凯恩塔塔首席产品和战略官萨拉·爱德华兹 – 采访系列

萨拉·爱德华兹，凯恩塔塔首席产品和战略官，拥有超过27年的专业服务、咨询、产品战略和商业领导经验。在她的职业生涯中，她曾在北美和欧洲工作，建立和扩展服务组织，同时在项目交付、资源管理和运营卓越方面发展了深厚的专业知识。在加入凯恩塔塔之前，爱德华兹曾在日立咨询公司担任领导职务，在那里她管理全球团队，并早些时候帮助咨询公司Fulcrum Solutions和Edenbrook发展。在凯恩塔塔，她负责指导公司产品和战略计划，帮助专业服务组织通过专用技术解决方案提高可见性、预测、资源分配和整体业务绩效。

凯恩塔塔 是专业服务自动化（PSA）软件的领先提供商，专门满足咨询公司、代理商、IT服务提供商和其他基于项目的组织的需求。通过Mavenlink和Kimble的合并，公司提供了一个人工智能驱动的平台，将项目规划、资源管理、财务运营、预测、协作和商业智能连接到一个统一的环境中。其技术旨在帮助组织提高项目盈利能力、优化劳动力利用、提高预测准确性和实时可见性整个服务交付生命周期。通过将运营数据与人工智能驱动的洞察力相结合，凯恩塔塔帮助专业服务公司做出更明智的决定、改善交付成果并在日益复杂的商业环境中高效扩张。

您从甲骨文顾问开始您的职业生涯，然后在Edenbrook和日立咨询领导甲骨文实践，后来在十多年里帮助塑造凯恩塔塔的产品战略。这种旅程如何影响您对人工智能在专业服务公司中创造最大价值的看法？您从早期咨询环境中获得了哪些教训仍然适用于今天？

回顾我的职业生涯，专业服务行业在30年里没有发生重大变化。规则是通过增加员工数量来增长业务；员工越多，能够承担的项目就越多。但现在，这本规则正在被完全重写，多亏了人工智能和新技术。我现在听到更多的不确定性在行业中，比以往任何时候都多。我们的人才是什么样的？我需要什么样的员工和代理人？我如何对人工智能代理人进行计费？没有人知道这些问题的真正答案。

我们知道的是，如果公司坚持旧的运营模式，试图通过增加员工数量来增长收入，那么这只会是一场向下竞争的比赛。从我在顶级咨询环境中的经验来看，我知道咨询仍然是关于人际关系的，但在人工智能时代，专业服务公司面临来自客户的更大压力，要求他们做更多事情并产生杰出的成果。他们不断地需要证明自己的价值。这就是人工智能可以帮助的地方，通过利用数据和集成的专业知识来建立可重复和一致的智能。

您认为，许多组织错误地衡量人工智能的成功，仅仅关注生产力和效率。为什么您认为“专业知识复合”是评估人工智能投资回报率更有意义的指标？

仅仅关注生产力和效率的收益并不能充分衡量人工智能的长期成功。人工智能激活不仅仅是关于自动化现状；它是关于从根本上改变我们运作的方式。对我来说，一个组织的专业知识复合率——其捕获、综合、扩展和持续构建机构和部落知识的能力——更有意义，因为它允许公司在规模上发挥专业知识。专业知识是咨询世界的主要货币，但如果这些特定技能和专业知识仍然被隔离或仅仅存在于某个人的大脑中，那么它就不是一个有效的系统。

历史上，专业服务行业一直依赖英雄式的员工——那些具有天赋技能或知识的员工，客户可以利用他们。在今天，公司如果按照这种方式运作是不会生存的。专业知识必须被广泛、准确和快速地共享，这是人工智能已经在一定程度上实现的。例如，人工智能工具可以自动记录会议笔记并在会议后分发。专业服务公司面临的挑战是，这些输出并不直接与为客户提供服务有关。这就是为什么需要一个人工智能工具来进一步激活这些知识，并在特定组织的背景下运作。如果人工智能可以从公司交付的专业知识中学习并使其复合，那么它就真正成为了一种变革性的技术。

当高管尝试计算人工智能计划的投资回报率时，他们最大的误解是什么？

高管主要从成本节约和效率的角度讨论人工智能的投资回报率，但认为这是人工智能唯一能够带来价值的地方是一种误解。他们还应该确定人工智能如何通过开发新的收入管道、帮助保留更多客户或允许公司承担更多项目来推动收入增长。

组织如何开始捕获和扩展目前仅存在于员工对话、项目经验和部落知识中的机构知识？

许多专业服务公司仍然依赖电子表格、孤立的数据和部落知识来运营他们的业务。在一个项目或数据流上添加一个具有通用训练的单次人工智能代理不会产生太大的影响。一个具有人工智能和预测洞察力的集成平台，可以跨项目和工作流运作，会产生影响。但并非所有平台都是一样的。为了产生影响，它们必须建立在一个统一的知识图上，以大规模捕获机构知识，提供背景，并让人工智能代理根据洞察力采取行动，人类也参与其中。

