Ο Οδηγός του Λειτουργού για την Παραγωγή ΕΠΥ από το AI

Για όλα τα πλεονεκτήματα, η εκρηκτική αύξηση της τεχνητής νοημοσύνης έχει επίσης δημιουργήσει μια βασική πρόκληση για τους λειτουργούς. Παρά την σημαντική επένδυση στην υιοθέτηση της τεχνητής νοημοσύνης, πολλοί λειτουργοί δεν βλέπουν ακόμη την εμφάνιση σημαντικών ΕΠΥ στο ισοζύγιο.

Στην πραγματικότητα, ενώ οι παγκόσμιες δαπάνες για την τεχνητή νοημοσύνη αναμένεται να φτάσουν τα 632 δισεκατομμύρια δολάρια μέχρι το 2028, μια ανάλυση του MIT βρήκε ότι μόνο περίπου το 5% των πιλότων της επιχείρησης της τεχνητής νοημοσύνης παράγουν μετρήσιμες οικονομικές επιστροφές, με την πλειονότητα να παράγει λίγη ή καθόλου ΕΠΥ. Αυτό το χάσμα έχει δημιουργήσει αυξανόμενη πίεση στους λειτουργούς 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 στη σημερινή εποχή της τεχνητής νοημοσύνης δεν θα οριστεί απλώς από την καινοτομία ή την sophistiκation μιας νέας τεχνολογίας, αλλά από το πώς οι προσεκτικοί ομάδες μπορούν να κατανοήσουν τις θεμελιώδεις προκλήσεις τους και να επιλέξουν τεχνολογικές λύσεις που προσφέρουν πραγματική αξία. Δεν υπάρχει μαγικό βέλος για να το κάνουμε σωστά, αλλά μερικές σκέψεις μπορούν να βοηθήσουν την ομάδα σας να κινηθεί προς τη σωστή κατεύθυνση.

Αποφύγετε τον Φόρο Επείγουσας Ανάγκης

Ένα βασικό εμπόδιο για την ΕΠΥ της τεχνητής νοημοσύνης είναι να αφήσετε τον φόβο να μείνετε πίσω να καθοδηγεί τις αποφάσεις. Όταν αυτή η νοοτροπία επηρεάζει την 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 έναν ανταγωνιστή που προβάλλει μια νέα ικανότητα της τεχνητής νοημοσύνης, μια ταχεία κάθοδος στο σπήλαιο της σύγκρισης μπορεί να ακολουθήσει, και αυτό που αρχίζει ως επιθυμία να παραμείνει σχετικός γρήγορα μετατρέπεται σε μια αντίδραση για να ανταποκριθεί.
Οι επενδύσεις που γίνονται από αυτό το σημείο αποτυγχάνουν για πολλά λόγους, αλλά ένας από τους πιο κοινούς είναι η ανεπαρκής ετοιμότητα. Ενώ ένας ανταγωνιστής μπορεί να προσφέρει ένα παρόμοιο προϊόν ή υπηρεσία, η βάση δεδομένων ή η ωριμότητα λειτουργίας ενός 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.

Γι’ αυτό, 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 φαινομενικά απαραίτητη τεχνολογία έρχεται στην αγορά, αυτές οι ομάδες πρέπει να ανατεθούν πρώτα να αξιολογήσουν εάν υπάρχει ένα σαφές πρόβλημα που μπορεί να λυθεί και εάν ο οργανισμός είναι πραγματικά έτοιμος να την υποστηρίξει. Επειδή κατανοούν哪里 υπάρχει τριβή, όπου ο χρόνος χάνεται, και όπου η τεχνολογία μπορεί να έχει επίδραση, μπορούν να βοηθήσουν να εδραιώσουν τις αποφάσεις της τεχνητής νοημοσύνης στην λειτουργική πραγματικότητα αντί να κυνηγούν την καινοτομία.

Διεξαγωγή ενός Ελέγχου Ποδηλάτου

Ένα άλλο κοινό λάθος αγοράς τεχνολογίας είναι η υπερ-αγορά. Αυτό διαφέρει από τον φόρο επείγουσας ανάγκης επειδή συμβαίνει μετά την καθορισμό ότι υπάρχει μια πραγματική ανάγκη και είστε λειτουργικά έτοιμοι να αγοράσετε μια λύση της τεχνητής νοημοσύνης. Σε αυτό το σημείο, το ερώτημα δεν είναι “χρειαζόμαστε κάτι” αλλά “τι χρειαζόμαστε πραγματικά”;
Το πρόβλημα αυτό είναι ιδιαίτερα διαδεδομένο σε βιομηχανίες που είναι δεσμευμένες από την κληρονομιά, όπως η логιστική, η οποία έχει περάσει από το 0 στο 60 με τις τεχνολογικές δυνατότητες τα τελευταία χρόνια. Όπου κάποτε η πρόκλησή μας ήταν να αντιμετωπίσουμε τις σύγχρονες сложότητες με παλιές συστήματα και διαδικασίες, σήμερα είναι η επιλογή από τους απεριόριστους καταλόγους ευχών τεχνολογίας που είναι διαθέσιμοι από τρίτους παρόχους ή μέσω της εσωτερικής ανάπτυξης.

