AI-kokeiden muuttaminen yritystiedoksi ja arvoksi

Yritys‑AI ei rajoitu malleihin. Yritykset voivat toteuttaa testipilotteja, suorittaa tavallisia tehtäviä ja toteuttaa konseptin todistavia malleja paljon nopeammin kuin aiemmin, mutta ne usein epäonnistuvat pääsemään erillisten “AI”-voittojen ulkopuolelle.

Mutta ongelma ei ole malli; se on ympäristö, jossa ne toimivat. Monet skaalaushaasteet pysyvät, kuten hajanaiset tiedot ja epäselvä omistajuus, pääosin koska nämä järjestelmät suunniteltiin ennen kuin AI nousi keskeiseksi liiketoimintavaihtoehdoksi.

Äskettäinen tutkimus, jonka ovat tehneet Wipro and HFS Research, totesi, että vaikka 90 % yritysjohtajista odottaa ihmisten ja AI‑tiimien toteutuvan kolmen vuoden sisällä, vain 18 % on uudistamassa prosessejaan tukeakseen tätä tulevaisuutta. Samoin 87 % sanoo investoivansa AI:hin nopeammin kuin he pystyvät osoittamaan saadun arvon. Yritykset eivät voi odottaa AI:n mullistavan liiketoimintaa, jos ne eivät ole asettaneet etusijalle tietojen, hallinnon ja työnkulkujen päivityksen.

AI-kyvykkyys on nopeasti yleistymässä. Kilpailuetua syntyy siitä, kuinka tehokkaasti organisaatiot yhdistävät tiedot, kontekstin, älykkyyden, hallinnon ja toteutuksen.

Pilotit taipuvat pysähtymään

Vaikka käytettävissä olisi arvokasta dataa, pilotohankkeet voivat silti epäonnistua. Esimerkiksi, jos pieni tiimi tietää, mistä taulukon data on peräisin, he ovat yleensä tyytyväisiä sen käyttöön. Kuitenkin on vaikeaa skaalata samaa tiedon ymmärryksen tasoa koko organisaatioon. Agenttinen AI tekee tiedon hakemisesta useista järjestelmistä tai työnkulkujen luomisesta, jotka johtavat suosituksiin asiakkaille, helppoa. Vaikka AI‑agentti voi toimia nopeasti, on usein epäselvää, onko data luotettavaa.

Kun yritykset yrittävät laajentaa yhdestä AI‑käyttötapauksesta moniin, skeptisyys kasvaa ja ongelmia voi ilmetä. Jos asiakastiedot ovat peräisin eri järjestelmistä, voi olla mahdotonta tietää, miten alkuperäinen tieto on kerätty ja jalostettu. Samoin hallintapolitiikat saattavat olla olemassa, mutta on epäselvää, onko näitä sääntöjä sovellettu agenttien käyttämään tietoaineistoon.

Joten vaikka AI:n skaalaaminen on houkuttelevaa, epäjohdonmukaisuudet aiheuttavat sudenkuoppia. Saadakseen todellista arvoa agenttisesta AI:sta, yritysten on otettava tietojen ja työnkulkujen suunnittelu käyttöön alusta alkaen, ei jälkikäteen.

Rakenna luotettava AI-perusta

Vankkan AI-valmiin perustan rakentaminen tarkoittaa, että ihmiset ja AI-järjestelmät voivat löytää, käyttää ja hyödyntää luotettavaa dataa asianmukaisella hallintajärjestelmällä.

Keskity kolmeen olennaiseen kyvykkyyteen: 

1. On kriittistä omaksua yhtenäinen lähestymistapa dataan ja AI:hin. Agenttiset AI-sovellukset tarvitsevat dataa vankasta perustasta, eivät hajanaisia ja erillisiä järjestelmiä. Tämä vähentää merkittävästi sekaannusta päällekkäisistä tietolähteistä ja helpottaa järjestelmällisten sääntöjen soveltamista pääsyyn, laatuun ja vaatimustenmukaisuuteen.
2. Hallinnon sisällyttäminen järjestelmään alusta alkaen on tärkeää datan käyttöä hallittaessa. Esimerkiksi agentin, joka suosittelee toimenpidettä, tulisi perustua hyväksyttyyn tietoon, toimia määritellyn oikeusjoukon puitteissa ja tarjota jäljitettävä tallenne siitä, miten se saavutti tuottamansa tulokset.
3. Hyödynnä AI:a todellisissa työnkuluissa ja prosesseissa. AI:n tulisi olla upotettu työnkulkuihin, joissa työntekijät jo kohtaavat kitkaa, kuten asiakaspyyntöihin vastaamisessa tai IT-ongelmien vianmäärityksessä. 

