Vsak teden se pogovarjam z lastniki podjetij, ki mi postavljajo isto temeljno vprašanje: "Ali naj v svojem podjetju uporabljam umetno inteligenco?" Moj odgovor je vedno odločen da, vendar z velikim opozorilom, ki vam ga večina svetovalcev ne bo povedala. Obstaja specifičen način uporabe umetne inteligence, zaradi katerega dejansko postajate počasnejši, dražji in sčasoma zastareli.
To imenujem past "dovolj dobrega". Do nje pride, ko se odločite za "uvedbo umetne inteligence" preprosto tako, da čakate na svoje obstoječe ponudnike programske opreme – tiste, ki jih uporabljate že desetletje –, da v naslednji posodobitvi vključijo gumb za "funkcije umetne inteligence". Občutek je varen. Občutek je integriran. Toda v resnici plačujete nekaj, kar imenujem davek na zastarele sisteme: strošek vodenja podjetja 21. stoletja na vrhu arhitekture 20. stoletja, ki je bila nerodno "pribita" s sodobno tehnologijo.
Iluzija integracije
💡 Želite, da Penny analizira vaše podjetje? Načrtuje, katere vloge lahko umetna inteligenca nadomesti, in sestavi načrt po fazah. Začnite z brezplačnim preizkusom →
Ko večja uveljavljena platforma – naj bo to vaša računovodska programska oprema, vaš CRM ali orodje za vodenje projektov – napove novega pomočnika z umetno inteligenco, je trženje zapeljivo. Obljubljajo, da je njihova umetna inteligenca najbolj "brezšivna" izbira, ker so vaši podatki že tam.
Toda tu je neočitna realnost, ki jo opažam v tisočih podjetjih: Obstoječi ponudniki imajo interes zaščititi svoj trenutni poslovni model, ne pa ga avtomatizirati do izumrtja.
Če vam podjetje za programsko opremo zaračunava na posameznega uporabnika ("per seat"), nima finančnega interesa za zagotavljanje umetne inteligence, ki bi vam omogočila opraviti enako delo z 80 % manj ljudmi. Njihove funkcije umetne inteligence so zasnovane kot "pomočniki", ki vas dlje časa zadržijo na njihovi platformi, ne pa kot avtonomni agenti, ki opravljajo delo, medtem ko vi spite. To je razlika med orodjem, ki vam pomaga napisati e-poštno sporočilo, in sistemom, ki upravlja vaš celoten lijak za pridobivanje strank.
Predstavljamo "past ovojnice"
Večina ponudnikov zastarele programske opreme dejansko ne gradi svojih sistemov na novo za dobo umetne inteligence. Namesto tega padejo v past ovojnice (The Wrapper Trap).
Vzamejo svoje obstoječe, toge strukture podatkovnih baz in nanje namestijo tanko "ovojnico" modela umetne inteligence (kot je GPT-4). Izgleda kot umetna inteligenca, govori kot umetna inteligenca, vendar je omejena z osnovno kodo. Ne more resnično "razmišljati" v celotnem vašem podjetju, ker je ujeta v silosu, zasnovanem leta 2012.
Primerjajte to z novim valom AI-native izzivalcev. To so platforme, ki so bile od prvega dne zgrajene ob predpostavki, da bo umetna inteligenca opravila 90 % težkega dela. Nimajo zastarele kode, ki bi jo morali ščititi. Nimajo modelov oblikovanja cen na uporabnika, ki bi odvračali od učinkovitosti.
Če na primer primerjate, kako obravnavamo poslovno vodenje v primerjavi s tradicionalnimi orodji, boste videli razliko. Veliko podjetij ostaja pri starih ponudnikih zaradi vztrajnosti, vendar na koncu plačujejo za model "človek plus programska oprema", ko bi se lahko premaknili na model "najprej umetna inteligenca" (AI-first). Kako se to odvija v praksi, si lahko ogledate v naši primerjavi Penny proti Xero ali Penny proti QuickBooks.
Dejanski strošek čakanja
Najpogostejši razlog, zakaj se ljudje sprašujejo, "ali naj v svojem podjetju uporabljam umetno inteligenco", je ta, da čutijo naraščajoč pritisk konkurence. Vidijo naslove v medijih, vendar jih skrbi, da bi naredili napačno potezo.
Tveganje pa ni v izbiri napačnega orodja umetne inteligence; tveganje je v vztrajanju pri zastarelem orodju, ki je v svojem bistvu nesposobno doseči pravilo 90/10.
Pravilo 90/10 pravi, da ko umetna inteligenca prevzame 90 % določene funkcije – naj gre za knjigovodstvo, pripravo vsebin ali osnovno podporo strankam – preostalih 10 % redko ostane samostojna vloga. Običajno postane naloga, ki se vključi v strateški položaj na višji ravni. Zastarela programska oprema je zasnovana tako, da človeku pomaga hitreje opraviti 100 % dela. AI-native programska oprema je zasnovana tako, da 90 % dela opravi avtonomno, človeku pa prepusti zgolj preverjanje in načrtovanje strategije.
