Di dalam -ku posting sebelumnyaSaya berpendapat bahwa merupakan jebakan strategis bagi perusahaan untuk menunggu munculnya Utilitas AI sebelum membangun Pabrik AI untuk menyebarkan agen cerdasnya dalam skala besar. Utilitas menyediakan tenaga mentah (token). Namun, Pabrik AI adalah proses, sumber daya manusia, dan tumpukan teknologi yang memanfaatkan kekuatan tersebut. Pengetahuan milik perusahaan harus tercermin thdi seluruh Pabrik AI dan diperlukan untuk mewujudkan nilai yang berdampak dan bertahan lama.
Saat merencanakan bagaimana AI dapat memberikan nilai yang berdampak dan bertahan lama bagi perusahaan mereka, dewan direksi dan tim eksekutif senior sering kali bertanya: “Mengapa membangun Pabrik AI atau bahkan satu aplikasi AI? Kami tidak membangun Pabrik Aplikasi SaaS atau bahkan aplikasi CRM yang kami gunakan. Kami melisensikan Salesforce. Mengapa kami tidak dapat menerapkan SaaS Playbook untuk memenuhi dan meningkatkan kebutuhan AI kami?”
Ini adalah pertanyaan-pertanyaan kunci yang harus ditanyakan oleh setiap perusahaan, apa pun industrinya. Jawabannya terletak pada pemahaman bahwa AI bukan hanya perangkat lunak perusahaan generasi berikutnya. Hal ini mewakili perubahan mendasar dalam cara perusahaan mendekati proses bisnisnya.
Buku Pedoman SaaS vs. Realitas AI
Selama 20 tahun terakhir, perdebatan perangkat lunak perusahaan “Beli vs. Bangun” telah diselesaikan. Perusahaan ini melisensikan aplikasi berbasis cloud dan perangkat lunak infrastruktur untuk memenuhi kebutuhannya. Dengan melakukan hal tersebut, secara implisit mereka melakukan outsourcing proses bisnis yang diotomatisasi oleh aplikasi berlisensi. Catatan pelanggan menjadi komoditas. Catatan parsel menjadi komoditas. Catatan SKU menjadi komoditas.
Hasil dari transformasi ini adalah serangkaian perusahaan terstandarisasi berbasis cloud Sistem Pencatatan.
Kini, vendor perangkat lunak menerapkan logika yang sama untuk aplikasi AI. “Jangan membuat aplikasi atau agen AI Anda sendiri. Sewalah aplikasi kami. Ini lebih cerdas, lebih murah, dan sebagainya.”
Namun di sinilah letak jebakan berbahaya. Aplikasi agen bukan hanya a Sistem Inferensi (memprediksi teks) dan Tindakan (mengeksekusi skrip). Ini adalah sebuah Sistem Agensi. Apalagi padahal saat ini banyak sistemKetika data-data yang tercatat bersifat mandiri dan terisolasi, perusahaan harus merencanakan suatu saat ketika mereka akan menjadi agen aplikasi akan mulai berkolaborasi untuk menjalankan alur kerja kompleks yang menjadi bagiannya bisnis mereka proses.
Perbedaan Antara Tindakan dan Agensi
Aplikasi perusahaan yang canggih saat ini, misalnya aplikasi CRM, adalah Sistem Inferensi dan Tindakan. Dia:
- Menyimpulkan: Memprediksi pelanggan akan churn.
- Kisah Para Rasul: Mengeksekusi aturan (atau skrip) yang ditulis oleh manusia: “Jika risiko churn > 80%, kirimkan diskon.”
Sistem Agensi berbeda. Ia menerima a Sasaran (misalnya, “Memaksimalkan Nilai Seumur Hidup Pelanggan”), dan secara mandiri beralasan dan memutuskan hal tersebut Strategi itu akan digunakan untuk memenuhi tujuan. Misalnya, ia mungkin beralasan: “Pelanggan ini selalu mengonsumsi konten baru pada hari pertama konten tersebut tersedia. Pelanggan tersebut belum pernah menggunakan penawaran diskon apa pun yang kami tawarkan sebelumnya. Oleh karena itu, pelanggan ini merespons konten baru lebih baik daripada diskon. Saya akan mengirimkan cuplikan untuk pertunjukan baru daripada kupon diskon.”