Ένας “Έλεγχος Ποδηλάτου” μπορεί να βοηθήσει πολύ πριν φτάσετε στο σημείο της αγοράς. Αυτός ο έλεγχος προκαλεί τους αποφασίζοντες να απαντήσουν σε ένα απλό ερώτημα: Χρειαζόμαστε ένα Φερράρι ή ένα ποδήλατο; Οι φιλόδοξες τεχνολογικές ομάδες 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 ιπποδύναμη 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 των τριών μαζί βοηθά να αποσαφηνίσει πού 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 στρώμα, και οι λύσεις του ποδηλάτου που ermögňují βελτιώσεις όπως η καθαρή συλλογή δεδομένων και η πιο αποτελεσματική εκτέλεση μπορούν να έχουν μεγάλη επίδραση με σχετικά μικρή επένδυση.

Οι δευτερεύουσες μετρήσεις αντανακλούν τους πραγματικούς οδηγούς της απόδοσης — σκεφτείτε τους ρυθμούς μετατροπής πελατών και άλλα εύρη που οι ομάδες μπορούν να επηρεάσουν μέσω της αυξημένης παραγωγικότητας. Η λύση των ανεπαρκειών εδώ συνήθως απαιτεί κάτι πιο προηγμένο από ένα ποδήλατο αλλά λιγότερο σύνθετο από ένα Φερράρι, όπως η sophistiκated αυτοματοποίηση που μπορεί να χειριστεί μεγαλύτερες συνόλους δεδομένων.

Οι πρωτεύονες μετρήσεις είναι τα μεγάλα βράχια όπως η έσοδος. Αυτό είναι το σημείο όπου οι λύσεις του Φερράρι tend να εμφανίζονται. Είναι συνήθως υψηλής τιμής τεχνολογία που υπόσχεται σημαντική επίδραση στο ισοζύγιο. Ενώ αξίζει να εξεταστεί, είναι κρίσιμο να θυμόμαστε ότι εκτός εάν οι δευτερεύουσες και τριτεύουσες προκλήσεις αντιμετωπιστούν πρώτα, αυτές οι λύσεις μπορούν να αποτύχουν να επιτύχουν το πραγματικό τους δυναμικό ΕΠΥ.

Οι μικρότερες, στοχευμένες επενδύσεις σε χαμηλότερα επίπεδα είναι συχνά ο καλύτερος τόπος για να αρχίσετε επειδή tend να παράγουν γρήγορες αποτελέσματα. Επίσης, δημιουργούν ευκαιρίες να μάθετε τι δουλεύει ενώ παρέχουν σταδιακές κερδισμένες που συσσωρεύονται με τον καιρό, τελικά βοηθώντας να xây dựng προς την ίδια ή μεγαλύτερη συνολική επίδραση όπως οι μεγαλύτερες επενδύσεις, με πολύ λιγότερο ρίσκο.

Μαζί, ο Έλεγχος Ποδηλάτου και το τριμελής πλαίσιο μετρήσεων βοηθούν τους οργανισμούς να μειώσουν το ρίσκο με το να προσαρμόσουν τις λύσεις στα πραγματικά προβλήματα με την ελάχιστη απαραίτητη επένδυση. Το σημείο δεν είναι να αποφύγετε τις προηγμένες τεχνολογίες της τεχνητής νοημοσύνης, αλλά να αρχίσετε μικρά, λύνοντας τα πιο σημαντικά προβλήματα με την ελάχιστη απαραίτητη επένδυση και να κλιμακωθεί από εκεί.

Να Είστε Στρατηγικοί για τους Συνεργάτες Εκκίνησης

Η πρόσφατη αύξηση του κεφαλαίου για την τεχνητή νοημοσύνη 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 πείσουν ακόμη και τις πιο προσεκτικές ομάδες αγοράς.

Αλλά προσοχή: και τα προϊόντα και οι άνθρωποι πίσω από πολλούς από αυτούς τους νέους είναι συχνά ανεπιβεβαίωτοι. Να γίνετε ένας πρώιμος υιοθετητής φέρει εγγενές ρίσκο, συμπεριλαμβανομένης της πιθανότητας ότι μπορεί να χτίσετε το προϊόν μαζί με αυτούς. Ενώ αυτό μπορεί να προσφέρει πλεονεκτήματα, πρέπει να είναι μια συνειδητή επιλογή — επειδή όταν προσπαθείτε να μετακινήσετε το βέλος στα προβλήματα με πραγματικές οικονομικές επιπτώσεις, η δαπάνη πολύτιμων πόρων για να βοηθήσετε einen προμηθευτή να βελτιώσει την τελευταία ενημέρωση μπορεί να εισαγάγει ανεπιθύμητα πονοκέφαλα.

Μόλις ένας προμηθευτής είναι ενσωματωμένος, πολλά από τα αποτελέσματα βρίσκονται εκτός του ελέγχου σας. Το δρόμο τους, η κλιμάκωση της υποστήριξης πελατών, οι δυναμικές τιμολόγησης και η ικανότητα να διατηρήσουν την απόδοση καθώς μεγαλώνουν είναι όλα υποκείμενα σε αλλαγή. 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. Λαμβάνοντας χρόνο για να επικυρώσετε μια λύση μέσω ενός πειραματικού σχεδίου, κατανοώντας τις συμβατικές δεσμεύσεις πριν από τη βαθύτερη ενσωμάτωση και ομιλώντας απευθείας με υπάρχοντες χρήστες βοηθά τις ομάδες να επιλέξουν προμηθευτές που είναι τοποθετημένοι για να παραδώσουν αξία καθ’ όλη τη διάρκεια της συνεργασίας.

Κάντε το AI να Πληρώνει

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