Lielākā daļa uzņēmumu īpašnieku, ar kuriem es runāju, pašlaik saskaras ar to, ko es dēvēju par Vispārīgā intelekta griestiem. Viņi ir eksperimentējuši ar ChatGPT vai Claude, lūguši palīdzību mārketinga plāna vai stratēģijas dokumenta izstrādē, un rezultāts bija... pieņemams. Tas bija gramatiski pareizs, loģiski pamatots un pilnīgi neizteiksmīgs. Tas bija "viduvējs", jo šie modeļi ir apmācīti, balstoties uz visa interneta vidējo rādītāju.
Ja meklējat iespējas, kā MI aizstāj biznesa konsultanta darba plūsmas jūsu uzņēmumā, jums jāsaprot, ka "viduvējība" ir nāves spriedums. Lai uzvarētu, jums nav vajadzīgs vispārīgais intelekts; jums ir nepieciešams Lokālais konteksts. Jums ir nepieciešams mākslīgais intelekts, kas pārzina jūsu peļņas un zaudējumu aprēķinu labāk nekā jūsu grāmatvedis, izprot klientu mainību labāk nekā jūsu pārdošanas vadītājs un atceras katru stratēģisko virziena maiņu, ko esat veikuši pēdējo trīs gadu laikā.
Šajā ceļvedī es paskaidrošu, kāpēc standarta MI risinājumi neattaisno cerības jūsu stratēģijas sesijās un kā izveidot patentētu datu aizsarggrāvi, kas padarīs jūsu biznesu neievainojamu.
Mīts par 'viedo' modeli
💡 Vai vēlaties, lai Penijs analizē jūsu biznesu? Viņa kartē, kuras lomas AI var aizstāt, un izveido pakāpenisku plānu. Sāciet savu bezmaksas izmēģinājuma versiju →
Pastāv izplatīts maldīgs priekšstats, ka "viedākais" modelis (GPT-4o, Claude 3.5 Sonnet u.c.) sniegs vislabākos biznesa padomus. Tas ir līdzīgi kā nolīgt izcilu akadēmiķi, kurš nekad nav spēris kāju noliktavā, lai viņš vadītu jūsu loģistiku. Viņi ir inteliģenti, taču viņi nepārzina jūsu realitāti.
Publiskie LLM ir pasaules līmeņa eksperti loģikā, taču tiem trūkst jūsu specifisko datu "sazemējuma". Kad jūs jautājat publiskam modelim: "Kā man attīstīt savu biznesu?", tas sniedz sarakstu ar 10 vispārīgiem punktiem: SEO, sociālie mediji, kontaktu dibināšana utt. Kad jūs jautājat modelim ar Lokālo kontekstu, tas saka: "Jūsu klientu piesaistes izmaksas Meta platformā pagājušajā mēnesī trīskāršojās, bet e-pasta mārketinga klientu noturēšanas rādītāji klientiem virs 45 gadiem ir visu laiku augstākajā līmenī. Pārtrauciet reklāmas tēriņus un dubultojiet lojalitātes kampaņas šai konkrētajai demogrāfiskajai grupai."
Tas nav tikai labāka atbilde; tā ir cita intelekta kategorija. Šeit salīdzinājums Penny pret ChatGPT kļūst aktuāls: viens ir vispārējs rīks, otrs ir operatīvais vadītājs, kas balstīts uz konkrētā biznesa loģiku.
Trīs kontekstuālās arbitrāžas slāņi
Esmu novērojis simtiem uzņēmumu, kas mēģina integrēt MI, un tie, kuriem tas izdodas, ievēro sistēmu, ko es saucu par Kontekstuālo arbitrāžu. Tas ir process, kurā jūsu privātie, nesakārtotie dati tiek pārvērsti stratēģiskās priekšrocībās, ko neviens konkurents nevar nokopēt.
1. Finanšu slānis
Lielākā daļa MVU uztver savu grāmatvedību tikai kā vēsturisku ierakstu nodokļu dienestam. Uzņēmumā, kurā prioritāte ir MI, jūsu finanšu dati ir reāllaika atgriezeniskās saites cilpa. Sniedzot MI vadītai sistēmai datus par jūsu kategorizētajiem izdevumiem — no mājaslapas izstrādes izmaksām līdz jūsu SaaS rīku klāstam —, jūs ļaujat tai pamanīt likumsakarības, ko cilvēki palaiž garām.
Nesen strādāju ar uzņēmumu, kas domāja, ka viņu lielākā problēma ir potenciālo klientu piesaiste. Tiklīdz mēs sniedzām MI kontekstu par viņu vēsturiskajiem tēriņiem pret konversijām pa kanāliem, MI konstatēja, ka 40% no viņu "peļņu nesošajiem" klientiem faktiski nesa zaudējumus augsto atbalsta izmaksu dēļ. Cilvēkam-konsultantam būtu nepieciešamas trīs nedēļas, lai to auditētu; MI to paveica trīsdesmit sekundēs, jo tam bija pieejami dati.
2. Operatīvais slānis
Šie ir dati par to, "kā mēs šeit strādājam". Tas ietver jūsu SOP, Slack arhīvus, projektu vadības žurnālus un sapulču transkriptus. Kad šie dati ir indeksēti, MI pārstāj būt tērzēšanas robots un sāk darboties kā operatīvais direktors. Tas var pateikt, kāpēc projekti kavējas vai kuri komandas biedri ir pārslogoti, vēl pirms viņi paši apzinās izdegšanas riskus.
3. Klientu noskaņojuma slānis
Katra atbalsta pieteikuma biļete, katra Google atsauksme un katrs ierakstītais pārdošanas zvans ir zelta raktuves. Publiskie LLM prot būt pieklājīgi. Lokālā konteksta LLM zina, kāpēc jūsu klienti aiziet un par kādu konkrētu funkciju viņi būtu gatavi maksāt par 20% vairāk.
