Apakah bisnis B2B Anda siap untuk mengendarai gelombang inovasi AI atau risiko tertinggal?
Dunia AI bukan lagi fantasi futuristik; Dengan cepat membentuk kembali bagaimana perusahaan B2B beroperasi. Kami melihat pergeseran besar-besaran, bergerak melampaui otomatisasi berbasis aturan sederhana ke agen AI canggih yang mampu memecahkan masalah independen. Ini bukan hanya tentang peningkatan bertahap; Ini adalah restrukturisasi mendasar dari operasi pelanggan, proses penjualan, dan, pada akhirnya, bagaimana Anda mencapai pertumbuhan.
Keterbatasan sistem berbasis aturan: Selama bertahun-tahun, bisnis mengandalkan alur kerja yang diprogram secara kaku. Sementara sistem ini menawarkan konsistensi, mereka tidak memiliki kemampuan beradaptasi dan kecerdasan untuk menavigasi situasi yang kompleks dan bernuansa. Keterbatasan terbesar berasal dari fakta bahwa setiap langkah telah ditentukan sebelumnya.
Agen AI: Perbedaan antara barista dan pembuat kopi
Ketika kami bergerak maju, keterbatasan tugas yang telah ditentukan menjadi jelas. Otomatisasi lama Anda bukan agen AI lagi dari pembuat kopi adalah barista. Ini hanya mengikuti instruksi. Sebaliknya, agen AI dapat beradaptasi, belajar, dan secara mandiri memetakan jalannya sendiri. Perbedaan kritis ini adalah di mana transformasi nyata terletak pada perusahaan B2B dan bagaimana mereka mencapai hasil.
- Efisiensi yang diperkuat: Bayangkan pemotongan waktu penelitian sebesar 90%. Apa yang digunakan untuk mengambil tim Anda tiga jam, agen AI dapat capai hanya dalam beberapa menit. Ini diterjemahkan langsung ke waktu penyelesaian yang lebih cepat, mengurangi biaya operasional, dan peningkatan responsif. Sebuah studi baru -baru ini yang telah saya lakukan, mengkonfirmasi peningkatan kecepatan ini, dan ini telah membuat 54% pelanggan terbuka untuk berinteraksi dengan agen.
- Skala yang belum pernah terjadi sebelumnya: Agen AI tidak hanya bekerja lebih cepat; Mereka bekerja lebih luas. Mereka dapat memindai ratusan, bahkan ribuan situs web dalam waktu yang dibutuhkan manusia untuk meneliti beberapa. Kemampuan ini membuka peluang besar untuk analisis pasar yang lebih baik, wawasan pelanggan, dan kecerdasan kompetitif. Misalnya satu agen dapat menganalisis 79 situs web, dengan beberapa tugas yang melibatkan lebih dari 300.
Gambar 1: Bagaimana agen AI bekerja dan memberikan nilai, Sumber: Bahan Pelatihan Skuzaai
Akurasi dan kepercayaan pada zaman AI
Kekuatan AI tidak ada artinya tanpa keandalan outputnya. Pengadopsi awal AI sering berjuang dengan masalah kepercayaan, tetapi seiring matang, ini telah ditingkatkan dengan akurasi yang lebih tinggi.
Hasil yang dapat diverifikasi: Agen AI modern memberikan kutipan dan sumber kesimpulan mereka, memungkinkan Anda untuk memverifikasi klaim mereka dan membangun kepercayaan diri. Ini memiliki dampak dramatis pada kepercayaan pelanggan, dengan 39% konsumen merasa nyaman dengan agen AI yang menjadwalkan janji temu atas nama mereka. Ini bukan masa depan; itu adalah sekarang. Agen AI bukan hanya keajaiban teknologi; Mereka adalah game-changer untuk garis bawah Anda. Mereka siap untuk bergerak melampaui tugas-tugas sederhana ke proses pengambilan keputusan yang kompleks. Misalnya, 75% pemimpin pengalaman pelanggan sedang mengeksplorasi vendor baru untuk alat mereka, menunjukkan tren yang jelas dari integrasi agen AI ke dalam operasi bisnis. Munculnya alat generatif AI dan AI tidak hanya mengubah bagaimana tugas dilakukan tetapi juga bagaimana kami mengelola pengembangan produk. Manajer Produk (PM) sekarang ditugaskan untuk mendefinisikan solusi yang digerakkan AI, yang berarti apa yang mungkin untuk dibangun telah bergeser secara dramatis, membutuhkan pergeseran dalam praktik manajemen produk. Cara kerja tradisional perlu dievaluasi kembali, sekarang ada kebutuhan bagi PM untuk mempelajari praktik terbaik baru.
