Varick นำการเปลี่ยนแปลงด้าน AI ที่ช่วยให้บริษัทต่างๆ ปลดล็อกประสิทธิภาพเพิ่มขึ้นระดับร้อยล้านดอลลาร์ด้วยการออกแบบวิธีการทำงานใหม่ เมื่ออ่านบทความนี้จบ คุณจะเข้าใจว่าธุรกิจควรถูกสร้างขึ้นใหม่ตั้งแต่พื้นฐานโดยมี AI เป็นศูนย์กลางเพื่อปลดล็อกมูลค่าในระดับนี้
คุณจะรู้วิธีระบุว่าขั้นตอนการทำงานใดในธุรกิจของคุณที่คุ้มค่าต่อการนำระบบอัตโนมัติมาใช้ และวิธีออกแบบใหม่โดยไม่รบกวนการดำเนินงาน
ติดตามบัญชีนี้เพื่อรับการวิเคราะห์และกรณีศึกษาเพิ่มเติมเกี่ยวกับวิธีการนำ AI มาใช้ในบริษัทขนาดใหญ่ทั่วอเมริกา หากงานนี้ทำให้คุณตื่นเต้น เรากำลังรับสมัครพนักงานในทุกตำแหน่ง - ร่วมงานกับเราที่ varickagents.com/careers
บทนำสู่การเปลี่ยนแปลง
คุณจะไม่สามารถเปลี่ยนแปลงบริษัทของคุณได้หากไม่สร้างการดำเนินงานขึ้นมาใหม่ตั้งแต่พื้นฐาน
การปฏิวัติอุตสาหกรรมสอนเราว่าประสิทธิภาพที่เพิ่มขึ้นจะไม่เกิดขึ้นหากคุณไม่ทำเช่นนี้ เป็นเวลา 30 ปีที่โรงงานต่างๆ เปลี่ยนเครื่องจักรไอน้ำเป็นมอเตอร์ไฟฟ้าและเห็นผลประโยชน์ทางการเงินเพียงเล็กน้อย โรงงานเก่าถูกสร้างขึ้นรอบเครื่องจักรไอน้ำกลางเครื่องเดียวในชั้นใต้ดินที่ขับเคลื่อนทุกเครื่องจักรในอาคาร
เมื่อไฟฟ้ามาถึง โรงงานก็แค่เปลี่ยนเครื่องจักรนั้นเป็นมอเตอร์และไม่เปลี่ยนแปลงอะไรอื่น พวกเขายังคงใช้ตึกเดิม แผนผังเดิม และทำงานแบบเดิมต่อไป
สิ่งที่สร้างความแตกต่างอย่างแท้จริงคือการออกแบบการดำเนินงานใหม่ทั้งหมดตั้งแต่พื้นฐานโดยมีไฟฟ้าเป็นศูนย์กลาง จุดเปลี่ยนที่แท้จริงคือมอเตอร์ไฟฟ้ามีขนาดเล็กและราคาถูก ดังนั้นทุกเครื่องจักรจึงมีมอเตอร์ของตัวเอง ซึ่งหมายความว่าโรงงานไม่จำเป็นต้องถูกสร้างขึ้นรอบแหล่งพลังงานเดียวอีกต่อไป และสามารถกระจายออกไปและวางเครื่องจักรตามลำดับการทำงานจริง ซึ่งนำไปสู่สายการประกอบที่สร้างประสิทธิภาพเพิ่มขึ้นอย่างมหาศาล
เฮนรี ฟอร์ดค้นพบว่าคุณต้องสร้างใหม่โดยมีเทคโนโลยีเป็นศูนย์กลางเพื่อสร้างมูลค่าในช่วงต้นทศวรรษ 1900 และเรากำลังใช้แผนการออกแบบการดำเนินงานใหม่แบบเดียวกันนี้ในวันนี้
การซื้อซอฟต์แวร์ไม่ทำให้คุณไปถึงจุดนั้น
