AI ไม่ใช่การเปลี่ยนแปลงที่แท้จริง ความเร็วในการตัดสินใจคือสิ่งที่สำคัญ

ความฉลาดที่ไม่มีความเร็วทำให้เกิดภาพลวงตาของความก้าวหน้า

องค์กรส่วนใหญ่ในปัจจุบันถือว่าตัวเองมีความเป็นมืออาชีพในการวิเคราะห์ข้อมูล พวกเขามีการลงทุนในแพลตฟอร์มข้อมูลสมัยใหม่ สร้างแบบจำลองขั้นสูง และขยายทีมวิเคราะห์ข้อมูล ตอนนี้ หลายองค์กรกำลังเพิ่มการทำงานของ AI ที่สร้างขึ้น

จากภายนอก ดูเหมือนว่าจะเป็นการเปลี่ยนแปลง แต่ภายในองค์กร การตัดสินใจมักจะไม่เร็วกว่าที่เคยเป็นเมื่อหลายปีที่แล้ว

รูปแบบนี้กำลังจะกลายเป็นเรื่องที่ไม่สามารถเพิกเฉยได้ ข้อมูลเชิงลึกมีมากขึ้น มีความซับซ้อนมากขึ้น และสามารถเข้าถึงได้ง่ายขึ้นกว่าเดิม แต่การตัดสินใจยังคงผ่านกระบวนการเดียวกัน การอนุมัติ และการขัดขวาง ผู้นำต้องเผชิญกับแผงควบคุมและตัวชี้วัดการทำงานที่มากขึ้น แต่ไม่จำเป็นต้องมีความชัดเจนเกี่ยวกับสิ่งที่ต้องทำต่อไป

นี่คือภาพลวงตาของความก้าวหน้า ความฉลาดได้รับการปรับปรุง แต่ความเร็วไม่ได้ และหากไม่มีความเร็ว ความเข้าใจลึกซึ้งจึงไม่กลายเป็นผลกระทบที่มีความหมาย

ข้อขัดข้องที่แท้จริงคือโครงสร้าง ไม่ใช่การวิเคราะห์

ที่แก่นกลางของช่องว่างนี้คือปัญหาทางโครงสร้าง ไม่ใช่ปัญหาทางการวิเคราะห์ องค์กรมักจะสมมติว่าแบบจำลองที่ดีกว่าและข้อมูลที่มีคุณภาพดีกว่าจะนำไปสู่การตัดสินใจที่ดีกว่า ในทางปฏิบัติ ความเป็นมืออาชีพในการวิเคราะห์ข้อมูลมักจะเพิ่มความตระหนักโดยไม่ปรับปรุงการดำเนินการ

ข้อมูลเชิงลึกถูกสร้างขึ้นในหนึ่งส่วนของธุรกิจและดำเนินการในอีกส่วนหนึ่ง สิทธิ์ในการตัดสินใจมักจะไม่ชัดเจน และสิทธิ์ในการตัดสินใจถูกกระจายไปทั่ว ระหว่างข้อมูลเชิงลึกและการดำเนินการมีระดับการตีความ การตรวจสอบ และการปรับให้เข้ากันที่ทำให้เกิดความล่าช้าในแต่ละขั้นตอน

พิจารณาองค์กรค้าปลีกที่มีแบบจำลองการกำหนดราคาที่ให้คำแนะนำทุกวันด้วยความแม่นยำสูง แต่การเปลี่ยนแปลงราคา仍ต้องได้รับการอนุมัติจากหน่วยงานต่างๆ และดำเนินการในรอบสัปดาห์ การวิเคราะห์ข้อมูลดำเนินการในเวลาที่ใกล้เคียงกับเวลาจริง แต่ธุรกิจไม่ได้ ข้อขัดข้องไม่ใช่แบบจำลอง แต่เป็นรูปแบบการดำเนินการที่อยู่รอบๆ มัน

รูปแบบนี้เกิดขึ้นซ้ำในหลายอุตสาหกรรม รอบการอัปเดตข้อมูลมักไม่ตรงกับจังหวะการตัดสินใจ ผลลัพธ์มักจะไม่มีการกระตุ้นหรือเกณฑ์ที่ชัดเจนสำหรับการดำเนินการ ข้อมูลเชิงลึกอาศัยอยู่ในแผงควบคุม ในขณะที่การตัดสินใจเกิดขึ้นในระบบที่แตกต่างกัน ความรับผิดชอบในการดำเนินการตามข้อมูลเชิงลึกมักจะกระจายและกลายเป็นเสียงพื้นหลังมากกว่าแรงบันดาลใจให้เกิดการเปลี่ยนแปลง

