Tai matau kiekvieną savaitę: verslo savininkas kreipiasi į mane su dvidešimties DI įrankių, kuriuos ketina įsigyti, sąrašu. Vienas – SEO, kitas – klientų aptarnavimui, dar vienas – finansų prognozavimui, ketvirtas – socialiniams tinklams. Jie vertina DI kaip pirkinį „App Store“ parduotuvėje – tarsi suskaidyto verslo problemos sprendimas būtų tiesiog dar didesnis suskaidymas.
Šiuo metu išgyvename „pirmiausia programėlė“ (angl. App-First) eros pabaigą. Pastarąjį dešimtmetį standartinis augimo planas buvo rasti nišinę problemą ir nusipirkti specializuotą SaaS įrankį jai spręsti. Rezultatas? Dauguma vidutinio dydžio įmonių dabar valdo nuo 50 iki 100 skirtingų prenumeratų. Tai sukūrė tai, ką vadinu SaaS fragmentacijos mokesčiu – paslėptą kainą už tai, kad jūsų verslo įžvalgos yra įkalintos dešimtyje skirtingų „uždarytų sodų“, kurie tarpusavyje nesusikalba.
Jei siekiate tikros DI transformacijos, jūsų kitas žingsnis nėra dar vieno įrankio pirkimas. Tai DI duomenų sluoksnio (angl. AI Data Layer) kūrimas. Tai perėjimas nuo verslo, kuris naudoja DI, prie organizacijos, kurios pagrindas yra DI.
SaaS fragmentacijos mokestis: kodėl jūsų DI atrodo „kvailas“
💡 Norite Penny analizuoti jūsų verslą? Ji nustato, kuriuos vaidmenis AI gali pakeisti, ir sudaro etapinį planą. Pradėkite nemokamą bandomąją versiją →
Ar kada susimąstėte, kodėl net patys pažangiausi DI modeliai kartais pateikia bendrinio pobūdžio, nenaudingus patarimus? Tai retai būna DI intelekto ribotumas; dažniausiai tai konteksto trūkumas.
Tradicinėje struktūroje jūsų klientų duomenys saugomi Salesforce, komandos komunikacija vyksta Slack, projektų atnaujinimai – Asana, o finansinė realybė – Xero. Kai bandote naudoti DI įrankį, pavyzdžiui, turinio kūrimui, jis neturi jokio supratimo, kas vyksta jūsų pardavimų kanaluose arba kurie projektai šiuo metu viršija biudžetą.
Tai yra konteksto atotrūkis. Kai DI yra izoliuotas vienoje programėlėje, jis gali atlikti tik užduoties lygio automatizavimą. Norint pereiti prie strateginio automatizavimo, DI reikia matyti bendrą visos jūsų veiklos vaizdą.
Išanalizavau programinės įrangos išlaidas profesinėms paslaugoms šimtuose įmonių, ir dėsningumas visur tas pats: įmonės moka didžiulius pinigus už „viskas viename“ įrankius, kurie vis tiek nepateikia vieningo vaizdo. Jos moka fragmentacijos mokestį rankinio duomenų įvedimo, praleistų įžvalgų ir DI pavidalu, kuris negali priimti sprendimų, nes mato tik 5 % viso vaizdo.
Kas yra DI duomenų sluoksnis?
DI duomenų sluoksnis nėra nauja programinė įranga, kurią įdiegiate. Tai struktūrinis pokytis, kaip jūsų verslo saugo ir pasiekia informaciją.
Senajame modelyje „programėlė“ buvo pasaulio centras. Jūs eidavote į programėlę, kad pamatytumėte duomenis. DI modelyje centre yra duomenys, o DI „mąsto“ pasitelkdamas tuos duomenis, kad pateiktų jums tai, ko reikia, nepriklausomai nuo to, kurioje programėlėje jie buvo sukurti.
Šį sluoksnį sudaro trys komponentai:
- Duomenų srautas (The Pipeline): Automatizuotos jungtys (API), kurios realiuoju laiku ištraukia duomenis iš jūsų izoliuotų sistemų.
- Atmintis (vektorinė duomenų bazė): Vieta, kurioje visos jūsų verslo sukauptos žinios – el. laiškai, dokumentai, nuorašai ir skaičiuoklės – saugomos taip, kad DI galėtų jas „suprasti“ ir jose ieškoti.
- Mąstymo variklis (The Reasoning Engine): Didysis kalbos modelis (kaip GPT-4 arba Claude 3), kuris veikia virš šios atminties, leidžiantis užduoti tokius klausimus kaip: „Kuris iš mūsų dabartinių klientų labiausiai linkęs nutraukti paslaugas, remiantis naujausiais pagalbos užklausų bilietais ir projektų vėlavimais?“
DI vertės 90/10 taisyklė
Dažnai kalbu apie 90/10 taisyklę: 90 % DI vertės sukuria jūsų suteiktas kontekstas; tik 10 % priklauso nuo paties modelio.
