Wzmocnij przedsiębiorstwo za pomocą platformy AI

Przez branże widzę ten sam wzorzec: pierwsze cenne przypadki użycia AI rzadko pochodzą z komitetu kierującego. Pochodzą one z zespołów najbliżej tarcia operacyjnego.

Spędzam dużo czasu z zespołami kierowniczymi, odpowiadając na to samo pytanie: “Inwestujemy w AI, więc gdzie jest wartość biznesowa?” To jest uczciwe pytanie, a szczerą odpowiedzią jest to, że dla większości organizacji wartość nie pojawia się wystarczająco szybko. RAND oszacował, że ponad 80% projektów AI kończy się niepowodzeniem, co stanowi około dwa razy więcej niż w przypadku projektów IT niezwiązanych z AI. Badania BCG są równie poważne: do końca 2025 roku 60% firm generowało niewielką lub żadną materialną wartość z AI, a tylko 5% tworzyło wartość na dużą skalę. Inicjatywa NANDA MIT powiedziała to wprost: tylko około 5% przedsiębiorstw osiąga szybką akcelerację przychodu z AI.

Dlaczego front jest miejscem, gdzie zaczyna się wartość

W każdej organizacji z dużą populacją pracowników wiedzy wartość jest często łatwo znaleźć, jeśli poprosisz odpowiednie osoby, i jest to większe niż prośba do czata o podsumowanie dokumentu. Prawdziwa okazja to AI agenci osadzeni w operacyjnych przepływach pracy. Użyliśmy platform o niskim kodzie w księgowości, aby przyspieszyć przetwarzanie faktur i automatycznie odpowiedzieć na pytania dotyczące płatności. W obsłudze klienta agent, który rozdziela przychodzące zgłoszenie, pobiera historię klienta i opracowuje projekt rozwiązania do przeglądu przez człowieka, może znacznie poprawić tempo odpowiedzi i satysfakcję klienta. Są to wieloetapowe przepływy pracy, które rozciągają się na systemy, wymagają oceny i znajdują się najbliżej ludzi, którzy już wiedzą, gdzie tkwi tarcie. Nie potrzebują sześciomiesięcznej fazy odkrycia, aby im powiedzieć, co jest złe. Zajmują się tym każdego dnia.

Istnieją dwie możliwości, które współpracują. Wzmocnij pracowników wiedzy za pomocą narzędzi AI o niskim kodzie / bez kodu, aby mogli poprawić własne przepływy pracy, i utwórz funkcję inżynierii AI dla zespołów biznesowych w przypadku trudniejszych przypadków użycia. Oba tworzą wartość, a najsilniejsze organizacje robią to. Ale żadne z nich nie skaluje się bez wspólnej platformy dla tożsamości, dostępu, danych, integracji i operacji.

Przepaść między pilotem a produkcją jest problemem platformy

Wiele organizacji utknęło w debacie na temat modelu, który należy użyć. To ma znaczenie, ale nie jest to główny czynnik ograniczający. Większym problemem jest dojrzałość platformy. Zespoły mogą szybko tworzyć prototypy, ale nie mogą wdrożyć ich spójnie w całej firmie, gdy brakuje wspólnych podstaw: kontroli tożsamości i dostępu, które zespoły biznesowe mogą używać, wyraźnych granic danych, wzorców integracji, które można ponownie użyć, i praktycznego procesu przeglądu, wydania i monitorowania. S&P Global stwierdził (SPGI ), że średnia organizacja odrzuciła 46% dowodów pojęć AI przed ich wejściem do produkcji.

To jest powodem, dla którego platforma danych jest tak ważna. Gotowe do użycia AI dane nie są cechą, której można pragnąć; są kluczem do sukcesu w produkcji. Bez godnych zaufania, dostępnych, zgodnych z polityką danych nawet silne przypadki użycia zatrzymują się.

