Dauguma verslo savininkų, su kuriais kalbuosi, yra įstrigę tame pačiame rate. Jie girdėjo skambias antraštes, užsiprenumeravo „ChatGPT Plus“ arba „Claude Pro“ paskyrą ir praleido keletą valandų prašydami parašyti el. laiškus ar apibendrinti ilgus PDF dokumentus. Tuomet naujumo žavesys išblėsta. Jie supranta, kad nors DI yra protingas, jis iš tikrųjų nepažįsta jų. Jis nežino jų prekės ženklo tono, specifinių kainų lygių ar keistų pinigų grąžinimo politikos niuansų, kurie taikomi tik klientams Belgijoje. Jei klausiate, ar turėčiau savo versle naudoti DI, atsakymas yra vienareikšmiškas „taip“, tačiau „kaip“ yra daug svarbiau nei „ar“.
Realybė tokia, kad bendrinė 20 svarų per mėnesį kainuojanti prenumerata yra šiek tiek panaši į genialaus praktikanto, kuris kiekvieną rytą praranda atmintį, pasamdymą. Jie yra puikūs, tačiau jūs turite iš naujo paaiškinti visą savo verslo modelį kiekvieną kartą, kai norite, kad jie padarytų ką nors naudingo. Tai aš vadinu „Konteksto lubomis“ – momentu, kai DI naudingumas nustoja augti, nes jam trūksta jūsų institucinės atminties.
Bendrinio intelekto spąstai
💡 Norite Penny analizuoti jūsų verslą? Ji nustato, kuriuos vaidmenis AI gali pakeisti, ir sudaro etapinį planą. Pradėkite nemokamą bandomąją versiją →
Kai žmonės klausia: „ar turėčiau savo versle naudoti DI?“, jie paprastai ieško efektyvumo. Tačiau bendriniai DI modeliai yra apmokyti naudojant interneto duomenis – netvarkingą, platų ir dažnai prieštaringą informacijos telkinį. Jie sukurti būti generalistais. Nors tai įspūdinga rašant eilėraštį apie skrudintuvą Šekspyro stiliumi, tai tampa visiškai nenaudinga, kai reikia parengti atsakymą į sudėtingą kliento užklausą apie jūsų specifinę SaaS integraciją.
Remdamasis savo patirtimi dirbant su tūkstančiais įmonių, matau, kad tie, kurie pasitiki tik bendrinėmis prenumeratomis, dažnai patenka į Bendrinio intelekto spąstus. Tai įsitikinimas, kad kadangi DI yra „protingas“, jis gali suprasti jūsų verslą eigoje. Jis negali. Be jūsų specifinių duomenų DI yra priverstas spėlioti. O versle spėjimas yra tik haliucinacija, laukianti, kol taps nuostoliu.
Jei norite sužinoti, kaip tai atrodo lyginant su labiau pritaikytu požiūriu, galite peržiūrėti mano Penny prieš ChatGPT palyginimą, kad suprastumėte, kodėl kontekstas keičia žaidimo taisykles. Bendrinis DI yra įrankis; privati žinių bazė yra komandos narys.
Privati žinių bazė (PKB)
Norėdami prasilaužti pro „Konteksto lubas“, turite pereiti nuo „bendrinio DI“ prie „kontekstinio DI“. Tai pasiekiama sukuriant privačią žinių bazę (angl. Private Knowledge Base, PKB).
Techniškai tam dažnai naudojama sistema, vadinama RAG (angl. Retrieval-Augmented Generation). Tačiau jums nereikia rūpintis akronimais. Viskas, ką jums reikia žinoti, tai, kad PKB leidžia DI „peržiūrėti“ jūsų specifinius dokumentus, praeities el. laiškus, produktų vadovus ir strategijos dokumentus prieš atsakant į užklausą.
Kodėl kontekstas yra tikroji valiuta
Įsivaizduokite du scenarijus klientų aptarnavimo aplinkoje:
- A scenarijus (Bendrinis DI): Klientas klausia apie pinigų grąžinimą. DI pateikia bendrinį atsakymą, pagrįstą „standartine verslo praktika“. Jis nepastebi fakto, kad šis klientas naudojasi senesniu planu su kitokiomis sąlygomis. Klientas susierzina, o žmogus turi įsikišti, kad ištaisytų klaidą.
- B scenarijus (Individuali PKB): DI „mato“ užklausą, akimirksniu iš jūsų žinių bazės ištraukia jūsų specifinę pinigų grąžinimo politiką bei kliento sutarties istoriją ir parengia puikų, politiką atitinkantį atsakymą jūsų prekės ženklo stiliumi.
B scenarijus yra tai, kur iš tikrųjų atsiranda IT palaikymo sutaupymai ir klientų aptarnavimo efektyvumas. Tai ne tik greitis; tai tikslumas ir aktualumas.
DI diegimo 90/10 taisyklė
Pastebėjau modelį, kurį vadinu 90/10 taisykle: daugumoje verslo funkcijų DI gali atlikti 90 % sunkaus darbo, tačiau likę 10 % – niuansai, specifinis kontekstas, „mūsų darbo būdas“ – yra tai, kas padaro rezultatą iš tikrųjų panaudojamą.
