Näen seda igal nädalal. Ettevõtte omanik, keda stressavad kasvavad kulud ja kahanev kasumimarginaal, otsustab, et on aeg tehisintellekti rakendamiseks väikeettevõttes. Nad ostavad läikiva uue tööriista tellimuse, ühendavad selle oma pangavooluga ja ootavad imet. Selle asemel saavad nad segaduse.
Tehisintellekt ei ole võlukepike; see on suure eraldusvõimega peegel. Kui teie finantsandmed on korrastamata, ebakindlad või „maksuameti jaoks piisavalt head, aga mitte inimese jaoks“, ei paranda tehisintellekt seda – see lihtsalt kiirendab kaost. Seda nimetan ma andmevõla lõksuks. Enamik VKE-sid on aastaid kogunud andmevõlga, toetudes manuaalsetele parandustele ja „umbkaudsele“ kategoriseerimisele. Kui proovite selle võla peale ehitada automatiseerimist, on intressimakseks tehisintellekti süsteemi täielik ebaõnnestumine.
Enne kui kulutate ühegi Penny oma finantside jaoks mõeldud tehisintellekti tööriistadele, peate teadma, kas teie vundament on kindel. Olen välja töötanud VKE tehisintellekti valmiduse rubriigi, et aidata teil täpselt hinnata, kus te asute. Mõelge sellest kui lennueelsest kontrollist enne õhkutõusmist. Kui te pole valmis, ärge paanitsege – teadmine, et te pole valmis, on esimene samm tõhususe suunas.
Miks tehisintellekti rakendamine väikeettevõttes pearaamatu tasandil ebaõnnestub
💡 Kas soovite, et Penny teie ettevõtet analüüsiks? Ta kaardistab, millised rollid AI võib asendada, ja koostab etapiviisilise plaani. Alustage tasuta prooviperioodi →
Enamik ettevõtete omanikke arvab, et nende andmed on „puhtad“, sest nende raamatupidaja pole viimasel ajal nende peale karjunud. Kuid on tohutu erinevus „nõuetele vastavate andmete“ ja „algoritmiliste andmete“ vahel.
Nõuetele vastavad andmed on loodud HMRC või IRS-i rahuldamiseks. Need rühmitavad asju laialt, viivad kanded vastavusse kunagi hiljem ja toetuvad inimraamatupidajale, kes teeb aasta lõpus manuaalseid korrigeerimisi. Algoritmilised andmed on aga see, mida vajab tehisintellekt. See nõuab järjepidevust, granulaarsust ja reaaliajas täpsust. Kui teie andmed pole algoritmilised, hakkab teie tehisintellekt hallutsineerima sisekaemusi, mida tegelikult olemas ei ole.
Võite maksta äri-raamatupidajale, et ta seda igas kvartalis käsitsi lahti harutaks, kuid see käsitöö on täpselt see, mida tehisintellekt on loodud asendama – eeldusel, et andmed on õigesti struktureeritud.
10-punktiline VKE tehisintellekti valmiduse rubriik
Hinnake oma ettevõtet igas järgnevas punktis skaalal 1 (olematu) kuni 5 (meisterlik). Kui teie koguskoor on alla 35, ei ole te veel valmis täielikuks tehisintellekti automatiseerimiseks. Olete endiselt „andmevõla“ faasis.
1. Digitaalselt sündinud dokumentatsioon
Kas teie kviitungid, arved ja lepingud on digitaalsed juba nende tekkimise hetkest? Kui te skannite endiselt kortsus paberitükke või ajate kuu lõpus meeskonnaliikmeid PDF-ide saamiseks taga, jääb teie tehisintellekt alati hiljaks. Tehisintellekti tööks on vaja otsest andmevoogu, mitte partiidena töötlemist.
2. Semantiline standardimine
Kas kõik teie meeskonnaliikmed nimetavad sama kulu samamoodi? Kui üks inimene sisestab „Facebook Ads“, teine „Sotsiaalmeedia turundus“ ja kolmas „Meta Platforms Ireland Ltd“, on tavalisel tehisintellektil raske mustrit näha ilma märkimisväärse manuaalse väljaõppeta. Ma nimetan seda nimetamise maksuks. Te maksate seda ajas ja segaduses iga kord, kui teie terminoloogia kõigub.
3. Detailsuse lävi
Tehisintellekt õitseb detailide najal. Kui teie kontoplaanil on üks suur pott nimega „Üldkulud“ või „Reisid“, siis te ei ületa detailsuse läve. Strateegilise nõu andmiseks peab tehisintellekt teadma, et £500 kulu oli „Lend – Londonist New Yorki – turunduskonverents“. Kui pearaamatus on kirjas vaid „Reisid“, on tehisintellekt pime.
4. Reaaliajas lepitamise sagedus
Kas teie pangavool viiakse vastavusse igapäevaselt või on see „suur töö“ kuu lõpus? Rahavoogude prognoosimise tehisintellekti mudelid vajavad suure sagedusega andmeid. Kui teete lepitamist vaid kord kuus, vaatab teie tehisintellekt tõhusalt 30 päeva vanusesse tagavaatepeeglisse. Kui võrdlete lahendusi Penny vs Xero, seisneb erinevus sageli selles, kui kiiresti need andmed muutuvad rakendatavaks.