ซึ่งนำเรากลับมาสู่ปัจจุบัน บริษัทส่วนใหญ่ที่พยายามเปลี่ยนแปลงด้วย AI หวังว่าจะซื้อหนทางไปสู่เป้าหมายได้โดยการเปลี่ยนชุดซอฟต์แวร์ SaaS ของตนเป็นเครื่องมือ AI ใบอนุญาตซอฟต์แวร์ Agentic ไลเซนส์ Copilot และเครื่องมือสร้างขั้นตอนการทำงานแบบไม่ต้องเขียนโค้ด ไม่ค่อยสร้างผลกระทบที่เห็นได้ชัดด้วยตัวมันเอง เพราะการเปลี่ยนแปลงไม่ใช่ซอฟต์แวร์ชิ้นหนึ่งที่คุณสามารถซื้อได้ มันคือการเปลี่ยนแปลงเชิงโครงสร้างในวิธีการดำเนินธุรกิจ และมันเริ่มต้นที่คนและกระบวนการที่ขับเคลื่อนธุรกิจ
หาก AI ไม่เข้าใจกระบวนการพื้นฐาน มันจะไม่สร้างมูลค่าที่มีความหมาย และหากคนที่เป็นเจ้าของกระบวนการนั้นไม่ได้ถูกนำมาด้วย การนำไปใช้จะอ่อนแอแม้ว่าเทคโนโลยีจะทำงานได้ดี
นั่นคือเหตุผลที่คุณต้องใช้เวลาสองสามสัปดาห์กับทีมต่างๆ ทั่วธุรกิจ ตั้งแต่เจ้าหน้าที่บัญชีเจ้าหนี้ การจัดซื้อ ไปจนถึงปฏิบัติการ และทำความเข้าใจว่างานของพวกเขาทำงานอย่างไรตั้งแต่ต้นจนจบ
คุณควรทำแผนที่ทุกขั้นตอนการทำงาน คำนวณ ROI ที่ Agent จะสร้างได้ในแต่ละขั้นตอน และวิธีการเข้าถึงจากมุมมองวิศวกรรม จากนั้นเลือกว่าจะปรับใช้ Agent ในจุดที่เหมาะสม (ซึ่งเราจะกล่าวถึงในภายหลัง)
จากนั้น จับบริบทของบริษัท (ความรู้เฉพาะกลุ่ม) และแปลงเป็นกฎ คำแนะนำ และตรรกะการตัดสินใจที่ Agent สามารถปฏิบัติตามได้
การทำเช่นนี้กับแต่ละทีมเป็นวิธีเดียวที่จะได้รับบริบทที่จำเป็นในการออกแบบธุรกิจใหม่โดยมี AI เป็นศูนย์กลาง และได้รับการยอมรับที่จำเป็นเพื่อให้การเปลี่ยนแปลงนั้นคงอยู่จริง
การออกแบบการดำเนินงานใหม่
เมื่อทุกกระบวนการถูกทำแผนที่ตั้งแต่ต้นจนจบ ขั้นตอนต่อไปคือการตัดสินใจว่าขั้นตอนการทำงานใดควรได้รับการออกแบบใหม่โดยใช้ AI นี่คือการออกแบบการดำเนินงานใหม่
เชื่อจากบริษัทที่ทำ Agent — ได้โปรดอย่าใส่ Agent ในทุกขั้นตอนการทำงาน มีจุดที่ Agent สร้างปัญหามากกว่าที่แก้ไขได้
ในส่วนนี้ เราจะกล่าวถึงวิธีสร้างมูลค่าจากการเปลี่ยนแปลงด้าน AI และวิธีไม่รบกวนธุรกิจในขณะที่ทำการเปลี่ยนแปลง
วิธีสร้างมูลค่า
การเปลี่ยนแปลงคือการออกแบบแต่ละขั้นตอนการทำงานใหม่ เพื่อให้งานที่กำหนดตายตัวถูกทำงานอัตโนมัติ งานที่ต้องใช้ดุลยพินิจถูกจัดการโดย AI ในจุดที่เหมาะสม และการตัดสินใจที่มีความเสี่ยงสูงและต้องใช้ดุลยพินิจสูงยังคงอยู่กับมนุษย์
