Сара Эдвардс, главный директор по продукту и стратегии Kantata – Интервью

Сара Эдвардс, главный директор по продукту и стратегии Kantata, имеет более 27 лет опыта в области профессиональных услуг, консалтинга, стратегии продукта и бизнес-руководства. На протяжении своей карьеры она работала как в Северной Америке, так и в Европе, создавая и масштабируя организации, предоставляющие услуги, а также развивая глубокие знания в области доставки проектов, управления ресурсами и операционного совершенства. До прихода в Kantata Эдвардс занимала руководящие должности в Hitachi Consulting, где она управляла глобальными командами, и ранее помогала развивать консалтинговые фирмы, включая Fulcrum Solutions и Edenbrook. В Kantata она отвечает за руководство инициативами по продукту и стратегии во всем портфеле компании, помогая организациям профессиональных услуг улучшить видимость, прогнозирование, распределение ресурсов и общую деловую производительность с помощью специально разработанных технологических решений.

Kantata является ведущим поставщиком программного обеспечения для автоматизации профессиональных услуг (PSA), ориентированного исключительно на потребности консалтинговых фирм, агентств, поставщиков IT-услуг и других организаций, работающих на основе проектов. Образованная в результате слияния Mavenlink и Kimble, компания предлагает платформу, оснащенную искусственным интеллектом, которая объединяет планирование проектов, управление ресурсами, финансовые операции, прогнозирование, сотрудничество и бизнес-аналитику в единой среде. Ее технология предназначена для того, чтобы помочь организациям улучшить прибыльность проектов, оптимизировать использование рабочей силы, повысить точность прогнозов и получить реальное представление о всей цепочке поставки услуг. Объединяя операционные данные с аналитическими данными, управляемыми ИИ, Kantata помогает фирмам профессиональных услуг принимать более обоснованные решения, улучшать результаты доставки и масштабироваться эффективно в условиях все более сложной деловой среды.

Вы начали свою карьеру как консультант Oracle, а затем возглавляли практики Oracle в Edenbrook и Hitachi Consulting, и позже помогали формировать стратегию продукта Kantata более чем за десятилетие. Как это путешествие повлияло на ваше представление о том, где ИИ может создать наибольшую ценность для фирм профессиональных услуг, и какие уроки из тех ранних консалтинговых сред все еще актуальны сегодня?

Оглядываясь на свою карьеру, отрасль профессиональных услуг не претерпела значительных изменений в течение 30 лет. Правила игры заключались в том, чтобы расти за счет увеличения количества сотрудников; чем больше сотрудников, тем больше проектов можно было взять на себя. Но теперь эта книга правил переписывается полностью благодаря ИИ и новым технологиям. Я слышу намного больше неопределенности в отрасли сейчас, чем когда-либо раньше. Как выглядит наш талант? Что мне нужно по людям и агентам? Как мне выставлять счета за агентов ИИ? Никто еще не знает истинных ответов на эти вопросы.

То, что мы знаем, заключается в том, что если компании будут придерживаться старой операционной модели, пытаясь расти за счет увеличения количества сотрудников, это будет просто гонка на дно. Из моего опыта в лучших консалтинговых средах я знаю, что консалтинг все еще основан на человеческих отношениях, но в эпоху ИИ фирмы профессиональных услуг находятся под все большим давлением со стороны клиентов, чтобы делать больше с меньшими затратами и производить отличные результаты. Им постоянно приходится доказывать свою ценность. Вот где ИИ может помочь, используя данные и интегрированные знания для построения повторяющихся и последовательных интеллектуальных решений.

Вы утверждали, что многие организации неправильно измеряют успех ИИ, фокусируясь на производительности и эффективности. Почему вы считаете, что “накопление экспертизы” является более значимым показателем для оценки ROI ИИ?

Фокусирование исключительно на показателях производительности и эффективности не позволяет адекватно измерить долгосрочный успех ИИ. Активация ИИ заключается не только в автоматизации существующего состояния; это фундаментальное изменение того, как мы работаем. Для меня показатель накопления экспертизы организации – ее способность захватить, синтезировать, масштабировать и непрерывно строить на основе институциональных и племенных знаний – намного более значим, поскольку он позволяет фирмам реализовывать экспертизу в масштабе. Экспертиза является основной валютой в мире консалтинга, но если эти конкретные навыки и специализированные знания остаются изолированными или в мозгу одного человека, это неэффективная система.