Alasannya adalah hasil milik perusahaan pengetahuan tentang pelanggantermasuk tanggapan pelanggan terhadap kampanye sebelumnya. Itu adalah bagian dari perusahaan pengetahuan dasar tentang cara memaksimalkan pelanggan nilai seumur hidup berdasarkan karakteristik dan perilaku masing-masing pelanggan di berbagai bidang skenario dan bahkan bisnis.
“Agen Pencegah Churn” umum yang ditawarkan oleh vendor, kemungkinan besar akan kurang efektif bagi perusahaan karena menggunakan umum–tujuan basis pengetahuan pencegahan churn. Dengan kata lain, agen mengoptimalkan untuk pelanggan ‘rata-rata’, bukan milik perusahaan pelanggan. Selain itu, pendekatan ini mengunci perusahaan pada model pengetahuan vendor. Pendekatan ini dapat mengikis margin, menciptakan liabilitas tak terduga, dan menyebabkan vendor lock-in.
Mendefinisikan Pabrik AI
Perusahaan yang mengedepankan AI harus mampu beralih dari daftar kandidat solusi AI yang diprioritaskan untuk menangani kasus-kasus penggunaan penting ke prototipe solusi-solusi tersebut ke aplikasi berskala yang dapat diterapkan di seluruh dunia. perusahaan. Agar hal ini berhasil, perusahaan harus mendirikan Pabrik AI.
Itu AI Factory mengintegrasikan orang, proses, data, dan AI Stack. Orang-orangnya berasal bermacam-macam departemen termasuk unit bisnis yang terkena dampak yang akan memanfaatkan AI aplikasi untuk dikembangkan, organisasi teknologi yang mengawasi data dan akan mengembangkannya aplikasis, dan bahkan organisasi keuangan yang akan menyediakan pendanaan dan mengukur efektivitas keuangan dari solusi yang dihasilkan.
Proses-proses tersebut (dirinci di bagian berikutnya) mengkodifikasikan proses perusahaan mendekati tentang cara mengidentifikasi dan memilih kasus penggunaan yang tepat untuk dijadikan fokus, cara bereksperimen dengan data dan model dalam prosesnya mengidentifikasi yang akan secara efektif menangani setiap kasus penggunaan yang dipilih, cara membangun dan menerapkan aplikasi AI yang akan menggabungkan data, model, dan bentuk lain dari pengetahuan diidentifikasi selama eksperimendan bagaimana caranya mengatur aplikasi AI yang berbeda untuk menjalankan alur kerja yang kompleks.
AI Stack mencakup teknologi yang digunakan pabrik. Perusahaan memutuskan lapisan tumpukan mana yang akan dimilikinya dan lapisan mana yang akan disewanya. Perusahaan dapat memutuskan untuk memiliki seluruh rangkaian teknologitermasuk semua model AI-nya, seperti Farmasi Rekursi Dan Biowork Ginkgo Mengerjakan. Alternatifnya, mereka dapat menggunakan model hibrida, sebagai perusahaan yang mengutamakan AI intuisi, WalmartDan Visa Mengerjakan. Mereka menggabungkan model dasar pihak ketiga, dalam kedua kasus model OpenAI, dengan model AI milik mereka.
Proses Pabrik: Seleksi, Eksperimen, Produksi, Orkestrasi
Pabrik AI melakukan empat proses penting yang dilakukan perusahaan harus memiliki:
- Pilihan: Karena terburu-buru menerapkan AI, banyak perusahaan tidak menerapkan kriteria ketat mengenai kasus penggunaan dan proses bisnis mana yang memerlukan “perlakuan AI” dan proses baru mana yang mengutamakan AI yang harus dibuat dan digunakan. kasus ditangani. Hasilnya, banyak upaya yang dilakukan terputus dan memberikan hasil yang lemah. Membangun Pabrik AI membutuhkan mendirikan seleksi kriteria. Ini merupakan upaya yang harus melibatkan para pemimpin dari seluruh penjuru perusahaan dan bukan hanya satu organisasi, baik itu bisnis, teknologi, atau keuangan.
