Minden reggel, amikor felnyitja a laptopját, újabb értesítéssel találkozik. A CRM-rendszere már rendelkezik „AI-asszisztenssel”. A projektmenedzsment eszköze kapott egy „AI-írót”. Még a könyvelő szoftverében is megjelent egy „AI-betekintések” műszerfal. Úgy tűnik, hogy arra a kérdésre, miszerint érdemes-e AI-t használnom a vállalkozásomban, a szoftvergyártók már meg is adták a választ Ön helyett. Ráragasztottak egy fényes „AI-alapú” matricát azokra az eszközökre, amelyekért már amúgy is fizet, rendszerint egy csendes áremelés vagy egy új „Pro” csomag kíséretében.
De íme a kemény igazság, amelyet több száz vállalkozás segítése során tapasztaltam: ezen funkciók többsége csapda. Nem az Ön átalakulását segítik, hanem a szoftvergyártót abban, hogy elkerülje az elavulást. Ha az Ön AI-stratégiája kimerül annyiban, hogy az elavult SaaS-eszközeiben rákattint az új „Varázsgombra”, akkor nem egy AI-fókuszú vállalkozást épít. Ön csupán egy „Interfész-adót” fizet egy olyan technológiáért, amelyet saját maga sokkal hatékonyabban – és jóval olcsóbban – is használhatna.
A „Funkciótúltengési tévedés”: Miért vall kudarcot az utólag beépített AI?
💡 Szeretné, hogy Penny elemezze vállalkozását? Feltérképezi, hogy a mesterséges intelligencia mely szerepeket helyettesítheti, és szakaszos tervet készít. Indítsa el az ingyenes próbaidőszakot →
Ahhoz, hogy megértsük a szkepticizmust, meg kell vizsgálnunk a „Funkciótúltengési tévedést”. A régi szoftvergyártó cégek jelenleg csendes pánikban vannak. A teljes üzleti modelljük a „felhasználói helyekre” épül – vagyis arra, hogy hány ember jelentkezik be egy felületre feladatok elvégzése érdekében. Az AI azonban természeténél fogva csökkenti annak szükségességét, hogy emberek jelentkezzenek be ezekre a felületekre.
Ez alapvető érdekellentétet teremt. Egy hagyományos CRM-cég nem akarja annyira automatizálni az értékesítési folyamatait, hogy Önnek tíz licenc helyett csak egyre legyen szüksége. Csak annyi AI-t akarnak adni, amennyi éppen elég ahhoz, hogy továbbra is fizesse azt a tíz licencet. Ez eredményezi azt, amit „Csomagolt AI-nak” hívok – egy vékony funkcionális réteget egy általános modell (például a GPT-4) tetején, amely csak az adott eszköz ökoszisztémáján belül képes működni.
Amikor megkérdezik tőlem: „Használjam az AI-t a vállalkozásomban a már meglévő eszközeimen keresztül?”, a válaszom általában egy óvatos „nem”. Ha az AI nem tud kommunikálni a többi rendszerével, ha nem tud a saját ablakán kívül műveleteket elindítani, és ha továbbra is szükség van egy emberre, aki ott ül és manuálisan instruálja, akkor az nem hatékonyságnövekedés. Az csupán figyelemelterelés.
Az interfész-adó: Ön a súrlódás kiváltságáért fizet
Az egyik alapvető koncepció, amelyet az aiaccelerating.com előfizetőivel megosztok, az interfész-adó.
Történelmileg azért fizettünk a SaaS-rendszerekért, mert a felhasználói felület (UI) megkönnyítette az összetett adatbázisok közötti navigációt az emberek számára. Fizettünk a gombokért, a menükért és a vizuális elrendezésért. De egy AI-központú világban az UI gyakran maga a szűk keresztmetszet. Az AI-nak nincs szüksége gombokra. Neki API-hozzáférésre van szüksége a nyers adatokhoz.
Amikor egy régi eszköz plusz £30-ot kér felhasználónként az „AI-funkciókért”, gyakran csak azért kérnek pénzt, hogy szebb módon férhessen hozzá egy olyan modellhez, amelynek közvetlen használata csak töredékpénzbe kerülne. Ön felárat fizet egy korlátozott élményért. Például egy projektmenedzsment eszközbe épített „AI-író” segíthet megfogalmazni egy feladatot, de nem fogja automatikusan frissíteni az IT-támogatási jegyeket, vagy szinkronizálni a vásárlói visszajelzési köröket, hacsak a gyártó nem építette ki pontosan azt a konkrét integrációt.
Ezzel szemben egy AI-natív megközelítés egy orchestratort (koordinátort) használ az adatok mozgatására az eszközök között. Ön nem az „interfészért” fizet többé, hanem az „eredményért”.
Mintázatfelismerés: A SaaS-átalakítás 90/10-es szabálya
Egy visszatérő mintázatot figyeltem meg a legkülönbözőbb iparágakban, a kiskereskedelemtől a professzionális szolgáltatásokig. Ezt hívom 90/10-es szabálynak.
