Sistemos mąstytojai laimės, o ne modeliuoja chasers

Dirbtinis intelektas netrūksta. Kiekvienas ketvirtis atneša naują demonstracinę versiją, naują etaloną arba naują fondo modelį, teigiantį pakeisti žaidimą. Įmonės skuba išbandyti naujausią įrankį, paleisti pilotus ir parodyti koncepcijos įrodymus. Tačiau kai verslo atvejis bus peržiūrimas, skaičiai retai atitinka jaudulį.

Priežastis nėra sunku rasti. Daugelis organizacijų tapo modelio persekiojimais, daugiausia dėmesio skirdama tikslumo rodikliams, parametrų skaičiui arba kuriems pardavėjas turi geriausią etaloninį balą. Tačiau tikroji grąža neatsiranda dėl modelių sienos. Jie yra iš daug mažiau spalvingų sistemų mąstymo darbų: darbo srautų permąstymas, integracijų taisymas ir intelekto įdėjimas ten, kur vyksta darbas.

Pirmoji prasmingos IG banga iš dirbtinio intelekto paslaugos nebus reikalaujama įmonių, kurių modeliai yra ryškiausi. Tai pareikalaus tie, kurie nori atlikti architektūrinį darbą.

Kodėl didesni modeliai jūsų neišgelbės

Nesunku patikėti, kad kitas modelis išspręs įvaikinimo problemą. Galų gale, tikslumas pagerėja metai iš metų. Tačiau vien tik tikslumas neišverčia IG.

• Klientų aptarnavimo „Bot“ gali atsakyti į klausimus, tačiau vis tiek nesumažina laukimo laiko, jei jis nėra integruotas su CRM darbo eiga.
• Prognozuojamasis priežiūros modelis gali numatyti nesėkmes, tačiau be finansinės naudos, jei įspėjimai niekada neprisijungs prie ERP planavimo.
• IT asistentas gali parengti incidentų santraukas, tačiau jei analitikai privalo juos pakartoti ServiceNowrezoliucijos laikas lieka nepakitęs.

Modelis yra nuoseklus: modelis veikia, tačiau sistema ne.

Tai paaiškina, kodėl tiek daug įmonių įstrigo pilotuose. Atotrūkis nėra matematinis našumas; Tai yra operatyvinė integracija.

Griežta tiesa apie AI ir integracijos skolą

Integracijos skola nėra nauja. Įmonės ją sukaupė dešimtmečius: „Siled“ programos, trapios API, rankiniai sprendimai, nenuoseklūs duomenys. Iki šiol žmonės galėjo kompensuoti. Jie nukopijavo ir įklijavo, atspėjo kontekstą ir su pastangomis ir patirtimi pataisė sulaužytas darbo eigas.

AI negali.
Negali atspėti trūkstamų laukų. Jis negali užpildyti konteksto, kurio nėra. Tai negali perrašyti darbo eigos skrendant.

Kokia integracijos skola slepiasi nuo žmonių, ji atskleidžia AI. Tai yra ta, kad įrankiai, kurie atrodo nepriekaištingi demonstracinėse versijose, išsiskiria kasdienėmis operacijose. Darbuotojai praranda pasitikėjimą savimi, įvaikinimo kritimas ir IG dingsta.

Šia prasme AI nėra tik dar viena technologija. Tai yra įmonės operacinės sistemos streso testas.

Produktyvumas J kreivė: vadovavimo testas

MIT ir McKinsey tyrėjai aprašė AI J-Curve: Produktyvumo sumažėjimą, kol jis kyla. Taip yra ne todėl, kad modeliai yra silpni, bet todėl, kad AI verčia organizacijas susidurti su neveiksmingumu, jie jau seniai ignoruoja. Sulaužytos integracijos, pasenusios darbo eigos ir blogos duomenų higienos staiga tampa kliūtimis.

Lyderiai, suprantantys J kreivę, naudoja strategiškai. Jie investuoja į darbo eigos pertvarkymą, sistemų sujungimo ir perkvalifikavimo darbuotojus. Laikui bėgant, kreivė pasilenkia aukštyn, ir sukuria tvarią pelną.

Lyderiai, kurie klaidingai interpretuoja kritimą, kai nesėkmė atsisako projektų anksti, užtikrindami, kad jie niekada nemato grąžos.

Modelio persekiotojai ir sistemos mąstytojai

Tai yra kritinė atskirtis, atsirandanti Įmonė AI.

• Modelio persekiotojai Laikykitės pardavėjų, atnaujinkite pilotus ir palyginkite etalonus. Jie daugiausia dėmesio skiria modelio rafinuotumui, tačiau jų sistemos išlieka trapios. Rezultatas yra demonstracinių versijų ciklas be dislokavimo.
• Sistemos mąstytojai Eikite kitu keliu. Jie klausia: kur iš tikrųjų vyksta darbas? Kurios integracijos blokuoja įvaikinimą? Kaip mes galime sukurti pasitikėjimą ir valdymą kartu su diegimu? Jie investuoja į duomenų vamzdynus, API, darbo eigos pertvarkymą ir darbuotojų įjungimą.

