Dunia bisnis penuh dengan eksperimen AI. Namun, pendekatan terstruktur untuk berpindah dari eksperimen ke produksi, meskipun perlu, sering kurang, yang menghambat potensi transformatif AI. Artikel ini memperkenalkan kerangka kerja dukungan keputusan, diimplementasikan sebagai pohon keputusan, untuk membantu eksekutif memitigasi risiko yang terkait dengan keputusan yang berkaitan dengan memindahkan eksperimen AI ke produksi, dengan fokus pada proses bisnis yang ditingkatkan AI vs AI-pertama.
PENDAHULUAN: Kebutuhan akan strategi AI terstruktur
Ini adalah tahun yang sangat penting bagi AI di perusahaan. Laju kemajuan teknologi tetap terik. Survei lintas industri (di sini dan di sini) menunjukkan bahwa perusahaan sedang bereksperimen dengan AI pada tingkat yang belum pernah terjadi sebelumnya. Hasil dari percobaan ini akan menentukan apakah AI akhirnya menjadi kekuatan transformatif yang dibayangkan sejak 1950-an, atau tetap menjadi teknologi yang jauh lebih menjanjikan.
Eksperimen AI di perusahaan sering didorong oleh kelompok teknologi yang menguji kelayakan teknologi untuk mengatasi masalah yang dinyatakan. Ini tidak memiliki kekakuan pengambilan keputusan yang diperlukan untuk transformasi perusahaan. Berdasarkan pengalaman kami bertahun -tahun menerapkan AI untuk mengatasi tantangan perusahaan, kami merekomendasikan agar unit bisnis yang mengeksplorasi potensi AI dalam operasi mereka melakukan lima tindakan:
- Atur horizon inovasi. Pastikan periode ini cukup untuk eksperimen, pengembangan solusi, penyebaran, dan evaluasi hasil.
- Sejajarkan strategi AI. Pastikan strategi AI unit bisnis konsisten dengan horizon inovasi dan keseluruhan strategi AI perusahaan.
- Hindari jebakan umum. Tahan keinginan untuk memulai terlalu banyak percobaan atau bereksperimen terlalu lama sebelum memutuskan bagaimana melanjutkan.
- Pilih dan mengkategorikan proses. Pilih proses bisnis untuk eksperimen dan tentukan apakah akan meningkatkannya dengan AI atau mendesain ulang mereka sebagai AI-first.
- Pimpin upaya kolaboratif. Membentuk kemitraan yang erat dengan organisasi SDM dan TI, tetapi memimpin upaya AI secara keseluruhan. Kolaborasi dari ketiga kelompok ini memungkinkan adopsi AI dengan cara yang tidak dapat dicapai oleh satu -satunya fungsi tunggal.
Kami menerjemahkan pengalaman kami bahwa AI membutuhkan eksperimen sebelum meningkatkan kerangka kerja untuk membantu pembuat keputusan secara terstruktur, dan menghilangkan risiko tindakan ini. Dalam artikel ini, kami fokus pada dua tindakan terakhir (pemilihan proses dan eksekusi organisasi kolaboratif).
Kerangka kerja dukungan keputusan untuk transformasi AI
Kami menerapkan kerangka kerja kami sebagai a pohon keputusan. Implementasi ini:
- Mencerminkan kompleksitas dunia nyata. Adopsi AI bukanlah keputusan tunggal tetapi urutan yang saling tergantung. Setiap node di pohon menangkap titik kritis yang diinformasikan oleh input lintas fungsional.
- Menyediakan struktur. Pohon itu logis dan berulang, sementara tetap cukup fleksibel untuk melayani kasus penggunaan dari keuangan hingga manufaktur.
- Mempromosikan penyelarasan organisasi. Dengan poin keputusan yang jelas, ia mendorong bahasa bersama di antara para pemimpin bisnis, TI, dan SDM.
- Skala dan dapat ditindaklanjuti. Setiap node didukung oleh konten terperinci yang dapat disesuaikan dengan domain tertentu atau kendala peraturan.
