Olen kulutanud tuhandeid tunde ettevõtete tegevuse analüüsimisele ja olen märganud korduvat mustrit, mis eristab võitjaid kaotajatest praeguses AI-transformatsiooni laines. Enamik ettevõtte omanikke käsitleb tehisintellekti kui kohese kasutusvalmidusega (plug-and-play) lahendust – maagilist tarkvarakihti, mida saab asetada olemasoleva äri peale, et muuta see kiiremaks ja odavamaks. Kuid on olemas peidetud struktuurne viga, mis hävitab need algatused juba enne, kui need jõuavad investeeringutasuvust pakkuda. Ma nimetan seda protsessi terviklikkuse lõheks (Process Integrity Gap).
Protsessi terviklikkuse lõhe on erinevus selle vahel, kuidas ettevõte arvab end töötavat ja kuidas see tegelikult kohapeal toimib. Kui lisate ülikiire automatiseerimise töövoole, mis on fundamentaalselt ülearune, killustatud või halvasti määratletud, ei saa te tõhusamat ettevõtet. Te saate automatiseeritud kaose. Te lihtsalt panete oma vead korduma mahus ja kiirusel, millega teie meeskond ei suuda enam toime tulla.
AI võlukepi müüt
💡 Kas soovite, et Penny teie ettevõtet analüüsiks? Ta kaardistab, millised rollid AI võib asendada, ja koostab etapiviisilise plaani. Alustage tasuta prooviperioodi →
Aidates ettevõtetel selles üleminekus navigeerida, kohtan ma sageli „automatiseerimisärevuse paradoksi“. See on nähtus, kus ettevõtted, kes on AI suhtes kõige kõhklevamad, on sageli need, kellel on kõige rohkem võita, kuid nad püüavad oma kõhklust lahendada tormates tööriistu juurutama ilma oma töövooge auditeerimata. Nad näevad konkurente tegutsemas, tunnevad survet ja ostavad komplekti LLM-põhiseid tööriistu, lootuses oma tootlikkust „parandada“.
Kuid AI ei paranda vigast protsessi; see võimendab seda. Kui teie kliendi pardaletoomine (onboarding) hõlmab kolme ülearust tabelit ja manuaalset üleandmist, mis toetub ühe inimese mälule, ei säästa AI-agendi lisamine „koosolekute kokkuvõtete tegemiseks“ teie aega. See loob lihtsalt neljanda andmepunkti, mida keegi peab nüüd klapitama. Enne transformatsiooni on vaja stabiliseerida.
See on põhjus, miks traditsioonilised transformatsioonipingutused sageli takerduvad. Kui traditsiooniline ärinõustaja võib kulutada kuus kuud 50-leheküljelise PDF-i koostamisele „sünergiast“, siis mina keskendun torustikule. Kui torud lekivad, siis veesurve tõstmine (AI) ujutab maja lihtsalt kiiremini üle.
Protsessi terviklikkuse lõhe anatoomia
Mõistmaks, miks teie AI-transformatsioon võib takerduda, peame vaatama, kus protsessi terviklikkus laguneb. Minu kogemuse kohaselt moodustub see lõhe kolmest konkreetsest operatiivse võla tüübist:
1. Varitöövoog (The Shadow Workflow)
Igas ettevõttes on „ametlik“ viis, kuidas asju tehakse (käsiraamat), ja „tegelik“ viis, kuidas asju tehakse (varitöövoog). Varitöövoog on rida ajutisi lahendusi, kiireid Slacki sõnumeid ja manuaalseid kohandusi, mida töötajad kasutavad jäikadest ja aegunud süsteemidest möödahiilimiseks. AI nõuab puhtaid, loogikapõhiseid sisendeid. See ei suuda navigeerida varitöövoo „kirjutamata“ reeglites. Kui automatiseerite ametliku protsessi ajal, mil meeskond kasutab ikka veel varitöövoogu, tekib teie andmetes massiivne ebakõla.
2. Agentuuri maks (sisemine)
Me räägime sageli agentuuri maksust väliste pakkujate kontekstis – lõhe selle vahel, mida agentuurid küsivad ja mida AI-tööriistad maksavad. Kuid paljud ettevõtted maksavad „sisemist agentuuri maksu“. See on kulu, mis tekib siis, kui sisemised meeskonnad teevad teostusmahukat tööd, mis eksisteerib ainult seetõttu, et protsessi eelmist sammu käsitleti kehvasti. Kui teie turundusmeeskond kulutab 10 tundi nädalas müügiosakonnast tulnud andmete „puhastamisele“, on see protsessi terviklikkuse viga. Selle puhastamise automatiseerimine AI-ga on ressursside raiskamine; lahendus on müügiandmete sisestamise parandamine.
