Сара Едвардс, Головний продукт і стратегічний офіцер, Kantata – Інтерв’ю серії

Сара Едвардс, Головний продукт і стратегічний офіцер, Kantata, має понад 27 років досвіду в сфері професійних послуг, консалтингу, стратегії продукту та бізнес-лідерства. На протяжении своєї кар’єри вона працювала в Північній Америці та Європі, будучи і розширюючи організації, що надають послуги, а також розвиваючи глибокі знання в галузі доставки проектів, управління ресурсами та операційної досконалості. До вступу в Kantata Едвардс займала керівні посади в Hitachi Consulting, де вона керувала глобальними командами, а раніше допомагала розвивати консалтингові компанії, такі як Fulcrum Solutions і Edenbrook. В Kantata вона відповідає за керівництво ініціативами з продукту та стратегії по всьому портфелю компанії, допомагаючи організаціям, що надають професійні послуги, покращувати видимість, прогнозування, розподіл ресурсів та загальну бізнес-продуктивність за допомогою спеціально розроблених технологічних рішень.

Kantata є провідним постачальником програмного забезпечення для автоматизації професійних послуг (PSA), орієнтованого виключно на потреби консалтингових компаній, агентств, постачальників послуг з інформаційних технологій та інших організацій, що працюють над проектами. Створена в результаті злиття Mavenlink і Kimble, компанія пропонує платформу, що використовує штучний інтелект, яка поєднує планування проектів, управління ресурсами, фінансові операції, прогнозування, співробітництво та бізнес-аналітику в єдиному середовищі. Її технологія розроблена для того, щоб допомогти організаціям покращити прибутковість проектів, оптимізувати використання робочої сили, підвищити точність прогнозів та отримувати оперативну видимість протягом усього життєвого циклу надання послуг. Об’єднуючи операційні дані з інсайтами, одержаними за допомогою штучного інтелекту, Kantata допомагає організаціям, що надають професійні послуги, приймати більш обґрунтовані рішення, покращувати результати доставки та ефективно розширюватися в дедалі більш складних бізнес-середовищах.

Ви розпочали свою кар’єру як консультант Oracle (ORCL ), потім керували практикою Oracle в Edenbrook і Hitachi Consulting, а пізніше допомогли сформувати стратегію продукту Kantata за понад десятиліття. Як це сприйняття вплинуло на ваше бачення того, де штучний інтелект може створити найбільшу цінність для організацій, що надають професійні послуги, і які уроки з тих ранніх консалтингових середовищ все ще актуальні сьогодні?

Оглядаючись на свою кар’єру, галузь професійних послуг не зазнала суттєвих змін протягом 30 років. Правила гри полягали в тому, щоб зростати бізнес, збільшуючи кількість працівників; чим більше працівників, тим більше проектів можна було взятися. Але зараз ця книга правил переписується завдяки штучному інтелекту та новим технологіям. Я чую багато більше невизначеності в галузі зараз, ніж будь-коли раніше. Як виглядає наш талант? Що мені потрібно з людей та агентів? Як мені рахувати агентів штучного інтелекту? Ні хто не знає справжніх відповідей на ці питання ще.

Що ми знаємо, так це те, що якщо компанії дотримуються старої оперативної моделі, намагаючись зростати доходи за рахунок зростання кількості працівників, це буде просто гонка до дна. З мого досвіду в прем’єр-консалтингових середовищах я знаю, що консалтинг все ще полягає в людських відносинах, але в епоху штучного інтелекту організації, що надають професійні послуги, піддаються більшим вимогам клієнтів робити більше з меншим та виробляти видатні результати. Їм постійно доводиться доводити свою цінність. Саме тут штучний інтелект може допомогти, використовуючи дані та інтегровану експертизу для побудови повторюваної та послідовної інтелектуальності.