Dari eksperimen ke produkisasi
Salah satu keputusan di pohon itu melibatkan mengidentifikasi Eksperimen proses bisnis ditetapkan. Set ini harus mencakup proses di mana penggunaan AI dapat (ingat bahwa kita mulai dengan hipotesis) secara signifikan meningkatkan produktivitas, meningkatkan efisiensi operasional, atau meningkatkan pengalaman pelanggan. Proses yang dipilih harus menawarkan kesempatan untuk mengukur kontribusi AI, mengandalkan data yang tersedia atau dapat diperoleh, dan terletak di lingkungan operasional yang memungkinkan untuk eksperimen tanpa risiko yang tidak dapat diterima.
Hasil eksperimen memungkinkan organisasi bisnis untuk menentukan proses mana yang diuji harus beralih ke set produkisasi. Ini adalah proses bisnis di mana AI membuktikan nilainya, kondisi teknis dan organisasi untuk penskalaan ada, dan ada jalur yang jelas untuk integrasi atau desain ulang. Sebelum memulai produkisasi, setiap proses dalam set ini kemudian harus diklasifikasikan sebagai salah satu yang bisa Ai-enhanced (diresapi dengan AI tetapi mempertahankan struktur yang ada) atau menjadi Ai-first (Didesain ulang dari bawah ke atas dengan AI di inti).
Ai-Enhanced vs Ai-First: Contoh Praktis
Untuk membuat perbedaan ini lebih konkret, pertimbangkan operasi keuangan inti membayar vendor. Ini adalah alur kerja standar yang dipahami dengan baik (yang kami selanjutnya disederhanakan untuk artikel ini) yang menyediakan lensa yang berguna untuk mengevaluasi transformasi AI yang ditingkatkan versus AI-First.
Pertimbangkan bentuk paling sederhana dari proses pembayaran vendor khas:
- Menerima faktur
- Verifikasi detail
- Cocokkan faktur dengan pesanan pembelian
- Rute untuk persetujuan
- Jadwalkan pembayaran
- Arsipkan dokumen
Di Ai-enhanced Versi, proses yang ada sebagian besar tetap utuh tetapi ditingkatkan dengan AI pada langkah -langkah kunci:
- Pemrosesan dokumen cerdas secara otomatis mengekstrak dan memvalidasi data faktur.
- Model AI mendeteksi anomali antara faktur dan pesanan pembelian.
- Persetujuan dialihkan berdasarkan perilaku yang dipelajari dan riwayat keputusan.
- Waktu pembayaran dioptimalkan untuk mengelola arus kas dan menangkap diskon awal.
Sebaliknya, Ai-first Versi Reimagines Prosesnya, menjadikan AI mesin proses:
- Sistem AI secara proaktif memantau pesanan pembelian dan log kerja secara proaktif untuk memvalidasi pembayaran apa yang akan terjadi.
- Pembayaran dipicu secara mandiri, berdasarkan validasi tingkat sistem.
- AI terus -menerus mengelola hubungan vendor melalui pelacakan kinerja, optimasi pembayaran, dan penanganan pengecualian.
Kriteria Keputusan: Pilihan Strategis
Memutuskan apakah suatu proses harus ditingkatkan AI atau AI-first bukan hanya panggilan teknis. Ini adalah keputusan strategis yang dibentuk oleh tujuan bisnis, kendala, dan kemampuan tenaga kerja. Tabel di bawah ini, yang isinya termasuk dalam simpul pohon keputusan kerangka kerja kami, menguraikan logika yang diterapkan pada keputusan ini.
