Как построить компанию, использующую искусственный интеллект, и обеспечить рост искусственного интеллекта

На гоночной трассе развернулось одно из величайших деловых противостояний прошлого столетия: автомобильные гиганты соревнуются друг с другом на скорости 200 миль в час. Команды-победители не настраивают прошлогодний движок; они строят для совершенно новой расы.

Они разрабатывают более легкие и мощные системы, обеспечивающие результаты без ущерба для гибкости. Они действуют быстро, сознательно инвестируют и позиционируют каждый ресурс так, чтобы добиться максимальной производительности.

То же самое справедливо и для бизнеса. Поскольку двигатель лежит в основе гонок, искусственный интеллект находится в центре роста. Тем не менее, несмотря на то, что лидеры удвоили свои инвестиции в ИИ, менее одной из пяти компаний реализуют весь потенциал ИИ. Причина проста: большая часть гонится за эффективностью, когда реальная ценность ИИ заключается в создании новых продуктов, каналов и способов создания и получения прибыли.

Этот разрыв является критическим и дорогостоящим. За одно десятилетие, Стоимость предприятия 27 триллионов долларов мигрировали через 3000 крупнейших компаний мира, причем треть этого изменения произошла за последние два года. Наш исследовать показывает, что эти компании потеряли почти 5 триллионов долларов дохода из-за сбоев. Это не история затрат; это история о том, как новые пулы стоимости формируются быстрее, чем предприятия могут перестроиться.

Поскольку правила роста, конкурентоспособности и лидерства переписываются, крайне важно разработать бизнес-модели, основанные на искусственном интеллекте, в которых искусственный интеллект формирует экономику предприятия, а не только его деятельность. Работая с организациями из разных отраслей, мы определили, что отличает компании, получающие реальную прибыль, от тех, которые все еще ее ищут.

Многие организации рассматривают данные как оперативный ресурс, а не как двигатель роста. Отсутствие, противоречивость или несвязность данных приведет к получению результатов низкого качества. Один клиент приостановил многомиллионные инвестиции в специальную модель искусственного интеллекта после того, как обнаружил, что она была обучена на 37 различных версиях одних и тех же рабочих процедур, что привело к ошибкам, переделкам и месяцам потери производительности.

Высокоэффективные компании ведут себя иначе: используют собственные данные для создания новых продуктов, открытия новых каналов и построения коммерческих моделей, которые конкуренты не могут воспроизвести. Обнадеживает тот факт, что треть (34%) компаний масштабируют как минимум одно отраслевое решение, что, в свою очередь, в три раза увеличивает вероятность получения прибыли на уровне предприятия.

Данные как дифференциатор не являются обязательными; это экзистенциально. Модели роста, построенные на общих данных, неотличимы и заменимы. Поскольку гоночные команды постоянно анализируют телеметрию, чтобы улучшить производительность, лидерам следует задаться вопросом: помогают ли наши данные отслеживать рост? Каких данных нам не хватает, чтобы переопределить границы нашей производительности?

Агенты ИИ меняют правила конкуренции. Они могут интерпретировать контекст, действовать автономно и организовывать рабочие процессы таким образом, чтобы изменить взгляды предприятий на труд, активы и распределение ресурсов. К 2030 году ведущие компании будут глубоко внедрять агентские системы в свою основную деятельность – не как инструменты, а как новые факторы производства.

При правильном использовании агентный ИИ обеспечивает больше, чем просто эффективность. Это не просто экономит время; он увеличивает производительность и открывает новые пути получения дохода за счет сокращения времени цикла, устранения узких мест и обеспечения автономного принятия решений. Например, мы помогаем крупной авиакомпании использовать агентный искусственный интеллект для обработки более 40% цифровых запросов и бронирований, ежемесячно обслуживая более 300 000 клиентов.

