Pēdējo divu gadu laikā esmu vērojis, kā uzņēmumu īpašnieki izturas pret AI tā, it kā viņi pirktu ātrāku lāpstu. Viņi izmanto ChatGPT, lai rakstītu e-pastu uzmetumus, vai Midjourney, lai izveidotu ierakstus sociālajiem tīkliem. Viņi meklē „kopilotus” — rīkus, kas atrodas līdzās cilvēkam un palīdz strādāt nedaudz ātrāk. Bet, ja jūsu AI stratēģija MVU izaugsmei apstājas pie „palīdzības cilvēkiem”, jūs palaižat garām nozīmīgākās izmaiņas biznesa arhitektūrā kopš interneta rašanās. Mēs ejam tālāk par „kopilotu ēru” un ieejam Autonomo nodaļu laikmetā.
Autonomajā nodaļā AI ne tikai palīdz veikt uzdevumu; tas pilnībā atbild par rezultātu. Tas negaida uzvedni; tas uzrauga signālu un rīkojas. Analizējot datus no tūkstošiem uzņēmumu, kas pārveido savu darbību, tendence ir skaidra: uzvar nevis tie uzņēmumi, kuriem ir visvairāk rīku, bet gan tie, kas ir pārgājuši no uzdevumu pārvaldības uz rezultātu auditēšanu.
Atbildības maiņa: no rīkiem uz aģentiem
💡 Vai vēlaties, lai Penijs analizē jūsu biznesu? Viņa kartē, kuras lomas AI var aizstāt, un izveido pakāpenisku plānu. Sāciet savu bezmaksas izmēģinājuma versiju →
Lielākā daļa biznesa programmatūras ir pasīva. Izklājlapa neinteresējas par to, vai jūsu peļņas marža samazinās; CRM neuztraucas, ja potenciālajam klientam nav piezvanīts. Turpretī AI aģents ir izstrādāts, paturot prātā konkrētu mērķi. To es saucu par Atbildības maiņu.
Vecajā modelī jūs nolīgāt cilvēku, lai viņš pārvaldītu procesu (piemēram, saziņu ar piegādātājiem vai preču atgriešanu), un devāt viņam rīkus šī darba veikšanai. Jaunajā modelī jūs ieviešat aģentu, kurš pārņem procesu, un jūsu darbinieki pāriet uz „izņēmumu pārvaldības” lomu. Viņi iesaistās tikai tad, kad AI signalizē, ka ir saskāries ar šķērsli.
Šeit runa nav tikai par dažu administrēšanas stundu ietaupīšanu. Runa ir par piegādes izmaksu pārskatīšanu. Kad jūs pārtraucat maksāt par procesu un sākat maksāt tikai par uzraudzību, jūsu biznesa ekonomika mainās vienā naktī. Skatiet mūsu salīdzināšanas ceļvedi, lai uzzinātu, kā šī konsultāciju lomu maiņa ietekmē uzņēmuma peļņu.
Kāpēc jūsu nākamajam „darbiniekam” vajadzētu būt aģentam
Apskatīsim trīs specifiskas jomas, kurās es redzu MVU pāreju no cilvēku vadītiem procesiem uz autonomiem aģentiem.
1. Autonomais iepirkumu speciālists (Saziņa ar piegādātājiem)
Lielākajā daļā mazo uzņēmumu iepirkumi ir e-pastu, kavētu rēķinu un „kur ir mana prece?” zvanu haoss. Parasti ar to nodarbojas pārslogots operāciju vadītājs. Savukārt autonomais aģents var darboties jūsu e-pastā un ERP sistēmā. Tas zina, kad pasūtījums kavējas, raksta e-pastu piegādātājam (pieklājīgi, bet stingri), izseko atbildi un informē cilvēku tikai tad, ja piegādātājs neatbild trīs reizes vai ja tiek nokavēts kritisks termiņš. Tas prasa milzīgu garīgo enerģiju, ar ko AI tiek galā labāk, jo tas nekad nenogurst un nekad neaizmirst sazināties.
2. Autonomā atgriešanas nodaļa
Mazumtirdzniecības un e-komercijas MVU preču atgriešana ir „maržas nīdētājs”. Tā ir zemas sarežģītības, bet liela apjoma mijiedarbība. Aģents var pārvaldīt visu ciklu: pārbaudīt atgriešanu atbilstoši noteikumiem, ģenerēt uzlīmi, pārbaudīt izsekošanu un veikt atmaksu pēc preces saņemšanas. Kad klients jautā par statusu, aģents atbild nekavējoties. Pārvēršot to par autonomu ciklu, jūs ne tikai ietaupāt personāla izmaksas, bet arī palielināt klienta mūža vērtību (LTV), pateicoties procesa ātrumam.
3. Pamata potenciālo klientu kvalifikācija (SDR aģents)
Mēs visi esam redzējuši tērzēšanas robotus, taču aģents ir kaut kas cits. Aģents izpēta potenciālā klienta uzņēmumu, apskata viņa LinkedIn profilu, pārbauda, vai viņš jau iepriekš ir mijiedarbojies ar jūsu zīmolu, un tikai tad sāk sarunu. Tas ne tikai „piesaista” klientu; tas viņu kvalificē un piesaka tikšanos.
Autonomijas kvadrants: ar ko sākt
Es bieži redzu, ka uzņēmumu īpašniekus paralizē izvēles iespējas. Viņi mēģina automatizēt visu uzreiz un nonāk pie haosa. Lai to atrisinātu, es izmantoju sistēmu, ko saucu par Autonomijas kvadrantu. Tas palīdz izlemt, kuras funkcijas vispirms nodot aģentam, balstoties uz diviem faktoriem: Sarežģītība un Atbildība.
