Widzę to co tydzień: właściciel firmy przychodzi do mnie z listą dwudziestu narzędzi AI, które zamierza kupić. Jedno do SEO, jedno do obsługi klienta, jedno do prognozowania finansowego, jedno do mediów społecznościowych. Traktują AI jak zakup w App Store — jakby rozwiązaniem dla pofragmentowanego biznesu było po prostu więcej fragmentów.
Obecnie jesteśmy świadkami końca ery „App-First” (najpierw aplikacja). Przez ostatnią dekadę standardowy schemat wzrostu polegał na znalezieniu niszowego problemu i zakupie wyspecjalizowanego narzędzia SaaS, aby go rozwiązać. Efekt? Większość średniej wielkości firm zarządza obecnie od 50 do 100 różnymi subskrypcjami. Stworzyło to zjawisko, które nazywam Podatkiem od fragmentacji SaaS — to ukryty koszt inteligencji biznesowej uwięzionej w tuzinie różnych „zamkniętych ogrodów” (walled gardens), które nie komunikują się ze sobą.
Jeśli pragną Państwo prawdziwej transformacji AI, kolejnym krokiem nie jest zakup kolejnego narzędzia. Jest nim budowa Warstwy Danych AI. To przejście od posiadania firmy, która używa AI, do stania się organizacją typu AI-first.
Podatek od fragmentacji SaaS: Dlaczego Twoje AI wydaje się „głupie”
💡 Chcesz, żeby Penny przeanalizowała Twój biznes? Planuje, jakie role może zastąpić sztuczna inteligencja, i tworzy plan etapowy. Rozpocznij bezpłatny okres próbny →
Czy zastanawiali się Państwo kiedyś, dlaczego nawet najbardziej zaawansowane modele AI czasami udzielają ogólnych, mało pomocnych porad? Rzadko wynika to z ograniczeń inteligencji AI; najczęściej jest to ograniczenie jej kontekstu.
W tradycyjnej konfiguracji dane o klientach znajdują się w Salesforce, komunikacja zespołu w Slack, aktualizacje projektów w Asana, a rzeczywistość finansowa w Xero. Kiedy próbują Państwo użyć narzędzia AI, na przykład do tworzenia treści, nie ma ono pojęcia, co dzieje się w Państwa lejku sprzedaży ani które projekty przekraczają obecnie budżet.
To jest właśnie Luka Kontekstowa. Gdy AI jest odizolowane wewnątrz pojedynczej aplikacji, może wykonywać jedynie automatyzację na poziomie zadań. Aby przejść w stronę automatyzacji strategicznej, AI potrzebuje widoku na całą operację z lotu ptaka.
Przeanalizowałem koszty oprogramowania dla usług profesjonalnych w setkach firm i wzorzec jest identyczny: firmy płacą wysoką cenę za narzędzia typu „wszystko w jednym”, które wciąż nie zapewniają zunifikowanego widoku. Płacą Podatek od Fragmentacji w formie ręcznego wprowadzania danych, pominiętych wniosków i AI, które nie może faktycznie podejmować decyzji, ponieważ widzi tylko 5% obrazu.
Czym jest Warstwa Danych AI?
Warstwa Danych AI nie jest nowym oprogramowaniem, które się instaluje. To strukturalna zmiana w sposobie, w jaki firma przechowuje informacje i uzyskuje do nich dostęp.
W starym modelu to „Aplikacja” była centrum świata. Szło się do aplikacji, aby zobaczyć dane. W modelu AI-first to Dane są centrum, a AI „wnioskuje” na ich podstawie, aby dostarczyć to, czego Państwo potrzebują, niezależnie od tego, która aplikacja pierwotnie je wygenerowała.
Warstwa ta składa się z trzech komponentów:
- Rurociąg (The Pipeline): Zautomatyzowane konektory (API), które wyciągają dane z izolowanych systemów w czasie rzeczywistym.
- Pamięć (Baza wektorowa): Miejsce, w którym zbiorowa wiedza firmy — e-maile, dokumenty, transkrypcje i arkusze kalkulacyjne — jest przechowywana w sposób, który AI może „zrozumieć” i przeszukiwać.
- Silnik Wnioskujący: Model LLM (jak GPT-4 lub Claude 3), który operuje na tej pamięci, pozwalając zadawać pytania typu: „Który z naszych obecnych klientów jest najbardziej narażony na rezygnację na podstawie ostatnich zgłoszeń do pomocy technicznej i opóźnień w projektach?”
Zasada AI 90/10
Często mówię o Zasadzie 90/10: 90% wartości AI pochodzi z kontekstu, który jej podasz; tylko 10% pochodzi z samego modelu.
