Ένας Οδηγός Λειτουργού για την Παραγωγή Απόδοσης από το AI

Για όλες τις θετικές πτυχές, η εκρηκτική ανάπτυξη της τεχνητής νοημοσύνης έχει επίσης δημιουργήσει μια βασική πρόκληση για τους χειριστές.尽管 η σημαντική επένδυση στην υιοθέτηση της τεχνητής νοημοσύνης, πολλοί χειριστές δεν βλέπουν ακόμη την απόδοση του επενδυμένου κεφαλαίου να υλοποιείται στο ισοζύγιο.

Στην πραγματικότητα, ενώ η παγκόσμια δαπάνη για την τεχνητή νοημοσύνη αναμένεται να φτάσει τα 632 δισεκατομμύρια δολάρια μέχρι το 2028, μια ανάλυση του MIT βρήκε ότι μόνο περίπου το 5% των πιλότων επιχειρηματικής τεχνητής νοημοσύνης παράγουν μετρήσιμες οικονομικές αποδόσεις, ενώ η πλειοψηφία παράγει λίγη ή καθόλου απόδοση. Αυτό το χάσμα έχει δημιουργήσει αυξανόμενη πίεση στους χειριστές να μετατρέψουν τα δολάρια σε επίδραση, συχνά οδηγώντας σε σπατάλη πόρων σε αποτυχημένους πιλότους ή βιαστικές επενδύσεις σε λύσεις που φαίνονται υποσχόμενες στο χαρτί αλλά αποτυγχάνουν στην πράξη.

Η πραγματικότητα είναι ότι η επιτυχία στην εποχή της τεχνητής νοημοσύνης δεν θα οριστεί απλώς από την καινοτομία ή την εξειδίκευση μιας νέας τεχνολογίας, αλλά από το πόσοสามารถ οι ομάδες να κατανοήσουν τις θεμελιώδεις προκλήσεις τους και να επιλέξουν τεχνολογικές λύσεις που παρέχουν πραγματική αξία. Δεν υπάρχει μαγική λύση για να το κάνουμε σωστά, αλλά κάποιες σκέψεις μπορούν να βοηθήσουν την ομάδα σας να κινηθεί προς τη σωστή κατεύθυνση.

Αποφύγετε τον Φόρο Επείγουσας Ανάγκης

Ένας βασικός εμποδισμός για την απόδοση της τεχνητής νοημοσύνης είναι να αφήσετε τον φόβο να μείνετε πίσω να καθοδηγήσει την λήψη αποφάσεων. Όταν αυτή η νοοτροπία επηρεάζει τη στρατηγική, οι οργανισμοί μπορούν να πληρώσουν τον φόρο επείγουσας ανάγκης, καίγοντας πολύτιμο χρόνο, ενέργεια και πόρους σε μια προσπάθεια να παραμείνουν στην κορυφή των τελευταίων τάσεων.

Εσωτερικές και εξωτερικές δυνάμεις μπορούν να προκαλέσουν αυτή την πίεση. Όταν η ηγεσία βλέπει einen ανταγωνιστή να ανακοινώνει μια νέα ικανότητα τεχνητής νοημοσύνης, μια γρήγορη κάθοδος στο πλήγμα της σύγκρισης μπορεί να ακολουθήσει, και αυτό που αρχίζει ως επιθυμία να παραμείνει σχετικός γρήγορα μετατρέπεται σε μια αντιδραστική διεκδίκηση για απάντηση.

Οι επενδύσεις που γίνονται από αυτό το σημείο αποτυγχάνουν για πολλους λόγους, αλλά ένας από τους πιο συχνούς είναι η ανεπαρκής ετοιμότητα. Ενώ ένας ανταγωνιστής μπορεί να προσφέρει ένα παρόμοιο προϊόν ή υπηρεσία, η βάση δεδομένων ή η λειτουργική ωριμότητα του οργανισμού μπορεί να μην είναι αρκετά ισχυρή για να υποστηρίξει την ίδια τεχνολογία, μετατρέποντας αυτό που φαίνεται να είναι μια στρατηγική κίνηση σε ένα ριψοκίνδυνο στοίχημα.

Αυτό είναι γιατί οι διευθυντές και οι διευθυντές που είναι πιο κοντά στις ημερήσιες λειτουργίες συχνά είναι οι καλύτερα τοποθετημένοι για να ενημερώσουν τις τεχνολογικές αποφάσεις. Όταν μια τεχνολογία που φαίνεται να είναι απαραίτητη έρχεται στην αγορά, αυτές οι ομάδες πρέπει να ανατεθούν πρώτα να αξιολογήσουν αν υπάρχει ένα σαφές πρόβλημα που μπορεί να λυθεί και αν ο οργανισμός είναι πραγματικά έτοιμος να τη υποστηρίξει. Επειδή κατανοούν όπου υπάρχει τριβή, όπου ο χρόνος χάνεται, και όπου η τεχνολογία μπορεί να έχει επίδραση, μπορούν να βοηθήσουν να εδραιώσουν τις αποφάσεις της τεχνητής νοημοσύνης στη λειτουργική πραγματικότητα αντί να κυνηγούν την καινοτομία.