เมื่อทำอย่างถูกต้อง สิ่งนี้ไม่ได้แค่ลดต้นทุน Agent ควรทำงานเพื่อให้บริบทที่ดีกว่าแก่คน และบริบทที่ดีกว่าช่วยให้คนตัดสินใจได้ดีขึ้นและเร็วขึ้น การตัดสินใจที่ดีขึ้นอย่างสม่ำเสมอปลดล็อกการเติบโตของรายได้ ซึ่งหมายความว่าการเปลี่ยนแปลงที่เหมาะสมควรสร้างทั้งการเติบโตของรายได้ส่วนบนและประสิทธิภาพที่เพิ่มขึ้น
เราเห็นสิ่งนี้ชัดเจนในการเปลี่ยนแปลงฝ่ายขายของบริษัทซอฟต์แวร์องค์กรที่มีรายได้หลายพันล้านดอลลาร์ กระบวนการขายส่วนใหญ่ติดอยู่ในงานไร้สาระ และดีลใหญ่ต้องเกี่ยวข้องกับหกทีมในสิบเอ็ดจุดส่งมอบ ดังนั้นเราจึงดำเนินการตามกระบวนการทั้งหมดที่ระบุในบทความนี้ ค้นหาขั้นตอนการทำงานที่เหมาะสมที่จะทำให้เป็นอัตโนมัติ (ด้วย Agent หรือด้วยสคริปต์) และส่งมอบมูลค่า 25 ล้านดอลลาร์ในปีแรกผ่านการขยายส่วนต่าง (การเติบโตของรายได้ + การประหยัด) การเปลี่ยนแปลงที่แท้จริงไม่ใช่แค่โครงการลดต้นทุน
วิธีเลือกขั้นตอนการทำงานที่เหมาะสม
หนึ่งในส่วนที่สำคัญที่สุดของการเปลี่ยนแปลงด้าน AI คือการเลือกขั้นตอนการทำงานที่เหมาะสมที่จะออกแบบใหม่เป็นอันดับแรก ไม่ใช่ทุกกระบวนการที่คุ้มค่าต่อการทำอัตโนมัติ และไม่ใช่ทุกกระบวนการที่เหมาะกับ Agent
ขั้นตอนการทำงานที่ดีที่สุดมักมีสิ่งที่เหมือนกันหลายอย่าง ได้แก่ ปริมาณสูง งานด้วยมือจำนวนมาก ระบบที่กระจัดกระจาย การส่งมอบซ้ำแล้วซ้ำเล่า ความรู้เฉพาะกลุ่ม และผลกระทบทางการเงินที่ชัดเจน
คุณกำลังมองหาจุดที่งานเกิดขึ้นซ้ำแล้วซ้ำเล่า แต่กระบวนการนั้นยุ่งเหยิงพอที่ระบบอัตโนมัติแบบดั้งเดิมยังแก้ไม่ได้ ลองนึกถึงข้อมูลที่เคลื่อนที่ผ่านอีเมล Slack สเปรดชีต พอร์ทัล และระบบ ERP
ขั้นตอนการทำงานที่ดีที่จะออกแบบใหม่มักมีสี่ลักษณะ:
- มันเกิดขึ้นบ่อยพอที่จะมีความสำคัญ กระบวนการควรทำงานหลายร้อยหรือหลายพันครั้งต่อเดือน หรือส่งผลกระทบต่อรายได้หรือต้นทุนมากพอที่การปรับปรุงจะสร้างมูลค่าที่แท้จริง
- มันมี决策ที่ทำซ้ำได้ งานไม่จำเป็นต้องเหมือนเดิมทุกครั้ง แต่ควรเป็นไปตามรูปแบบ Agent จะมีประโยชน์มากที่สุดเมื่อสามารถเรียนรู้จาก决策ในอดีต ใช้กฎธุรกิจ และจัดการข้อยกเว้น
- มันขึ้นอยู่กับบริบทที่กระจายอยู่ทั่วระบบ ยิ่งมนุษย์ต้องค้นหาระหว่างเครื่องมือเพื่อรวบรวมข้อมูลมากเท่าไร Agent ก็ยิ่งมีค่ามากขึ้น AI มีประโยชน์โดยเฉพาะเมื่องานต้องการการดึงบริบทจากสัญญา อีเมล บันทึก CRM ERP เอกสาร และกฎภายใน
