Μετατρέποντας τα πειράματα AI σε επιχειρησιακή νοημοσύνη & αξία

Το Enterprise AI δεν περιορίζεται από μοντέλα. Οι εταιρείες μπορούν να διεξάγουν δοκιμαστικά προγράμματα πιλοτισμού, να εκτελούν κοινές εργασίες και να υλοποιούν μοντέλα απόδειξης της έννοιας πολύ πιο γρήγορα από πριν, αλλά συχνά αποτυγχάνουν να προχωρήσουν πέρα από απομονωμένες “AI” επιτυχίες.

Αλλά το πρόβλημα δεν είναι το μοντέλο· είναι το περιβάλλον στο οποίο εργάζονται. Πολλές προκλήσεις κλιμάκωσης παραμένουν, όπως τα διασπασμένα δεδομένα και η ασαφής ιδιοκτησία, κυρίως επειδή αυτά τα συστήματα σχεδιάστηκαν πριν το AI γίνει βασική επιχειρηματική επιλογή.  

Μια πρόσφατη μελέτη του Wipro and HFS Research κατέληξε στο ότι ενώ το 90% των ηγετών των επιχειρήσεων αναμένουν ότι οι ανθρώπινες και AI ομάδες θα γίνουν πραγματικότητα εντός τριών ετών, μόνο το 18% επανασχεδιάζει τις διαδικασίες τους για να υποστηρίξει εκείνο το μέλλον. Αντίστοιχα, το 87% δηλώνει ότι επενδύει σε AI πιο γρήγορα από ό,τι μπορεί να δείξει η αξία που λαμβάνει. Οι επιχειρήσεις δεν μπορούν να περιμένουν το AI να μετασχηματίσει την επιχείρηση αν δεν έχουν δώσει προτεραιότητα στην ενημέρωση των δεδομένων, της διακυβέρνησης και των διαδικασιών ροής εργασίας.

Η ικανότητα του AI γίνεται γρήγορα πανταχού παρούσα. Τα ανταγωνιστικά πλεονεκτήματα θα προκύψουν από το πόσο αποτελεσματικά οι οργανισμοί συνδέουν δεδομένα, συμφραζόμενα, νοημοσύνη, διακυβέρνηση και εκτέλεση.

Τα πιλοτικά προγράμματα τείνουν να σταματούν

Ακόμη και όταν υπάρχουν πολύτιμα δεδομένα για εργασία, τα πιλοτικά προγράμματα μπορούν ακόμη να αποτύχουν. Για παράδειγμα, αν μια μικρή ομάδα γνωρίζει από πού προέρχονται τα δεδομένα ενός υπολογιστικού φύλλου, συνήθως αισθάνεται άνεση να τα χρησιμοποιήσει. Ωστόσο, είναι δύσκολο να κλιμακωθεί το ίδιο επίπεδο κατανόησης των δεδομένων σε ολόκληρο τον οργανισμό. Με το agentic AI, είναι εύκολο να ανακτηθεί πληροφορία από πολλαπλά συστήματα ή να δημιουργηθούν ροές εργασίας που οδηγούν σε προτάσεις για πελάτες. Ενώ ο AI πράκτορας μπορεί να ενεργήσει γρήγορα, συχνά δεν είναι σαφές αν τα δεδομένα είναι αξιόπιστα. 

Όταν οι εταιρείες προσπαθούν να επεκτείνουν από μια χρήση AI σε πολλές, η σκεπτικιστική στάση αυξάνεται και μπορούν να προκύψουν προβλήματα. Αν οι πληροφορίες πελατών προέρχονται από διαφορετικά συστήματα, μπορεί να είναι αδύνατο να γνωρίζουμε πώς προήλθαν τα αρχικά δεδομένα και πώς διαχειρίστηκαν. Παρομοίως, μπορεί να υπάρχουν πολιτικές διακυβέρνησης, αλλά δεν είναι σαφές αν αυτές οι κανόνες εφαρμόστηκαν στο σύνολο δεδομένων που χρησιμοποίησαν οι πράκτορες.

