Мы находимся в разгаре одного из крупнейших изменений платформы в истории. Подобно тому, как персональный компьютер сократил стоимость вычислений, а Интернет снизил стоимость распространения, генеративный ИИ быстро снижает затраты на производительность.
Сегодня каждое предприятие пытается понять, как «добавить» ИИ в свой бизнес, в то время как предприниматели, которые строят с помощью ИИ, открывают для себя эффективность, которая ранее была невозможна. Независимо от того, являетесь ли вы руководителем, стремящимся повысить производительность в своей компании с помощью искусственного интеллекта, или предпринимателем, желающим начать новый бизнес, возможности есть везде, где вы видите преобладание этих задач.
В то время как компании, занимающиеся искусственным интеллектом, добились значительного прогресса, особенно на инфраструктурных уровнях, таких как LLM, векторные базы данных и инструменты разработки программного обеспечения, большинство реальных прорывов на уровне приложений еще предстоит создать. В ближайшем будущем компании будут полностью внедрять искусственный интеллект, что сделает технологию все более эффективной для широкого спектра сценариев использования.
Как использовать ИИ прямо сейчас
Как вы должны думать о непосредственной возможности ИИ, будь то внедрение технологии в свою компанию или создание новых решений на основе ИИ? Одна из возможных структур: задачи, относящиеся к определенной роли? Агент с искусственным интеллектом. Задачи, связанные с отраслевой функцией? Вертикальное программное обеспечение AI. Задачи распределены по всем рабочим процессам? Горизонтальное программное обеспечение с искусственным интеллектом.
- Агенты ИИ заменяют основные роли: часто повторяющиеся, детерминированные задачи или рабочие процессы. Это включает в себя базовый сбор данных, простые задачи по обслуживанию клиентов и синтез документов. Они обладают высокой степенью автоматизации и могут быть заменены агентами genAI, что позволяет компаниям нанимать меньше сотрудников или переходить к задачам более высокого порядка.
- Вертикальное программное обеспечение с искусственным интеллектом повышает эффективность работы команд: объединение рабочих процессов, что требует принятия решений с некоторой неопределенностью. Это включает в себя ввод данных в системы управления взаимоотношениями с клиентами (CRM) компании, процессы, требующие взаимодействия между доменами, или рабочие процессы, включающие несколько программных инструментов. Оптимизированные для GenAI рабочие процессы или отраслевые программные решения позволят сотрудникам тратить время на задачи более высокого порядка, а не на рутинную работу.
- Горизонтальное программное обеспечение с искусственным интеллектом повышает уровень работников умственного труда: задачи администрирования и поддержки. К ним относятся создание заметок о встречах, составление последующих электронных писем и напоминаний, проверка кода/каркаса и многое другое. Эти задачи ложатся бременем даже на руководителей самого высокого уровня. Здесь нам нужны инструменты горизонтального гена, которые освобождают работников, чтобы они могли сосредоточиться на творческом мышлении и принятии сложных решений.
Давайте рассмотрим конкретные примеры в каждой категории и потенциальные более широкие последствия:
Агенты заменяют базовые роли
Профессии, которые в основном состоят из описанных выше задач, скорее всего, будут почти полностью поглощены агентами ИИ. Например:
- Комплаенс-аналитики: процессы «Знай свой бизнес» (KYB) часто по-прежнему выполняются вручную. Чтобы убедиться, что компания, подающая заявку на открытие банковского счета, реальна, люди могут выполнить поиск по ее адресу на Google Картах, чтобы проверить, соответствует ли изображение в Просмотре улиц описанию. Сегодня большая часть этой работы может быть выполнена с помощью инструментов искусственного интеллекта, таких как Parcha или Greenlite. Точно так же агенты из Norm.ai могут проверить, соответствует ли маркетинговый текст таким правилам, как правило маркетинга SEC, заменяя проверку человеком.
- Представители по развитию продаж (SDR): Отделы продаж тратят большую часть своего времени на поиск и квалификацию лидов, ввод данных, составление информационно-разъяснительной работы и управление отчетами по воронке продаж, а не на фактическую продажу. Новые игроки, такие как 11x, автоматизируют эти задачи, чтобы отделы продаж могли тратить больше времени на важную работу и личное общение с клиентами.
Последствия:
- Компании могут нанимать меньше людей на некоторые должности (например, представители службы поддержки клиентов Klarna AI уже выполняют работу 700 штатных агентов) или потенциально больше людей на других должностях (например, с большим количеством руководителей в верхней части воронки продаж компания может поддерживать больше менеджеров по работе с клиентами).
