Activarea datelor pentru a închide decalajul de rentabilitate a investițiilor în IA: 4 pași pentru a obține valoare de afaceri prin intermediul IA agenților

Pe măsură ce intrăm în al patrulea an consecutiv al “anului IA”, mulți lideri organizaționali se confruntă cu două întrebări aparent opuse. În primul rând, este oare IA generativă tehnologia cea mai transformativă a secolului al XXI-lea? În al doilea rând, este oare IA supraevaluată? Aș răspunde paradoxal cu “da” la ambele întrebări. Dar cred că acestea sunt întrebările greșite. În schimb, cred că acești lideri ar trebui să se întrebe pe sine: cum poate organizația mea să obțină valoare de afaceri din IA în acest moment?

Realitatea este că multe companii au cheltuit ultimii trei ani investind în noi tehnologii IA și experimentând cu noi unelte IA, dar nu au recoltat încă roadele așteptate. În ciuda presiunii directorilor generali de a “face totul cu IA”, organizațiile nu văd rentabilitatea investițiilor pe care și-ar dori-o. Acest lucru nu ar trebui să fie surprinzător. Istoria ne învață că cele mai profunde inovații tehnice necesită timp pentru a-și arăta roadele. Există un decalaj între invenția tehnică și inovația de afaceri.

Thomas Edison a demonstrat puterea electricității la Manhattan în 1882, dar nu a fost până în 1913, când Ford a lansat linia de asamblare electrică, că electricitatea a înlocuit complet aburia în industrie. Puteți imagina un lider de afaceri în 1885 care își îndeamnă lucrătorii să experimenteze cu puterea electrică? Cu toate acestea, electricitatea a prevăzut și a deschis calea pentru multe dintre inovațiile revoluționare ale secolului al XX-lea, de la transmisii radio la calculatoare digitale.

Ca un exemplu mai recent, Internetul a devenit mainstream la începutul anilor ’90. Utilizarea de către consumatori a explodat imediat, dar adoptarea de către afaceri a fost întârziată. A durat jumătate de deceniu până când majoritatea întreprinderilor stabilite au început să beneficieze de pe urma Internetului prin comerțul electronic. Cu toate acestea, Internetul a deschis calea pentru rețelele sociale, angajamentul mobil, calculul în cloud și, în cele din urmă, IA. Valoarea de afaceri este generată treptat din noile tehnologii.

Dacă epoca electrică a afacerilor a început cu linia de asamblare, și epoca Internetului a început cu comerțul electronic, ce va fi aplicația care va face epoca afacerilor IA? Lansarea ChatGPT la sfârșitul anului 2022 a introdus puterea modelelor de limbaj mari publicului larg. Din cauza popularității sale, “chatbotul care mă înțelege și sună uman” a devenit arhetipul pentru modul în care IA poate fi aplicată. Ca urmare, multe afaceri au început cu IA prin introducerea unor asistenți similari, reglați pentru a fi versiunea companiei lor a ChatGPT. În multe cazuri, rezultatele au fost bine primite de utilizatori, dar randamentele de productivitate ale afacerilor sunt greu de măsurat.

Una dintre cele mai bine dezvoltate aplicații ale LLM pentru afaceri este în domeniul asistenților de codare. Claude Code, Cursor și alte unelte au câștigat popularitate largă, arătând rezultate aproape magice. Cu toate acestea, studiile indică faptul că câștigurile de productivitate ale dezvoltatorilor individuali nu s-au transformat încă în productivitatea generală a organizației. Pe lângă aceasta, accelerarea dezvoltării nu ajută la performanța de afaceri a unei organizații, dacă ceea ce se produce nu aduce valoare de afaceri. Asistenții de codare vor ajuta la scalarea adoptării IA în timp, dar nu sunt aplicația care va face epoca.