Εκτέλεση Ελέγχου Ποδηλάτου

Ένας άλλος συχνός εμποδισμός της αγοράς τεχνολογίας είναι η υπεραγορά. Αυτό διαφέρει από τον φόρο επείγουσας ανάγκης επειδή συμβαίνει μετά την καθοδήγηση ότι μια πραγματική ανάγκη υπάρχει και είστε λειτουργικά έτοιμοι να αγοράσετε μια λύση τεχνητής νοημοσύνης. Σε αυτό το σημείο, το ερώτημα δεν είναι “χρειαζόμαστε κάτι” αλλά “τι χρειαζόμαστε πραγματικά”;

Το πρόβλημα αυτό είναι ιδιαίτερα διαδεδομένο σε βιομηχανίες με κληρονομικότητα όπως η λογιστική, η οποία έχει περάσει από 0 σε 60 με τεχνολογικές δυνατότητες τα τελευταία χρόνια. Όπου κάποτε η πρόκλησή μας ήταν να αντιμετωπίσουμε σύγχρονες сложκότητες με παλιές συστήματα και διαδικασίες, σήμερα είναι η επιλογή από τις άπειρες λίστες τεχνολογιών που είναι διαθέσιμες από τρίτους παρόχους ή μέσω εσωτερικής ανάπτυξης.

Ένας “Έλεγχος Ποδηλάτου” μπορεί να βοηθήσει πολύ πριν φτάσετε στο σημείο της αγοράς. Αυτό προκαλεί τους λήπτες αποφάσεων να απαντήσουν σε ένα απλό ερώτημα: Χρειαζόμαστε ένα Φερράρι ή ένα ποδήλατο; Οι φιλόδοξες ομάδες τεχνολογίας αγαπούν να ονειρεύονται μεγαλοπρεπώς, και οι τρίτοι παρόχοι συνήθως στοχεύουν να προσφέρουν την κορυφαία λύση τους ngay από την αρχή. Και τα δύο είναι έγκυρα, αλλά η επένδυση σε τεχνολογία Φερράρι δεν έχει νόημα όταν ένα ποδήλατο θα σας οδηγήσει εκεί που πρέπει να πάτε.

Έλεγχος Με Μετρήσεις

Ένας τρόπος για να ληφθεί αυτή η απόφαση είναι να κατανοήσετε το πρόβλημα που προσπαθείτε να λύσετε σε τρία επίπεδα μετρήσεων: Πρωτεύον, Δευτερεύον και Τριτεύον. Η αξιολόγηση όλων αυτών μαζί βοηθά να αποσαφηνιστεί哪里 υπάρχει τριβή, τι είναι η βέλτιστη απόδοση σε κάθε στρώμα, και πόση επένδυση είναι απαραίτητη για να κλείσει το χάσμα.

Οι τριτεύονες μετρήσεις αντιπροσωπεύουν τις βασικές λειτουργικές συμπεριφορές. Σημαντικές ανεπάρκειες συχνά ζουν σε αυτό το επίπεδο, και λύσεις ποδηλάτου που επιτρέπουν βελτιώσεις όπως καθαρότερη συλλογή δεδομένων και πιο αποτελεσματική εκτέλεση μπορούν να έχουν μεγάλη επίδραση με tương đối μικρή επένδυση.

Οι δευτερεύουσες μετρήσεις αντανακλούν τους πραγματικούς οδηγούς της απόδοσης — σκεφτείτε τους ρυθμούς μετατροπής πελατών και άλλους ρυθμούς που οι ομάδες μπορούν να επηρεάσουν μέσω της αυξημένης παραγωγικότητας. Η λύση ανεπάρκειων σε αυτό το σημείο συνήθως απαιτεί κάτι πιο προηγμένο από ένα ποδήλατο αλλά λιγότερο σύνθετο από ένα Φερράρι, όπως η εξειδικευμένη αυτοματοποίηση που μπορεί να χειριστεί μεγαλύτερα σύνολα δεδομένων.

Οι πρωτεύονες μετρήσεις είναι οι μεγάλοι βράχοι όπως η εσόδου. Αυτό είναι το σημείο όπου οι λύσεις Φερράρι συνήθως εμφανίζονται. Είναι συνήθως υψηλής τιμής τεχνολογία που υπόσχεται υλική επίδραση στο ισοζύγιο. Ενώ αξίζει να εξεταστεί, είναι κρίσιμο να θυμόμαστε ότι εκτός αν οι δευτερεύουσες και τριτεύουσες προκλήσεις αντιμετωπιστούν πρώτα, αυτές οι λύσεις μπορούν να αποτύχουν να επιτύχουν την πραγματική τους απόδοση.