ดังนั้น การวิเคราะห์ข้อมูลจึงยังคงอยู่ในระดับการให้คำแนะนำ มันสามารถอธิบายได้ว่าเกิดอะไรขึ้น แต่ไม่ได้กำหนดสิ่งที่จะเกิดขึ้นต่อไปเสมอไป

การปรับปรุงความเร็วในการตัดสินใจต้องมีการเปลี่ยนแปลงวิธีการออกแบบและวัดผลการวิเคราะห์ข้อมูล ไม่เพียงพอที่จะตาม dõiความแม่นยำของแบบจำลองหรือการใช้งานแผงควบคุม สิ่งที่สำคัญคือสิ่งที่เกิดขึ้นหลังจากที่ข้อมูลเชิงลึกถูกสร้างขึ้น ใช้เวลานานแค่ไหนในการดำเนินการ การตัดสินใจอัตโนมัติเกิดขึ้นบ่อยแค่ไหน การตัดสินใจที่เปลี่ยนแปลงผลลัพธ์จริงๆ มีจำนวนเท่าใด

นี่คือตัวชี้วัดที่แสดงว่าการวิเคราะห์ข้อมูลมีผลกระทบหรือเพียงเพิ่มความเข้าใจเท่านั้น

GenAI ทำให้สถานการณ์เลวร้ายก่อนที่จะดีขึ้น

AI ที่สร้างขึ้นลดต้นทุนในการซักถามอย่างมาก คำถามสามารถถูกถามอย่างต่อเนื่อง และคำตอบสามารถสร้างขึ้นในเวลาเพียงไม่กี่วินาที ในทฤษฎีแล้ว สิ่งนี้ควรเร่งการดำเนินการ

ในความเป็นจริง มันบ่อยครั้งที่ทำให้เห็นได้ชัดเจนว่าองค์กรเหล่านั้นช้าแค่ไหน

เมื่อข้อมูลเชิงลึกมีมากขึ้น ช่องว่างระหว่างการรู้และดำเนินการจะกลายเป็นเห็นได้ชัดเจนขึ้น ในบางกรณี ความเร็วในการตัดสินใจอาจชะลอลงเมื่อทีมพยายามตรวจสอบและปรับให้เข้ากับผลลัพธ์ที่เพิ่มขึ้น ข้อมูลเชิงลึกที่มากขึ้นไม่ได้นำไปสู่การดำเนินการเร็วขึ้นเสมอไป

ผู้นำในอุตสาหกรรมแสดงให้เห็นว่าเมื่อช่องว่างนั้นถูกปิด องค์กรอย่าง Amazon และ Google ไม่เพียงแต่สร้างข้อมูลเชิงลึกในระดับใหญ่เท่านั้น แต่ยังเชื่อมต่อข้อมูลเชิงลึกเหล่านั้นเข้ากับการดำเนินการโดยตรง การตัดสินใจเกี่ยวกับราคา การแนะนำ และการประมูลโฆษณาได้รับการปรับเปลี่ยนอย่างต่อเนื่องในเวลาจริง โดยไม่ต้องมีการแทรกแซงจากมนุษย์ ความได้เปรียบไม่ได้มาจากความแม่นยำของการวิเคราะห์เท่านั้น แต่ยังมาจากความสามารถในการฝังการวิเคราะห์เหล่านั้นลงในระบบการดำเนินการที่แท้จริง

GenAI ไม่ลบความเสี่ยงออกไปเอง มันเพิ่มวิธีการทำงานที่มีอยู่แล้ว ในองค์กรที่ข้อมูลเชิงลึกไม่เชื่อมต่อกับการดำเนินการ มันเพิ่มปริมาณการวิเคราะห์โดยไม่เพิ่มความเร็ว ในองค์กรที่ข้อมูลเชิงลึกถูกฝังลงในกระบวนการและจับคู่กับสิทธิ์ในการตัดสินใจที่ชัดเจน มันสามารถเร่งการดำเนินการได้อย่างมาก

