Transformarea experimentelor AI în inteligență și valoare pentru întreprindere

Inteligența artificială la nivel de întreprindere nu este limitată de modele. Companiile pot desfășura programe pilot de testare, executa sarcini obișnuite și implementa modele de probă de concept mult mai rapid decât înainte, dar adesea nu reușesc să treacă dincolo de victorii „AI” izolate.

Problema nu este modelul; ci mediul în care lucrează. Rămân multe provocări de scalare, inclusiv date disparate și proprietate neclară, în mare parte pentru că aceste sisteme au fost concepute înainte ca AI să devină o opțiune de bază în afaceri.

Un studiu recent realizat de Wipro and HFS Research a concluzionat că, deși 90% dintre liderii din întreprinderi se așteaptă ca echipele umane și AI să devină o realitate în următorii trei ani, doar 18% reproiectând procesele pentru a susține acel viitor. În mod similar, 87% declară că investesc în AI mai repede decât pot demonstra valoarea obținută. Întreprinderile nu pot aștepta ca AI să transforme afacerea dacă nu au prioritizat actualizarea datelor, guvernanței și proceselor de flux de lucru.

Capacitatea AI devine rapid omniprezentă. Avantajele competitive vor veni din modul în care organizațiile conectează eficient datele, contextul, inteligența, guvernanța și execuția.

Programele pilot tind să se blocheze

Chiar și atunci când există date valoroase de utilizat, programele pilot pot încă eșua. De exemplu, dacă o echipă mică știe de unde provine datele pentru un tabel, de obicei se simte confortabil să le folosească. Totuși, este dificil să se scaleze același nivel de înțelegere a datelor la nivelul întregii organizații. Cu AI agentic, este ușor să se recupereze informații din multiple sisteme sau să se stabilească fluxuri de lucru care duc la recomandări pentru clienți. Deși agentul AI poate acționa rapid, adesea nu este clar dacă datele sunt de încredere.

Când companiile încearcă să extindă de la un caz de utilizare AI la multe, scepticismul crește și pot apărea probleme. Dacă informațiile despre clienți provin din sisteme diferite, poate fi imposibil să se știe cum au fost obținute și curate informațiile originale. În mod similar, pot exista politici de guvernanță, dar nu este clar dacă aceste reguli au fost aplicate setului de date pe care agenții le-au preluat.

Așadar, deși scalarea AI este atrăgătoare, inconsistențele creează capcane. Pentru a asigura cu adevărat valoarea AI agentic, companiile trebuie să implementeze proiectarea datelor și a fluxurilor de lucru de la început, nu ulterior.

Construirea unei fundații AI de încredere

Construirea unei fundații solide, pregătite pentru AI, înseamnă că oamenii și sistemele AI pot descoperi, accesa și utiliza date de încredere, având la dispoziție un sistem de guvernanță adecvat.

Concentrați-vă pe trei capabilități esențiale:

1. Este crucial să adoptați o abordare unificată a datelor și AI. Aplicațiile AI agentice trebuie să preia date dintr-o fundație solidă, nu din sisteme disparate și deconectate. Acest lucru reduce semnificativ confuzia generată de sursele de date suprapuse și facilitează aplicarea regulilor sistematice pentru acces, calitate și conformitate.
2. Integrarea guvernanței în sistem de la început este esențială pentru gestionarea modului în care sunt utilizate datele. De exemplu, un agent care recomandă o acțiune ar trebui să se bazeze pe informații aprobate, să opereze în cadrul unui set definit de permisiuni și să ofere o evidență trasabilă a modului în care a ajuns la rezultatele livrate.
3. Utilizați AI în jurul fluxurilor de lucru și proceselor reale. AI ar trebui să fie încorporat în fluxuri de lucru în care angajații întâmpină deja frecări, cum ar fi răspunsul la cererile clienților sau rezolvarea problemelor IT.

Nu considerați AI ca pe un instrument autonom. În schimb, concentrați-vă pe conectarea agenților, supravegherea umană și luarea deciziilor în cadrul unui proces guvernat de la cap la cap. Supravegherea umană este crucială, dar este mai mult despre deținerea unui control specific pentru procese complicate.

Punerea AI în practică

Construirea unei fundații de date pe care AI să o poată valorifica este cheia. Un exemplu provine dintr-o operațiune procure-to-pay a unei companii de sănătate pentru consumatori. O organizație mare poate procesa volume imense de facturi gestionând în același timp procese complexe de aprobare. Revizuirea manuală a acestor facturi încetinea ciclurile de plată și limita vizibilitatea asupra punctelor în care apăreau problemele. Aplicarea AI agentic pentru procesarea facturilor a dus la o operațiune cu 70% de interacțiune zero și la o creștere a eficienței cu 45%. Sistemul alimentat de AI procesează aproximativ un milion de facturi anual, reprezentând circa 6 miliarde de dolari în valoare, redirecționând cele mai complexe probleme către oameni pentru revizuire.

Scopul este să se creeze un proces guvernat în care sistemul poate recupera informațiile corecte, să aplice regulile aprobate, să învețe din tiparele recurente și să escaladeze numai când este necesar. O fundație robustă de date oferă sistemelor AI contextul necesar pentru a susține planificarea, analiza și raportarea, cu siguranța că există un sistem de guvernanță în vigoare.

Pași pentru a merge înainte

Pentru a pregăti compania pentru succes pe termen lung, abordați extinderea și scalabilitatea AI cu aceeași diligență utilizată pentru un program de transformare la nivelul întregii companii.

1. Date și AI: Înainte de a începe, înțelegeți sursa originală a informațiilor și întrebați: Au fost datele incomplete? Au fost definițiile de business inconsecvente? Au împiedicat restricțiile de acces sistemul să vadă contextul necesar? Angajații nu au avut un flux de lucru pentru a utiliza sau a contesta rezultatele AI?
2. Creați o fundație: Este crucial să construiți o fundație solidă de date care să prioritizeze domeniile de date cele mai importante pentru cazurile de utilizare inițiale. Definiți proprietatea și aplicați accesul cu controale de calitate aliniate încă de la început. Obiectivul este să aveți date de înaltă calitate, guvernate, care să construiască încredere și să conducă la decizii mai bune.
3. Identificați câteva fluxuri de lucru importante în care problemele de business sunt clar definite; datele sunt disponibile și este ușor să se măsoare succesul. Creați agenți concentrați pe acele fluxuri de lucru, inclusiv pe cei care implică intervenție umană, pentru a asigura calitatea.

Ce urmează

Următorul avantaj competitiv nu va veni din accesul la AI, ci din capacitatea de a transforma datele la nivel de întreprindere în inteligență de afaceri și rezultate măsurabile la scară. AI la nivel de întreprindere va fi determinat de calitatea cu care sunt create modelele și de agenții construiți pe ele pentru a opera responsabil și productiv. Trăirea într-o lume cu date fragmentate, prost sursate și neadministrate va limita rezultatele pozitive ale afacerii. Companiile care conectează datele, guvernanța și redesignul fluxurilor de lucru pot transforma experimentele în valoare pe termen lung. Drumul către AI agentic începe cu fundațiile operaționale și de date care permit acțiuni inteligente.