Lennufirmad tekitavad hõõrdumist meelega. Sinu VKE teeb seda kogemata
Lennundus on lihvinud täiuseni ärimudeli, mida iga B2B-juht peaks uurima. Ja siis seda täielikult vältima.
Sa tead seda vaeva. 30 minutit raisatud veebis registreerimisele. Võitlus spämmi, sisselogimiste ja lisamüügiekraanidega. Ja siis 50 minutit „Bag Drop“ järjekorras.
Füüsiline hõõrdumine pluss kognitiivne hõõrdumine.
Lennufirmad teevad seda meelega. Nad teavad, et sa oled lõksus.
VKE-des pole hõõrdumine tavaliselt tahtlik. See tekib siis, kui eeltöö on tegemata.
Töötajad räägivad sama lugu: digipööre tegi asja hullemaks. Nüüd teenindavad nad uut süsteemi JA teevad päristööd vanade protsessidega.
Nad on loonud endale toimetulekuvahendid:
→ ERP nii jäik, et hanked jooksevad paralleelselt Excelis→ CRM nii aeglane, et müük koordineerib WhatsAppis→ Dokumentatsioon ütleb „Samm A → Samm B“, tegelikkuses on kolm kõnet ja üks kleepmärge
Need ümbernurgalahendused pole probleem. Need on info selle kohta, mida sinu protsess ei suuda.
Probleemiks muutuvad need siis, kui mängu tuleb ChatGPT küsitava vastavuse ja ärikriitiliste andmetega.
Seepärast pead need nüüd kaardistama ja arendama AI-süsteemid, mis töötlevad sinu omaandmeid turvaliselt.
Midagi põhimõttelist on muutunud: open source LLM-id on järele jõudnud. Saad treenida väikesi spetsialiseeritud mudeleid konkreetsetele töövoogudele, mis löövad üldmudeleid, ja hoida kõike oma taristul.
Omaprotsesside ja regulatsiooniga seotud töövoogude puhul ei pea sa enam valima võimekuse ja suveräänsuse vahel.
Suveräänse AI eeltöö:
→ Kaardista oma rakendusmaastik: millised süsteemid on olemas ja mida need teevad?→ Kaardista tegelikud töövood: kus andmed liiguvad? Kus on ümbernurgalahendused?→ Hinda andmekvaliteeti: puudulikud andmed murravad juurutuse enne koodi→ Määra, mis jääb majja: reguleeritud andmed, ärisaladused, protsessiteadmus→ Leia kaasloojad: töötajad, keda paremate süsteemide loomine päriselt huvitab
Siis piloteeri kiireid võite: arvete töötlemine, pakkumiste koostamine, lead scoring, e-kirjade suunamine.
Nii selgub, millised protsessid vajavad suveräänset taristut (on-premise või privaatpilv, kaalud kuuluvad sulle, null vendor lock-in) ja millised võivad kasutada avalikke API-sid.
Sinu töötajad teavad, kus teadmus elab. Exceli tabelid. WhatsAppi grupid. „Küsi Annalt“ mustrid.
See on kogunenud protsessiteadmus: ümbernurgalahendused, mis töötavad, erijuhud, mis dokumentatsioonist välja jäävad, valdkonnateadmine, mille kujunemine võtab aastaid.
Kui treenid oma privaatse AI-mudeli oma töövoogude ja töötajate teadmiste peal, kontrollid sina tulemust. Andmelekkeid pole. Üllatuslikke hinnamuutusi pole. Pole vaikseid mudeliuuendusi, mis tootmise katki teevad.
Lennufirmad saavad endale lubada klientide närvidele käimist, sest pärast broneeringut on nad ajutine monopol. VKE-del on see luksus harva.
Kaardista hõõrdumine. Talleta teadmus. Arenda AI-süsteem, mis kasvatab sinu konkurentsieelist, selle asemel et seda kelleltki teiselt rentida.
Seotud postitused
- AI-talv on tulemas. Festo ja TRUMPF valisid teise tee498 AI-ükssarvikut koguväärtusega 2,7 triljonit dollarit, mõõdetav väärtus vaid 13% ettevõtetest ning mida Festo, TRUMPF ja BMW samal ajal tegid.
- Minu parim AI-töötoa reegel: me ei ütle kunagi sõna „AI“Töötoa formaat, mis algab kleepmärkmetega igapäevasest valust, kaardistab, kus aeg ja usaldus kaovad, ning alles siis küsib, mida assistent tegema peaks.
- Pensionile minevate dispetšerite teadmised on üheksa aasta logidesLogistikafirma juht kaotab 24 kuuga kaks kogenud dispetšerit ja kavandab suveräänset AI-d, mis on treenitud ainult tema üheksa aasta andmetel.