Влияние на человеческий труд очень велико. Одна американская страховая компания, с которой мы работали, внедрила агентов искусственного интеллекта, которые сократили время обработки документов на 90 %, утроив ежедневную стоимость документов. Рецензенты-люди, когда-то участвовавшие почти в каждом документе, теперь вмешиваются менее чем в 3%, перенаправляя свое время на более взвешенную и приносящую доход деятельность.

Агентский ИИ — это не очередной пилот или инструмент. Это требует принципиально иной операционной модели, которая интегрирует ИИ в процесс принятия решений, рабочие процессы и бизнес-архитектуру. В этом суть того, чтобы стать предприятием, использующим искусственный интеллект.

ИИ не работает изолированно. Это зависит от вычислительной, облачной инфраструктуры и инфраструктуры данных, которую ни одна компания не сможет построить в одиночку. Как только лидеры определят свои приоритеты в области агентного ИИ, они смогут оценить, где можно создать собственное преимущество и где использовать партнеров, которые уже являются лучшими в своем классе.

Это означает понимание того, когда создавать решения совместно с партнерами, когда полагаться на платформы, а когда делать смелую ставку на собственные возможности. Лидеры, добившиеся успеха с помощью ИИ, рассматривают свои экосистемы, партнеров, клиентов, данные и платформы как стратегические активы, а не как поставщиков.

Вопрос не в том, стоит ли вступать в партнерство, а в том, как создать экосистемное преимущество, которое конкуренты не смогут легко скопировать. Создавайте там, где дифференциация имеет значение; партнер там, где масштаб и скорость имеют значение.

Чемпионат Формулы-1 ясно дает понять: гонщики необходимы, но механики, инженеры и стратеги делают победу возможной. ИИ, как и гонки, — это командный вид спорта.

Инвестиции в технологии сильны настолько, насколько сильны таланты, которые их активируют. Компании, инвестирующие в технологии и таланты, в четыре раза чаще достигают долгосрочного прибыльного роста. Но только 43% руководителей высшего звена планирую повышать квалификацию сотрудников для работы с использованием ИИ. Между тем, менее одного из пяти (21%) сотрудников считают, что они имеют право голоса в том, как внедряется и используется ИИ на их рабочем месте.

Это становится определяющим ограничением на пути к переосмыслению искусственного интеллекта. Чтобы устранить этот разрыв, необходимо перепроектировать рабочие процессы, переопределить роли и внедрить непрерывное обучение, чтобы дать сотрудникам возможность эффективно использовать ИИ. Без этого сдвига никакие инвестиции в технологии не смогут превратиться в ценность бизнеса.

Прорыв – это не сигнал к отступлению; это отправная точка для повышения устойчивости. Конкуренция означает перенаправление инвестиций в случае неудачи пилотных проектов, создание новых бизнес-моделей и переосмысление методов измерения ценности.

Американская компания, занимающаяся медицинскими технологиями, представляет собой яркий пример. За последнее десятилетие компания изменила свой бизнес посредством целевых приобретений и революционных исследований и разработок. За один год компания выпустила более 100 новых продуктов и вышла на новые рынки – смелая ставка на переосмысление, которая окупается.

Переосмысление в эпоху искусственного интеллекта не носит эпизодического характера; это непрерывно. Процветающие организации будут быстро меняться, быстро масштабироваться и отказываться от того, что им больше не служит.

Как и чемпионам гонок, успех с помощью ИИ требует сосредоточенности, координации и смелости, чтобы смело двигаться на скорости. Реальная ценность ИИ заключается не в экономии затрат, а в открытии совершенно новых форм ценности с экспоненциальным, а не постепенным ростом.

Лидерство в эту новую эпоху приносит с собой новый мандат генерального директора: создавать бизнес-модели на основе искусственного интеллекта, создавать преимущества дифференцированных данных, развертывать агентные системы в большом масштабе, глубоко инвестировать в людей и мобилизовать экосистемы для ускорения переосмысления.

Гонка за то, чтобы сделать ИИ двигателем роста предприятий, уже идет. Готовы ли лидеры взять на себя управление?