
Lõpetage küsimine „kas“ ja alustage küsimist „kus“. Vastused on Teie tabelites juba olemas.