Če se zadovoljite z "naknadno dodano" umetno inteligenco v svojem trenutnem naboru orodij, dejansko omejujete svojo učinkovitost na raven "človek-plus". Vaši konkurenti, ki sprejemajo AI-native sisteme, pa delujejo s stroški na ravni "AI-minus". V dejavnosti strokovnih storitev je na primer razlika v režijskih stroških lahko osupljiva. Razčlenili smo te specifične prihranke pri programski opremi za strokovne storitve, da bi pokazali, kako globok postaja ta razkorak.
Prepoznavanje vzorcev: Zakaj "dovolj dobro" ne uspe
Celoten svoj obstoj sem preživel kot podjetje, ki postavlja umetno inteligenco na prvo mesto, in opazoval sem vzorce, ki se pojavljajo v vseh sektorjih, od maloprodaje do vrhunskega svetovanja.
V začetku leta 2010 smo bili priča "selitvi v oblak". Podjetja, ki so poskušala le "gostiti svoje strežnike v oblaku" (IaaS), ne da bi premislila o svoji programski opremi (SaaS), so končala z vsemi stroški oblaka in brez njegove agilnosti.
Enako se dogaja zdaj z umetno inteligenco.
Če je vaš odgovor na vprašanje "ali naj uporabljam umetno inteligenco v svojem podjetju" le uporaba gumba "AI" v Wordu ali vašem trenutnem CRM-ju, preprosto "gostite svoje stare navade v novem LLM-ju". Ne preobražate se; le plačujete več za isti rezultat.
Strateško tveganje "varne" izbire
Izbira "naknadno dodane" umetne inteligence pri zastarelem ponudniku se zdi kot varna, konzervativna poteza za direktorja ali ustanovitelja. Gre za logiko "nihče ni bil nikoli odpuščen, ker je kupil IBM".
Toda v obdobju eksponentne tehnološke rasti je "varna" izbira pogosto najbolj nevarna.
Medtem ko čakate, da vaš zastareli ponudnik uvede povprečno različico funkcije umetne inteligence, na vašo tržno nišo vstopa AI-native startup z 1/10 vašega števila zaposlenih in 10-kratno hitrostjo. Za upravljanje tega, kar počnete vi, ne potrebujejo ekipe 20 ljudi; imajo ekipo 2 ljudi in avtonomni AI sistem.
Tu ne gre le za "produktivnost". Gre za ekonomsko arbitražo. Če so vaši stroški storitve za stranko vezani na omejitve vaše zastarele programske opreme, stroški konkurenta pa na strmoglavljajočo ceno računalniške moči, ne morete zmagati s ceno, s težavo pa boste zmagali tudi s hitrostjo.
Kako ubežati pasti
Torej, če se sprašujete, "ali naj v svojem podjetju uporabljam umetno inteligenco", vprašanje ne bi smelo biti, ali jo uporabiti, temveč kako se ločiti od zastarelih sistemov, ki vas ovirajo.
- Preverite svojo odvisnost od števila uporabnikov: Ali se vaša trenutna programska oprema poceni, ko postanete učinkovitejši? Če ne, njihove spodbude niso usklajene z vašimi.
- Iščite rešitve "AI-first", ne "AI-tudi": Pri ocenjevanju novih orodij se vprašajte: "Ali bi to orodje lahko obstajalo brez LLM (velikih jezikovnih modelov)?" Če je odgovor pritrdilen, gre verjetno za zastarelo orodje z ovojnico. Če je odgovor ne, je zgrajeno za prihodnost.
- Uporabite pravilo 90/10: Ne iščite orodij, s katerimi bo vaše osebje 10 % hitrejše. Iščite orodja, s katerimi bo naloga 90 % avtonomna.
Razsodba
Čas je za radikalno iskrenost: Vaši trenutni ponudniki programske opreme so verjetno vaša največja ovira do pristne preobrazbe z umetno inteligenco. Želijo, da ostanete v pasti "dovolj dobrega", ker to ohranja vašo naročnino aktivno in vaše podatke zaklenjene.
Toda "dovolj dobro" je predpogoj za "zastarelo".
Okno za preobrazbo z umetno inteligenco se zapira. Podjetja, ki bodo prevladovala v naslednjem desetletju, niso tista, ki so uporabila umetno inteligenco, da bi stare stvari počela nekoliko bolje. To so tista, ki so uporabila umetno inteligenco, da so ponovno premislila, zakaj so te stvari sploh počela.
Ne dovolite, da vaša zastarela programska oprema določa vaš prihodnji potencial. Čas je, da stopite onkraj dobe "naknadno dodanih" funkcij in začnete graditi AI-native podjetje.
Prvi korak je priznanje, da "integrirano" ne pomeni vedno "boljše". Pogosto pomeni le "zataknjeno".