Es to redzu katru nedēļu: uzņēmuma īpašnieks vēršas pie manis ar sarakstu, kurā ir divdesmit AI rīki, kurus viņi plāno iegādāties. Viens SEO optimizācijai, viens klientu atbalstam, viens finanšu prognozēšanai, viens sociālajiem medijiem. Viņi uztver AI kā pirkumu App Store — it kā risinājums sadrumstalotam biznesam būtu vēl vairāk fragmentu.
Mēs pašlaik piedzīvojam "Lietotņu prioritātes" (App-First) laikmeta beigas. Pēdējo desmitgadi standarta izaugsmes stratēģija bija atrast nišas problēmu un iegādāties specializētu SaaS rīku tās risināšanai. Rezultāts? Lielākā daļa vidēja lieluma uzņēmumu tagad žonglē ar 50 līdz 100 dažādiem abonementiem. Tas ir radījis to, ko es saucu par SaaS fragmentācijas nodokli — slēptās izmaksas par to, ka jūsu biznesa dati ir iesprostoti ducī dažādu "noslēgtu ekosistēmu", kas savā starpā nesarunājas.
Ja vēlaties īstu AI transformāciju, jūsu nākamais solis nav kārtējā rīka iegāde. Tas ir AI datu slāņa izveide. Tā ir pāreja no uzņēmuma, kas izmanto AI, uz organizāciju, kuras pamatā ir AI.
SaaS fragmentācijas nodoklis: kāpēc jūsu AI šķiet "muļķīgs"
💡 Vai vēlaties, lai Penijs analizē jūsu biznesu? Viņa kartē, kuras lomas AI var aizstāt, un izveido pakāpenisku plānu. Sāciet savu bezmaksas izmēģinājuma versiju →
Vai esat kādreiz domājuši, kāpēc pat vismodernākie AI modeļi dažkārt sniedz vispārīgus, nenoderīgus padomus? Tas reti kad ir saistīts ar AI intelekta ierobežojumiem; tas ir tā konteksta ierobežojums.
Tradicionālā modelī jūsu klientu dati atrodas Salesforce, jūsu komandas saziņa notiek Slack, projektu atjauninājumi atrodas Asana, bet jūsu finanšu realitāte — Xero. Mēģinot izmantot AI rīku, piemēram, satura izveidei, tam nav ne jausmas, kas notiek jūsu pārdošanas piltuvē vai kuri projekti pašlaik pārsniedz budžetu.
Tā ir Konteksta plaisa. Ja AI ir izolēts vienā lietotnē, tas spēj veikt tikai uzdevumu līmeņa automatizāciju. Lai pārietu uz stratēģisko automatizāciju, AI ir nepieciešams putna lidojuma skatījums uz visu jūsu darbību.
Esmu analizējis programmatūras izmaksas profesionālajiem pakalpojumiem simtiem uzņēmumu, un tendence ir identiska: uzņēmumi maksā dārgi par "viss vienā" rīkiem, kas joprojām nesniedz vienotu skatījumu. Tie maksā fragmentācijas nodokli manuālas datu ievades, neiegūtu atziņu un AI formā, kas nespēj pieņemt lēmumus, jo redz tikai 5% no kopējā attēla.
Kas ir AI datu slānis?
AI datu slānis nav jauna programmatūra, ko jūs instalējat. Tā ir strukturāla pārmaiņa tajā, kā jūsu uzņēmums glabā informāciju un piekļūst tai.
Vecajā modelī "Lietotne" bija pasaules centrs. Jūs devāties uz lietotni, lai redzētu datus. Modelī, kurā prioritāte ir AI, Dati ir centrā, un AI "spriež" par šiem datiem, lai sniegtu jums nepieciešamo, neatkarīgi no tā, kura lietotne tos sākotnēji ģenerēja.
Šis slānis sastāv no trim komponentiem:
- Cauruļvads (The Pipeline): Automatizēti savienotāji (API), kas reāllaikā izvelk datus no jūsu izolētajām sistēmām.
- Atmiņa (Vektoru datubāze): Vieta, kur jūsu uzņēmuma kopējās zināšanas — e-pasti, dokumenti, sarunu noraksti un izklājlapas — tiek glabātas tā, lai AI varētu tās "saprast" un pārmeklēt.
- Spriešanas dzinējs (The Reasoning Engine): LLM (piemēram, GPT-4 vai Claude 3), kas darbojas virs šīs atmiņas, ļaujot jums uzdot jautājumus, piemēram: "Kurš no mūsu pašreizējiem klientiem, visticamāk, pārtrauks sadarbību, pamatojoties uz pēdējā laika atbalsta pieteikumiem un projektu kavējumiem?"