许多公司正在整个企业中部署人工智能助手和代理。是什么将那些创造持久竞争优势的组织与那些仅仅自动化现有工作流的组织区分开来？

在人工智能热潮的开始，许多组织急于实施人工智能工具，以免被落下。但这种无意的部署导致了许多公司感到代理膨胀（即代理变慢、昂贵或由于管理不善和信息过载而变得不准确）。更重要的是，所有代理都在孤立地工作，没有长期的策略来运营所有代理。那些为真正的、长期的竞争优势奠定基础的组织，并不是部署仅查看一个特定事物的代理；他们部署了具有全局可见性的代理。人员配备、资源分配、交付等都是专业服务机器的移动部件，必须协同工作以保持顺畅运行。他们还为代理提供了背景、知识和理解，以产生真正的影响。

您如何看待人工智能在未来五年内改变专业服务公司的运营模式，特别是在咨询、实施和顾问工作方面？

人工智能正在改变人才模型。技能正在比以往任何时候发展得更快，有一个大问题标记在下一代人才的来源上。有些人也担心人工智能会从人类工人中夺走创造力和认知思维；因此，我预计公司将转变为如何与员工互动，以确保他们发挥自己的创造力，并不过度依赖人工智能输出。这将提升他们的创造力，并建立一个新的思考者世代，他们将成为人工智能工具的构建者，而不是仅仅是用户。这种转变将是必要的，因为人工智能变得无处不在，每个公司都可以快速、廉价地产生输出，但只有那些继续投资于人类专业知识的公司才能产生强大、有意义的工作。

随着人工智能变得更加强大，您是否预计公司将从基于小时和利用率的计费转向基于结果的定价模型？这种转变的障碍是什么？

当专业服务公司收到招标请求时，已经成为标准的做法，询问公司如何使用人工智能减少成本，以及这些成本节约如何为客户带来价值。通常缺乏的是一种衡量成本减少的机制，以及一个叙述来传达公司如何利用人工智能来提高其现有的专业知识和价值。最终，我认为计费模型正在转向基于结果的定价。今天，大多数组织缺乏支持大规模真正基于结果的定价的交付纪律、数据和财务准备。添加人工智能到混合中，模型变得更加复杂——当工作由代理完成时，如何跟踪努力、证明价值或识别收入？您不能以结果为基础定价，如果您不能预测交付。真正的转变不会直接跳转到基于结果的定价，而是从努力到固定费率到价值到基于结果的销售，随着组织建立他们需要的基础设施来货币化结果。

凯恩塔塔一直强调通过其专业知识引擎将组织知识转化为战略资产。是什么促使这种关注，您在传统的知识管理系统中看到哪些差距？

今天的企业人工智能主要专注于通用人工智能工具，旨在总结会议、回答提示或自动化孤立的任务。当涉及专业服务时，它不起作用。专业服务公司面临的真正挑战不是任务自动化，而是运营复杂性。专业服务公司运行在一个不断变化的员工决策、交付权衡、项目风险、利用率目标、预测模型和财务依赖的网络中。通用人工智能工具不理解这种背景，这意味着它们不能以有意义的方式跨业务推理。凯恩塔塔采取了不同的方法来处理人工智能。我们不是在现有软件上添加一个通用代理或聊天机器人；我们正在为专业服务的运营现实构建定制人工智能。我们的专业知识引擎连接估算、员工配备、交付、预测和财务管理到一个单一的运营模型，为人工智能代理提供了全面的业务背景，以便在工作流中智能地运作。这不是昨天的协同人工智能。这是运营人工智能。

人工智能代理将在专业服务组织中扮演什么角色，您认为人类专业知识将在哪里保持不可替代？

随着人工智能代理承担一些工作量，人类工人将被解放去做更多有趣和创造性的工作。自动化不仅仅是关于效率和时间/成本节约；它是关于缓解和赋予员工权力。这将提升他们的创造力，并建立一个新的思考者世代，他们将成为人工智能工具的构建者，而不是仅仅是用户。这种转变将是必要的，因为人工智能变得无处不在，每个公司都可以快速、廉价地产生输出，但只有那些继续投资于人类专业知识的公司才能产生强大、有意义的工作。

展望未来，业务领导者今天应该做什么，以确保他们的组织不仅仅是在采用人工智能，而是在打造一种能够随时间复合的可持续专业优势？

与其在现有软件上添加一个通用代理或聊天机器人，专业服务公司应该寻找具有理解一切内容的超级代理——从员工配备到预测、财务管理和项目交付——并能够自主创建专用代理。谢谢您这次精彩的采访，希望您能通过访问 凯恩塔塔 了解更多信息。