Pentru a găsi aplicația cea mai impactantă a IA, organizațiile trebuie să se concentreze asupra angrenajelor care conduc propriile lor modele de afaceri. În cartea noastră Dezmembrarea întreprinderii, Stephen Fishman și eu examinăm conceptul de “dinamică a valorii”, o metodă pentru a descompune modelele de afaceri într-un set de schimburi de valoare interconectate. Schimburile de valoare implică multiple “monede”, incluzând taxe, economii de timp, acoperire și calitate îmbunătățită. Cea mai unică monedă este datele. În cartea noastră, arătăm cum companii precum Google și Meta au transformat acumularea de date în dominanță digitală. Succesul lor a venit prin furnizarea de legături automate și în timp real în schimburile de valoare. Ei au legat colectarea de date de generarea de venituri într-un cerc virtuos. Ambele companii au contextualizat datele clienților sub forma țintirii publicitare, apoi au folosit aceasta pentru a conduce veniturile lor de bază și pentru a colecta și mai multe date prin angajamentul utilizatorilor.

În timp ce multe organizații au cheltuit ultimele două decenii colectând și rafinând date, nu au reușit încă să capitalizeze pe deplin potențialul randament al datelor prin astfel de roată. La nivelul său fundamental, un model de limbaj mare este pur și simplu date aplicate. Acesta are potențialul de a fi motorul care conduce o astfel de roată de valoare pentru organizații, dar acest motor are nevoie de combustibil sub formă de date contextualizate și trebuie să fie conectat la angrenajele modelului de afaceri al organizației. Acest “proces de activare a datelor” face datele de încredere și disponibile la scară, stabilind baza pentru o automatizare mai dinamică în întreprindere și, în cele din urmă, descoperind aplicația care va face epoca pentru astfel de organizații.

Ce vor arăta organizațiile care au activat datele pentru epoca IA? Luați în considerare următoarele scenarii:

• O companie farmaceutică care în prezent trebuie să facă pariuri de milioane de dolari, pe termen lung, pe noi medicamente, pentru a deveni o companie mai agilă, cu cicluri de teste clinice mai scurte și paralelizate, posibile prin automatizarea dinamică, infuzată cu IA
• O bancă retail care în prezent trimite oferte de produse “speranță și rugăciune” către toți clienții săi, cu o absorbție mică și o îndeplinire manuală ulterioară, pentru a oferi oferte personalizate cu originarea creditului eficientizată, ceea ce conduce la o adoptare mai mare a produselor de credit profitabile
• O companie de retail ale cărei sisteme actuale de gestionare a stocurilor sunt pline de articole suprastocare și stocuri epuizate, pentru a deveni o companie care înțelege poziția stocurilor sale în timp real, mulțumită conexiunilor directe cu punctele de vânzare, depozitele și furnizorii, analizate prin agenți IA care funcționează în permanență

Drumul către randamentul investițiilor, prezentat în aceste scenarii, urmează această nouă formă de automatizare dinamică și este condusă de activarea datelor.

Cum pot începe organizațiile această călătorie? Iată patru pași pentru a începe…

Pașul 1: Înțelegeți dinamica valorică a organizației dvs.

Descompunerea modelului de afaceri al unei organizații în schimburile de valoare subiacente este de neprețuit pentru mai multe motive. Harta rezultată a schimburilor de valoare arată care sunt capacitățile care conduc afacerea, care funcțiile de afaceri sunt cele mai critice și cum fiecare element dintr-o organizație contribuie la crearea, capturarea și distribuirea valorii. În scopul nostru, harta schimburilor de valoare poate fi utilizată pentru a vizualiza procesele de afaceri de bază care vor fi candidate pentru automatizarea dinamică. Ca un strat inferior, puteți mapa fiecare schimb de valoare și componentă pentru a vedea cum sunt operaționalizate în cadrul organizației. Acest lucru poate fi sub forma unor aplicații software, depozite de date sau chiar sarcini ale angajaților. Oportunitățile de automatizare pot fi apoi evaluate în funcție de impact și complexitatea implementării, pentru a se concentra pe cel mai bun loc pentru a aplica IA și activarea datelor.

