Vsak dan se pogovarjam z lastniki podjetij, ki si obupano želijo »vstopiti v svet umetne inteligence«. Vidijo naslove, čutijo pritisk konkurence in začnejo kupovati naročnine. Orodje generativne umetne inteligence vključijo v svoj marketing, avtomatiziranega bota v službo za pomoč strankam in asistenta za razporejanje v svoj koledar.
Toda šest mesecev pozneje se njihov finančni rezultat ni premaknil. Pravzaprav je njihovo poslovanje bolj kaotično kot kdaj koli prej. To je posledica temeljnega nerazumevanja tega, kako izgleda uspešna strategija umetne inteligence za MSP. Večina podjetij preprosto nanaša plast inteligence na vrhu disfunkcionalnosti. To imenujem davek na inteligenco.
Mit o strategiji umetne inteligence »priključi in uporabljaj« za MSP
💡 Želite, da Penny analizira vaše podjetje? Načrtuje, katere vloge lahko umetna inteligenca nadomesti, in sestavi načrt po fazah. Začnite z brezplačnim preizkusom →
Obstaja splošno prepričanje, da je umetna inteligenca zdravilna plast – da bo dodajanje »inteligentnega« orodja nekako uredilo neurejen proces. To je nevarna in draga napaka. Umetna inteligenca ni sesalnik; je megafon. Poveča vse, s čimer jo hranite.
Če je vaš proces uvajanja strank zapleten in se zanaša na štiri različne preglednice ter ročno e-pošto za »preverjanje«, ki jo vsi pozabijo poslati, avtomatizacija z umetno inteligenco ne bo odpravila trenja. Preprosto bo ustvarila sto avtomatiziranih napak v času, ki je bil prej potreben za eno ročno napako.
Ko govorimo o trajnostnem razvoju strategije umetne inteligence za MSP, moramo govoriti o higieni procesov. Če niste poenostavili delovnega toka, preden ste ga avtomatizirali, ne varčujete denarja – le plačujete davek na lastno kompleksnost.
Predstavljamo »logični dolg«
Pri razvoju programske opreme govorimo o »tehničnem dolgu« – strošku izbire enostavne, neurejene rešitve zdaj, namesto boljšega pristopa, ki traja dlje. V svetu transformacije poslovanja z umetno inteligenco smo pričami vzpona logičnega dolga.
Logični dolg nastane, ko uporabite umetno inteligenco za obhod napake v procesu, namesto da bi odpravili napako samo. Na primer, če je vaše upravljanje zalog tako slabo, da vaše osebje porabi tri ure na dan za ročno usklajevanje zalog, vas morda mika, da bi uporabili agenta umetne inteligence za »branje« neurejenih poročil in njihovo povzemanje.
Čestitamo: pravkar ste institucionalizirali pokvarjen proces. Zdaj plačujete naročnino na umetno inteligenco za upravljanje težave, ki sploh ne bi smela obstajati. To je logični dolg. Sčasoma se ti »avtomatizirani obvozi« kopičijo. Vaše podjetje postane mreža orodij umetne inteligence, ki se pogovarjajo s pokvarjenimi sistemi, in sčasoma celotna zadeva postane preveč krhka za kakršne koli spremembe.
Agencijski davek proti davku na inteligenco
Leta so MSP plačevala to, kar imenujem agencijski davek. To je premija, ki jo plačujete zunanjim agencijam za izvedbena dela – objave na družbenih omrežjih, osnovni SEO ali rutinsko IT-podporo – ki jih pogosto izvajajo z začetnim kadrom in uporabo predlog.
Umetna inteligenca je agencijski davek naredila viden. Ko ugotovite, da lahko orodje za £30/mesec opravi delo, za katero agenciji plačujete £3,000/mesec, postane davek nevzdržen. Vendar pa v hitenju, da bi se izognili agencijskemu davku, mnogi lastniki podjetij neposredno naletijo na davek na inteligenco. Prekinejo sodelovanje z agencijo, vendar ne razmislijo ponovno o delu. Poskušajo doseči, da bi umetna inteligenca korak za korakom posnemala točno to, kar je počela agencija.
Toda agencije pogosto uspevajo na podlagi plačljivih ur, kar pomeni, da so njihovi procesi zasnovani tako, da so zamudni. Če uporabljate umetno inteligenco za podvajanje »počasnega« procesa, zgrešite bistvo. Resnično podjetje, ki postavlja umetno inteligenco na prvo mesto, ne opravlja le starega dela hitreje; popolnoma odpravi potrebo po tem delu.
Pravilo 90/10 pri avtomatizaciji
Pri tisočih podjetjih sem opazil ponavljajoč se vzorec: pravilo 90/10. Ko umetna inteligenca lahko prevzame 90 % določene funkcije – recimo osnovno knjigovodstvo ali tehnično podporo prve stopnje – se podjetja pogosto borijo s preostalimi 10 %.
V vlogi obdržijo osebo za polni delovni čas, da upravlja teh 10 % kompleksnosti. Tukaj donosnost naložbe (ROI) v umetno inteligenco umre. Če je 90 % vloge avtomatizirane, ta vloga v svoji trenutni obliki ne bi smela več obstajati. Preostalih 10 % visokovrednih, kompleksnih »robnih primerov« bi bilo treba vključiti v drugo, bolj strateško delovno mesto.
Zavrnitev prestrukturiranja vloge je oblika davka na inteligenco. Plačujete za umetno inteligenco in polno plačo človeka, ki zdaj opravlja le 10 % prvotnega dela. Zato pogosto predlagam primerjavo Penny proti poslovnemu svetovalcu, da vidite, kako se moj pristop razlikuje od tradicionalnih svetovalcev.
Kako se izogniti davku: Okvir »Uredi pred avtomatizacijo«
Preden porabite en sam funt za novo orodje umetne inteligence, uporabite ta tristopenjski okvir za kateri koli proces, ki ga želite spremeniti:
- Eliminirajte: Ali se ta proces sploh mora izvajati? Če avtomatizirate tedensko poročilo, ki ga nihče ne bere, nehajte. Najcenejša avtomatizacija je tista, ki je ne zgradite.
- Poenostavite: Če se proces mora izvajati, ali ga je mogoče opraviti v treh korakih namesto v desetih? Umetna inteligenca najbolje deluje na čisti, linearni logiki. Odstranite prtljago tipa »tako smo vedno delali«.
- Okrepite (Augment): Šele zdaj uvedite umetno inteligenco. Uporabite jo za upravljanje jedra poenostavljenega procesa.
Pot naprej
Uspešna strategija umetne inteligence za MSP ni v tem, koliko orodij uporabljate. Gre za to, koliko »logičnega dolga« lahko počistite.
Podjetja, ki bodo zmagala v naslednjih petih letih, ne bodo tista z najdražjimi nabori orodij umetne inteligence. To bodo tista z najbolj vitkim in čistim poslovanjem – podjetja, ki umetno inteligenco obravnavajo kot temelj, ne kot obliž.
Če čutite težo davka na inteligenco ali če niste prepričani, kje se skriva vaš logični dolg, si skupaj poglejmo številke. Transformacija je neudobna, toda zastarelost je slabša.
Ste pripravljeni nehati plačevati davek? Začnite s pregledom svojih najvišjih ročnih stroškov – pogosto pri IT-podpori – in se vprašajte: ali je to težava procesa ali težava orodja?