- มันมีปัญหาที่วัดได้ คุณควรสามารถวัดต้นทุนปัจจุบันของขั้นตอนการทำงาน (รอบเวลา อัตราข้อผิดพลาด ชั่วโมงทำงานด้วยมือ รายได้ที่ล่าช้า การจ่ายซ้ำซ้อน ความล่าช้าในการอนุมัติ ฯลฯ) ก่อนและหลังการปรับใช้
เป้าหมายคือการแยกงานออกเป็นสามกลุ่ม: สิ่งที่สามารถจัดการด้วยระบบอัตโนมัติแบบกำหนดตายตัว สิ่งที่ควรจัดการโดย Agent และสิ่งที่ต้องอยู่กับมนุษย์
Agent จำเป็นต้องปรับปรุงตนเอง
ตรวจสอบให้แน่ใจว่าได้สร้างการตอบกลับแบบมีมนุษย์อยู่ในวงจร (human-in-the-loop) เข้าไปในระบบตั้งแต่เริ่มต้น ระหว่างการฝึกและโหมดเงา มนุษย์สามารถอนุมัติ ปฏิเสธ หรือแก้ไขการกระทำของ Agent บันทึกผลลัพธ์ของ Agent การตอบสนองของมนุษย์ และบริบทโดยรอบเสมอ เพื่อให้ระบบสามารถปรับปรุงได้เมื่อเวลาผ่านไป
สิ่งนี้ทำให้ Agent มีความแม่นยำมากขึ้นอย่างมีความหมายหลังการปรับใช้ ในกรณีการขายเดียวกัน ความแม่นยำเพิ่มขึ้น 10% ภายในไม่กี่สัปดาห์ และผลลัพธ์คือปริมาณงานที่ Agent สามารถจัดการได้อย่างอิสระเพิ่มขึ้น ซึ่งนำไปสู่มูลค่าสุทธิที่สร้างขึ้นสูงขึ้น
วิธีไม่ให้รบกวนธุรกิจเมื่อทำการเปลี่ยนแปลง
คุณต้องแน่ใจว่าการเปลี่ยนแปลงไม่สร้างความยุ่งยากและมีประสิทธิภาพด้านต้นทุนมากที่สุด สองสามขั้นตอนที่เรายึดถือ:
อย่าบังคับให้ย้ายระบบครั้งใหญ่ บริษัทส่วนใหญ่ใช้เวลาหลายปีในการย้ายไปยังระบบอย่าง Salesforce และ NetSuite การบังคับให้บริษัทรื้อถอนและเปลี่ยนซอฟต์แวร์เพียงเพื่อนำ AI มาใช้จะทำให้การเปลี่ยนแปลงช้าลงและบังคับให้ทีมต้องเรียนรู้ซอฟต์แวร์ที่พวกเขาพึ่งพาใหม่ ที่ Varick เราสนับสนุนอย่างยิ่งให้สร้างบนระบบที่มีอยู่แล้ว ไม่ว่าจะผ่าน API หรือ Agent ที่ใช้คอมพิวเตอร์ วิธีนี้หลีกเลี่ยงการย้ายข้อมูลที่มีค่าใช้จ่ายสูง รักษาขั้นตอนการทำงานที่ธุรกิจดำเนินอยู่ และช่วยให้การออกแบบการดำเนินงานใหม่คงอยู่ได้แม้ว่าซอฟต์แวร์พื้นฐานจะเปลี่ยนไปในภายหลัง