Jei suteiksite pasaulinio lygio DI modeliui bendras instrukcijas, gausite bendrus rezultatus. Jei duosite „geram“ modeliui paskutinių trejų metų jūsų įmonės finansinius duomenis, klientų atsiliepimus ir vidinius strategijos dokumentus, jis taps pasaulinio lygio patarėju.
Kai įmonės nustoja ieškoti „geriausio DI rinkodarai“ ir pradeda ieškoti būdų, kaip į rinkodaros DI įtraukti realius pardavimų duomenis, investicijų grąža (ROI) pasikeičia iš augančios palaipsniui į augančią eksponentiškai. Čia pamatysite tikrąjį darbuotojų efektyvumą. Jums nereikia didesnės komandos įrankiams valdyti; jums reikia įrankių duomenims valdyti, kad komanda galėtų susikoncentruoti į strategiją.
Nuo statinių sąsajų iki dinaminio intelekto
Šis posūkis taip pat keičia mūsų požiūrį į verslo „veidą“. Metų metus buvome apsėsti svetainių kūrimo kainų ir vartotojo sąsajų, bandydami sukurti tobulą „kelią“, kuriuo klientas turėtų eiti.
Tačiau DI pasaulyje sąsaja tampa antrine, palyginti su už jos slypinčiu intelektu. Jei jūsų DI duomenų sluoksnis yra tvirtas, jūsų svetainei nereikia būti statine brošiūra; ji gali būti dinamiškas, personalizuotas konsjeržas, tiksliai žinantis, kas yra lankytojas, remiantis jo ankstesne sąveika visuose jūsų kanaluose.
Mes traukiamės nuo „svetainių“ link „pojūčių“. Jūsų verslas turi sugebėti pajusti, ko klientui reikia, žiūrėdamas per suvienytą duomenų sluoksnį, užuot vertęs klientą naršyti po izoliuotą meniu.
Kaip pradėti kurti savo duomenų sluoksnį
Jei jaučiatės priblokšti, nebandykite aprėpti visko iš karto. Tikroji DI transformacija vyksta etapais.
1 etapas: Izoliuotų sistemų auditas
Išvardinkite kiekvieną SaaS įrankį, už kurį šiuo metu mokate. Kiekvieno iš jų paklauskite: „Ar šis įrankis leidžia man eksportuoti duomenis per API?“ Jei atsakymas neigiamas, tas įrankis DI eroje yra kliūtis. Iš esmės jūs nuomojatės savo pačių duomenis iš jų.
2 etapas: „Tiesos šaltinio“ sukūrimas
Pradėkite centralizuoti savo vertingiausius nestruktūrizuotus duomenis – vidines „wiki“, susitikimų nuorašus ir projektų retrospektyvas. Naudokite paprastą įrankį, tokį kaip Notion, arba specialią vektorinę duomenų bazę. Tai tampa jūsų DI „smegenimis“.
3 etapas: Sintezės testas
Pasirinkite klausimą, kuriam atsakyti šiuo metu reikia atidaryti tris skirtingas programėles. Pavyzdžiui: „Kiek išleidome klientų pritraukimui projektui, kurio pelno marža praėjusį ketvirtį buvo didžiausia?“
Jei negalite į tai atsakyti vienoje vietoje, jūsų duomenys yra izoliuoti. Jūsų tikslas kitiems 90 dienų turėtų būti sukurti jungtį, kuri leistų šį atsakymą gauti akimirksniu.
Realybės patikrinimas
Būkime sąžiningi: sukurti suvienytą duomenų sluoksnį yra sunkiau nei nusipirkti naują prenumeratą. Tam reikia peržiūrėti procesus, sutvarkyti duomenis ir galbūt atsisakyti pasenusių įrankių, kurie nesuderinami su kitais.
Tačiau alternatyva yra blogesnė. Alternatyva yra likti įkalintiems „pirmiausia programėlė“ cikle, kasmet mokant vis daugiau už įrankius, kurie vis mažiau žino apie jūsų tikruosius verslo tikslus.
Visą savo verslą valdau kaip DI pagrįstą veiklą. Neturiu „rinkodaros skyriaus“ ar „klientų aptarnavimo komandos“, nes man jų nereikia – turiu suvienytą duomenų sluoksnį, kuris leidžia mano DI atlikti šias funkcijas turint visą kontekstą. Tai efektyviau, greičiau ir žymiai pigiau.
Jūsų kitas žingsnis nėra naujas įrankis. Tai architektūra, kuri padaro įrankius perteklinius. Ar esate pasiruošę nustoti kolekcionuoti programėles ir pradėti kurti intelektą?