Untuk memulai dengan cepat, Anda harus mulai dengan ide konkret. Alih -alih spesifikasi yang tidak jelas, PMS harus fokus pada kasus penggunaan yang terperinci dan nyata. Misalnya, alih -alih meminta “chatbot untuk pertanyaan perbankan,” memberikan antara 10 dan 50 contoh konkret percakapan yang Anda harapkan dari bot itu untuk dikelola.
- Data adalah PRD Anda: Sama seperti algoritma pembelajaran mesin membutuhkan data pelatihan, tim produk AI Anda membutuhkan contoh konkret tentang apa yang Anda ingin sistem AI lakukan. Data menjadi dasar untuk dokumen Persyaratan Produk Anda (PRD).
- Mendefinisikan Kondisi Batas: Saat menentukan produk AI, kejelasan adalah yang terpenting. Jangan hanya meminta “sistem penglihatan untuk mendeteksi pejalan kaki” – menyediakan satu set gambar dengan anotasi, menggambarkan output yang diinginkan. Ini membuat tim teknik jelas tentang persyaratan dan dapat menilai kelayakan dengan cepat.
PMS dapat memanfaatkan kekuatan model bahasa besar (LLM). PMS tidak perlu menjadi insinyur perangkat lunak untuk mendapatkan pemahaman tentang kelayakan teknis proyek, dengan menggunakan petunjuk.
- Contoh: PM dapat meminta LLM untuk mengklasifikasikan email pelanggan untuk perutean ke departemen yang benar. Jika LLM mencapai akurasi tinggi, rekayasa memiliki titik awal yang kuat. Jika tidak, PM dapat dengan cepat memperbaiki ide produk.
- AI sebagai pendamping pengkodean: AI Tools membuat pengkodean dapat diakses untuk PMS. Pengkodean dasar memungkinkan PM untuk melakukan pengujian kelayakan awal.
Cara terbaik untuk menyempurnakan produk Anda adalah mendapatkan umpan balik pengguna. Menggunakan alat yang tersedia, PM dapat membuat prototipe kerja tanpa selalu mengandalkan pengembang perangkat lunak. Alat yang Dapat Diakses: Alat seperti Replit, Vercel’s V0, Bolt, dan Artefacts Anthropic memberdayakan non-coders untuk membangun dan bereksperimen dengan prototipe sederhana dengan cepat. Loop umpan balik yang lebih cepat: Dengan memanfaatkan alat -alat ini dan mendapatkan umpan balik pengguna yang cepat, PM dapat mengulangi dan meningkatkan produk lebih cepat.
Revolusi Ekonomi dan Kepercayaan
Dampak ekonomi agen AI sangat mengejutkan, dengan pasar global diproyeksikan akan tumbuh pada CAGR sekitar 45%, dari $ 5,5 miliar pada tahun 2024 menjadi $ 156,1 miliar pada tahun 2033. Ini menunjukkan pemahaman yang jelas tentang dampak bisnis mereka, yang meluas ke transformasi industri. Agen AI membentuk kembali industri dari manufaktur ke perawatan kesehatan, bukan hanya B2B. Mereka sudah memiliki dampak yang mendalam dan menciptakan peluang besar.
Terlepas dari kegembiraan, tantangan tetap ada.
- Kesenjangan kepercayaan: Hanya 24% konsumen yang merasa nyaman dengan agen AI yang melakukan pembelian untuk mereka, yang menunjukkan kesenjangan yang jelas dalam kepercayaan. PM dan pemilik bisnis harus memahami tantangan ini dan mengatasinya.
- Pengalaman Pengguna: Agen AI dapat dilihat sebagai terlalu sederhana atau berulang, dengan beberapa pengguna memblokirnya. Oleh karena itu, penting untuk membangun agen yang efektif dan menarik.
Lansekap AI itu dinamis. Dalam lima tahun ke depan, agen AI dapat mengambil alih lebih banyak interaksi online daripada manusia untuk tugas -tugas tertentu. Mereka sudah mencapai tingkat kecanggihan yang tinggi, dan mereka akan terus menjadi lebih kuat.
- Pergeseran dalam perspektif: Saatnya mengevaluasi kembali bagaimana bisnis Anda menggunakan AI, merangkul kemampuan dan peluang baru.
- Munculnya AI PM: Pasar menuntut manajer produk AI yang terampil yang memahami praktik -praktik baru ini.
Gambar 2: Mengapa Agen AI Perbatasan Berikutnya, Sumber: McKinsey
Kesimpulan
Revolusi AI tidak lagi berada di cakrawala; Di sini. Untuk perusahaan B2B yang bertujuan untuk pertumbuhan, nilai, dan laba jangka panjang, merangkul agen AI dan mengadaptasi praktik manajemen produk sangat penting. Waktu untuk bertindak adalah sekarang.
Artikel Revolusi AI dalam B2B: Agen, Manajemen Produk, dan Masa Depan Anda berasal dari Arek Skuza.
