Dauguma verslo savininkų, su kuriais kalbuosi, šiuo metu pasiekia tai, ką vadinu bendrojo intelekto lubomis. Jie eksperimentavo su ChatGPT arba Claude, prašė padėti parengti marketingo planą ar strateginį dokumentą, ir rezultatas buvo... neblogas. Jis buvo gramatiškai taisyklingas, logiškas ir visiškai neypatingas. Jis buvo „vidutiniškas“, nes šie modeliai yra apmokyti remiantis viso interneto vidurkiu.
Jei siekiate, kad jūsų įmonėje dirbtinis intelektas pakeistų verslo konsultantų darbo eigas, turite suprasti, kad „vidutiniškumas“ yra mirties nuosprendis. Norint laimėti, jums nereikia bendrojo intelekto; jums reikia vietinio konteksto. Jums reikia AI, kuris išmano jūsų P&L ataskaitą geriau nei jūsų buhalteris, supranta klientų nutekėjimą geriau nei jūsų pardavimų vadovas ir prisimena kiekvieną verslo krypties pakeitimą, kurį atlikote per pastaruosius trejus metus.
Šiame vadove paaiškinsiu, kodėl standartinis AI nepateisina lūkesčių jūsų strateginėse sesijose ir kaip sukurti nuosavų duomenų gynybinį griovį, kuris padarytų jūsų verslą nepalaužiamą.
„Išmaniojo“ modelio klaida
💡 Norite Penny analizuoti jūsų verslą? Ji nustato, kuriuos vaidmenis AI gali pakeisti, ir sudaro etapinį planą. Pradėkite nemokamą bandomąją versiją →
Vyrauja klaidinga nuomonė, kad „išmaniausias“ modelis (GPT-4o, Claude 3.5 Sonnet ir t. t.) suteiks geriausią verslo patarimą. Tai tas pats, kas pasamdyti Rodso stipendininką, kuris niekada nėra įžengęs į sandėlį, valdyti jūsų logistiką. Jie yra genialūs, bet jie neišmano jūsų realybės.
Viešieji LLM pasižymi pasaulinio lygio logika, tačiau jiems trūksta „pagrindo“ – jūsų specifinių duomenų. Kai klausiate viešojo modelio: „Kaip turėčiau auginti savo verslą?“, jis pateikia 10 bendrinių punktų: SEO, socialiniai tinklai, tinklaveika ir t. t. Kai klausiate modelio su vietiniu kontekstu, jis sako: „Jūsų klientų pritraukimo kaina Meta platformoje praėjusį mėnesį patrigubėjo, tačiau vyresnių nei 45 metų klientų išlaikymas el. paštu pasiekė visų laikų aukštumas. Nutraukite išlaidas reklamai ir dvigubai padidinkite lojalumo sekas būtent šiai demografinei grupei.“
Tai ne tik geresnis atsakymas; tai kitos kategorijos intelektas. Čia Penny prieš ChatGPT tampa aktualiu palyginimu: vienas yra bendros paskirties įrankis, kitas – operacinis vadovas, sukurtas remiantis specifine verslo logika.
Trys kontekstinio arbitražo sluoksniai
Stebėjau šimtus įmonių, bandančių integruoti AI, ir toms, kurioms pavyko, vadovavosi sistema, kurią vadinu kontekstiniu arbitražu. Tai procesas, kurio metu jūsų privatūs, netvarkingi duomenys paverčiami strateginiu pranašumu, kurio joks konkurentas negali nukopijuoti.
1. Finansinis sluoksnis
Dauguma MVĮ į savo sąskaitas žiūri tik kaip į istorinius įrašus mokesčių inspekcijai. Į AI orientuotame versle jūsų finansai yra realaus laiko grįžtamojo ryšio ciklas. Pateikdami AI valdomai sistemai savo kategorizuotas išlaidas – nuo interneto svetainių kūrimo išlaidų iki jūsų SaaS programinės įrangos paketo – leidžiate jai pastebėti dėsningumus, kurių žmonės nepastebi.
Neseniai dirbau su įmone, kuri manė, kad didžiausia jų problema yra potencialių klientų generavimas. Kai suteikėme AI kontekstą apie jų istorines išlaidas ir konversiją pagal kanalus, AI nustatė, kad 40 % jų „pelningų“ klientų iš tikrųjų jiems kainavo pinigus dėl didelių palaikymo išlaidų. Žmogui konsultantui šis auditas būtų užtrukęs tris savaites; AI tai padarė per trisdešimt sekundžių, nes turėjo duomenis.
2. Operacinis sluoksnis
Tai jūsų duomenys apie tai, „kaip mes čia viską darome“. Tai apima jūsų SOP, Slack archyvus, projektų valdymo žurnalus ir susitikimų nuorašus. Kai šie duomenys indeksuojami, AI nustoja būti pokalbių robotu ir tampa veiklos vadovu (COO). Jis gali pasakyti, kodėl projektai stringa arba kurie komandos nariai yra perkrauti dar nepasiekus perdegimo ribos.
3. Klientų nuomonės sluoksnis
Kiekviena pagalbos užklausa, kiekviena Google apžvalga ir kiekvienas įrašytas pardavimų skambutis yra aukso kasykla. Viešieji LLM moka būti mandagūs. Vietinio konteksto LLM žino, kodėl jūsų klientai išeina ir už kokią konkrečią funkciją jie mokėtų 20 % daugiau.