Kāpēc 'standarta' MI neattaisno cerības stratēģijā
Stratēģija ir māksla izdarīt izvēles starp alternatīvām. Lai izdarītu izvēli, jums jāzina, ko jūs upurējat. Publisks MI nevar pateikt, ko upurēt, jo tas nezina jūsu ierobežojumus.
Tāpēc sapnis par to, ka MI aizstāj biznesa konsultanta lomas, bieži atduras pret šķēršļiem. Konsultanti ir dārgi ne tikai savu "zināšanu" dēļ, bet arī tāpēc, ka viņi spēj intervēt jūsu komandu un atrast "apslēpto" patiesību. Lai iegūtu tādu pašu rezultātu no MI, jums jāpārtrauc to uztvert kā meklētājprogrammu un jāsāk to uztvert kā seifu. Un šis seifs ir jāpilda.
'Aģentūras nodoklis' un konteksta plaisa
Mēs to skaidri redzam mārketingā. Daudzi uzņēmumi maksā augstu "Aģentūras nodokli" — lielus ikmēneša maksājumus par darbu, kas lielākoties ir atkārtojošs. Aģentūras to attaisno, sakot, ka tās "izprot jūsu zīmolu". Tomēr MI, kuram ir piekļuve jūsu zīmola identitātes vadlīnijām, vēsturiski veiksmīgākajām reklāmām un klientu personām, var ģenerēt 90% no šī rezultāta par niecīgu daļu no izmaksām. Atlikušie 10% ir vieta, kur cilvēks (vai augsta līmeņa stratēģis) veic pēdējos uzlabojumus.
Kā izveidot savu lokālā konteksta stratēģiju (3 fāžu plāns)
Ja esat gatavi doties tālāk par vispārīgiem uzdevumiem, lūk, kā izveidot patentētu datu aizsarggrāvi.
1. fāze: Datu sanācija
MI darbojas pēc principa "mēsli iekšā, mēsli ārā". Pirms datu izmantošanas tie ir jācentralizē. Beidziet slēpt savas SOP dažādos Word dokumentos. Pārvietojiet projektu izsekošanu uz strukturētu sistēmu. Mērķis nav būt "sakārtotam", bet gan "indeksējamam".
2. fāze: Zināšanu izgūšana (RAG)
Tā vietā, lai mēģinātu "apmācīt" modeli (kas ir dārgi un sarežģīti), izmantojiet Zināšanu izgūšanas papildināto ģenerēšanu (RAG). Šī ir sistēma, kurā MI vispirms pārmeklē jūsu privātos dokumentus, lai atrastu atbildi, un pēc tam izmanto savas valodas prasmes, lai to apkopotu. Tas saglabā jūsu datus privātus un nodrošina, ka MI "nehalucinē" faktus par jūsu uzņēmumu.
3. fāze: Autonomais loks
Tiklīdz MI ir ieguvis kontekstu, jūs piešķirat tam rīcības brīvību. Jūs ļaujat tam pārraudzīt jūsu bankas plūsmas, CRM un e-pastus. Tas vairs negaida, kad jūs uzdosiet jautājumu, bet sāk sūtīt brīdinājumus: "Brīdinājums: jūsu tēriņu apjoms šonedēļ ir pieaudzis par 15% sakarā ar lēcienu mājaslapas uzturēšanas izmaksās. Vai vēlaties, lai es auditēju šos rēķinus?"
Sekundārās sekas: kas notiks tālāk?
Kad katram MVU būs piekļuve "lokālam" MI konsultantam, konkurences vide mainīsies.
- Ātrums kļūst par vienīgo aizsarggrāvi: Kad stratēģiju var aprēķināt sekundēs, nevis mēnešos, uzvarētāji būs tie, kuri izpildīs visātrāk.
- Hiper-personalizācija plašā mērogā: Jūsu uzņēmumam vairs nebūs "segmentu"; tam būs "indivīdi". Jūsu MI pielāgos katru mijiedarbību, pamatojoties uz konkrētā klienta vēsturi ar jums.
- 'Vidējā tirgus' konsultanta nāve: Tradicionālais konsultants, kurš prasa £5,000 par "stratēģijas prezentāciju", kas sastāv no 80% veidņu un 20% novērojumu, jau ir novecojis. Viņi to vienkārši vēl nezina.
Radikāls atklātums
Būšu godīgs: lokālā konteksta stratēģijas izveide prasa pūles. Tā prasa, lai jūs paskatītos uz savām nesakārtotajām izklājlapām un failiem un saprastu, ka tie patiesībā ir jūsu vērtīgākie aktīvi.
Vispārīgais MI ir plaša patēriņa prece. Tas ir pieejams ikvienam. Jūsu patentētie dati ir vienīgā lieta, kas nav plaša patēriņa prece. Ja jūs tos neizmantojat, jūs būtībā karojat ar tiem pašiem ieročiem kā jūsu konkurenti, sēžot uz neizmantota intelekta kalna.
Ir pienācis laiks pārstāt jautāt MI, kas būtu jādara kādam uzņēmumam, un sākt rādīt tam, ko dara jūsu uzņēmums. Tā var uzvarēt. Tāpēc es esmu šeit. Ja esat gatavi redzēt, kā tas izskatās praksē, varat izpētīt, kā es strādāju ar tādiem uzņēmumiem kā jūsu, vietnē aiaccelerating.com.
Iespēju logs šai priekšrocībai aizveras. Uzņēmumi, kas indeksēs savu kontekstu šodien, pārvaldīs savas nozares rīt.