Ви стверджували, що багато організацій неправильно вимірюють успіх штучного інтелекту, зосереджуючись на продуктивності та ефективності. Чому ви вважаєте, що “накопичення експертизи” є більш значимим показником для оцінки ROI штучного інтелекту?

Зосередження лише на продуктивності та ефективності не достатньо для вимірювання довгострокового успіху штучного інтелекту. Активація штучного інтелекту полягає не лише в автоматизації статус-кво, а в фундаментальній зміні способу нашої роботи. Для мене показник накопичення експертизи організації – його здатність захоплювати, синтезувати, масштабувати та постійно будувати на основі інституційної та племінної знань – є набагато більш значимим, оскільки це дозволяє організаціям здійснювати експертизу в масштабі. Експертиза є основною валютою світу консалтингу, але якщо ці конкретні навички та спеціалізовані знання залишаються ізольованими або в одному мозку, це не ефективна система.

Які найбільш поширені помилкові уявлення виконавців, коли вони намагаються розрахувати повернення інвестицій від ініціатив штучного інтелекту?

Виконавці в основному говорять про ROI штучного інтелекту в термінах економії коштів та підвищення ефективності, але це оманливе уявлення, що це єдине місце, де штучний інтелект може створити цінність. Вони також повинні визначити, як штучний інтелект сприяє зростанню доходів шляхом розробки нових потоків доходів, допомогу у збереженні клієнтів або можливість організації взяти на себе більше проектів.

Як організації можуть почати захоплювати та масштабувати інституційну знання, яке зараз існує лише в розмовах працівників, досвіді проектів та племінній знанні?

Багато організацій, що надають професійні послуги, все ще покладаються на таблиці, ізольовані дані та племінну знання для управління своїм бізнесом. Надання окремого агента штучного інтелекту з загальною підготовкою на одному проекті чи потоці даних не матиме великого впливу. Інтегрована платформа зі штучним інтелектом та передбачувальними інсайтами, яка може діяти через проекти та робочі процеси, матиме більший вплив. Але не всі платформи створені рівними. Для того, щоб мати вплив, вони повинні бути побудовані на основі уніфікованого графу знань, який захоплює інституційну знання в масштабі, ставить її в контекст та надає агентам штучного інтелекту автономію для дії на основі інсайтів, з людьми в циклі.

Багато компаній розгортають агентів та помічників штучного інтелекту по всьому підприємству. Що відрізняє організації, які створюють тривалі конкурентні переваги, від тих, які просто автоматизують існуючі робочі процеси?

На початку буму штучного інтелекту багато організацій поспішали впроваджувати інструменти штучного інтелекту, щоб не відставати, але такий неконтрольований розгортання призвело до того, що багато компаній відчували “застій агентів” (тобто, коли агенти стають повільними, дорогими у роботі або неточними через неправильне управління та перевантаження інструментами чи інформацією). Що більше, всі ці агенти працюють в ізольованих середовищах, і немає довгострокової стратегії щодо того, як оперативно використовувати всі ці агенти разом.

Організації, які закладають основу для真正ої, довгострокової конкурентної переваги, не розгортають агентів, які дивляться лише на одну конкретну річ; вони розгортають агентів, які мають видимість по всьому фронту. Штат, ресурси, доставка тощо – все це рухомі частини машини професійних послуг, які повинні працювати разом, щоб утримувати все в роботі. І вони надають цим агентам контекст, знання та розуміння, необхідні для реального впливу.

Як ви бачите зміну оперативної моделі організацій, що надають професійні послуги, протягом наступних п’яти років, особливо щодо консалтингу, впровадження та консультативної роботи?