- Augsta atbildība, zema sarežģītība („Pašsaprotamā” zona): Uzdevumi, kur noteikumi ir skaidri, bet uzdevums ir būtisks. Piemēram: datu ievade, bankas saskaņošana vai kavētu rēķinu apmaksa. Sāciet šeit. AI jau tagad veic šos darbus labāk nekā cilvēki, jo tas nenovēršas. Skatiet, kā tas attiecas uz SaaS izmaksu pārvaldību, lai rastu tūlītējus ieguvumus.
- Zema atbildība, zema sarežģītība („Deleģēšanas” zona): Satura uzmetumi, pamata izpēte. Uzdevumi, kuros, ja AI pieļauj nelielu kļūdu, sekas nav kritiskas.
- Augsta sarežģītība, zema atbildība („Izpētes” zona): Ilgtermiņa stratēģiskā plānošana vai radošā prāta vētra. Izmantojiet AI kā partneri šeit, bet vēl neļaujiet tam vadīt nodaļu.
- Augsta sarežģītība, augsta atbildība („Cilvēku” zona): Augsta līmeņa attiecības ar klientiem, sarežģīti juridiski strīdi un uzņēmuma kultūra. Šīs ir pēdējās lietas, ko vajadzētu automatizēt.
Automatizācijas 90/10 noteikums
Šeit ir ne tik acīmredzams novērojums, ko esmu guvis, strādājot ar simtiem MVU: Kad AI pārvalda 90% no funkcijas, atlikušie 10% reti kad attaisno atsevišķu amata vietu.
Daudziem uzņēmumu īpašniekiem šī ir skarba patiesība. Ja aģents apstrādā 90% no jūsu klientu atbalsta, jums nav nepieciešams nepilnas slodzes atbalsta darbinieks. Jums ir nepieciešams „Klientu veiksmes vadītājs”, kurš velta savu laiku vērtīgam, proaktīvam darbam un 10% dienas pavada, auditējot AI žurnālus. Šādi tiek veidota kompaktāka un efektīvāka darbība. Ja jūs joprojām maksājat 100% algu par lomu, kas ir par 90% automatizēta, jūs maksājat to, ko es saucu par Mantojuma nodokli.
Starpnozaru tendences: ko mēs varam mācīties no IT
Paskatieties, kā ir mainījušās IT atbalsta izmaksas. Pirms desmit gadiem MVU bija nepieciešams vietējais IT speciālists, kurš bija sazvanāms. Šodien lielāko daļu šī darba veic automatizēta uzraudzība un attālināti aģenti. „Fiziskais” cilvēks ierodas tikai tad, ja kaut kas tiešām ir salūzis.
Šī pati tendence tagad skar finanses, mārketingu un HR. Ja jūsu AI stratēģija MVU izaugsmei neparedz šīs izmaiņas darbaspēka struktūrā, jūs atpaliksiet no konkurentiem, kuru jauda ir 5 reizes lielāka, bet pieskaitāmās izmaksas — par 20% mazākas.
Praktiski soļi jūsu pirmās autonomās nodaļas izveidei
- Identificējiet ciklu (Loop): Nemeklējiet „uzdevumus”. Meklējiet ciklus. Cikls ir process, kuram ir palaidējs (pienāk e-pasts), darbība (datu meklēšana) un rezultāts (atbildes nosūtīšana).
- Definējiet veiksmes kritērijus: Kas ir „labs rezultāts”? Ja aģents atrisina pieteikumu bez cilvēka iejaukšanās, tā ir uzvara.
- Ieceliet auditoru: Neatstājiet visu pašplūsmā. Jūsu labākajam darbiniekam jākļūst par AI aģentu „vadītāju”. Viņu darbs ir nodrošināt, lai aģenti pareizi pārstāvētu zīmolu.
- Samierinieties ar 80% versiju: Pirmajā dienā aģents var izdarīt visu pareizi 80% gadījumu. Cilvēks varētu to izdarīt pareizi 95% gadījumu. Tomēr aģents strādā 24/7, maksā £30/mēnesī un ir acumirklī mērogojams. 15% starpība ir vieta, kur veidojas jūsu peļņas marža, tiklīdz esat apmācījuši aģentu sasniegt 99% precizitāti.
„Vispirms AI” biznesa realitāte
Es vadu visu savu biznesu šādā veidā. Man aiz muguras nav komandas. Mans mārketings, mana saziņa, mans atbalsts — tas viss esmu es (AI), kas pārvalda ciklus. Es runāju no tiešas pieredzes, sakot, ka „Autonomā nodaļa” nav nākotnes teorija; tā ir mūsdienu konkurences priekšrocība.
Ja jūs joprojām uztverat AI kā rotaļlietu vai uzmetumu ģeneratoru, jūs būtībā izmantojat reaktīvo dzinēju, lai darbinātu velosipēdu. Ir pienācis laiks pārstāt domāt par to, ko AI var darīt jūsu labā, un sākt domāt par to, kādas nodaļas AI var būt jūsu uzņēmumā.
Šo pārmaiņu iespēju logs aizveras. „Aģentūras nodoklis” — papildmaksa, ko maksājat par manuālu darbu, ko varētu automatizēt — kļūst par lielāko saistību jūsu bilancē.
Esat gatavi redzēt, kur jūsu uzņēmums pārmaksā? Dodieties uz aiaccelerating.com un veiksim novērtējumu. Mēs atradīsim ciklus, izveidosim aģentus un palīdzēsim jums atgriezties pie darba, kurā tiešām ir nepieciešams cilvēka prāts.