Älä ajattele AI:ta erillisenä työkaluna. Keskity sen sijaan yhdistämään agentit, ihmisen valvonta ja päätöksenteko hallitussa kokonaisprosessissa. Ihmisen valvonta on kriittistä, mutta kyse on enemmän erityisestä ohjauksesta monimutkaisissa prosesseissa. 

AI:n soveltaminen käytäntöön

Data-perustan rakentaminen, jonka AI voi hyödyntää, on avainasia. Yksi esimerkki tulee kulutuslääketeollisuuden yrityksen hankinta‑maksu‑toiminnasta. Suuri organisaatio voi käsitellä valtavia määriä laskuja samalla kun hallinnoi monimutkaisia hyväksymisprosesseja. Näiden laskujen manuaalinen tarkastus hidasti maksusyklejä ja rajoitti näkyvyyttä ongelmien syntymispaikkoihin. Agenttisen AI:n soveltaminen laskujen käsittelyyn johti 70 % koskemattomaan toimintaan ja 45 % tehokkuusparannukseen. AI‑voimainen järjestelmä käsittelee noin miljoona laskua vuodessa, mikä edustaa noin 6 miljardia dollaria arvoa, samalla kun monimutkaisimmat tapaukset ohjataan ihmisille tarkistettavaksi.

Tavoitteena on luoda hallittu prosessi, jossa järjestelmä voi hakea oikean tiedon, soveltaa hyväksyttyjä sääntöjä, oppia toistuvista malleista ja eskaloida vain tarvittaessa. Vahva data-perusta antaa AI-järjestelmille kontekstin, joka tukee suunnittelua, analyysiä ja raportointia, samalla kun hallintajärjestelmä on varmistettu.

Askeleet eteenpäin

Jotta yritys valmistautuu pitkäaikaiseen menestykseen, lähestytään AI:n laajentamista ja skaalautuvuutta samalla huolellisuudella kuin yrityksen laajuisessa muutosohjelmassa.

1. Data ja AI: Ennen aloittamista, ymmärrä tiedon alkuperäinen lähde ja kysy: Oliko data puutteellista? Oliko liiketoimintamääritelmät epäjohdonmukaisia? Estivätkö käyttörajoitukset järjestelmän näkemästä tarvittavaa kontekstia? Oliko työntekijöiltä puuttunut työnkulku AI:n tulosten käyttämiseen tai haastamiseen?
2. Luo perusta: On kriittistä rakentaa vankka data-perusta, joka priorisoi ne data-alueet, jotka ovat tärkeimpiä alkuperäisissä käyttötapauksissa. Määritä omistajuus ja toteuta pääsy linjautuneilla laadunvalvonnilla alusta alkaen. Tavoitteena on korkealaatuinen, hallittu data, joka luo luottamusta ja edistää parempia päätöksiä. 
3. Tunnista muutama tärkeä työnkulku, jossa liiketoiminnan ongelmat ovat kristallinkirkkaita; data on saatavilla, ja menestystä on helppo mitata. Luo agentteja, jotka keskittyvät näihin työnkulkuihin, mukaan lukien ne, jotka vaativat ihmisen väliintuloa, jotta laatu varmistetaan. 

Mitä on edessä

Seuraava kilpailuetu ei tule AI:n saatavuudesta. Se syntyy kyvystä muuttaa yrityksen laajuinen data yritystiedoksi ja mitattaviksi liiketoimintatuloksiksi mittakaavassa. Yritys‑AI määräytyy sen mukaan, kuinka hyvin mallit on luotu ja miten niiden päälle rakennetut agentit toimivat vastuullisesti ja tuottavasti. Eläminen hajanaisen, huonosti lähdetyn ja hallitsemattoman datan maailmassa rajoittaa positiivisia liiketoimintatuloksia. Yritykset, jotka yhdistävät datan, hallinnon ja työnkulun uudelleensuunnittelun, voivat muuttaa kokeilut pitkäaikaiseksi arvoksi. Polku agenttiseen AI:hin alkaa operatiivisista ja data-perustoista, jotka mahdollistavat älykkään toiminnan.