Έτσι, ενώ η κλιμάκωση του AI είναι ελκυστική, οι ασυνέπειες δημιουργούν παγίδες. Για να εξασφαλιστεί πραγματική αξία από το agentic AI, οι εταιρείες πρέπει να εφαρμόσουν σχεδιασμούς δεδομένων και ροών εργασίας από την αρχή, όχι μετά.

Δημιουργία Αξιόπιστης Βάσης AI

Η δημιουργία μιας σταθερής βάσης έτοιμης για AI σημαίνει ότι άνθρωποι και συστήματα AI μπορούν να ανακαλύψουν, να έχουν πρόσβαση και να χρησιμοποιήσουν αξιόπιστα δεδομένα με ένα σωστό σύστημα διακυβέρνησης.

Επικεντρωθείτε σε τρεις βασικές ικανότητες: 

1. Είναι κρίσιμο να υιοθετήσετε μια ενοποιημένη προσέγγιση στα δεδομένα και το AI. Οι εφαρμογές agentic AI χρειάζονται δεδομένα από μια σταθερή βάση, όχι από διασπασμένα και αποσυνδεδεμένα συστήματα. Αυτό μειώνει σημαντικά τη σύγχυση από επικαλυπτόμενες πηγές δεδομένων και διευκολύνει την εφαρμογή συστηματικών κανόνων πρόσβασης, ποιότητας και συμμόρφωσης.
2. Η ενσωμάτωση διακυβέρνησης στο σύστημα από την αρχή είναι κρίσιμη για τη διαχείριση του τρόπου χρήσης των δεδομένων. Για παράδειγμα, ένας πράκτορας που προτείνει μια ενέργεια πρέπει να βασίζεται σε εγκεκριμένες πληροφορίες, να λειτουργεί εντός ενός ορισμένου συνόλου δικαιωμάτων και να παρέχει ένα ιχνηλατήσιμο αρχείο του πώς έφτασε στα αποτελέσματα που παρείχε.
3. Χρησιμοποιήστε το AI γύρω από πραγματικές ροές εργασίας και διαδικασίες. Το AI πρέπει να ενσωματώνεται σε ροές εργασίας όπου οι εργαζόμενοι ήδη αντιμετωπίζουν τριβές, όπως η ανταπόκριση σε αιτήματα πελατών ή η αντιμετώπιση προβλημάτων IT. 

Μην θεωρείτε το AI ως ανεξάρτητο εργαλείο. Αντίθετα, εστιάστε στη σύνδεση των πρακτόρων, της ανθρώπινης εποπτείας και της λήψης αποφάσεων μέσα σε μια διακυβερνημένη διαδικασία από άκρο σε άκρο. Η ανθρώπινη εποπτεία είναι κρίσιμη, αλλά αφορά περισσότερο τον έλεγχο συγκεκριμένων σύνθετων διαδικασιών. 

Εφαρμογή του AI στην Πράξη

Η δημιουργία μιας βάσης δεδομένων που το AI μπορεί να αξιοποιήσει είναι κλειδί. Ένα παράδειγμα προέρχεται από λειτουργία procure-to-pay σε εταιρεία καταναλωτικών προϊόντων υγείας. Μια μεγάλη οργάνωση μπορεί να επεξεργάζεται τεράστιους όγκους τιμολογίων ενώ διαχειρίζεται πολύπλοκες διαδικασίες έγκρισης. Η χειροκίνητη ανασκόπηση αυτών των τιμολογίων επιβραδύνει τους κύκλους πληρωμών και περιορίζει την ορατότητα στο πού προέκυψαν τα προβλήματα. Η εφαρμογή του agentic AI στην επεξεργασία των τιμολογίων οδήγησε σε λειτουργία 70% χωρίς ανθρώπινη παρέμβαση και σε αύξηση αποδοτικότητας 45%. Το σύστημα με AI επεξεργάζεται περίπου ένα εκατομμύριο τιμολόγια ετησίως, αντιπροσωπεύοντας περίπου 6 δισεκατομμύρια δολάρια αξίας, ενώ κατευθύνει τις πιο σύνθετες ανησυχίες σε ανθρώπους για έλεγχο.