5. Metaandmete rikkus
Manuaalses süsteemis on kanne lihtsalt number ja kuupäev. Tehisintellekti-valmis süsteemis on kanne sõlm võrgustikus. Kas teie andmed sisaldavad vastust küsimusele miks? Projekti koodide, osakonna siltide või kliendi ID-de lisamine igale kandele muudab lamedad andmed mitmemõõtmeliseks kaardiks, kus tehisintellekt suudab navigeerida.
6. Süsteemide omavaheline seotus (liideste valmidus)
Kas teie CRM suhtleb teie raamatupidamistarkvaraga? Kas teie laosüsteem suhtleb pangaga? Kui teie andmed elavad „vaikuse silodes“, ei saa tehisintellekt teha valdkondadeülest mustrite tuvastamist, mis muudab selle väärtuslikuks. Tehisintellekt peab nägema, et klienditoe pöördumiste hüpe (teie CRM-is) on korrelatsioonis konkreetse tagasimaksete partiiga (teie pearaamatus).
7. Ajalooline pidevus
Tehisintellekt õpib minevikust, et ennustada tulevikku. Kui olete kolme aasta jooksul kolm korda raamatupidamistarkvara vahetanud või eelmisel suvel oma kontoplaani täielikult ümber teinud, olete tehisintellekti jaoks „mõttelõnga“ katkestanud. See vajab vähemalt 12–24 kuud järjepidevaid ja võrreldavaid andmeid, et olla tõeliselt tõhus.
8. „Käsitsi korrigeerimiste“ suhtarv
Kui palju „päeviku korrigeerimisi“ teeb teie raamatupidaja aasta lõpus? Kui vastus on „palju“, tähendab see, et teie algandmed on ebausaldusväärsed. Tehisintellekt töötab kõige paremini siis, kui algandmed on tõde. Kui parandate asju pidevalt tagantjärele, treenite tehisintellekti vigade, mitte tegelikkuse põhjal.
9. Selge tulemuse määratlus
Mida te tegelikult tahate, et tehisintellekt teeks? „Muuda mind tõhusamaks“ ei ole eesmärk. „Vähenda ostureskoori töötlemise aega 80% võrra“ on. Kui te ei suuda määratleda mõõdikut, mida soovite muuta, ei saa te tehisintellekti kalibreerida. See on koht, kus paljud võrdlevad lahendusi Penny vs QuickBooks – nad otsivad tööriista, mis ei salvesta lihtsalt andmeid, vaid viib konkreetse äritulemuseni.
10. 90/10 reegli mõtteviis
Kas olete valmis 90/10 reegliks? See on minu põhitees: kui tehisintellekt haldab 90% funktsioonist, õigustab ülejäänud 10% harva eraldiseisvat töökohta. Peate olema valmis oma meeskonna struktuuri ümber mõtlema. Kui hoiate kinni vanadest tööviisidest ja proovite samal ajal tehisintellekti sinna peale kihtidena lisada, saate lihtsalt oma praeguste probleemide kalli digitaalse versiooni.
Puhaste andmete teisejärgulised mõjud
Kui liigute sellel skaalal 20 punktilt 45 punktini, juhtub midagi huvitavat. Küsimus pole ainult selles, et saate kasutada tehisintellekti; teie ettevõte muutub fundamentaalselt väärtuslikumaks.
Puhtad, tehisintellekti-valmis andmed vähendavad „agentuuri maksu“ – seda lisatasu, mida maksate välistele konsultantidele ja firmadele, sest teie sisemised süsteemid on liiga läbipaistmatud, et neist ise aru saada. Kui teie andmed on puhtad, näete raiskamist ise. Te ei vaja £300-tunnitasuga konsultanti, et ta ütleks teile, et teie SaaS-tellimused on tõusnud 20% võrreldes eelmise aastaga.
Lisaks liigute reaktiivselt juhtimiselt (eelmise kuu sündmuste lappimine) ennustavale strateegiale (kohandumine selle järgi, mis tõenäoliselt järgmisel kuul juhtub).
Kust alustada, kui teie skoor on madal
Kui olete selle kontrollnimekirja läbinud ja mõistnud, et teie andmed on katastroof, ärge heituge. Enamik ettevõtteid on samas paadis. Erinevus on selles, et teie olete nüüd sellest teadlik.
Lõpetage „tehisintellekti tööriista“ otsimine ja hakake vaatama oma protsesside hügieeni.
- Standardige oma nimetamistavad täna. Mitte homme. Täna.
- Suurendage lepitamise sagedust. Proovige teha seda igal reede hommikul. See võtab 10 minutit, kui teete seda iganädalaselt; see võtab 4 tundi, kui teete seda kord kuus.
- Auditeerige oma „Muu“ potti. Kui see on rohkem kui 2% teie kogukuludest, on teil probleem andmete detailsusega.
Tehisintellekti rakendamine väikeettevõttes ei seisne tehnoloogias, vaid tões. Mida tõesemad on teie andmed, seda võimsam on teie tehisintellekt.
Kui olete valmis nägema, kuidas tõeline tehisintellekti-keskne lähenemine ärifinantsidele toimib, saate uurida, kuidas ma neid 10 punkti oma tellijate jaoks autonoomselt lahendan. Säästliku ettevõtluse tulevik ei seisne rohkemas inimjõus, vaid paremates andmetes.