Activarea datelor pentru a închide decalajul ROI al IA: 4 pași pentru realizarea valorii comerciale prin IA agențială

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, oare IA generativă este tehnologia cea mai transformativă a secolului al XXI-lea? Și, în al doilea rând, oare IA este supraevaluată? Aș răspunde paradoxal da la ambele întrebări. Dar cred că acestea sunt întrebările greșite. În schimb, cred că acești lideri ar trebui să se întrebe pe ei înșiși o întrebare diferită: cum poate organizația mea obține valoare comercială din IA chiar acum?

Realitatea este că multe companii au cheltuit ultimii trei ani investind în noi tehnologii IA și experimentând cu noi instrumente IA, dar încă nu au recoltat recompensele vizionate. În ciuda presiunii directorilor generali de a „face totul cu IA”, organizațiile nu văd întoarcerea investiției pe care și-ar dori-o. Acest lucru nu ar trebui să fie surprinzător. Istoria ne învață că cele mai profunde inovații tehnice iau timp înainte de a se concretiza. Există un decalaj între invenția tehnică și inovația comercială.

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 puterea cu aburi în producție. Puteți imagina un lider de afaceri în 1885 care își îndeamnă lucrătorii de fabrică să experimenteze cu puterea electrică? Cu toate acestea, puterea electrică 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, World Wide Web a devenit mainstream la începutul anilor ’90. Utilizarea de către consumatori a explodat imediat, dar adoptarea comercială a fost în urmă. A durat jumătate de deceniu până când majoritatea întreprinderilor stabilite au început să beneficieze de web prin comerțul electronic. Cu toate acestea, webul a deschis calea pentru social media, implicarea mobilă, calculul în cloud și, în final, IA. Valoarea comercială este generată incremental din noile tehnologii.

Dacă vârsta electrică a afacerilor a început cu linia de asamblare, iar vârsta web a început cu comerțul electronic, ce va fi aplicația ucigătoare pentru vârsta afacerilor IA? Lansarea ChatGPT la sfârșitul anului 2022 a introdus puterea modelelor de limbaj mari publicului larg. Din cauza popularității sale, „chatbot-ul care mă înțelege și sună uman” a devenit arhetipul pentru modul în care IA poate fi aplicată. Ca urmare, multe companii au început cu IA prin introducerea unor asistenți similari, reglați pentru a fi versiunea companiei lor de ChatGPT. În multe cazuri, rezultatele au fost bine primite de utilizatori, dar randamentele comerciale ale productivității 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 instrumente au câștigat popularitate largă, arătând rezultate aproape magice. Cu toate acestea, studii indică faptul că câștigurile de productivitate ale dezvoltatorilor individuali nu s-au transformat încă în productivitate organizațională. Pe lângă aceasta, accelerarea dezvoltării nu ajută la performanța comercială a unei organizații dacă ceea ce se produce nu aduce valoare comercială. Asistenții de codare vor ajuta la scalarea adoptării IA în timp, dar nu sunt aplicația ucigătoare.

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 Unbundling the Enterprise, Stephen Fishman și eu examinăm conceptul de „dinamică a valorii”, o metodă pentru descompunerea modelelor de afaceri într-un set de schimburi de valoare interconectate. Schimburile de valoare implică multiple „monede”, inclusiv taxe, economii de timp, acces și calitate îmbunătățită. Moneda cea mai unică este datele. În cartea noastră, arătăm cum companiile 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 lor de valoare. Ei au legat colectarea datelor de generarea de venituri într-un cerc virtuos. Ambele companii au contextualizat datele clienților sub forma țintirii publicitare, apoi au folosit acest lucru pentru a conduce veniturile lor de bază și pentru a colecta și mai multe date prin implicarea utilizatorilor.

În timp ce multe organizații au cheltuit ultimele două decenii colectând și rafinând date, ele încă nu au reușit să capitalizeze pe deplin potențialul datelor prin astfel de roți dinamice. La nivelul său, 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 are nevoie de a fi 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 final, descoperind aplicația ucigătoare IA pentru astfel de organizații.

Ce vor arăta organizațiile care și-au activat datele pentru vârsta 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, devine o companie mai agilă, cu cicluri de teste clinice paralele și mai scurte, posibile prin automatizarea dinamică și 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, se transformă în oferte personalizate cu originarea creditului eficientizată, ceea ce duce la o adoptare mai mare a produselor de credit profitabile
• Un retailer a cărui sistem actual de gestionare a stocurilor este plin de articole suprastocare și vândute, devine o companie care înțelege poziția stocului în timp real, mulțumită conexiunilor directe cu punctele de vânzare, depozitele și furnizorii, analizate prin agenți IA care funcționează mereu

Drumul către ROI prezentat în aceste scenarii urmează această nouă formă de automatizare dinamică și este condus de activarea datelor.

Deci, cum pot începe organizațiile această călătorie? Iată patru pași pentru a începe…

Pașul 1: Înțelegerea dinamicii valorice a organizației dvs.

Descompunerea modelului de afaceri al unei organizații în schimburile sale de valoare subiacente este de neprețuit din mai multe motive. Harta rezultată a schimburilor de valoare arată care sunt capacitățile care conduc afacerea, care funcțiile comerciale 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 comerciale de bază care vor fi candidate pentru automatizarea dinamică. Ca un strat inferior, puteți mapa fiecare schimb de valoare și componentă la modul în care sunt operaționalizate în cadrul organizației. Acesta poate fi sub forma aplicațiilor software, a depozitelor de date sau chiar a sarcinilor angajaților. Oportunitățile de automatizare pot fi apoi cântărite prin impact și complexitate de implementare 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 context precis LLM-urilor care duc la raționament precis și evită halucinația. În al doilea rând, componentele software care execută funcțiile comerciale 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 aplicații 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 protocolul API de alegere pentru activarea datelor. Acest set de capacități accesibile poate fi transformat într-o platformă contextuală pentru organizația dvs. Transformarea peisajului dvs. digital de la un set de aplicații și date izolate la un strat de API-uri aliniate cu afacerile este crucială pentru realizarea ROI prin activarea datelor.

Pașul 3: Îmbrățișați paradigma agențială a soluțiilor digitale

Arhitectura 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 în această arhitectură emergentă – folosesc raționamentul LLM bazat pe conștientizarea contextuală pentru a executa sarcini prin instrumentele de care dispun. Ei sunt instrumentele activării datelor și ale automatizării dinamice. Un peisaj digital optionalizat prin API (inclusiv instrumente MCP) este cel mai fertil pământ pentru astfel de agenți să prospere. 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 recolta cea mai mare valoare din activele lor digitale existente, în timp ce adoptă IA la un ritm care le permite să gestioneze complexitatea crescută a soluțiilor care aduc valoare.

Pașul 4: Utilizați IA ca instrument 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 organizației și al oferirii de automatizări agențiale, cu toate acestea, 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 domeniului de afaceri 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 sunt capabile să traducă 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, ele 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 dvs. digitale în opțiuni exercitabile și orientându-vă spre arhitectura agențială, veți pregăti organizația dvs. pentru viitorul IA, inventându-l singuri.