Днес повечето организации са затънали в един разочароващ модел. Те са внедрили AI инструменти. Създали са автоматизации. Стартирали са впечатляващи доказателства за концепцията в отделни екипи. И все пак, по някакъв начин, очакваното трансформативно повишаване на производителността остава недостижимо.
Проблемът не е в технологията.
Проблемът е, че повечето компании все още работят в първата фаза на зрелост на изкуствения интелект: изолирана автоматизация.
А разликата между изолираната автоматизация и следващата фаза, в която изкуственият интелект става наистина амбиентен, проактивен и контекстуално осведомен, представлява един от най-значимите конкурентни повратни моменти в съвременния бизнес.
Сигналът, че сте готови да се развивате
Как да разберете кога вашата организация е готова да премине от изолирана автоматизация към нещо повече? Наблюдавал съм специфичен модел, който показва готовност. `
- Цялостен работен процес: Проектиран за конкретни случаи на употреба, като управление на билети за поддръжка или генериране и преглед на код, използвайки агентна изкуствена интелигентност.
- Необходимост от функционална свързаност: Стремежът да се свържат работните процеси с функции нагоре и надолу по веригата, като управление на пускането на продукти, пътни карти за продукти, обучение и внедряване.
- Консолидиране на инструменти: Намаляване на разпространението на инструменти и припокриването на AI лицензи
Когато зрелостта и консолидацията на работния процес се съчетаят, вашата организация е готова да премине от изолирана автоматизация към унифицирана, амбиентна изкуствена интелигентност.
Този момент на конвергенция е важен. Тогава екипите спират да питат „Какво може да направи този инструмент?“ и започват да питат „Как да създадем среда, в която изкуственият интелект разбира цялата ни дейност?“
Пречките, които спъват екипите
Дори и при ясна готовност, повечето организации се сблъскват с едни и същи пречки:
- Консолидиране на технологиите: Без обща среда, в която изкуственият интелект да наблюдава, учи и действа, екипите не могат да напредват.
- Културни бариери: Липсата на междуфункционален обмен на знания, целенасочено подпомагане и безопасно пространство за практикуване на използването на изкуствен интелект възпрепятства напредъка.
- Липса на център на тежестта: Липсата на стратегия за изкуствен интелект, подкрепена от ръководството, ограничава организациите в изолирани структури.
Тук AI Transformation Matrix става от съществено значение.
Организациите се нуждаят от висока зрялост по две оси: зрялост на изкуствения интелект и зрялост на контекста. Можете да разполагате с най-съвършените възможности за изкуствен интелект в света, но ако вашият контекст е фрагментиран в десетки несвързани инструменти, вашият изкуствен интелект ще остане сляп за най-важните модели.
Разясняване на често срещани погрешни схващания
Преди екипите да могат да напреднат, те трябва да преосмислят какво всъщност е изкуственият интелект.
Генеративна изкуствена интелигентност срещу агентна изкуствена интелигентност:
- Генеративната изкуствена интелигентност се занимава с еднократни задачи.
- Агентната изкуствена интелигентност изисква структура, ограничения и ясни дефиниции на задачите за постигане на повтаряеми резултати.
Амбиентната изкуствена интелигентност не „просто се случва“. Тя изисква целенасочено проектиране за споделяне на контекст, оркестриране и ясни правила за ангажираност.
Помислете по следния начин: наличието на интерфейс, подобен на ChatGPT, не прави нещо агент, точно както наличието на волан не прави нещо самоуправляема кола.
Истинската агентна изкуствена интелигентност работи в рамките на определени параметри, изпълнява многоетапни работни процеси и взема решения въз основа на натрупания контекст. Амбиентната изкуствена интелигентност отива още по-далеч, като работи невидимо на заден план в цялата ви дейност.
Когато свързаните работни процеси разкриват истинската стойност
Нека ви дам конкретен пример за това какво се променя, когато преминете от изолирана автоматизация към свързани, агентни работни процеси.
- Автоматично улавяне на контекста: Агентите събират и централизират важни подробности от циклите на продажбите.
- Безпроблемно предаване: Контекстът е достъпен за екипите по доставки и успех на клиентите, което премахва комуникационната празнина.
- Натрупване на знания: Информацията се запазва и подобрява, а не се губи между различните инструменти.
Това не е само въпрос на ефективност.
Става въпрос за създаване на институционална памет, която действително се запазва и става по-ценна с течение на времето. В стария модел контекстът на продажбите остава затворен в имейл кореспонденция, чат съобщения и бележки от срещи, разпръснати в различни системи. В модела на амбиентна изкуствена интелигентност този контекст се прехвърля автоматично там, където е необходим, когато е необходим.
Контекстът е истинският ускорител
След като изкуственият интелект получи достъп до контекста на вашата организация, задачите, графиците, разговорите и решенията ви, той престава да се държи като инструмент за писане и започва да действа като анализатор. ClickUp BrainGPT се възползва от това, като черпи информация от цялото ви работно пространство, открива модели, които хората често пропускат, и прави връзки, които вие не сте предоставили ръчно.
Вие мислите на глас, тя ви слуша с Talk-to-Text, прави корелации и изводите отразяват как всъщност протича работата във вашата компания.
Еволюцията на ролята на лидерството
С преминаването на организациите от основна автоматизация към истински изкуствен интелект, ролята на лидерството претърпява фундаментална промяна.