- Percobaan: Hari ini, sebagian besar perusahaans memutuskan dan menerapkan AI aplikasi prototipe secara ad hoc dan siled. Perusahaan yang mengutamakan AI menjadikan eksperimen sebagai proses utama Pabrik AI. Mereka melakukan banyak eksperimen sebelum mengambil keputusan yang aplikasi untuk skala. Skema koneksi dan penyatuan data, pendekatan representasi pengetahuan, dan model AI sedang diuji. Kesalahpahaman umum di perusahaan adalah bahwa aplikasi AI harus selalu menggunakan salah satu Model Fondasi yang besar (dan mahal), misalnya GPT-5. Hal ini sering kali terbukti berlebihan. Dalam banyak kasus penggunaan, Model Bahasa Kecil, atau Model Tindakan Bahasa Visi khusus tugas, adalah pilihan yang lebih baik.
- Produksi: Hasil eksperimen keduanya teridentifikasi itu nilai aplikasi dan komponen yang menyusunnya. Aplikasi agen mungkin dikomoditisasi (dalam hal ini mereka dapat dilisensikan) dan strategis (yang harus dikembangkan secara internal dan dimiliki). Misalnya, seperti banyak perusahaan lain, maskapai penerbangan melisensikan aplikasi agen yang mengotomatiskan pengembangan perangkat lunak. Namun, mereka mengembangkan aplikasi AI yang digunakan untuk penjadwalan penerbangan. Agen penjadwalan penerbangan United Airlines beralasan berbeda dengan Delta.
- Orkestrasi: Pabrik AI bertindak sebagai mesin anti-silo. Hal ini harus memastikan bahwa aplikasi agen yang sesuai diatur dengan benar dan saling berhubungan secara logis. Ketika agen pemasaran produsen meluncurkan kampanye, agen tersebut harus memberi sinyal kepada agen produksi untuk meningkatkan inventaris, dan agen distribusi untuk mengamankan kapasitas pengangkutan.
Panduan Pragmatis: Anda Tidak Harus Membangun Segalanya
Membuat Pabrik AI mungkin tampak menakutkan. Perusahaan-perusahaan yang pertama kali mengadopsi AI, seperti Intuit dan Walmart, menganggapnya sebagai keharusan eksistensial, membangunnya, dan terus menyempurnakannya. Perusahaan-perusahaan yang termasuk dalam kategori mayoritas akhir mungkin akan mengambil pendekatan yang lebih terukur. Namunpesan penting apakah itu perusahaan saat ini, dimulai dengan Fortune 500, tidak dapat menghindari pengembangan Pabrik AI. Pabrik mungkin menggunakan teknologi sewaan, misalnya komputasi AI, model yayasan publik, dan bahkan agen tertentu aplikasi. Namun perusahaan harus memiliki aplikasi yang diidentifikasi sebagai aplikasi strategis yang menggabungkannya hak milik pengetahuan.
Kesimpulan
“SaaS Playbook” memungkinkan perusahaan untuk dengan cepat mengadopsi aplikasi cloud terbaik, melakukan standarisasi proses bisnis vendor yang “cukup baik”, dan menggunakan integrasi dan tata kelola yang ringan untuk mendapatkan kecepatan, menurunkan biaya di muka, dan mengurangi gesekan TI. Hal ini mendorong eksperimen yang lebih cepat, penskalaan yang lebih mudah, dan akses terhadap kemampuan yang terus ditingkatkan. Namun, hal ini menghasilkan silo data yang terfragmentasi, melemahkan gagasan sistem pencatatan pelanggan tunggal, dan mendorong perusahaan untuk menyesuaikan diri dengan alur kerja vendor daripada mempertahankan keunggulan proses yang berbeda.
Pabrik AI bertujuan untuk memiliki keagenan untuk mempertahankan dan meningkatkan nilai.
Jika perusahaan memperlakukan AI sebagai sebuah utilitas, maka hal tersebut menjadi a penyewa. Mirip dengan apa yang terjadi dengan aplikasi SaaS, ia membayar sewa kepada hyperscaler dan seiring waktu kehilangan memori dan sistem sarafnya. Pabrik AI memungkinkan perusahaan untuk menjadi a tuan tanah. Perusahaan memanfaatkan pengetahuan yang dimilikinya dan membangun sistem sarafnya, yang keduanya menentukan keunggulan kompetitifnya.
Pos Membangun Pabrik AI: Buku Pedoman Eksekutif muncul pertama kali di Evangelos Simoudis.
