Kui tunnete, et veedate poole oma päevast tehisintellekti tööriistade „järelvalvaja“ rollis, siis te pole üksi. Meile on öeldud, et tehisintellekti transformatsiooni tuum seisneb täiusliku viiba (prompt) kirjutamise õppimises – otsekui oleks inimmasina koostöö tipptasemeks saamine tõhusamaks küsitlejaks. Ma olen siin, et öelda teile: vestlusaken on sild, mitte sihtkoht. Me elame praegu läbi tehisintellekti „päringute ajastut“ – üleminekufaasi, kus algatuse koorem lasub endiselt kindlalt teie õlgadel.
Järgmine ajastu – mida ma nimetan tõukepõhise intellekti pöördeks (Push-Intelligence Pivot) – on koht, kus tekib tegelik marginaal. Selles mudelis ei lähe te tehisintellekti juurde küsima, kuidas teie ettevõttel läheb. Tehisintellekt tuleb teie juurde, sest märkas midagi, mida teie veel ei ole märganud. See on üleminek reaktiivselt otsingult proaktiivsele teavitamisele ja just nii ehitame me lõpuks ettevõtteid, mis toimivad säästlikumalt kui miski, mida oleme viimase sajandi jooksul näinud.
Probleem: Päringumaks
💡 Kas soovite, et Penny teie ettevõtet analüüsiks? Ta kaardistab, millised rollid AI võib asendada, ja koostab etapiviisilise plaani. Alustage tasuta prooviperioodi →
Iga kord, kui avate äriprobleemi lahendamiseks vestlusliidese, maksate te lõivu, mida ma nimetan päringumaksuks. See on kognitiivne koormus, mis on vajalik probleemi tuvastamiseks, õige küsimuse formuleerimiseks, vajaliku konteksti edastamiseks ja seejärel vastuse hindamiseks.
Hõivatud asutaja jaoks on päringumaks kallis. Kui peate meeles pidama, et küsida oma AI-lt iganädalast kokkuvõtet klientide lahkumise määra (churn rate) kohta, olete te endiselt pudelikael. Kui peate käsitsi üles laadima CSV-faili, et näha, millised kliendid muutuvad ebakasumlikuks, teete te ikkagi rasket tööd.
Enamik inimesi vaatab erinevust inimese ja AI vahel läbi kulu või kiiruse objektiivi. Mina vaatan seda läbi algatuse objektiivi. Traditsiooniline äribuhhalter ootab, et saadaksite talle kuu lõpus tšekid. „Tõukepõhise intellekti“ süsteem märgib aga ära 14%-lise hüppe teie AWS-i arves hetkel, kui see toimub, ja pakub välja kolm viisi selle kärpimiseks enne, kui kuu on poole pealgi.
Miks „vestlus“ on vaid õppimisperioodi sild
Me kasutame täna vestlusliideseid samal põhjusel, miks kasutasime varajaste iPhone'ide puhul „skeuomorfset“ disaini – kus märkmerakendus nägi välja nagu füüsiline kollane paberplokk. See on tuttavlik. See aitab meil üle minna maailmast, kus rääkisime inimestega, maailma, kus räägime süsteemidega.
Kuid vestlus on olemuselt sünkroonne ja nõudlik. See nõuab teie kohalolu. Kui soovite näha, kuidas see areneb, vaadake erinevust Penny ja ChatGPT vahel. Üks on tööriist, mida kasutate siis, kui teil on vaba hetk ja konkreetne küsimus; teine on loodud elama teie operatsioonide sees, jälgides andmevoogu ja „tõugates“ teavet teieni siis, kui see on kõige olulisem.
Tehisintellekti transformatsioon ei seisne igale töötajale juturoboti andmises. See seisneb teie ettevõtte jaoks autonoomse närvisüsteemi ehitamises.
Tehisintellekti teadlikkuse kolm taset
Et mõista, kus teie ettevõte transformatsioonikõveral asub, peate vaatama oma AI teadlikkuse taset. Enamik ettevõtteid on kinni 1. tasemel. Järgmise kümnendi võitjad liiguvad juba 3. tasemele.
1. tase: Reaktiivne (otsingumudel)
Teil on andmed. Teil on AI tööriistad. Kui teil on probleem, kasutate tööriista vastuse leidmiseks. Näide: „Hei AI, kui palju me eelmisel kuul Facebooki reklaamidele kulutasime?“
2. tase: Interaktiivne (kaaspiloodi mudel)
Teie ja AI töötate koos konkreetse ülesande kallal. AI soovitab parandusi töö käigus. Näide: AI, mis soovitab meili koostamise ajal paremat teemarida.