Pașul 2: Propagați opțiunile prin intermediul unui strat de activare a datelor

Capacitatea unei organizații de a activa datele depinde de opțiunile peisajului digital. Opțiunile abundă atunci când activele digitale – funcțiile software, sursele de date, serviciile terțe – sunt accesibile în timp real. În contextul IA, acest lucru înseamnă două lucruri. În primul rând, o organizație trebuie să poată sintetiza date din surse disparate pentru a oferi un context precis LLM-urilor care conduc la raționamente precise și evită halucinația. În al doilea rând, componentele software care execută funcțiile de afaceri de bază – cum ar fi serviciul de adjudecare a creditelor unei bănci sau sistemul de stocuri live al unui retailer – trebuie să poată fi apelate de aplicațiile bazate pe LLM pentru a îndeplini automatizarea. În ambele cazuri, API-urile sunt mecanismul cel mai bun pentru a face datele și funcțiile accesibile în mod corespunzător. Protocolul de context al modelului (MCP) câștigă teren ca protocol API de alegere pentru activarea datelor. Această serie de capacități accesibile poate fi transformată într-o platformă contextuală pentru organizația dvs. Transformarea peisajului digital de la un set de aplicații și date izolate la un strat de API-uri orientate spre afaceri este crucială pentru a obține randamentul investițiilor prin activarea datelor.

Pașul 3: Îmbrățișați paradigma agențială a soluțiilor digitale

Arhitectura de software dominantă a epocii IA este în curs de apariție. Soluțiile software optimizate necesită un echilibru între componente infuzate cu IA și componente non-IA. Agenții IA – componentele infuzate cu IA din această arhitectură emergentă – utilizează raționamente LLM bazate pe conștientizarea contextuală pentru a executa sarcini prin instrumentele aflate la dispoziția lor. Ei sunt instrumentele activării datelor și ale automatizării dinamice. Un peisaj digital opționalizat prin API-uri (inclusiv instrumente MCP) este cel mai fertil pentru astfel de agenți pentru a prospera. Arhitectura agențială permite numeroase modele care combină componentele software deterministice din infrastructura existentă cu astfel de agenți IA. Aceste modele variază de la simple chatbot-uri și agenți de lucru până la fluxuri de lucru agențiale și până la sisteme multi-agente autonome. Organizațiile care adoptă această abordare arhitecturală vor putea să recolteze cea mai mare valoare din activele digitale existente, în timp ce adoptă IA la un ritm care le permite să gestioneze complexitatea crescândă a soluțiilor care aduc tot mai multă valoare.

Pașul 4: Utilizați IA ca unelte de productivitate pentru a construi automatizări agențiale

Aplicarea IA pentru productivitatea lucrătorilor poate nu aducă cele mai mari randamente pentru o afacere în sine. Utilizarea câștigurilor de productivitate IA în serviciul activării datelor unei organizații și oferirii de automatizări agențiale poate accelera randamentele reale. Acest lucru nu înseamnă doar utilizarea IA pentru a accelera munca dezvoltatorilor. Chiar și înainte de explozia IA, una dintre cele mai mari bariere în calea livrării a fost decalajul organizațional între experții în domeniul afacerilor care înțeleg aplicarea tehnologiei și echipele IT care construiesc soluții. Tendințele organizaționale precum DevOps au ajutat la podirea acestui decalaj, dar IA poate ajuta în moduri și mai tangibile. Ca o tehnologie bazată pe limbaj, LLM-urile pot traduce între cerințe și soluții într-un mod fără precedent. IA multimodală permite capturarea schițelor de afaceri care pot genera artefacte utilizabile pentru dezvoltarea ulterioară. Transcrierile pot fi transformate în prototipuri. Acesta este un nou tip de activare a datelor: transformarea cunoștințelor de afaceri în schele de soluții în timp real.

Urând acești patru pași, organizațiile pot activa datele și începe să vadă randamentele investițiilor în IA. Mai mult, vor fi mai bine pregătite pentru noile ecosisteme, locuri de muncă și oportunități create de economia IA. Înțelegând dinamica valorică a afacerii dvs., transformând activele digitale în opțiuni exercitabile și orientându-vă spre arhitectura agențială, veți pregăti organizația dvs. pentru viitorul IA, inventându-l singuri.