| Kriteria | Ai-ditingkatkan jika… | Ai-first jika… |
| Signifikansi & Dampak Strategis | Tujuannya adalah peningkatan tambahan atau kemenangan cepat. | Prosesnya sangat penting untuk keunggulan kompetitif; Tujuannya adalah peningkatan transformatif atau untuk membuat proposisi nilai baru. |
| Kesiapan & risiko organisasi | Organisasi memilih implementasi berisiko lebih rendah, memiliki kapasitas perubahan yang terbatas, atau membutuhkan peningkatan tenaga kerja yang sedang. | Organisasi ini memiliki selera inovasi yang kuat, menerima risiko di muka yang lebih tinggi, dan memiliki kemampuan manajemen perubahan yang kuat. |
| Efektivitas proses saat ini | Prosesnya terdengar tetapi memiliki kemacetan yang dapat diidentifikasi. | Prosesnya sudah usang atau gagal memenuhi kebutuhan bisnis di masa depan. |
| Frekuensi doa proses | Proses ini jarang digunakan, kecuali dampak per instance sangat tinggi. | Proses ini sering digunakan, sangat penting untuk transformasi menjanjikan keuntungan yang kuat. |
| Kontribusi potensial AI | AI dapat mengotomatiskan tugas diskrit, meningkatkan prediksi/optimasi dalam tugas, atau memberikan wawasan lokal. | AI memungkinkan cara baru untuk mencapai tujuan, membuka wawasan transformatif, atau menggantikan bagian besar. |
| Ketersediaan & Potensi Data | Data kualitas dan berlabel ada untuk langkah -langkah proses yang ada. | Sumber data baru tersedia dan dapat digunakan secara efektif. |
| Proses kompleksitas & saling ketergantungan | Proses ini sangat tergantung pada sistem warisan, di mana perubahan radikal mengganggu dan berisiko. | Prosesnya mandiri, atau saling ketergantungan juga akan mendapat manfaat dari desain ulang. |
| Modularitas proses yang ada | Prosesnya modular, memungkinkan integrasi AI ke segmen spesifik dengan gangguan minimal. | Prosesnya modular, memungkinkan penggantian modul-demi-modul bertahap. |
| Alokasi sumber daya | Sumber daya (waktu, anggaran, bakat) dibatasi; Peningkatan menawarkan penyebaran yang lebih cepat dengan investasi yang berpotensi lebih sedikit. | Investasi yang signifikan tersedia, timeline memungkinkan untuk pengembangan, dan keahlian AI yang diperlukan dapat diamankan. |
Kekuatan kolaborasi lintas fungsional
Tabel yang disajikan pada bagian sebelumnya menggambarkan mengapa kemitraan yang selaras erat di antara bisnis, TI, dan fungsi SDM sangat penting.
- Itu Unit Bisnis Menilai signifikansi strategis dan peran proses saat ini dalam posisi kompetitif.
- DIA Mengevaluasi ketersediaan data, integrasi sistem, dan kemampuan real-time untuk mendukung desain ulang.
- Jam Menentukan apakah bakat ada atau dapat dikembangkan untuk mendukung model yang dibayangkan.
Banyak kriteria untuk menentukan proses mana yang akan dimasukkan dalam set percobaan, yang akan maju ke produkisasi, dan mana yang akan meningkatkan atau mendesain ulang, tidak dapat dievaluasi oleh unit bisnis saja. Misalnya, diposisikan terbaik untuk menilai apakah infrastruktur data, arsitektur sistem, dan kendala latensi dapat mendukung eksekusi yang digerakkan oleh AI. SDM harus menilai kesiapan tenaga kerja, perubahan kapasitas, dan apakah reskilling atau perekrutan diperlukan.
Tanpa kolaborasi seperti itu, organisasi berisiko menggunakan sistem AI yang secara teknis tidak layak, tidak didukung secara budaya, atau secara operasional tidak berkelanjutan. Ketika triad ini-bisnis, TI, dan SDM-ditetapkan awal, organisasi mempercepat penyelarasan, adopsi, dan keberhasilan jangka panjang.
Kesimpulan: Jalan menuju AI yang dapat ditindaklanjuti
Ketika AI menjadi sangat tertanam dalam agenda transformasi perusahaan, keputusan seputar di mana dan bagaimana menerapkannya akan menentukan organisasi mana yang memimpin dan lag mana. Kerangka kerja kami, melalui implementasi pohon keputusannya, memberikan pendekatan yang terstruktur dan lintas fungsional yang memungkinkan unit bisnis untuk menavigasi perjalanan ini secara mandiri atau dengan penasihat tepercaya. Dengan menggabungkan eksperimen dengan produkisasi strategis dan membedakan antara peluang yang ditingkatkan AI dan AI-first, organisasi dapat bergerak secara tegas dari pilot yang terisolasi ke dampak perusahaan yang skala. Jalannya mungkin rumit, tetapi dengan kerangka kerja dan kemitraan yang tepat, sekarang dapat ditindaklanjuti.
Silakan bagikan artikelnya
Posting Terkait Berikutnya
Posting terkait sebelumnya
Pos yang memutuskan antara proses bisnis AI-Enhanced dan AI-First muncul pertama kali di Evangelos Simoudis.