ข้อผิดพลาดอยู่ที่การดำเนินการ ไม่ใช่การวิเคราะห์

องค์กรส่วนใหญ่ไม่มีปัญหาเกี่ยวกับการวิเคราะห์ แต่มีปัญหาเกี่ยวกับการดำเนินการ

ผลลัพธ์ของการวิเคราะห์ข้อมูลมักถูกสร้างขึ้นสำหรับการรายงานมากกว่าการดำเนินการ คะแนนถูกส่งมอบโดยไม่มีเกณฑ์ การพยากรณ์มาถึงโดยไม่มีการดำเนินการตามคำแนะนำ การเตือนเกิดขึ้นโดยไม่มีการกำหนดสิทธิ์ในการดำเนินการ แต่ละผลลัพธ์ยังคงต้องการการตีความของมนุษย์ก่อนที่การตัดสินใจจะเกิดขึ้น นี่คือที่ที่เวลาสะสม

การออกแบบสำหรับความเร็วในการตัดสินใจต้องใช้แนวทางที่แตกต่าง ข้อมูลเชิงลึกต้องถูกฝังลงในระบบการดำเนินการที่แท้จริง เช่น ระบบ CRM เครื่องมือห่วงโซ่อุปทาน และเครื่องมือการตลาด เพื่อให้ข้อมูลเชิงลึกปรากฏที่จุดการดำเนินการแทนที่จะอยู่ในแผงควบคุมที่แยกออกมา เกณฑ์การตัดสินใจควรถูกกำหนดไว้ล่วงหน้า เพื่อให้ระบบสามารถกระตุ้นการดำเนินการโดยอัตโนมัติเมื่อเหมาะสม การตัดสินใจที่มีความเสี่ยงต่ำและซ้ำๆ สามารถถูกทำให้自動ได้อย่างสมบูรณ์ เพื่อให้การตัดสินใจของมนุษย์สามารถมุ่งเน้นไปที่สถานการณ์ที่มีความเสี่ยงสูง

สิ่งสำคัญที่สุดคือ ข้อมูล แบบจำลอง และกระบวนการทำงานต้องถูกจัดให้ตรงกับจังหวะของธุรกิจ หากการตัดสินใจต้องเกิดขึ้นทุกวัน ระบบทั้งหมดจะต้องถูกออกแบบให้สนับสนุนความถี่นั้น

สิ่งนี้มักต้องการการเปลี่ยนแปลงในมุมมอง ทีมวิเคราะห์ข้อมูลมักถูกฝึกให้เพิ่มความแม่นยำ แต่ในสถานการณ์ที่มีการแข่งขัน ความทันเวลา thườngมีความสำคัญมากกว่า คำตอบที่ไม่สมบูรณ์แบบที่ส่งมอบทันเวลาสามารถสร้างคุณค่ามากกว่าคำตอบที่สมบูรณ์แบบที่ส่งมอบช้าเกินไป

องค์กรที่ปิดช่องว่างระหว่างข้อมูลเชิงลึกและการดำเนินการไม่ได้เพียงแต่ปรับปรุงการวิเคราะห์เท่านั้น แต่ยังออกแบบกระบวนการตัดสินใจใหม่

ความเร็วคือการเปลี่ยนแปลงที่แท้จริง

AI ไม่ใช่การเปลี่ยนแปลงที่แท้จริง มันคือตัวเพิ่ม

มันเพิ่มจุดแข็งและจุดอ่อนของระบบที่มีอยู่แล้ว ในองค์กรที่ออกแบบสำหรับความเร็ว มันเร่งผลกระทบ ในองค์กรที่ออกแบบสำหรับการวิเคราะห์เป็นหลัก มันเพิ่มความเสี่ยง

การเปลี่ยนแปลงที่แท้จริงคือความเร็วในการตัดสินใจ มันคือความสามารถในการเคลื่อนจากสัญญาณไปสู่การดำเนินการอย่างรวดเร็ว ทั่วถึง และในระดับใหญ่ มันถูกสร้างขึ้นโดยการฝังความฉลาดลงในกระบวนการทำงาน การทำให้การตัดสินใจแบบซ้ำๆ เป็นอัตโนมัติ และการปรับให้สิทธิ์ในการตัดสินใจตรงกับการดำเนินการ

เมื่อ AI ต่อไปนี้จะพัฒนา ความได้เปรียบในการแข่งขันจะไม่มาจากผู้ที่มีข้อมูลเชิงลึกมากที่สุด แต่จะมาจากผู้ที่สามารถดำเนินการตามข้อมูลเชิงลึกได้ก่อน เนื่องจากในที่สุด ผลกระทบไม่ได้ถูกสร้างขึ้นโดยการรู้มากขึ้น แต่ถูกสร้างขึ้นโดยการดำเนินการเร็วขึ้น