Trí Tuệ Nhân Tạo Không Phải Là Biến Đổi. Tốc Độ Ra Quyết Định Là.

Trí tuệ không có tốc độ tạo ra ảo giác về tiến bộ

Hầu hết các doanh nghiệp ngày nay coi mình là trưởng thành về phân tích. Họ đã đầu tư vào các nền tảng dữ liệu hiện đại, xây dựng các mô hình tiên tiến và mở rộng các đội phân tích. Bây giờ, nhiều doanh nghiệp đang tích hợp thêm trí tuệ nhân tạo sinh ra.

Từ bên ngoài, điều này trông giống như một biến đổi. Nhưng bên trong tổ chức, việc ra quyết định thường cảm thấy không nhanh hơn so với nhiều năm trước.

Mẫu này đang trở nên khó bỏ qua. Các thông tin chi tiết trở nên phong phú, tinh vi và dễ tiếp cận hơn bao giờ hết. Tuy nhiên, quyết định vẫn di chuyển qua cùng một quy trình làm việc, phê duyệt và điểm nghẽn. Các nhà lãnh đạo phải đối mặt với nhiều bảng điều khiển và chỉ số hơn, nhưng không nhất thiết phải có sự rõ ràng hơn về việc phải làm gì tiếp theo.

Đây là ảo giác về tiến bộ. Trí tuệ đã được cải thiện, nhưng tốc độ thì không. Và không có tốc độ, thông tin chi tiết hiếm khi được chuyển thành tác động có ý nghĩa.

Điểm Nghẽn Thực Sự Là Cấu Trúc, Không Phải Là Phân Tích

Ở cốt lõi của khoảng cách này là một vấn đề cấu trúc, không phải là vấn đề phân tích. Các tổ chức thường cho rằng các mô hình tốt hơn và dữ liệu phong phú hơn sẽ tự nhiên dẫn đến quyết định tốt hơn. Trong thực tế, sự trưởng thành về phân tích thường tăng cường nhận thức mà không cải thiện hành động.

Các thông tin chi tiết được tạo ra ở một phần của doanh nghiệp và được thực hiện ở một phần khác. Quyền sở hữu thường không rõ ràng, và quyền quyết định bị phân mảnh. Giữa thông tin chi tiết và thực hiện là một lớp giải thích, xác thực và sắp xếp mà giới thiệu độ trễ ở mỗi bước.

Hãy xem xét một tổ chức bán lẻ nơi một mô hình định giá tạo ra các khuyến nghị hàng ngày với độ chính xác cao. Mặc dù vậy, việc thay đổi giá vẫn đòi hỏi sự phê duyệt liên chức năng và được thực hiện trên một chu kỳ hàng tuần. Phân tích hoạt động gần như thời gian thực, nhưng doanh nghiệp thì không. Điểm nghẽn không phải là mô hình. Đó là mô hình hoạt động xung quanh nó.

Mẫu này lặp lại trên các ngành công nghiệp. Chu kỳ làm mới dữ liệu hiếm khi khớp với nhịp điệu của quyết định. Đầu ra thường thiếu các kích hoạt hoặc ngưỡng rõ ràng cho hành động. Thông tin chi tiết sống trong bảng điều khiển, trong khi quyết định xảy ra trong các hệ thống hoàn toàn khác. Trách nhiệm giải trình cho việc thực hiện các thông tin chi tiết này thường bị phân tán, điều này thường biến các cảnh báo thành tiếng ồn nền thay vì chất xúc tác cho sự thay đổi.

Kết quả là phân tích vẫn chỉ mang tính tư vấn. Nó giải thích những gì đang xảy ra nhưng không nhất quán định hình những gì xảy ra tiếp theo.

Cải thiện tốc độ quyết định đòi hỏi một sự thay đổi trong cách phân tích được thiết kế và đo lường. Không đủ để theo dõi độ chính xác của mô hình hoặc sử dụng bảng điều khiển. Điều quan trọng là những gì xảy ra sau khi thông tin chi tiết được tạo ra. Bao lâu thì hành động được thực hiện? Bao nhiêu quyết định được tự động hóa? Bao nhiêu quyết định thực sự thay đổi kết quả?

Đây là những chỉ số tiết lộ liệu phân tích có đang thúc đẩy tác động hay chỉ tăng cường khả năng hiển thị.

Trí Tuệ Nhân Tạo Sinh Ra Làm Cho Điều Này Tồi Tệ Trước Khi Nó Làm Cho Nó Tốt Hơn

Trí tuệ nhân tạo sinh ra giảm đáng kể chi phí truy vấn. Câu hỏi có thể được hỏi liên tục và câu trả lời có thể được tạo ra trong vài giây. Về lý thuyết, điều này nên tăng tốc quyết định.

Trong thực tế, nó thường暴 lộ ra sự chậm chạp của các tổ chức.