- Лидерско спонсорство: Изпълнителните директори и техническите директори трябва да превърнат изкуствения интелект от технически експеримент в неотменима бизнес задача.
- Стратегическо съгласуване: Създаване на единна пътна карта, която стимулира технологичната конвергенция и стандартизира набора от инструменти в цялото предприятие.
- Културна еволюция: Инвестиране в работната сила чрез общности за обмен на опит, програми за активно подпомагане и непрекъснато обучение
Не става въпрос за техническа експертиза. Става въпрос за създаване на организационни условия, които позволяват на AI да процъфти. Това означава да се ангажирате с конвергенция, дори когато отделните екипи се съпротивляват да се откажат от предпочитаните си инструменти. Означава да инвестирате в инфраструктура и управление, които позволяват безопасни, междуфункционални AI операции. Най-важното е, че означава да третирате AI трансформацията като стратегически приоритет, а не като поредица от тактически експерименти.
Два подхода за изграждане на изкуствен интелект в околната среда
Девин Стоукер, директор на нашия Център за отлични постижения в областта на изкуствения интелект в ClickUp, е работил дълго време с организации, които преминават през този преход. Той вижда два различни подхода, които могат да доведат до внедряване на изкуствен интелект в цялата компания.
1. Агрегиране на маргинални печалби
По същество това е подобно на подхода на британския отбор по колоездене, ръководен от сър Дейв Брейлсфорд, който се фокусира върху агрегирането на маргинални печалби“, обяснява Девин. „Аз разглеждам всеки нов висококачествен агент или AI работен поток като принос от 1% маргинална печалба за вашата компания. Когато продължавате да инвестирате в тези подобрения, това води до значителен резултат – безпроблемна интеграция на Ambient AI във всички ваши процеси.
По същество това е подобно на подхода на британския отбор по колоездене, ръководен от сър Дейв Брейлсфорд, който се фокусира върху агрегирането на маргинални печалби“, обяснява Девин. „Аз разглеждам всеки нов висококачествен агент или AI работен поток като принос от 1% маргинална печалба за вашата компания. Когато продължавате да инвестирате в тези подобрения, това води до значителен резултат – безпроблемна интеграция на Ambient AI във всички ваши процеси.
В този модел:
- Всеки добре проектиран агент или работен процес добавя допълнителна стойност.
- Реалната промяна се случва, когато подобренията се натрупват в екипите и функциите.
2. Околна изкуствена интелигентност, работеща на заден план
Вторият подход, описан от Девин, се фокусира върху изкуствения интелект, който работи автоматично на заден план, за да изпълнява задачи от ваше име. Тези агенти не се нуждаят от директни команди, за да предоставят поддръжка.
ClickUp включва няколко вида такива агенти, които могат да отговарят на въпроси в чата, да предприемат действия като част от вашите работни процеси, да се адаптират към обратната връзка от потребителите с течение на времето и дори да актуализират знанията на вашата компания на заден план.
- Контекстно-ориентирана: Работи въз основа на средата на потребителя и текущите му дейности.
- Фонова операция: Работи дискретно на заден план, избягвайки постоянното взаимодействие с потребителя.
- Персонализирано: Може да се учи от поведението на потребителите и да се адаптира към индивидуалните нужди.
- Поддържане на знания: Амбиентната изкуствена интелигентност може автоматично да актуализира и обогатява организационните знания.
И двата подхода имат едно и също критично изискване: те се нуждаят от конвергентна среда, в която изкуственият интелект има достъп до пълния контекст на цялата работа, комуникация и сътрудничество.
Тихата сила на агентите в околната среда
Най-подценяваното предимство на агентите в средата е, че те работят автономно, елиминирайки необходимостта от ръчни инструкции. Те събират контекст на заден план, пренасочват информацията към мястото, където й е мястото, записват знанията, преди да бъдат загубени, и поддържат свързващата тъкан, която екипите никога нямат време да документират.
Когато тези агенти работят в конвергентна среда, те се превръщат в гръбнака на система, която непрекъснато се учи и подобрява без подкана.
Пътят напред
Пътят от изолираната автоматизация към изкуствения интелект в средата не се състои само в приемането на по-добра технология. Става въпрос за създаване на условия, в които изкуственият интелект може да работи с яснота, контекст и непрекъснатост.
Ето към какво се ангажират най-успешните организации:
- Ангажирайте се с конвергенцията: Обединете работата, знанията и сътрудничеството в една единствена среда.
- Споделяйте знания за изкуствения интелект: Изградете култура на споделяне на знания между различните функции.
- Направете изкуствения интелект стратегически: Разглеждайте трансформацията с изкуствен интелект като основен приоритет, а не просто като поредния ИТ проект.
Организациите, които правят този преход, не само постигат по-добра производителност. Те отключват комбиниран ефект, при който всяко подобрение прави следващото по-лесно и по-ценно.
Тяхната изкуствена интелигентност става по-умна, защото разполага с повече контекст. Техните екипи стават по-бързи, защото прекарват по-малко време в търсене и повече време в създаване. Тяхното конкурентно предимство нараства, защото могат да работят с темпо, което конкурентите им не могат да достигнат.
Въпросът не е дали да направите този преход, а как да го направите ефективно. Въпросът е дали ще поведете или ще гледате как конкурентите ви изпреварват.