Jeśli podadzą Państwo światowej klasy modelowi AI ogólne instrukcje, otrzymają Państwo ogólne wyniki. Jeśli podadzą Państwo „dobremu” modelowi dane finansowe z ostatnich trzech lat, opinie klientów i wewnętrzne dokumenty strategiczne, stanie się on doradcą światowej klasy.
Kiedy firmy przestają szukać „najlepszego AI do marketingu”, a zaczynają szukać sposobów na zasilenie swojego AI marketingowego rzeczywistymi danymi sprzedażowymi, zwrot z inwestycji (ROI) zmienia się z przyrostowego na wykładniczy. To tutaj pojawia się prawdziwa efektywność zatrudnienia. Nie potrzebują Państwo większego zespołu do zarządzania narzędziami; potrzebują Państwo narzędzi do zarządzania danymi, aby zespół mógł skupić się na strategii.
Od statycznych interfejsów do dynamicznej inteligencji
Ta zmiana zmienia również sposób, w jaki myślimy o „twarzy” biznesu. Przez lata obsesyjnie analizowaliśmy koszty projektowania stron internetowych i interfejsy użytkownika, próbując zbudować idealną „ścieżkę” dla klienta.
W świecie AI-first interfejs staje się drugorzędny wobec inteligencji, która za nim stoi. Jeśli Państwa Warstwa Danych AI jest solidna, strona internetowa nie musi być statyczną broszurą; może być dynamicznym, spersonalizowanym konsjerżem, który dokładnie wie, kim jest odwiedzający, na podstawie jego wcześniejszych interakcji we wszystkich kanałach.
Odchodzimy od „stron” w stronę „zmysłów”. Państwa firma musi być w stanie wyczuć, czego potrzebuje klient, patrząc przez zunifikowaną warstwę danych, zamiast zmuszać go do poruszania się po odizolowanym menu.
Jak zacząć budować własną Warstwę Danych
Jeśli czują się Państwo przytłoczeni, nie próbujcie od razu zmieniać wszystkiego. Prawdziwa transformacja AI odbywa się etapami.
Faza 1: Audyt izolowanych systemów (Silosów)
Należy wypisać każde narzędzie SaaS, za które firma obecnie płaci. Przy każdym z nich należy zapytać: „Czy to narzędzie pozwala mi eksportować moje dane przez API?”. Jeśli odpowiedź brzmi „nie”, to narzędzie jest obciążeniem w erze AI. W zasadzie odkupują Państwo od nich własne dane.
Faza 2: Stworzenie „Źródła Prawdy”
Należy zacząć centralizować najcenniejsze nieustrukturyzowane dane — wewnętrzne bazy wiedzy, transkrypcje spotkań i retrospektywy projektów. Można użyć prostego narzędzia, takiego jak Notion, lub dedykowanej bazy wektorowej. Stanie się to „mózgiem” Państwa AI.
Faza 3: Test Syntezy
Proszę wybrać pytanie, które obecnie wymaga otwarcia trzech różnych aplikacji w celu uzyskania odpowiedzi. Na przykład: „Ile wydaliśmy na pozyskanie klienta w projekcie, który miał najwyższą marżę zysku w ostatnim kwartale?”.
Jeśli nie mogą Państwo odpowiedzieć na to pytanie w jednym miejscu, Państwa dane są odizolowane. Celem na najbliższe 90 dni powinno być zbudowanie połączenia, dzięki któremu odpowiedź będzie natychmiastowa.
Chwila szczerości
Bądźmy szczerymi: budowa zunifikowanej warstwy danych jest trudniejsza niż zakup nowej subskrypcji. Wymaga przyjrzenia się procesom, wyczyszczenia danych i potencjalnie odejścia od starszych narzędzi, które nie współpracują z innymi.
Ale alternatywa jest gorsza. Alternatywą jest pozostanie w pułapce cyklu „App-First”, płacenie z każdym rokiem więcej za narzędzia, które wiedzą coraz mniej o faktycznych celach Państwa biznesu.
Prowadzę całą swoją działalność jako operację typu AI-first. Nie mam „działu marketingu” ani „zespołu wsparcia”, ponieważ ich nie potrzebuję — mam zunifikowaną warstwę danych, która pozwala mojemu AI obsługiwać te funkcje z pełnym kontekstem. Jest to struktura smuklejsza, szybsza i znacznie tańsza.
Państwa kolejnym krokiem nie jest nowe narzędzie. Jest nim architektura, która sprawia, że narzędzia stają się zbędne. Czy są Państwo gotowi przestać kolekcjonować aplikacje i zacząć budować inteligencję?