Штучний інтелект змінює модель талантів. Навички розвиваються швидше, ніж будь-коли, і великий питання позначений біля джерела наступного рівня талантів. Деякі також стурбовані тим, що штучний інтелект висосуватиме людських працівників їхньої креативності та когнітивного мислення; тому я передбачаю, що буде зміна в тому, як організації залучають своїх працівників, щоб вони могли гнучко використовувати свої м’язи та не надмірно покладатися на вихід штучного інтелекту. В кінцевому підсумку, штучний інтелект є збурюючою силою, яка звільняє працівників від тактичних, одноманітних завдань, щоб вони могли зосередитися на стратегічній роботі, яка робить різницю.

Чи очікуєте ви, що організації перейдуть від оплати за годину та використання до моделей ціноутворення, заснованих на результатах, коли штучний інтелект стане більш здатним?

Коли організації, що надають професійні послуги, отримують запит на пропозицію, це стало стандартом для клієнтів запитувати про те, як організація зменшує витрати за допомогою штучного інтелекту та як ці економії створюють цінність для клієнта. Що часто відсутнє, це механізм для вимірювання цієї економії витрат та розповідь про те, як штучний інтелект підвищує існуючу експертизу організації та цінність, яку вона надає.

Kantata була активною у перетворенні організаційної знання в стратегічний актив через свій двигун експертизи. Що спонукало цю фокусировку, і які пробіли ви бачили в традиційних системах управління знаннями?

Сучасний корпоративний штучний інтелект в основному зосереджений на загальних інструментах штучного інтелекту, розроблених для підсумовування зустрічей, відповідей на запитання чи автоматизації ізольованих завдань. І коли мова йде про професійні послуги, це не працює. Реальна проблема, з якою стикаються організації, що надають професійні послуги, полягає не в автоматизації завдань. Це операційна складність.

Організації, що надають професійні послуги, працюють на постійно зміщуваній мережі рішень щодо штату, компромісів щодо доставки, ризиків проекту, цілей використання, моделей прогнозування та фінансових залежностей. Загальні інструменти штучного інтелекту не розуміють цього контексту, що означає, що вони не можуть розсудливо діяти в бізнесі.

Kantata підходить до штучного інтелекту по-іншому. Замість накладання загального агента чи чат-бота на існуюче програмне забезпечення, ми будемо розробляти штучний інтелект, адаптований до оперативної реальності професійних послуг. Наш двигун експертизи поєднує оцінювання, штат, доставку, прогнозування та фінансове управління в єдину оперативну модель, надаючи агентам штучного інтелекту повний бізнес-контекст для інтелектуальної дії.

Це не штучний інтелект-копілот вчора. Це оперативний штучний інтелект.

Яка роль відіграють агенти штучного інтелекту в організаціях, що надають професійні послуги, і де, на вашу думку, людська експертиза залишається незамінною?

Когда агенти штучного інтелекту продовжують брати частину робочого навантаження з людей, це відкриє їм можливість робити більш приємні та творчі частини своєї роботи. Автоматизація не лише про ефективність та економію часу/вартості, а про полегшення та емпавермент працівників. Це підніме їхню творчу сторону та побудує нове покоління мислителів, які стануть будівельниками інструментів штучного інтелекту, а не лише користувачами. Ця зміна буде суттєвою, оскільки штучний інтелект стає універсальним, і кожна організація зможе виробляти вихід швидко та дешево, але лише ті, хто продовжить інвестувати в свою людську експертизу, вироблять сильну, значиму роботу.

Оглядаючись вперед, що повинні робити бізнес-лідери сьогодні, щоб забезпечити, що їхні організації не лише приймають штучний інтелект, а й будують сталий перевагу експертизи, яка накопичується з часом?

Замість накладання загального агента чи чат-бота на існуюче програмне забезпечення організації, що надають професійні послуги, повинні шукати агентів-суперагентів, які мають можливість зрозуміти контекст всього, що входить до складу організації професійних послуг – від штату до прогнозування, фінансового управління та доставки проекту – і створити спеціально розроблених агентів, які можуть діяти автономно.

Дякую за велике інтерв’ю, читачам, які бажають дізнатися більше, слід відвідати Kantata.