Împuterniciți întreprinderea cu o platformă de inteligență artificială

În toate industriile, văd același model: primele cazuri de utilizare valoroase ale inteligenței artificiale rareori provin de la un comitet de conducere. Ele provin de la echipele care sunt cel mai aproape de fricțiunea operațională.

Petrec mult timp cu echipele de conducere, dezbătând aceeași întrebare: “Investim în inteligență artificială, deci unde este valoarea afacerii?” Este o întrebare corectă, iar răspunsul sincer este că, pentru majoritatea organizațiilor, valoarea nu apare suficient de repede. RAND a estimat că peste 80% din proiectele de inteligență artificială eșuează, aproximativ de două ori mai mult decât proiectele IT non-AI. Cercetarea BCG este la fel de sobră: până la sfârșitul anului 2025, 60% din companii generau puțină valoare materială din inteligență artificială, iar doar 5% creau valoare la scară. Inițiativa NANDA a MIT a spus-o pe șleau: doar aproximativ 5% din proiectele de inteligență artificială generativă la nivel de întreprindere ating accelerarea rapidă a veniturilor.

Răspunsul instinctiv este adesea să lansăm un program masiv de transformare și să amânăm livrarea semnificativă a inteligenței artificiale până când toate straturile fondatoare sunt complete. Acolo este unde se stinge impulsul. Iată mesajul de bază: platforma dvs. de date este esențială pentru succesul inteligenței artificiale, dar așteptarea până când întreaga platformă este terminată este un model de operare greșit. Construiți platforma și creați valoare în paralel.

De ce linia din față este unde începe valoarea

În orice organizație cu o populație mare de lucrători cunoștințe, valoarea este adesea ușor de găsit dacă întrebați oamenii potriviți, și este mai mare decât a cere unui chatbot să rezume un document. Oportunitatea reală este inteligența artificială agentică încorporată în fluxurile de lucru operaționale. Am folosit platforme cu cod redus în contabilitate pentru a accelera procesarea facturilor și a răspunde automat la întrebările contabilității plăților. În suportul clienților, un agent care triază un caz intrat, extrage istoricul clientului și redactează o rezoluție pentru revizuirea umană poate îmbunătăți semnificativ rata de răspuns și satisfacția clienților. Acestea sunt fluxuri de lucru cu mai multe etape care se întind pe sisteme, necesită judecată și se află cel mai aproape de oamenii care deja știu unde se află fricțiunea. Ei nu au nevoie de o fază de descoperire de șase luni pentru a le spune ce este defect.

Există două mișcări care funcționează împreună. Împuterniciți lucrătorii cunoștințe cu instrumente de inteligență artificială cu cod redus/fără cod, astfel încât să poată îmbunătăți propriile fluxuri de lucru, și creați o funcție de inginerie a inteligenței artificiale pentru echipele de afaceri pentru cazuri de utilizare mai grele. Ambele creează valoare, iar organizațiile cele mai puternice fac ambele. Dar niciuna nu se extinde fără o platformă partajată pentru identitate, acces, date, integrare și operațiuni.

Gap-ul de la pilot la producție este o problemă de platformă

Multe organizații se blochează dezbătând care model să utilizeze. Acest lucru contează, dar nu este principala constrângere. Problema mai mare este maturitatea platformei. Echipele pot crea prototipuri rapid, dar nu pot distribui consistent la nivel de întreprindere atunci când fundațiile partajate lipsesc: controale de identitate și acces pe care echipele de afaceri le pot utiliza cu adevărat, limite de date clare, modele de integrare reutilizabile și un proces practic pentru revizuire, lansare și monitorizare. S&P Global a constatat (SPGI ) că organizația medie a abandonat 46% din proiectele de inteligență artificială înainte de a ajunge la producție.

Acesta este motivul pentru care platforma de date contează atât de mult. Datele gata pentru inteligență artificială nu sunt un “ar fi bine”, ci cheia pentru succesul în producție. Fără date de încredere, accesibile, conforme cu politica, chiar și cazurile de utilizare puternice se opresc.

