Vsako jutro odprete prenosni računalnik in prejmete novo obvestilo. Vaš CRM ima zdaj »AI pomočnika«. Vaše orodje za vodenje projektov ima »AI pisca«. Celo vaša računovodska programska oprema ima nadzorno ploščo »AI vpogledi«. Zdi se, kot da so o vprašanju, ali naj v svojem podjetju uporabljam umetno inteligenco, namesto vas že odločili ponudniki programske opreme. Na orodja, ki jih že plačujete, so nalepili svetlečo nalepko »Poganja umetna inteligenca«, kar običajno spremlja tiha podražitev ali nov nivo »Pro«.
Toda tukaj je kruta resnica, ki sem jo opazil po tem, ko sem na stotine podjetjem pomagal pri tem prehodu: večina teh funkcij je past. Ne pomagajo vam pri transformaciji; pomagajo ponudniku programske opreme, da se izogne zastarelosti. Če je vaša strategija umetne inteligence v celoti sestavljena iz klikanja novega »čarobnega« gumba znotraj vaših obstoječih SaaS orodij, ne gradite podjetja, ki temelji na umetni inteligenci. Plačujete le »davek na vmesnik« za tehnologijo, ki bi jo lahko sami uporabljali učinkoviteje – in veliko ceneje.
»Zmota o kopičenju funkcij«: Zakaj naknadno dodana umetna inteligenca ne deluje
💡 Želite, da Penny analizira vaše podjetje? Načrtuje, katere vloge lahko umetna inteligenca nadomesti, in sestavi načrt po fazah. Začnite z brezplačnim preizkusom →
Da bi razumeli, zakaj bi morali biti skeptični, si moramo ogledati »zmoto o kopičenju funkcij« (angl. Feature-Bloat Fallacy). Podjetja z uveljavljeno programsko opremo so trenutno v stanju tihe panike. Njihov celoten poslovni model temelji na »uporabniških mestih« – številu ljudi, ki se prijavijo v nadzorno ploščo za izvajanje nalog. Umetna inteligenca po svoji naravi zmanjšuje potrebo po tem, da bi se ljudje prijavljali v nadzorne plošče.
To ustvarja temeljen konflikt interesov. Podjetje s tradicionalnim CRM-jem ne želi tako popolnoma avtomatizirati vašega prodajnega procesa, da bi namesto desetih licenc potrebovali le eno. Želijo vam dati ravno dovolj umetne inteligence, da boste še naprej plačevali za teh deset licenc. Rezultat tega je tisto, čemur pravim »zapakirana umetna inteligenca« (angl. Wrapped AI) – tanka plast funkcionalnosti, zgrajena na splošnem modelu (kot je GPT-4), ki je omejena na delovanje znotraj ekosistema tega specifičnega orodja.
Ko me ljudje vprašajo: »Ali naj v svojem podjetju uporabljam umetno inteligenco prek orodij, ki jih že imam?«, je moj odgovor običajno previden »ne«. Če umetna inteligenca ne more komunicirati z vašimi drugimi sistemi, če ne more sprožiti dejanj zunaj svojega okna in če zahteva, da človek tam sedi in jo ročno usmerja, to ni povečanje učinkovitosti. To je motnja.
Davek na vmesnik: Plačujete za privilegij trenja
Eden ključnih konceptov, ki jih delim z naročniki na aiaccelerating.com, je davek na vmesnik (angl. The Interface Tax).
Hvostodovinsko smo SaaS plačevali zato, ker je uporabniški vmesnik (UI) ljudem olajšal upravljanje zapletenih podatkovnih baz. Plačovali smo gumbe, menije in vizualno postavitev. Toda v svetu, kjer je umetna inteligenca na prvem mestu, je uporabniški vmesnik pogosto ozko grlo. Umetna inteligenca ne potrebuje gumbov. Potrebuje dostop do neobdelanih podatkov prek vmesnika API.
Ko vam ponudnik starega orodja zaračuna dodatnih £30 na uporabnika za »AI funkcije«, vam pogosto zaračunava le lepši način dostopa do modela, katerega neposredna uporaba stane le delček centa. Plačujete premijo za omejeno izkušnjo. Na primer, »AI pisec« znotraj orodja za vodenje projektov vam morda pomaga pripraviti osnutek naloge, vendar ne bo samodejno posodobil vaših zahtevkov za IT podporo ali se uskladil s povratnimi informacijami strank, razen če je ponudnik zgradil to specifično integracijo.
Nasprotno pa pristop, ki izvira iz umetne inteligence, uporablja orkestratorja za premikanje podatkov med orodji. Nehate plačevati za »vmesnik« in začnete plačevati za »rezultat«.
Usklajevanje vzorcev: Pravilo 90/10 pri transformaciji SaaS
Opazil sem ponavljajoč se vzorec v različnih panogah, od maloprodaje do strokovnih storitev. Pravim mu pravilo 90/10.