Skirtumas yra subtilus, bet lemiamas. Per trumpą laiką modelio persekiotojai gali pasirodyti novatoriškesni, valdyti daugiau pilotų, skelbdami daugiau partnerystės. Ilgainiui sistemos mąstytojai yra tie, kurie mastelioja.

Koks sistemos mąstymas atrodo praktiškai

Sistemos mąstytojai neprasideda nuo naujausio modelio. Jie prasideda Įmonių architektūra.

Sistemos mąstymo žemėlapio darbo eigos pabaiga iki galo, atskleidžiant kiekvieną perdavimą, išimtį ir priklausomybę nuo duomenų. Jie stiprina integracijas tarp pagrindinių sistemų, tokių kaip CRM, ERP, PLMir itsm. „Sytem“ mąstytojai modernizuoja duomenų vamzdynus, kad užtikrintų švarius realiojo laiko srautus. Tik tada jie įterpia AI į darbo srautą ne kaip papildomą įrankį, bet kaip natūralų esamų platformų pratęsimą.

Valdymas nėra paskatinimas. Sistemos mąstytojai tai suprojektuoja nuo pat pradžių: prieigos valdikliai, audito žurnalai, atsarginiai mechanizmai, dreifo aptikimas ir žmogaus kontrolės punktai. Jie pripažįsta, kad valdymas yra ne greičio stabdis, o tvaraus įvaikinimo pagrindas.

Kultūriškai sistemos mąstytojai darbuotojus traktuoja kaip partnerius. Jie pozicionuoja AI kaip padidinimasne pakeitimas. Jie moko komandas suprasti ir technologijos stipriąsias puses, ir ribas. Įvaikinimas nelieka atsitiktinumo; Tai valdoma kaip strateginis prioritetas.

Nuobodus darbas, sukuriantis konkurencinį pranašumą

Įmonių AI ironija yra ta, kad konkurencinis pranašumas slypi darbe, kuris jaučiasi mažiausiai spalvingas. API sujungimas, duomenų valymo srautai, darbo eigos pertvarkymas, pasitikėjimo kūrimas, tai nėra antraštės gavimo iniciatyvos. Tačiau tai yra disciplinos, lemiančios, ar AI tampa neskanių išlaidų, ar tikra augimo varikliu, linija.

Istorija siūlo paralelę. 1990 m. ERP integracijos Ar ne tie, kurie yra su labiausiai suinteresuotomis informacijos suvestinėmis, bet tomis, kurios išgyveno proceso pertvarkymo skausmą. 2000-aisiais „Cloud“ lyderiai nebuvo tie, kurie pakėlė ir perkėlė greičiausią, bet tie, kurie pertvarkė paraiškas, kad išnaudotų elastingumą. O 2020 m. Tas pats modelis atsiranda kartu su AI.

Konkurencinis pranašumas priklauso įmonėms, norinčioms atlikti sunkų, nesudėtingą sistemos pertvarkos darbą.

Kvietimas vadovauti sistemai

Todėl valdybos ir vadovai turi pergalvoti, kaip jos vertina AI strategiją. Pagrindinis klausimas nėra tas LLM modelis Ar mes naudojame? Būtent kaip mes pertvarkome savo sistemas, kad bet kuris mūsų naudojamas modelis iš tikrųjų galėtų suteikti vertę?

Tam reikia pasikeisti mąstysena: nuo AI traktuoti kaip technologinę investiciją iki organizacinės operacinės sistemos atstatymo.

Pirmoji IG banga nebus kilusi iš tų, kurie vejasi didesnius modelius. Tai ateis iš tų, kurie vėl įsivaizduoja savo sistemas.

Kaip „Xavor“ padeda įmonėms tapti sistemos mąstytojais

„Xavor“ bendradarbiaujame su organizacijomis, kurios yra pasirengusios išvengti piloto skaistyklos. Mūsų požiūris yra pirmasis sistemas:

• Mes susiejame ir pertvarkome darbo eigas, kad numatytume PG produktyvumo sumažėjimą.
• Mes jungiame SILED sistemas, kad įjungtume sklandžius duomenų srautus.
• Mes įterpiame AI agentai Tiesiogiai į pagrindines verslo platformas.
• Mes įgyvendiname valdymo sistemas, užtikrinančias saugumą, laikymąsi ir pasitikėjimą.

Tai darydami mes padedame įmonėms peržengti eksperimentus ir pasiekti išmatuojamą grąžą.

Nes galų gale AI nėra susijusi su modeliais. Kalbama apie pastatų sistemas, kurios iš tikrųjų gali padaryti intelektą naudingą.

Susisiekite su mumis (El. Paštas apsaugotas) Norėdami ištirti, kaip galime padėti jums sukurti ir sėkmingai įgyvendinti PG projektus.

Uždarymo mintis

Rinkoje jau pilna AI pilotų, kurie apakino demonstracinius demonstracijas, tačiau nepavyko gaminti. Per ateinančius kelerius metus tarp tų, kurie ir toliau vejasi modelius, ir tų, kurie įsipareigoja sistemų mąstymui.

Nugalėtojai bus ne patys garsiausi novatoriai, o „Teal System Builders“. Jie bus tie, kurie perkels įmonę, kad AI galėtų natūraliai tekėti.

Pirmoji AI ROI banga priklauso jiems.