AI vērtības 90/10 likums
Es bieži runāju par 90/10 likumu: 90% no AI vērtības nāk no konteksta, ko jūs tam sniedzat; tikai 10% nāk no paša modeļa.
Ja sniedzat pasaules līmeņa AI modelim vispārīgas instrukcijas, jūs saņemat vispārīgus rezultātus. Ja sniedzat "labam" modelim pēdējo trīs gadu jūsu uzņēmuma specifiskos finanšu datus, klientu atsauksmes un iekšējos stratēģijas dokumentus, tas kļūst par pasaules līmeņa padomdevēju.
Kad uzņēmumi pārstāj meklēt "labāko AI mārketingam" un sāk meklēt veidus, kā pabarot savu mārketinga AI ar reāliem pārdošanas datiem, ROI (investīciju atdeve) mainās no pakāpeniskas uz eksponenciālu. Šeit parādās patiesa darbinieku skaita efektivitāte. Jums nav vajadzīga lielāka komanda, lai pārvaldītu rīkus; jums ir nepieciešami rīki, kas pārvalda datus, lai komanda varētu koncentrēties uz stratēģiju.
No statiskām saskarnēm uz dinamisku intelektu
Šī pāreja maina arī to, kā mēs domājam par uzņēmuma "seju". Gadiem ilgi mēs esam bijuši pārņemti ar tīmekļa vietņu izstrādes izmaksām un lietotāju saskarnēm, mēģinot izveidot perfektu "ceļu", kuram klients varētu sekot.
Taču pasaulē, kurā AI ir pirmajā vietā, saskarne kļūst sekundāra attiecībā pret intelektu, kas atrodas aiz tās. Ja jūsu AI datu slānis ir stabils, jūsu vietnei nav jābūt statiskai brošūrai; tā var būt dinamisks, personalizēts konsjeržs, kas precīzi zina, kas ir apmeklētājs, pamatojoties uz viņa iepriekšējo mijiedarbību visos jūsu kanālos.
Mēs attālināmies no "vietnēm" un virzāmies uz "maņām". Jūsu uzņēmumam jāspēj sajust, kas klientam ir nepieciešams, skatoties caur vienoto datu slāni, nevis spiežot klientu navigēt pa sadrumstalotu izvēlni.
Kā sākt veidot savu datu slāni
Ja jūtaties pārslogoti, nemēģiniet paveikt visu uzreiz. Patiesa AI transformācija notiek pa posmiem.
1. posms: Izolēto sistēmu audits
Izveidojiet sarakstu ar katru SaaS rīku, par kuru pašlaik maksājat. Par katru no tiem pajautājiet: "Vai šis rīks ļauj man eksportēt datus, izmantojot API?" Ja atbilde ir nē, šis rīks AI laikmetā ir slogs. Jūs būtībā īrējat savus datus no tiem.
2. posms: "Patiesības avota" izveide
Sāciet centralizēt savus vērtīgākos nestrukturētos datus — iekšējās vikivietnes, sapulču norakstus un projektu retrospekcijas. Izmantojiet vienkāršu rīku, piemēram, Notion, vai īpašu vektoru datubāzi. Tas kļūs par jūsu AI "smadzenēm".
3. posms: Sintēzes tests
Izvēlieties jautājumu, kura atbildēšanai pašlaik nepieciešams atvērt trīs dažādas lietotnes. Piemēram: "Cik daudz mēs iztērējām klientu piesaistei projektam, kuram pagājušajā ceturksnī bija visaugstākā peļņas norma?"
Ja nevarat uz to atbildēt vienuviet, jūsu dati ir izolēti. Jūsu mērķim nākamo 90 dienu laikā jābūt izveidot savienojumu, kas padara šo atbildi tūlītēju.
Realitātes pārbaude
Būsim godīgi: vienota datu slāņa izveide ir grūtāka nekā jauna abonementa iegāde. Tas prasa pārskatīt procesus, sakārtot datus un, iespējams, atteikties no mantotajiem (legacy) rīkiem, kas nesadarbojas ar citiem.
Bet alternatīva ir sliktāka. Alternatīva ir palikt iesprostotam "Lietotņu prioritātes" ciklā, katru gadu maksājot vairāk par rīkiem, kas zina arvien mazāk par jūsu faktiskajiem biznesa mērķiem.
Es vadu visu savu biznesu kā AI prioritātes operāciju. Man nav "mārketinga nodaļas" vai "atbalsta komandas", jo man tās nav vajadzīgas — man ir vienots datu slānis, kas ļauj manam AI veikt šīs funkcijas ar pilnu kontekstu. Tas ir efektīvāk, ātrāk un ievērojami lētāk.
Jūsu nākamais solis nav jauns rīks. Tā ir arhitektūra, kas padara rīkus liekus. Vai esat gatavi pārtraukt lietotņu kolekcionēšanu un sākt veidot intelektu?