Μικρότερες, στοχευμένες επενδύσεις σε χαμηλότερα επίπεδα είναι συχνά ο καλύτερος τρόπος για να αρχίσετε. Παρέχουν γρήγορες αποτελέσματα και δημιουργούν ευκαιρίες να μάθετε τι λειτουργεί ενώ παρέχουν σταδιακές κερδισμένες που συσσωρεύονται με τον καιρό, τελικά βοηθώντας να χτιστεί η ίδια ή μεγαλύτερη συνολική επίδραση με πολύ μικρότερο ρίσκο.

Μαζί, ο Έλεγχος Ποδηλάτου και το τριμελής πλαισιο μετρήσεων βοηθούν τους οργανισμούς να μειώσουν το ρίσκο με το να προσαρμόσουν τις λύσεις στα πραγματικά προβλήματα. Το σημείο δεν είναι να αποφευχθεί η προηγμένη τεχνητή νοημοσύνη, αλλά να αρχίσετε μικρά, λύνοντας τα πιο σημαντικά προβλήματα με την ελάχιστη απαραίτητη επένδυση και να κλιμακωθεί από εκεί.

Να Είσαι Στρατηγικός για Συνεργάτες Εκκίνησης

Η πρόσφατη έκρηξη της κεφαλαιαγοράς σε επενδύσεις τεχνητής νοημοσύνης έχει πλημμυρίσει την αγορά με νέους εκκινητές. Αυτοί οι διαταράκτες θα έρθουν στο τραπέζι με πιτς που υπόσχονται καινοτομία και αποτελέσματα που είναι αρκετά πειστικά για να κάνουν حتى τις πιο διακριτικές ομάδες αγοράς να πειστούν.

Αλλά προσοχή: και τα προϊόντα και οι άνθρωποι πίσω από αυτούς τους νέους είναι συχνά ανεπιβεβαίωτοι. Η γρήγορη υιοθέτηση ενός νέου προϊόντος συνεπάγεται εγγενές ρίσκο, συμπεριλαμβανομένης της πιθανότητας ότι μπορείτε να χτίσετε το προϊόν μαζί τους. Ενώ αυτό μπορεί να προσφέρει πλεονεκτήματα, πρέπει να είναι μια συνειδητή επιλογή — επειδή όταν προσπαθείτε να κινήσετε το βελόνι σε προβλήματα με πραγματικές οικονομικές επιπτώσεις, η δαπάνη πολύτιμων πόρων για να βοηθήσετε einen προμηθευτή να βελτιώσει την τελευταία του ενημέρωση μπορεί να εισαγάγει ανεπιθύμητα προβλήματα.

Μόλις ένας προμηθευτής είναι ενσωματωμένος, πολλά από τα αποτελέσματα βρίσκονται εκτός του ελέγχου σας. Το δρόμος τους, η κλιμάκωση της υποστήριξης πελατών, η δυναμική των τιμών και η ικανότητα να διατηρήσουν την απόδοση καθώς μεγαλώνουν είναι όλα υπόκεινται σε αλλαγές. Αυτές οι αλλαγές μπορούν να διαμορφώσουν την μακροπρόθεσμη αξία της συνεργασίας με τρόπους που δεν είναι πλήρως ορατοί στην αρχή.

Η πλοήγηση αυτής της αβεβαιότητας απαιτεί υπομονή και κρίση στην αρχή. Η λήψη χρόνου για να επικυρώσετε μια λύση μέσω ενός πειράματος, η κατανόηση των συμβατικών δεσμεύσεων πριν από την πιο sâuστόχαστη ενσωμάτωση και η ομιλία απευθείας με υπάρχοντες χρήστες βοηθούν τις ομάδες να επιλέξουν προμηθευτές που είναι σε θέση να προσφέρουν αξία καθ’ όλη τη διάρκεια της συνεργασίας.

Κάνετε το AI να Αποδίδει

Ληφθέντα μαζί, αυτές οι σκέψεις ενισχύουν την πραγματικότητα ότι η άσκηση ισχυρής κρίσης είναι ο πρώτος και ο πιο κρίσιμος παράγοντας για την παραγωγή απόδοσης από την τεχνητή νοημοσύνη. Όταν οι ομάδες εστιάζουν στην αναγνώριση πραγματικών τριβών, τα αποτελέσματα βελτιώνονται επειδή οι ανεπάρκειες αφαιρούνται και ο χρόνος ανακατανέμεται σε υψηλότερες αξίες εργασιών. Αυτό είναι το πραγματικό απότέλεσμα, και κερδίζεται μόνο μέσω πειθαρχίας, σαφήνειας και πραγματιστικών αποφάσεων που ωφελούν το ισοζύγιο με τον καιρό.