Pułapka danych i dlaczego nie powinieneś czekać

To jest to, co zatrzymuje większość programów: dane. Gartner przewiduje, że do 2026 roku organizacje porzucą 60% projektów AI, które nie są wspierane przez gotowe do użycia AI dane. Zwykła reakcja jest taka, aby uruchomić ogromny program platformy danych, zmodernizować wszystko, udoskonalić pochodzenie i dopiero potem użyć AI.

To sekwencja brzmi dyscyplinarnie, ale często opóźnia wartość o lata. Modernizacja platformy danych jest prawdziwa, konieczna i niepodlegająca negocjacji. Trwa również na wieloletnich terminach w większości przedsiębiorstw. Jeśli każdy przypadek użycia AI musi czekać na ostateczną architekturę, zaufanie kierownictwa topnieje, zanim pojawią się znaczące wyniki.

Lepszym podejściem jest równoległa realizacja: kontynuuj budowanie przedsiębiorczej platformy danych, jednocześnie priorytetowo traktując włączanie AI w obszarach procesów o najwyższym tarciu operacyjnym.

Just-in-Time, Just-Enough Governance for High-Friction Workflows

Zacznij od bólu procesu, a nie od mapy technologicznej. Zidentyfikuj, gdzie tarcie jest najwyższe, a wpływ biznesowy jest najwyraźniejszy: opóźnione cykle faktur, powolne rozwiązanie przypadków, zatwierdzenia z wyjątkami, powtarzające się wyszukiwania danych lub ręczne pętle rekonsolidacji. Następnie celuj w te przepływy pracy jako pierwsze do włączania AI.

Użyj just-in-time governance, aby to umożliwić. Zamiast próbować zarządzać wszystkim z góry, zarządzaj konkretnymi danymi potrzebnymi dla każdego przypadku użycia, gdy przypadku użycia jest gotowy do przeniesienia. Mały zespołem wielofunkcyjnym może rozstrzygnąć własność, dostęp, wymagania jakości i kontrolę w ciągu dni, a nie miesięcy, w cyklu komitetu.

Zastosuj wystarczającą kontrolę, aby dopasować do rzeczywistego ryzyka. Przypadek użycia, który obsługuje publiczną zawartość produktu, nie wymaga takich samej ochrony, jak ten, który obsługuje dane osobowe klienta. Ten model proporcjonalnego ryzyka chroni organizację, jednocześnie utrzymując prędkość dostarczania, i zmniejsza zachowanie AI cienia, które pojawia się, gdy formalne ścieżki są zbyt wolne.

Backlog jest mostem do pełnej gotowości danych

Każde wdrożenie AI na froncie powinno generować ustrukturyzowane uczenie: jakie dane zostały użyte, jakie wady jakości pojawiły się, jakie transformacje były wymagane i jakie decyzje dotyczące zarządzania zostały podjęte. Zapisz każdą lukę jako element backlogu do naprawy platformy.

Ten backlog staje się mapą napędzaną przez popyt na modernizację danych. Zamiast zgadywać, gdzie inwestować jako pierwsze, popraw danych i produktów danych, które są już związane z wymiernymi wynikami biznesowymi. Z czasem tworzy to wzmacniającą pętlę: przypadki użycia AI na froncie ujawniają najważniejsze luki w danych, zespoły platformy je naprawiają, a następna fala rozwiązań AI jest wysyłana szybciej i z mniejszym ryzykiem.

Końcowa myśl: Platforma jest decyzją

Decyzja nie brzmi “pilot czy nie pilot”. To jest czy zbudujesz zarządzaną platformę AI i danych, która pozwoli twojej organizacji na bezpieczne uczenie, wysyłanie i skalowanie.

Traktuj gotowe do użycia AI dane jako misję krytyczną. Zbuduj platformę danych jako program strategiczny. Ale nie czekaj, aż wszystko będzie gotowe. Priorytetowo traktuj obszary procesów o najwyższym tarciu, włącz je z AI i zarządzaj danymi w czasie. To jest sposób, w jaki tworzysz wartość teraz, jednocześnie budując podstawy, które utrzymują wartość na dużą skalę.