3. Vananemise 90/10 reegel
Tuletan oma klientidele sageli meelde 90/10 reeglit: kui AI suudab hallata 90% funktsioonist, tasub küsida, kas ülejäänud 10% on eraldiseisev roll või ülesanne, mis peaks sulanduma teise positsiooni alla. Paljud ettevõtted püüavad kasutada AI-d sellise rolli toetamiseks, mida AI-järgses maailmas ei peaks eksisteerima. Nad üritavad muuta vankripiitsa valmistajat tõhusamaks, selle asemel et mõista, et nad on nüüd autotööstuses.
Kuidas silda luua: AI-valmiduse raamistik
Te ei saa ehitada säästlikku, AI-keskset ettevõtet 2019. aasta operatiivmudeli peale. Siin on raamistik, mida kasutan tagamaks, et ettevõttel on vajalik „terviklikkus“ edukaks AI-transformatsiooniks.
Samm 1: „Miks“-audit (esmaprintsiipide test)
Enne mis tahes AI-tööriista vaatamist analüüsige igat korduvat ülesannet oma ettevõttes ja küsige: Kui me alustaksime seda ettevõtet täna, kasutades tänapäevast tehnoloogiat, kas see ülesanne üldse eksisteeriks?
Te üllatuksite, kui paljud ülesanded – eriti sellistes sektorites nagu IT-tugi – eksisteerivad vaid pärandsüsteemide vaheliste lünkade täitmiseks. Kui ülesanne eksisteerib üksnes andmete liigutamiseks punktist A punkti B, ärge automatiseerige seda. Kõrvaldage vajadus selle liikumise järele täielikult, integreerides süsteemid.
Samm 2: „Väärtustee“ kaardistamine
Tõmmake sirgjoon kliendi esimesest interaktsioonist kuni väärtuse lõpliku üleandmiseni. Kõik sammud, mis ei asu otse sellel joonel, on „hõõrdumine“. AI-d on kõige parem kasutada väärtustee kiirendamiseks, mitte hõõrdumise haldamiseks. Kui kulutate rohkem aega „tööriistade“ haldamisele kui „väärtuse“ pakkumisele, on teie protsessi terviklikkus madal.
Samm 3: Standardiseerige, et automatiseerida
Muutujat ei saa automatiseerida. Kui teie ettevõtte igal kliendihalduril on oma „stiil“ projektide juhtimiseks, siis AI ebaõnnestub. Kõigepealt peate kehtestama ühtse tööviisi (Single Way of Working). See on osa, mida inimesed vihkavad – see tundub jäik. Kuid standardimine on vabaduse eeltingimus. Kui protsess on standardne, saab AI teostuse üle võtta, vabastades teie inimesed keskenduma erijuhtumitele ja strateegiale.
Lõhe ignoreerimise teisesed mõjud
Mis juhtub, kui ignoreerite protsessi terviklikkuse lõhet? Te astute AI puhul „pettumuse orgu“. Kulutate £30,000 litsentsidele ja integreerimisele, et avastada, et teie meeskond on rohkem stressis, sest nad peavad nüüd haldama nii vana katkist protsessi kui ka uut AI-lahendust, mis ei sobi päris täpselt.
Lisaks kaotate oma parimate töötajate usalduse. Kui annate tipptegijale tööriista, mis ei tööta, sest alusprotsess on segamini, ei süüdista nad protsessi – nad süüdistavad „AI-d“. See tekitab kultuurilise vastuseisu, mille tagasipööramine võib võtta aastaid.
Professionaalsete teenuste sektoris on see lõhe eriti ohtlik. Kliendid hakkavad mõistma, et suur osa sellest, mille eest nad maksid, oli „protsessi hõõrdumine“ – koordineerimisele ja manuaalsele koostamisele kulunud tunnid. Kui te ei sulge lõhet ega anna seda tõhusust edasi, teevad seda teie konkurendid.
Minu tees: strateegia on uus tarkvara
Oleme liigumas ajastusse, kus „tarkvara“ on tarbekaup. Igaüks võib osta juurdepääsu samadele LLM-idele. Konkurentsieelis ei seisne enam selles, milliseid tööriistu te kasutate, vaid nende protsesside selguses, kus need tööriistad asuvad.
Selle kümnendi võitjad ei ole need ettevõtted, kus on kõige rohkem „AI-d“. Need on ettevõtted, millel on kõrgeim „protsessi terviklikkus“. Neil on säästlikud, puhtad ja loogikapõhised töövood, mis võimaldavad AI-l töötada 100%-lise tõhususega.
Kui tunnete end koormatuna, ärge vaadake AI-turgu. Vaadake oma kalendrit. Vaadake oma meeskonna Slacki kanaleid. Vaadake, kuhu varitöövood on peitunud. Parandage voog ja AI-transformatsioon saab praktiliselt iseendaga hakkama.
Praktiline nõuanne
Valige sel nädalal üks põhiline protsess – olgu see siis pardaletoomine, arveldamine või müügivihjete genereerimine. Kaardistage see. Kui on samm, kus inimene „lihtsalt teab“, mida teha, ilma kirjaliku reeglita, siis see ongi teie lõhe. Parandage reegel enne, kui ostate tööriista.