รู้จักข้อมูลและรักษาให้แยกส่วนกัน ในขั้นตอนการทำงานส่วนใหญ่ ข้อมูลที่ขับเคลื่อนการเปลี่ยนแปลงแบ่งออกเป็นสี่ประเภท: ระบบบันทึกหลัก กฎธุรกิจ ข้อมูลนำเข้าดิบ และการตอบกลับหรือความทรงจำที่ Agent สะสมเมื่อเวลาผ่านไป การรักษาชั้นเหล่านั้นให้แยกจากกันเป็นสิ่งสำคัญมาก หมายความว่าคนปฏิบัติการสามารถอัปเดตกฎได้โดยไม่ต้องเรียกวิศวกร และทำให้ระบบดูแลรักษาและปรับขนาดได้ง่ายขึ้นหลังการปรับใช้ เป้าหมายของคุณคือออกแบบการเปลี่ยนแปลงเพื่อให้สามารถทำงานได้อย่างราบรื่นโดยมีการแทรกแซงน้อยที่สุดหลังการปรับใช้
เมื่อเวลาผ่านไป องค์กรเริ่มปรับรูปร่างใหม่โดยมี AI เป็นศูนย์กลาง
ในสัปดาห์แรกหลังการปรับใช้ Agent จะทำงานใน Sandbox จากนั้นในโหมดเงาควบคู่กับมนุษย์ และหลังจากนั้นในกรณีการใช้งานการผลิตที่มีการดูแล เมื่อความมั่นใจเพิ่มขึ้น ขั้นตอนการทำงานไม่เพียงถูกทำให้เป็นอัตโนมัติแต่มักถูกออกแบบใหม่และปรับปรุง
เป้าหมายคือการออกแบบการดำเนินงานใหม่ในจุดที่ช่วยให้ธุรกิจทำงานเร็วขึ้นและสร้างมูลค่าได้มากขึ้น
เมื่อเราเริ่มกับบริษัทใหม่ ขั้นตอนการทำงานแรกที่เรากำหนดขอบเขตมักจะเป็น:
- Accounts Payable — ระบบอัตโนมัติใบแจ้งหนี้ การลงรหัส GL การจับคู่ใบสั่งซื้อ ฯลฯ
- Procurement — การเริ่มต้นใช้งานผู้ขาย บัตรคะแนนซัพพลายเออร์ การปฏิบัติตามสัญญา ฯลฯ
- Sales — การจัดเส้นทาง Deal Desk การปรับปรุง CRM ความชาญฉลาดในการพยากรณ์ การคำนวณค่าคอมมิชชัน ฯลฯ
- Operations — การตรวจจับและจัดเส้นทางข้อยกเว้น การปรับแต่งการจัดสรร การจัดการสินค้าคืน ฯลฯ
บริษัทเริ่มคุ้นเคยกับการส่งงานไร้สาระให้ AI และเป็นเจ้าของงานจริง และประสิทธิภาพที่เพิ่มขึ้นเริ่มปรากฏในงบกำไรขาดทุนภายในไม่กี่สัปดาห์
นี่คือสิ่งที่ผลลัพธ์ของการเปลี่ยนแปลงของคุณควรมีลักษณะหากทำอย่างถูกต้อง กระบวนการใช้เวลาเพราะมันเป็นรากฐานในการเป็นบริษัทที่ใช้ AI เป็นศูนย์กลาง แต่เมื่อสิ่งนั้นเกิดขึ้น การเพิ่มขึ้นทางการเงินจะปรากฏค่อนข้างเร็ว ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณกำลังสร้างเส้นทางไปทีละขั้นตอนการทำงาน ทีละฟังก์ชัน มันจะใช้เวลา แต่การเปลี่ยนแปลงที่ดีนั้นคุ้มค่ากับการลงทุน
ทุกบทเรียนในคู่มือนี้ได้เรียนรู้จากการเปลี่ยนแปลงขนาดใหญ่หลายสิบครั้งที่เราทำให้ลูกค้า หากธุรกิจของคุณมีรายได้มากกว่าหนึ่งพันล้านดอลลาร์และต้องการเห็นผลลัพธ์ที่ลูกค้าของเราได้รับ ตอนนี้เรากำลังรับงานสำหรับเดือนกรกฎาคม หาเราได้ที่ varickagents.com