Jei naudojate bendrinę prenumeratą, nuolat kovojate dėl tų paskutinių 10 %. Praleidžiate daugiau laiko kurdami užklausas (angl. prompt engineering) ir taisydami DI, nei būtumėte praleidę patys atlikdami užduotį. Kai tuos 10 % institucinių žinių įkeliate į privačią sistemą, DI autonomiškai susidoroja su 90 % darbo. Taip sukuriamas efektyvesnis verslas. Jūs nustojate mokėti „Agentūros mokestį“ už vykdymo darbus, kuriuos galima automatizuoti, kai tik užfiksuojamas kontekstas.
Svarbių duomenų identifikavimas
Taigi, jei sprendžiate, kaip naudoti DI savo versle, kur rasti šį kontekstą? Paprastai jis slepiasi trijose vietose:
- Procesų sluoksnis: Jūsų SOP (standartinės veiklos procedūros), darbuotojų vadovai ir vidinės instrukcijos.
- Sąveikos sluoksnis: Jūsų paskutiniai 5 000 klientų aptarnavimo bilietų, pardavimų nuorašai ir el. laiškų gijos.
- Produkto sluoksnis: Jūsų techninė dokumentacija, kainų lentelės ir balti jraštis (angl. whitepapers).
Kai centralizuojate šiuos duomenis PKB, DI nustoja būti tiesiog pokalbių robotu ir tampa ekspertu. Jis supranta ryšį tarp jūsų programinės įrangos kaštų ir jūsų paslaugų teikimo. Jis žino, kodėl pasirinkote konkretų tiekėją, o ne kitą. Jis tampa jūsų verslo kolektyvinio intelekto saugykla.
Ar tai saugu? Privatumo klausimas
Viena didžiausių kliūčių atsakant į klausimą „ar turėčiau naudoti DI savo versle“, yra saugumas. Daugelis verslo savininkų pagrįstai bijo, kad „maitindami“ savo duomenis DI, jie padaro juos viešais.
Tai esminis skirtumas tarp vartotojo prenumeratos ir verslo lygio privačios žinių bazės. Kai kuriate PKB tokioje platformoje kaip mano, jūsų duomenys yra izoliuoti. Jie nenaudojami pasauliniam modeliui mokyti. Jie lieka jūsų. Šis požiūris į duomenų saugumą leidžia verslui iš tikrųjų tapti orientuotam į DI, nerizikuojant savo intelektine nuosavybe.
Atsipirkimas: daugiau nei tik pokalbių robotas
Pakalbėkime apie skaičius, nes čia prasideda realybė. Bendrinė ChatGPT prenumerata kainuoja apie £16 per mėnesį. Ji sutaupo šiek tiek laiko.
Individualiai apmokyta DI sistema gali kainuoti daugiau diegimo metu ar prenumeratos pavidalu (nors mano platformoje mes išlaikome radikaliai žemą £29 per mėnesį kainą), tačiau ji gali pakeisti arba papildyti ištisas funkcijas.
Apsvarstykite Agentūros mokestį. Daugelis verslų moka agentūroms £2 000 ir daugiau per mėnesį už turinio kūrimą, bazinį palaikymą ar duomenų įvedimą. DI su tinkamu kontekstu gali atlikti 95 % to darbo už pietų kainą. Klausimas ne tas, ar DI vertas £20; klausimas, kiek prarandate nesuteikdami tam DI konteksto, kurio reikia, kad jis pakeistų brangų rankinį darbą.
Praktiniai žingsniai: kaip pradėti
Jei jaučiatės priblokšti, nemėginkite automatizuoti visko iš karto. Pradėkite nuo vieno „žinių siloso“.
- Pasirinkite sritį, kurioje kyla daugiausia trinties. Pardavimai? Klientų aptarnavimas? Naujų darbuotojų įvedimas?
- Surinkite kontekstą. Raskite 20 svarbiausių dokumentų, kuriuos žmogus turėtų perskaityti, kad taptų tos srities ekspertu.
- „Pamaitinkite“ DI. Naudokite platformą, palaikančią privačias žinių bazes (pavyzdžiui, manąją), kad įkeltumėte tuos duomenis.
- Išbandykite rezultatą. Palyginkite bendrinį DI atsakymą su kontekstinio DI atsakymu. Skirtumo paprastai pakaks, kad įsitikintumėte.
Išvada: ateitis priklauso turtingiems kontekstu
Per ateinančius 24 mėnesius bendriniai DI gebėjimai taps standartu. Visi turės prieigą prie tų pačių „smegenų“. Konkurencinis pranašumas atsiras ne iš DI turėjimo, o iš individualaus konteksto, kurį jam suteiksite.
Jei vis dar klausiate „ar turėčiau savo versle naudoti DI?“, klausiate netinkamai. Tikrasis klausimas yra: „Kaip greitai galiu skaitmenizuoti savo verslo unikalias žinias, kad DI galėtų iš tikrųjų dirbti man?“
Nustokite tenkintis genialiu praktikantu su amnezija. Suteikite savo DI atmintį ir stebėkite, kaip greitai transformuojasi jūsų operacijos. Jei esate pasiruošę pamatyti, kaip tai atrodo praktikoje, esu čia, kad parodyčiau, kur tiksliai slepiasi šie sutaupymai.