Khi thông tin chi tiết trở nên phong phú, khoảng cách giữa biết và làm trở nên rõ ràng hơn. Trong một số trường hợp, tốc độ quyết định thậm chí có thể chậm lại khi các đội cố gắng xác thực và điều hòa một lượng ngày càng tăng các đầu ra. Trí tuệ nhiều hơn không tự động dẫn đến hành động nhanh hơn.

Các nhà lãnh đạo trong ngành minh họa cho việc khi khoảng cách này được đóng lại. Các công ty như Amazon và Google không chỉ tạo ra thông tin chi tiết ở quy mô lớn. Họ kết nối trực tiếp các thông tin chi tiết này với thực hiện. Quyết định về giá, khuyến nghị và đấu giá quảng cáo được điều chỉnh liên tục theo thời gian thực, thường không cần can thiệp của con người. Ưu thế không chỉ là phân tích tốt hơn. Đó là khả năng nhúng phân tích vào các hệ thống hoạt động nơi quyết định thực sự xảy ra.

Trí tuệ nhân tạo sinh ra không loại bỏ ma sát một mình. Nó khuếch đại các cách thức làm việc hiện có. Trong các tổ chức nơi thông tin chi tiết bị ngắt kết nối với thực hiện, nó tăng cường khối lượng phân tích mà không tăng tốc độ. Trong các tổ chức nơi thông tin chi tiết được nhúng vào quy trình làm việc và kết hợp với quyền quyết định rõ ràng, nó có thể tăng tốc hành động đáng kể.

Lỗi Là Trong Thực Hiện, Không Phải Là Trong Thông Tin Chi Tiết

Hầu hết các tổ chức không có vấn đề về thông tin chi tiết. Họ có vấn đề về thực hiện.

Đầu ra phân tích thường được xây dựng cho báo cáo hơn là hành động. Điểm số được giao mà không có ngưỡng. Dự báo đến mà không có hành động được đề xuất. Cảnh báo xuất hiện mà không có quyền sở hữu rõ ràng. Mỗi đầu ra vẫn đòi hỏi giải thích của con người trước khi quyết định có thể được thực hiện. Đây là nơi thời gian tích lũy.

Thiết kế cho tốc độ quyết định đòi hỏi một cách tiếp cận khác. Thông tin chi tiết cần được nhúng trực tiếp vào các hệ thống hoạt động như nền tảng CRM, công cụ chuỗi cung ứng và động cơ tiếp thị, để chúng xuất hiện tại điểm hành động chứ không phải trong bảng điều khiển riêng biệt. Ngưỡng quyết định nên được định nghĩa trước, cho phép hệ thống kích hoạt hành động tự động khi phù hợp. Các quyết định có rủi ro thấp, lặp đi lặp lại có thể được tự động hóa hoàn toàn, giải phóng phán quyết của con người cho các kịch bản có rủi ro cao hơn.

Không kém phần quan trọng, dữ liệu, mô hình và quy trình làm việc cần được sắp xếp với nhịp điệu của doanh nghiệp. Nếu quyết định cần xảy ra hàng ngày, toàn bộ hệ thống phải được thiết kế để hỗ trợ tần suất đó.

Điều này thường đòi hỏi một sự thay đổi trong tư duy. Các đội phân tích truyền thống được đào tạo để tối ưu hóa cho độ chính xác, nhưng trong môi trường cạnh tranh, tính kịp thời thường quan trọng hơn. Một câu trả lời không hoàn hảo được đưa ra đúng thời điểm có thể tạo ra nhiều giá trị hơn một câu trả lời hoàn hảo được đưa ra quá muộn.

Các tổ chức đóng khoảng cách giữa thông tin chi tiết và hành động không chỉ cải thiện phân tích. Họ đang thiết kế lại cách quyết định được thực hiện, sở hữu và thực hiện.

Tốc Độ Là Biến Đổi Thực Sự

Trí tuệ nhân tạo không phải là biến đổi. Đó là một bộ khuếch đại.

Nó khuếch đại các điểm mạnh và điểm yếu của các hệ thống đã tồn tại. Trong các tổ chức được thiết kế cho tốc độ, nó tăng tốc tác động. Trong các tổ chức được thiết kế chủ yếu cho phân tích, nó khuếch đại ma sát.

Biến đổi thực sự là tốc độ quyết định. Đó là khả năng di chuyển từ tín hiệu đến hành động nhanh, nhất quán và ở quy mô lớn. Nó được xây dựng bằng cách nhúng trí tuệ vào quy trình làm việc, tự động hóa quyết định thường xuyên và sắp xếp quyền sở hữu với thực hiện.

Khi trí tuệ nhân tạo tiếp tục phát triển, lợi thế cạnh tranh sẽ không đến từ những ai có nhiều thông tin chi tiết nhất. Nó sẽ đến từ những ai có thể hành động trên nó trước. Bởi vì cuối cùng, tác động không được tạo ra bằng cách biết nhiều hơn. Nó được tạo ra bằng cách hành động nhanh hơn.