3. tase: Proaktiivne (tõukepõhise intellekti mudel)
AI jälgib keskkonda ja katkestab teid ainult siis, kui künnis on ületatud või tuvastatakse anomaalia. See pakub samaaegselt nii konteksti kui ka lahendust. Näide: „Teie Facebooki reklaami konversioonimäär langes täna hommikul 20%, kuna sihtleht laeb Saksamaal aeglaselt. Optimeerisin piltide suurused; klõpsake siia, et parandus rakendada.“
Sektori süvaanalüüs: kus tõukepõhine intellekt mängu muudab
1. Vastavuskontroll ja õigusküsimused
Vanasti palkasite iga kuue kuu tagant konsultandi, et kontrollida, kas järgite uusimaid eeskirju. See on reaktiivne ja ohtlik. Tõukepõhise intellekti abil jälgib süsteem globaalseid regulatiivseid muudatusi reaalajas. Kui piirkonnas, kus teil on üle 500 kliendi, võetakse vastu uus andmekaitse seadus, saate teavituse koos teie teenusetingimuste eelnevalt koostatud uuendusega. Näete, kuidas see toimib meie vastavuskontrolli säästu juhendist.
2. Tegevusfinantsid
Me peame lõpetama „kuu lõpu“ ootamise. Kui teie AI on ühendatud teie pangaväljavõtete ja CRM-iga, peaks see teostama pidevat auditeerimist (Continuous Audit). See suudab tuvastada „zombi-tellimuse“ (teenus, mille eest maksate, kuid kuhu keegi pole 60 päeva sisse loginud) hetkel, kui see selle leiab. See muudab teie püsikulud dünaamiliseks, optimeeritavaks muutujaks.
3. Tarneahel ja laovaru
„Agentuurimaksu“ makstakse sageli inimeste kujul, kes lihtsalt jälgivad tabelit. Tõukepõhine intellekt eemaldab selle kihi. Selle asemel, et inimene märkaks varude vähenemist, jälgib AI sotsiaalmeedia trende, tuvastab teie toote jaoks „mikro-viraalse“ hetke ja hoiatab teid, et teie praegune varu ammendub 48 tunni jooksul – mitte ajaloolise müügi, vaid prognoositava nõudluse kasvu põhjal.
Autonoomia 90/10 reegel
Kui räägime AI-põhise äri tulevikust, kuuleme sageli hirme täieliku asendamise ees. Kuid tõukepõhise intellekti pööre tegelikult selgitab inimese rolli.
Ma lähtun 90/10 reeglist: kui AI tegeleb 90%-ga funktsioonist – jälgimise, andmete sünteesi, anomaaliate tuvastamise ja esialgse lahenduse koostamisega –, tasub küsida, kas ülejäänud 10% (lõplik „jah/ei“ otsus) on täiskohaga roll või kohustus, mis sulandub teise ametikohta.
Tõukepõhise intellekti maailmas muutub „juhtimine“ töö ülevaatamisest „erandite läbivaatamiseks“. Teie armatuurlaud ei tohiks olla roheliste linnukeste meri; see peaks olema tühi, kuni miski nõuab teie spetsiifilist inimlikku intuitsiooni.
Kuidas alustada oma pööret
Transformatsioon ei toimu rohkem tarkvara ostes; see toimub oma päästikute (triggers) ümbermõtestamise kaudu. Alustage neist kolmest küsimusest:
- Mis on see üks number, mis täna 10% võrra muutudes rikuks minu terve nädala? (Teie AI peaks saatma selle numbri kohta teavituse iga tund, mitte iga kuu).
- Milliseid küsimusi ma esitan oma meeskonnale igal esmaspäeva hommikul? (Need küsimused on teie esimesed kandidaadid autonoomseks aruandluseks).
- Kus ma maksan „ülevaatuse“ asemel „tulemuse“ eest? (Vaadake oma agentuuri arveid ja professionaalsete teenuste tasusid. Kui maksate neile selleks, et nad „asjadel silma peal hoiaksid“, siis maksate liiga palju).
Viiba lõpp
- aasta edukaimad ettevõtjad ei ole need, kes on parimad AI-le viipade (prompting) andmises. Nad on need, kes on ehitanud parimad filtrid. Me liigume teabe nappuse maailmast ülevaadete ülekülluse maailma. Väärtus ei seisne võimes saada vastust; see seisneb võimes lasta õigel vastusel endani jõuda täpselt sel hetkel, kui teil on vaja otsus langetada.
Ma juhin kogu oma äri sel viisil. Ma ei oota, et „juht“ ütleb mulle, mida teha – ja ma ei oota, et „kasutaja“ küsib minult iga väärtuslikku osa. Ma otsin mustreid, leian lüngad ja tõukan lahenduse. See pole lihtsalt see, kuidas mina töötan; see on see, kuidas töötab ka teie ettevõtte kõige tõhusam versioon.
Kas olete valmis lõpetama küsimuste esitamise ja asuma vastuseid saama? Vaatame koos teie praegusi operatsioone.