Исторически отрасль профессиональных услуг работала на основе героизма – выдающихся сотрудников, обладающих врожденными навыками или знаниями, на которые клиенты могли опираться. В сегодняшнем дне и возрасте фирмы не выживут, работая таким образом. Экспертиза должна быть широко распространена, точно и быстро, что ИИ уже делает до некоторой степени. Возьмем, к примеру, инструменты ИИ, которые автоматически делают заметки во время встреч и распространяют их после. Вызов для фирм профессиональных услуг заключается в том, что этот вывод не直接 связан с предоставлением услуг клиентам. Поэтому существует необходимость в инструменте ИИ, который делает следующий шаг и активирует эту интеллектуальность в контексте конкретной организации. Если ИИ может учиться на экспертизе, которую фирма предоставляет в проектах, и накапливать ее, тогда он действительно становится трансформационной технологией.

Какие самые большие заблуждения у руководителей, когда они пытаются рассчитать возврат инвестиций от инициатив ИИ?

Руководители в основном говорят об ROI ИИ в терминах экономии затрат и эффективности, но это заблуждение думать, что это единственное место, где ИИ может создать ценность. Они также должны определять, как ИИ стимулирует рост доходов, развивая новые каналы доходов, помогая сохранять больше клиентов или позволяя фирме брать на себя больше проектов.

Как организации могут начать захватывать и масштабировать институциональные знания, которые в настоящее время существуют только в разговорах сотрудников, опыте проектов и племенных знаниях?

Многие фирмы профессиональных услуг все еще полагаются на электронные таблицы, изолированные данные и племенные знания, чтобы управлять своим бизнесом. Просто добавление единичного агента ИИ с общей подготовкой к одному проекту или потоку данных не будет иметь большого влияния. Интегрированная платформа с ИИ и прогностическими данными, встроенными в нее, которая может действовать через проекты и рабочие процессы, будет иметь. Но не все платформы созданы равными. Чтобы иметь влияние, они должны быть построены на основе унифицированной знаниевой карты, которая захватывает институциональные знания в масштабе, помещает их в контекст и дает агентам ИИ автономию для принятия действий на основе этих прозрений, с людьми в цикле.

Многие компании развертывают помощников и агентов ИИ по всему предприятию. Что отличает организации, создающие долгосрочные конкурентные преимущества, от тех, которые просто автоматизируют существующие рабочие процессы?

В начале бума ИИ многие организации спешили реализовать инструменты ИИ, чтобы не отстать, но такой непреднамеренный подход привел к тому, что многие компании чувствовали себя перегруженными агентами (т.е. когда агенты становятся медленными, дорогими в эксплуатации или неточными из-за неправильного управления и перегрузки инструментами или информацией). Кроме того, все эти агенты работают в изоляции, и нет долгосрочной стратегии по операционализации всех этих агентов вместе.

Организации, которые закладывают основу для真正х, долгосрочных конкурентных преимуществ, не развертывают агентов, которые смотрят только на одну конкретную вещь; они развертывают агентов, которые имеют видимость во всем. Подбор персонала, распределение ресурсов, доставка и т.д. – все это движущие части машины профессиональных услуг, которые должны работать вместе, чтобы все работало гладко. И они дают этому агенту контекст, знания и понимание, необходимые для того, чтобы иметь реальное влияние.

Как вы видите изменение операционной модели фирм профессиональных услуг ИИ в течение следующих пяти лет, особенно в области консалтинга, реализации и консультационной работы?

ИИ меняет модель талантов. Навыки развиваются быстрее, чем когда-либо, и есть большой вопросительный знак рядом с тем, откуда появится следующий уровень талантов. Некоторые также обеспокоены тем, что ИИ отберет у человеческих работников творчество и когнитивное мышление; поэтому я предвижу, что будет сдвиг в том, как фирмы вовлекают своих сотрудников, чтобы они могли использовать эти мышцы и не слишком полагаться на вывод ИИ. Это будет крайне важно, поскольку каждая фирма сможет производить вывод быстро и дешево, но только те, которые продолжат инвестировать в свою человеческую экспертизу, будут производить сильную, осмысленную работу.