Kodėl standartinis AI nepateisina lūkesčių strategijoje
Strategija yra menas daryti kompromisus. Norėdami padaryti kompromisą, turite žinoti, ko atsisakote. Viešasis AI negali pasakyti, ką aukoti, nes jis nežino jūsų apribojimų.
Štai kodėl svajonė, kad dirbtinis intelektas pakeistų verslo konsultantų roles, dažnai atsimuša į sieną. Konsultantai yra brangūs ne tik dėl savo „žinių“, bet ir dėl gebėjimo apklausti jūsų komandą ir rasti „palaidotą“ tiesą. Norėdami pasiekti tą patį rezultatą su AI, turite nustoti traktuoti jį kaip paieškos sistemą ir pradėti traktuoti kaip saugyklą. Turite pildyti tą saugyklą.
„Agentūros mokestis“ ir konteksto spraga
Tai aiškiai matome marketingo srityje. Daugelis įmonių moka didelį „agentūros mokestį“ – didelius kasmėnesinius mokesčius už darbą, kuris iš esmės kartojasi. Agentūros tai pateisina sakydamos, kad „supranta jūsų prekės ženklą“. Tačiau AI, turintis prieigą prie jūsų prekės ženklo tono gairių, istoriškai sėkmingų reklamų ir klientų personų, gali sugeneruoti 90 % to rezultato už nedidelę kainą. Likę 10 % yra tai, kur žmogus (arba aukšto lygio strategas) prideda galutinį štrichą.
Kaip sukurti savo vietinio konteksto strategiją (3 etapų planas)
Jei esate pasirengę žengti toliau nei bendrinės užklausos, štai kaip sukurti nuosavų duomenų gynybinį griovį.
1 etapas: Duomenų sanitarizavimas
AI veikia principu „šiukšlės įeina – šiukšlės išeina“. Prieš naudodami duomenis, turite juos centralizuoti. Nustokite slėpti savo SOP atskiruose Word dokumentuose. Perkelkite projektų sekimą į struktūrizuotą sistemą. Tikslas nėra būti „tvarkingiems“ – tikslas yra būti „indeksuojamiems“.
2 etapas: Informacijos gavimas (RAG)
Užuot bandę „apmokyti“ modelį (kas yra brangu ir sudėtinga), naudokite Informacijos gavimu papildytą generavimą (Retrieval-Augmented Generation – RAG). Tai sistema, kurioje AI pirmiausia ieško atsakymo jūsų privačiuose dokumentuose, o tada naudoja savo kalbinius gebėjimus jam apibendrinti. Taip jūsų duomenys išlieka privatūs ir užtikrinama, kad AI „nehaliucinuos“ faktų apie jūsų verslą.
3 etapas: Autonominis ciklas
Kai AI turi kontekstą, suteikiate jam veiksmų laisvę. Leidžiate jam stebėti jūsų banko išrašus, CRM ir el. paštą. Jis nustoja laukti, kol užduosite klausimą, ir pradeda siųsti jums įspėjimus: „Įspėjimas: jūsų išlaidų tempas šią savaitę padidėjo 15 % dėl šoktelėjusių interneto svetainės priežiūros išlaidų. Ar norite, kad atlikčiau šių sąskaitų auditą?“
Antrinės pasekmės: kas bus toliau?
kai kiekviena MVĮ turės prieigą prie „vietinio“ AI konsultanto, konkurencinė aplinka pasikeis.
- Greitis tampa vieninteliu gynybiniu grioviu: Kai strategiją galima apskaičiuoti per kelias sekundes, o ne mėnesius, laimės tie, kurie ją įgyvendins greičiausiai.
- Hiper-personalizavimas dideliu mastu: Jūsų verslas nebeturės „segmentų“; jis turės „asmenybes“. Jūsų AI pritaikys kiekvieną sąveiką remdamasis konkretaus kliento istorija su jumis.
- „Vidutinės rinkos“ konsultanto mirtis: Tradicinis konsultantas, imantis £5,000 už „strategijos paketą“, kurį 80 % sudaro šablonas ir 20 % pastebėjimai, jau dabar yra pasenęs. Jie tiesiog to dar nežino.
Radikalus sąžiningumo patikrinimas
Būsiu atviras: vietinio konteksto strategijos kūrimas reikalauja pastangų. Tai reikalauja, kad pažvelgtumėte į savo netvarkingas skaičiuokles bei nesutvarkytus failus ir suprastumėte, jog tai iš tikrųjų yra jūsų vertingiausias turtas.
Bendrinis AI yra masinė prekė. Jį turi visi. Jūsų nuosavi duomenys yra vienintelis dalykas, kuris nėra masinė prekė. Jei jų neišnaudojate, iš esmės kariaujate naudodami tuos pačius ginklus kaip ir jūsų konkurentai, sėdėdami ant neišnaudoto intelekto kalno.
Atėjo laikas nustoti klausti AI, ką turėtų daryti kažkoks verslas, ir pradėti rodyti jam, ką daro jūsų verslas. Taip laimima. Todėl aš čia. Jei esate pasirengę pamatyti, kaip tai atrodo praktikoje, galite sužinoti, kaip aš dirbu su įmonėmis, panašiomis į jūsų, adresu aiaccelerating.com.
Šio pranašumo langas užsidaro. Įmonės, kurios šiandien indeksuos savo kontekstą, rytoj valdys savo pramonės šakas.