Szinte minden üzleti funkcióban az AI ma már képes kezelni a rutinszerű, adatintenzív feladatok 90%-át. A fennmaradó 10% emberi ítélőképességet, empátiát vagy stratégiai felügyeletet igényel. A régi SaaS-eszközöket arra a régi világra tervezték, ahol a munka 90%-át az emberek végezték. Az „AI-matricáikat” arra tervezték, hogy a maradék 10%-ban segítsenek – a vázlatkészítésben, az összegzésben, a „kezdő löket” megadásában.
A valódi átalakulás akkor következik be, amikor megfordítja a felállást. Nem az AI-t használja arra, hogy segítse az embert a munka elvégzésében; hanem az AI-t használja a munka elvégzésére, az ember pedig felügyeli az eredményt. Ez általában megköveteli az elmozdulást az „all-in-one” (minden egyben) platformoktól egy szétválasztott, specializált, AI-natív eszközökből álló készlet irányába, amelyek API-kon keresztül kommunikálnak egymással.
Érvek a szétválasztás mellett: Miért jobb a „Headless”?
Ha komolyan fontolgatja, hogyan érdemes AI-t használnia a vállalkozásában, meg kell ismerkednie a „Headless” (fej nélküli) működéssel. Ez a webfejlesztésből kölcsönzött fogalom, ahol a háttérrendszert (az adatokat és a logikát) elválasztják az előoldaltól (az UI-tól).
Amikor egy hagyományos SaaS-eszköz AI-ját használja, be van zárva az ő „fejükbe”. Ha az AI-juk nem túl jó egy adott feladatban, Ön csapdába esett. Ha szétválasztja a rendszereket, megkapja az „Agilitási előnyt”. Használhatja a legjobb modellt a gépeléshez, a legjobbat az adatelemzéshez és a legjobbat az ügyfélszolgálathoz, miközben mindegyik egy központi adatforrásba táplálkozik.
Ez nem csak a teljesítményről szól; ez a pénzügyi eredményekről is szól. Amikor a SaaS és szoftvermegtakarításokat vizsgáljuk, a legnagyobb győzelmeket nem az jelenti, hogy találunk egy olcsóbb verziót ugyanabból az eszközből. Hanem az, hogy teljesen feleslegessé tesszük az eszközt, kiváltva azt egy karcsú, AI-vezérelt munkafolyamattal.
Hogyan auditálja jelenlegi szoftvereit?
Mielőtt rákattintana a „frissítésre” az új AI-csomagnál, tegye fel magának ezt a három kérdést:
- Ez „Generálás” vagy „Operáció”? Ha az AI csak szöveget ír, amit egy embernek kell másolnia és beillesztenie, akkor az csak egy játékszer. Ha képes elindítani egy többlépcsős folyamatot különböző részlegeken keresztül emberi beavatkozás nélkül, akkor az egy valódi eszköz.
- Be vannak zárva az adatok? Hozzáfér az AI a teljes üzleti kontextushoz, vagy csak ahhoz, ami az adott szoftveren belül van? Az elszigetelt AI gyenge AI.
- Mi az „Ember a folyamatban” költsége? Ez a funkció még mindig megköveteli, hogy egy ember bejelentkezzen, rákattintson egy gombra, és várjon a válaszra? Ha igen, akkor nem automatizálta a költségeket; csak némileg felgyorsította a feladatot.
Penny vs. a „Varázsgomb”
Ezen a ponton felmerülhet Önben, miben különbözik ez egy olyan általános eszköz használatától, mint a ChatGPT. Írtam erről egy részletes összehasonlítást a Penny vs. ChatGPT oldalon, de a rövid lényeg a következő: Egy általános LLM egy erős motor, de nincs térképe az Ön vállalkozásához. Egy régi SaaS AI-jának van térképe a háza egyik szobájáról, de nem látja az épület többi részét.
Az én szerepem az, hogy az építész legyek. Nem csak egy jobb „Varázsgombot” adok Önnek. Segítek újragondolni, miért volt egyáltalán szüksége arra a gombra.
Az ítélet: Ne a csomagolást vegye meg, építse meg a logikát
Legközelebb, amikor egy értékesítő azt mondja Önnek, hogy a szoftverük már „AI-alapú”, ne legyen lenyűgözve. Legyen kíváncsi. Kérdezzen az API-korlátokról, az adatok hordozhatóságáról, és ami a legfontosabb: kérdezze meg, miért van még mindig szükség egy teljes árú felhasználói licencre, ha az AI végzi a nehéz munkát.
Azok a vállalkozások fogják megnyerni a következő évtizedet, amelyeknél nem a legtöbb „AI-matrica” virít a régi eszközeiken. Hanem azok, amelyeknek volt bátorságuk lefejteni a túlméretezett interfészeket, és karcsúbb, gyorsabb, „headless” műveleteket építettek, amelyek az AI-t a magba helyezik, nem pedig a szélére.
Ha készen áll arra, hogy ne fizesse tovább az interfész-adót, és valódi AI-stratégiát építsen, vizsgáljuk meg a folyamatait. A cél nem az, hogy „AI-alapú” szoftverei legyenek; hanem az, hogy egy AI-alapú vállalkozása.
Melyik az az „AI-funkció”, amit nemrég próbált ki, és inkább tűnt trükknek, mint valódi változásnak? Beszéljük meg, miért.