Станет ли бизнес в следующем десятилетии быстро ориентированным на искусственный интеллект?

За последние два года исследования показано что генеративный ИИ надежно повышает производительность на уровне задач, обычно прирост составляет от 15 до 40%. Эти преимущества достигаются, когда работник умственного труда использует такой инструмент, как ChatGPT, для составления электронного письма или написания фрагмента кода. Это реальные улучшения, но они не приводят автоматически к доходам на уровне компании. Большинство организаций до сих пор используют ИИ в качестве инструмента вчерашних рабочих процессов.

Наш опыт указывает на другой путь. Когда компании намеренно перестраивают рабочие процессы вокруг ИИ, выгоды перестают быть постепенными. Они открывают структурное, а не постепенное масштабирование и открывают совершенно новые способы работы, а не просто те же шаги, выполненные немного лучше.

Узким местом на пути к этому будущему больше не является технология или модельный интеллект, а «контекстный разрыв» — расстояние между общим интеллектом и экспертным суждением, специфичным для компании, необходимым для выполнения важных корпоративных рабочих процессов. По мере того, как ИИ поглощает больше выполнения, предельные затраты на выполнение работы падают. Дефицит ресурсов переходит от выполнения работы к профильным экспертам, способным направлять, управлять и улучшать работу.

Возьмем, к примеру, ведущего телекоммуникационный провайдер, обслуживающий более 100 миллионов клиентов, который на протяжении десятилетий полагался на агентов, решающих проблемы вручную. Когда лучший агент решал сложную проблему, доводы в пользу этого решения оставались за человеком. Результаты были реактивными, неравномерными и трудно масштабируемыми.

ИИ изменил эту динамику. Обучая системы моделям рассуждений лучших специалистов, звонки в службу поддержки закрывались гораздо быстрее, поскольку компания превратила индивидуальный опыт в общий актив для всей команды. Раньше люди были вынуждены реагировать на звонки, а системы искусственного интеллекта масштабируются для упреждающего прогнозирования индивидуальных потребностей клиентов, что позволяет компании превратить свои операции по обслуживанию из горячей линии по разрешению проблем в консьержа, приносящего доход.

По сути, компания превратила суждения своих лучших агентов в общую инфраструктуру, а затем построила на ее основе новую экономику.

В другом примере национальный поставщик медицинских услуг столкнулся со знакомым ограничением: возможности врачей поглощались административной работой. Рутинные задачи — авторизация, документирование и координация — отнимали время, которое должно было уйти на уход за пациентами. В результате система застряла в реактивном режиме: самые больные пациенты поглощали большую часть доступной пропускной способности, а масштабирование профилактических вмешательств было экономически нереальным. Захватывая и автоматизируя эти административные рабочие процессы с помощью искусственного интеллекта, поставщик освобождает значительное количество клинического времени и меняет способы взаимодействия поставщиков и пациентов. Выдача разрешений стала более быстрой и последовательной, медицинские бригады могли сосредоточиться на более важных решениях, а профилактическая работа стала экономически жизнеспособной в больших масштабах — структурный сдвиг, а не повышение производительности.

Эти примеры указывают на один и тот же урок: технологии являются катализатором, но ценность возникает в результате структурных изменений. Как только интеллект становится многоразовым и постоянно совершенствуется, граница между традиционными ролями начинает стираться и появляются новые. Организации с переопределенными ролями, перенастроенными рабочими процессами и системами обучения в реальном времени уже вырываются вперед.

Предприятия, использующие искусственный интеллект, все чаще будут использовать непрерывные циклы обратной связи, где операции, качество решений и результаты клиентов можно будет измерять и улучшать практически в реальном времени. Циклы планирования не исчезнут, но они сократятся, поскольку возможности и ограничения можно изучить быстрее, чем когда-либо.

Судя по тому, что мы уже наблюдаем, к 2030 году мы увидим, что публичные компании, основанные на искусственном интеллекте, будут иметь общие характеристики – более плоскую структуру, операционные модели, основанные на экспертных знаниях, принятие решений в реальном времени и программное обеспечение, которое будет вести себя как живая система, а не как система, требующая периодических обновлений для хорошего функционирования. Эти компании будут интегрировать и внедрить искусственный интеллект и перестроить свою архитектуру на основе совершенно новых бизнес-принципов.

Хотя полная трансформация требует времени, лидеры могут уже сейчас предпринять конкретные действия, которые значительно ускорят их прогресс.

Многие великие предприятия терпят неудачу из-за того, что ИИ внедряется в жесткие системы, модели управления которых были построены на вчерашних статичных бизнес-практиках. Сегодняшние лидеры должны переломить эту тенденцию. Это начинается с работы в обратном направлении от желаемых результатов с партнерами, которые действуют с использованием искусственного интеллекта, а не проецируют прошлое на ваши системы.

Мы знаем, что системы ИИ учатся на основе контекста, который мы, люди, кодируем в них. Однако без экспертных рассуждений системы деградируют, и их ценность остается под вопросом. Эксперты в данной области должны быть ближе всего к трансформации. Сделайте их «менеджерами разведки», ответственными за формирование того, как ИИ рассуждает, принимает решения, сообщает и развивается. Этот сдвиг не подлежит обсуждению – преобразования затормозятся без активного участия и стимулирования МСП.

Начните с сближения технологий и бизнеса. Учитывая количество движущихся частей – технологий, операционной модели и людей – существует необходимость в том, чтобы разные подразделения работали как часть совместной межфункциональной команды. Это обеспечивает быструю итерацию, устраняя барьеры между бизнесом, людьми и технологическими командами.

Небольшое, но растущее число предприятий переходит от экспериментов к структурным изменениям. Разница между ними и всеми остальными заключается в том, что они видят ценность, которую может открыть только ИИ, и перестраивают свои организации для этого будущего. Те, кто все еще находится в стороне, должны принять решение развиваться в мире, основанном на искусственном интеллекте; в противном случае они обнаружат, что строят тот, которого больше не существует.