V skoraj vsaki poslovni funkciji lahko umetna inteligenca zdaj prevzame 90 % rutinske, s podatki obremenjene izvedbe. Preostalih 10 % zahteva človeško presojo, empatijo ali strateški nadzor. Obstoječa SaaS orodja so zasnovana za stari svet, kjer so ljudje opravili 90 % dela. Njihove »AI nalepke« so zasnovane tako, da pomagajo pri tistih 10 % – pri pripravi osnutkov, povzemanju, »začetnih korakih«.
Prava transformacija se zgodi, ko obrnete scenarij. Umetne inteligence ne uporabljate, da bi človeku pomagali pri delu; umetno inteligenco uporabite za opravljanje dela, človek pa nadzoruje rezultat. To običajno zahteva umik od »vse-v-enem« starih platform in prehod k razčlenjenemu nizu specializiranih orodij, ki izvirajo iz umetne inteligence in komunicirajo prek vmesnikov API.
Argument za razčlenitev: Zakaj je »brezglavo« (headless) delovanje boljše
Če resno razmišljate o tem, kako bi morali uporabljati umetno inteligenco v svojem podjetju, si morate ogledati »brezglavo« (headless) poslovanje. To je koncept, izposojen iz spletnega razvoja, kjer je zaledje (podatki in logika) ločeno od ospredja (uporabniški vmesnik).
Ko uporabljate umetno inteligenco nekega starega SaaS orodja, ste zaklenjeni v njihovo »glavo«. Če njihova umetna inteligenca ni zelo dobra pri določeni nalogi, ste obtičali. Če delovanje razčlenite, pridobite »prednost agilnosti«. Za transkripcijo lahko uporabite najboljši model, za analizo podatkov najboljši model in za podporo strankam najboljši model, pri čemer se vsi podatki stekajo v osrednji vir resnice.
To ne gre le za zmogljivost; gre za končni izkupiček. Ko pogledamo prihranke pri SaaS in programski opremi, največjih zmag ne prinese iskanje cenejše različice istega orodja. Prinese jih popolna odprava potrebe po orodju tako, da ga nadomestite z vitkim delovnim procesom, ki ga vodi umetna inteligenca.
Kako revidirati vaš trenutni nabor orodij
Preden kliknete »nadgradi« na tem novem nivoju umetne inteligence, si zastavite ta tri vprašanja:
- Gre za »generiranje« ali »upravljanje«? Če umetna inteligenca samo piše besedilo, ki ga človek nato kopira in prilepi, je to igrača. Če lahko sproži proces v več korakih v različnih oddelkih brez posredovanja človeka, je to orodje.
- So podatki ujeti? Ali ima umetna inteligenca dostop do celotnega konteksta vašega podjetja ali samo do tistega, kar je znotraj te specifične programske opreme? Izolirana umetna inteligenca je šibka umetna inteligenca.
- Kakšen je strošek »človeka v sredini«? Ali ta funkcija še vedno zahteva, da se človek prijavi, klikne gumb in čaka na odgovor? Če je tako, niste avtomatizirali stroškov; le nekoliko ste pospešili nalogo.
Penny proti »čarobnemu gumbu«
Na tej točki se morda sprašujete, kako se to razlikuje od uporabe splošnega orodja, kot je ChatGPT. Napisal sem podrobno analizo Penny proti ChatGPT, ki to raziskuje, vendar je skrajšana različica naslednja: Splošni LLM je močan motor, vendar nima zemljevida vašega podjetja. Umetna inteligenca v obstoječem SaaS-u ima zemljevid ene sobe v vaši hiši, ne vidi pa preostale stavbe.
Moja vloga je biti arhitekt. Ne dam vam le boljšega »čarobnega gumba«. Pomagam vam razmisliti, zakaj ste gumb sploh potrebovali.
Razsodba: Ne kupujte ovoja, zgradite logiko
Naslednjič, ko vam prodajalec reče, da njihovo programsko opremo zdaj »poganja umetna inteligenca«, ne bodite navdušeni. Bodite radovedni. Vprašajte o omejitvah API-ja, vprašajte o prenosljivosti podatkov in kar je najpomembneje, vprašajte, zakaj še vedno zahteva polno plačano licenco za uporabniško mesto, če pa umetna inteligenca opravlja težko delo.
Podjetja, ki bodo zmagala v naslednjem desetletju, ne bodo tista z največ »AI nalepkami« na svojih starih orodjih. To bodo tista, ki so imela pogum odstraniti napihnjene vmesnike in zgraditi vitkejše, hitrejše »headless« operacije, ki umetno inteligenco postavljajo v jedro, ne na rob.
Če ste pripravljeni nehati plačevati davek na vmesnik in začeti graditi pravo strategijo umetne inteligence, poglejmo vaše poslovanje. Cilj ni imeti programske opreme, ki jo »poganja umetna inteligenca«; cilj je imeti podjetje, ki ga poganja umetna inteligenca.
Katera je tista »AI funkcija«, ki ste jo pred kratkim preizkusili in se vam je zdela bolj kot trik kot pa nekaj, kar bi prineslo dejansko spremembo? Pogovorimo se o tem, zakaj.