Capsa de date și de ce nu ar trebui să așteptați

Iată ce oprește majoritatea programelor: datele. Gartner prezice că, până în 2026, organizațiile vor abandona 60% din proiectele de inteligență artificială care nu sunt sprijinite de date gata pentru inteligență artificială. Reacția obișnuită este de a lansa un program masiv de platformă de date, de a moderniza totul, de a perfecționa proveniența și apoi de a face inteligență artificială.

Acest lanț de evenimente sună disciplinat, dar adesea amână valoarea pentru ani. Modernizarea platformei de date este reală, necesară și negociabilă. Ea rulează și pe termene de mai mulți ani în majoritatea întreprinderilor. Dacă fiecare caz de utilizare a inteligenței artificiale este forțat să aștepte până la arhitectura finală, încrederea executivă se erodează înainte de a apărea rezultate semnificative.

Abordarea mai bună este execuția paralelă: continuați să construiți platforma de date a întreprinderii și să prioritizați activarea inteligenței artificiale în zonele de proces cu cea mai mare fricțiune operațională.

Guvernarea la momentul potrivit, doar cât este necesar, pentru fluxurile de lucru cu fricțiune ridicată

Începeți cu durerea procesului, nu cu drumul tehnologic. Identificați unde este cea mai mare fricțiune și impactul afacerii este cel mai clar: cicluri de facturare întârziate, rezoluții de caz lente, aprobări cu excepții, căutări repetitive de date sau bucle de reconciliere manuală. Apoi țintiți aceste fluxuri de lucru mai întâi pentru activarea inteligenței artificiale.

Folosiți guvernarea la momentul potrivit pentru a face acest lucru posibil. În loc de a încerca să guvernați totul din față, guvernați datele specifice necesare pentru fiecare caz de utilizare prioritar atunci când cazul de utilizare este gata să se mute. O echipă mică transversală poate adjudeca proprietatea, accesul, cerințele de calitate și controalele în zile, nu în luni, în cicluri de comitet.

Aplicați controlul necesar pentru a se potrivi cu riscul real. Un caz de utilizare care manipulează conținut de produs public nu necesită aceleași garduri ca unul care manipulează informații cu caracter personal ale clienților. Acest model de risc proporțional protejează organizația, menținând în același timp viteza de livrare, și reduce comportamentul de inteligență artificială din umbră care apare atunci când căile oficiale sunt prea lente.

Lista de așteptare este podul către pregătirea completă a datelor

Fiecare implementare de inteligență artificială de pe linia din față ar trebui să genereze învățare structurată: ce date au fost utilizate, ce defecte de calitate au apărut, ce transformări au fost necesare și ce decizii de guvernanță au fost luate. Capturați fiecare lacună ca un articol din lista de așteptare pentru remedierea platformei.

Această listă de așteptare devine o hartă dirijată de cerere pentru modernizarea datelor. În loc de a ghici unde să investiți mai întâi, îmbunătățiți seturile de date și produsele de date care sunt deja legate de rezultatele afacerilor măsurabile. În timp, acest lucru creează un cerc de întărire: cazurile de utilizare a inteligenței artificiale de pe linia din față expun cele mai importante lacune de date, echipele platformei le remediază, iar următoarea valură de soluții de inteligență artificială este expediată mai rapid, cu risc mai mic.

Gând final: Platforma este decizia

Decizia nu este “pilot sau nu pilot”. Este dacă veți construi o platformă de inteligență artificială și date guvernată care să permită organizației dvs. să învețe, să expedieze și să se extindă în siguranță.

Tratați datele gata pentru inteligență artificială ca pe ceva critic pentru misiune. Construiți platforma de date ca pe un program strategic. Dar nu așteptați până când totul este terminat. Prioritizați zonele de proces cu cea mai mare fricțiune, activați-le cu inteligență artificială și guvernați datele la momentul potrivit. Acesta este modul în care creați valoare acum, în timp ce construiți fundația care susține valoarea la scară.