Ο στόχος είναι η δημιουργία μιας διακυβερνημένης διαδικασίας στην οποία το σύστημα μπορεί να ανακτήσει τη σωστή πληροφορία, να εφαρμόσει εγκεκριμένους κανόνες, να μάθει από επαναλαμβανόμενα μοτίβα και να κλιμακώσει μόνο όταν είναι απαραίτητο. Μια ισχυρή βάση δεδομένων παρέχει στα συστήματα AI το πλαίσιο που χρειάζονται για να υποστηρίξουν τον προγραμματισμό, την ανάλυση και την αναφορά, με την διασφάλιση ότι υπάρχει σύστημα διακυβέρνησης.

Βήματα για να Προχωρήσετε

Για να θέσετε την εταιρεία σε μακροπρόθεσμη επιτυχία, προσεγγίστε την επέκταση και κλιμάκωση του AI με την ίδια επιμέλεια που χρησιμοποιείται για ένα πρόγραμμα μετασχηματισμού σε επίπεδο ολόκληρης της εταιρείας.

1. Δεδομένα και AI: Πριν ξεκινήσετε, κατανοήστε την αρχική πηγή των πληροφοριών και ρωτήστε: Ήταν τα δεδομένα ελλιπή; Ήταν οι επιχειρηματικοί ορισμοί ασυνεπείς; Εμπόδισαν περιορισμοί πρόσβασης το σύστημα από το να δει το απαραίτητο πλαίσιο; Δεν διέθεταν οι εργαζόμενοι ροή εργασίας για να χρησιμοποιήσουν ή να αμφισβητήσουν τα αποτελέσματα του AI;
2. Δημιουργία βάσης: Είναι κρίσιμο να χτίσετε μια σταθερή βάση δεδομένων που δίνει προτεραιότητα στους τομείς δεδομένων που μετράνε περισσότερο για τις αρχικές περιπτώσεις χρήσης. Ορίστε την ιδιοκτησία και εφαρμόστε πρόσβαση με ευθυγραμμισμένους ελέγχους ποιότητας από την αρχή. Ο στόχος είναι δεδομένα υψηλής ποιότητας, διακυβερνημένα, που χτίζουν εμπιστοσύνη και οδηγούν σε καλύτερες αποφάσεις.
3. Αναγνωρίστε μερικές σημαντικές ροές εργασίας όπου τα επιχειρηματικά προβλήματα είναι απόλυτα σαφή· τα δεδομένα είναι διαθέσιμα και είναι εύκολο να μετρηθεί η επιτυχία. Δημιουργήστε πράκτορες εστιασμένους σε αυτές τις ροές εργασίας, συμπεριλαμβανομένων εκείνων που απαιτούν ανθρώπινη παρέμβαση, για να εξασφαλίσετε την ποιότητα.

Τι Κρύβει το Μέλλον

Το επόμενο ανταγωνιστικό πλεονέκτημα δεν θα προέρχεται από την πρόσβαση στο AI. Θα προέρχεται από την ικανότητα μετατροπής των δεδομένων σε επιχειρησιακή νοημοσύνη και μετρήσιμα επιχειρηματικά αποτελέσματα σε κλίμακα. Το Enterprise AI θα καθοριστεί από το πόσο καλά δημιουργούνται τα μοντέλα και οι πράκτορες που βασίζονται σε αυτά λειτουργούν υπεύθυνα και παραγωγικά. Η ζωή σε έναν κόσμο κατακερματισμένων, κακώς προερχόμενων και αδιαχειρίστων δεδομένων θα περιορίσει τα θετικά επιχειρηματικά αποτελέσματα. Οι εταιρείες που συνδέουν δεδομένα, διακυβέρνηση και επανασχεδιασμό ροών εργασίας μπορούν να μετατρέψουν τα πειράματα σε μακροπρόθεσμη αξία. Η διαδρομή προς το agentic AI ξεκινά με τις λειτουργικές και δεδομενικές βάσεις που επιτρέπουν την έξυπνη δράση.