- Трудовые ресурсы станут гораздо более масштабируемыми. Сегодня многие отрасли изо всех сил пытаются реагировать на сезонную или рыночную динамику, например, нанимают больше представителей службы поддержки клиентов в пик сезона путешествий или больше специалистов по ипотечному кредитованию при снижении ставок. Агентов с искусственным интеллектом легко «нанять».
- Существующее программное обеспечение, которое в настоящее время поддерживает все функции бэк-офиса — CFO, CRO, CCO — в конечном итоге добавит искусственный интеллект. Мы уже видим это на примере таких продуктов, как платформа Einstein от Salesforce. Однако со временем новые компании, которые начинают свою деятельность в качестве агентов, нацеленных на конкретную болевую точку, скорее всего, будут расширяться. Решая дополнительные задачи и рабочие процессы, такие как охват продаж, содействие продажам или облегченное управление взаимоотношениями с клиентами (CRM), эти новые участники могут в конечном итоге конкурировать с существующими игроками за то, чтобы стать предпочтительной системой учета.
Вертикальные решения повышают эффективность в командах со средней квалификацией
Кроме того, программное обеспечение, поддерживающее *отраслевые* функции, будет кардинально трансформироваться с помощью искусственного интеллекта. Если ваши команды (юридическая, финансовая, медицинская и т. д.) все еще выполняют какую-либо из вышеперечисленных задач, связанных с вашим программным обеспечением, рассмотрите новые решения. Несколько примеров:
- Tennr автоматизирует ручные процессы координации ухода за пациентами в медицинских учреждениях. Искусственный интеллект анализирует документы (которые часто отправляются по факсу и пишутся от руки врачами) и извлекает соответствующую информацию о пациенте в систему электронных медицинских карт (EHR). Это позволяет клинике более оперативно оказывать необходимую помощь.
- Система выдачи кредитов (LOS) для ипотечных кредитов, такая как Vesta, будет автоматически принимать документы, точно извлекать соответствующие данные и связываться с заемщиками, чтобы запросить любые недостающие документы. Casca, LOS для коммерческих кредитов, уже претендует на повышение производительности в 10 раз и сокращение ручного труда на 90%.
Последствия:
- Появятся новые компании, занимающиеся искусственным интеллектом, чтобы автоматизировать сложные болевые точки или процессы, ориентированные на детали, там, где предыдущие попытки программного обеспечения были слишком ошибочными или дорогостоящими. В тех областях, где вам, возможно, приходилось нанимать «бизнес-операторов», теперь может появиться возможность для решения на основе искусственного интеллекта.
- Системы, которые когда-то считались слишком опасными для «разрыва и замены», теперь уязвимы. Предыдущие заменители были в 2 раза лучше, чем действующие игроки; новый конкурент AI-first в 10 раз лучше, что повышает восприимчивость покупателей. Особенно уязвимы компании, которым требуются обученные консультанты для длительных внедрений, где клиенты должны подавать заявки на исправления функций и ждать обновлений неделями (включая ERP, CRM, банковские и страховые базовые системы и многое другое).
Горизонтальные решения поднимают уровень работников умственного труда
Вы хотя бы на 20% продуктивнее благодаря искусственному интеллекту? Вероятно, вам стоит это сделать. Все мы сталкиваемся в своей повседневной работе с задачами, которые должны быть автоматизированы с помощью программного обеспечения — первые черновики, подведение итогов, конспектирование, поиск. Однако часто эти задачи распределяются в течение дня или на несколько видов деятельности, что делает менее целесообразным прилагать усилия для их автоматизации. Теперь ИИ обеспечивает такие преимущества, что появляются горизонтальные инструменты, ориентированные на ИИ, чтобы покрыть пробелы. Например:
- Granola.so будете прослушивать ваши встречи и обобщать заметки. В конце концов, ИИ может составлять ваши последующие письма и выполнять другие действия.
- Искусственный интеллект Zapier позволяет создавать автоматизированные рабочие процессы для всех приложений. Например, вы можете создать инструмент, который будет автоматически брать контакты из вашего календаря и заполнять вашу личную CRM, включая актуальную информацию о каждом контакте.
Последствия:
- Даже на этих ранних этапах работники умственного труда сообщают о росте производительности более чем на 20%. Когда вы думаете, может быть, программное обеспечение должно делать это за меня? Ответ однозначно положительный.
Подробнее/первоисточник (автор Angela Strange): https://a16z.com/ai-workflow-productivity/.