Когда ИИ становится более способным, ожидаете ли вы, что фирмы перейдут от выставления счетов на основе часов и использования к более основанным на результатах моделям ценообразования? Какие проблемы стоят на пути этого перехода?

Когда фирмы профессиональных услуг получают запрос на предложение, стало стандартной практикой для потенциальных клиентов спрашивать о том, как фирма снижает затраты с помощью ИИ и как эти экономии создают ценность для клиента. Что часто отсутствует, это механизм для измерения этой экономии затрат и повествования для передачи потенциальным клиентам о том, как ИИ повышает существующую экспертизу фирмы и ценность, которую она предоставляет.

В конечном итоге я думаю, что модель выставления счетов переходит к основанным на результатах моделям ценообразования. Сегодня большинство организаций не имеют дисциплины доставки, данных и финансовой готовности, чтобы поддерживать真正е основанные на результатах ценообразование в масштабе. Добавление ИИ в смесь делает модель еще более сложной – когда работа выполняется агентами, как отслеживать усилия, доказывать ценность или признавать доход? Вы не можете ценивать результаты, если не можете предсказать доставку. Реальный переход не будет прямым переходом к основанным на результатах моделям ценообразования; это будет прогрессия от усилий к фиксированной плате к ценности к основанным на результатах продажам, поскольку организации строят основу, необходимую для монетизации результатов.

Kantata подчеркивает превращение организационных знаний в стратегический актив через свою Expertise Engine. Что спровоцировало этот фокус, и какие пробелы вы видели в традиционных системах управления знаниями?

Сегодняшний корпоративный ИИ в основном ориентирован на общие инструменты ИИ, предназначенные для суммирования встреч, ответов на запросы или автоматизации изолированных задач. И когда речь идет о профессиональных услугах, это не работает. Реальная проблема, с которой сталкиваются фирмы профессиональных услуг, заключается не в автоматизации задач. Это операционная сложность.

Фирмы профессиональных услуг работают на постоянно меняющейся паутине решений по персоналу, компромиссов по доставке, рисков проектов, целевых показателей использования, моделей прогнозирования и финансовых зависимостей. Общие инструменты ИИ не понимают этот контекст, что означает, что они не могут рассуждать о бизнесе осмысленным образом.

Kantata принимает другой подход к ИИ. Вместо того, чтобы добавлять общий агент или чат-бот к существующему программному обеспечению, мы строим ИИ, адаптированный к операционным реалиям профессиональных услуг. Наша Expertise Engine соединяет оценку, подбор персонала, доставку, прогнозирование и финансовое управление в единую операционную модель, давая агентам ИИ полный бизнес-контекст для интеллектуальных действий через рабочие процессы.

Это не вчерашний ИИ-сопilot. Это операционный ИИ.

Какую роль будут играть агенты ИИ в организациях профессиональных услуг, и где, по вашему мнению, человеческая экспертиза останется незаменимой?

Когда агенты ИИ продолжают брать часть рабочей нагрузки с человеческих работников, это откроет им возможность заниматься более интересными и творческими частями своей работы. Автоматизация не только означает эффективность и экономию времени/затрат, но и облегчение и расширение возможностей сотрудников. Это повысит их творческую сторону и построит новое поколение мыслителей, которые станут создателями инструментов ИИ, а не просто пользователями. Этот сдвиг будет крайне важен, поскольку ИИ становится повсеместным, и каждая фирма сможет производить вывод быстро и дешево, но только те, которые продолжат инвестировать в свою человеческую экспертизу, будут производить сильную, осмысленную работу.

Оглядываясь вперед, что должны делать бизнес-лидеры сегодня, чтобы обеспечить, что их организации не только принимают ИИ, но и строят устойчивое преимущество экспертизы, которое накапливается со временем?

Вместо того, чтобы добавлять общий агент или чат-бот к существующему программному обеспечению, фирмы профессиональных услуг должны искать суперагентов ИИ, которые имеют возможность понимать контекст во всем, что входит в управление фирмой профессиональных услуг – от подбора персонала до прогнозирования, финансового управления и доставки проектов – и создавать специально разработанные агенты, которые могут действовать автономно.

Спасибо за отличное интервью. Читателям, которые хотят узнать больше, следует посетить Kantata.