ความจริงเกี่ยวกับการเป็น AI-native ฉันจะอธิบายให้ชัดเจน
ทุกวันนี้ใครๆ ก็เดินพูดว่า "AI-native" ซึ่งส่วนใหญ่ก็แค่หมายถึงมีคนในทีมเปิดแท็บ ChatGPT ไว้ แล้วหัวหน้าฝ่ายการตลาดก็สร้าง custom GPT ชื่อ "Brand Voice Assistant" ขึ้นมา
น่ารักดี
มีประโยชน์ด้วยซ้ำ
แต่มันไม่ใช่ AI-native
นั่นคือความแตกต่างที่คนส่วนใหญ่ยังมองไม่เห็น บริษัทที่ AI-native ไม่ใช่บริษัทที่ใช้ AI แต่มันคือบริษัทที่ถูกสร้างขึ้นใหม่เพื่อให้ AI สามารถทำงานอยู่ภายในได้จริง ธุรกิจถูกจัดโครงสร้าง ถูกบันทึกเป็นเอกสาร ถูกกำหนดสิทธิ์การเข้าถึง และถูกติดตั้งเครื่องมือวัดในแบบที่เอเจนต์สามารถเข้าใจได้ บริษัททำให้ตัวเองอ่านออกสำหรับเครื่องจักร
ฟังดูน่าเบื่อจนกว่าคุณจะตระหนักว่านี่อาจเป็นข้อได้เปรียบทางธุรกิจที่ใหญ่ที่สุดในทศวรรษหน้า
เพราะบริษัทส่วนใหญ่ไม่สามารถอ่านไม่ออกสำหรับเครื่องจักร บริษจักร บริษัทส่วนใหญ่แทบจะอ่านไม่ออกสำหรับพนักงานของตัวเองด้วยซ้ำ
CRM บอกอย่างหนึ่ง Slack thread บอกอีกอย่างหนึ่ง ประวัติลูกค้าที่แท้จริงอยู่ในอินบ็อกซ์ของใครบางคน ตรรกะการตั้งราคการตั้งราคาอยู่ในสเปรดชีตชื่อ "Final_v7_NEW" นโยบายการคืนเงินอยู่ใน Notion doc ใน Notion ที่ไม่มีใครเชื่อถือ กระบวนการขายคือ "คุยกับ Sarah เธอรู้ว่าเราทำ enterprise ยังไง" ขั้นตอนการ onboarding คือเครื่องมือห้าอย่าง มนุษย์สามคน ขั้นตอนอนุมัติสองขั้นตอน และผู้ก่อตั้งหนึ่งคนที่ยังคงถูกดึงเข้ามาแก้เคสแปลกๆ เพราะไม่มีใครเคยเปลี่ยน judgment ให้เป็นระบบ
แล้วบริษัทพวกนี้ก็ถามว่า "ทำไม AI ถึงช่วยเราได้ช่วยเราได้มากกว่านี้ล่ะ?"
เพราะ AI วิ่งบนความรู้สึกไม่ได้
AI ไม่สามารถดำเนินธุรกิจที่ความจริงกระจายอยู่ตามผู้คน เครื่องมือ นิสัย ข้อยกเว้น และความทรงจำขององค์กร เอเจนต์ต้องการบริบท พวกเขาต้องการอินพุตที่สะอาด พวกเขาต้องการกฎ พวกเขาต้องการการเข้าถึง พวกเขาต้องการขอบเขต พวกเขาต้องการรู้ว่าอะไรดี พวกเขาต้องการรู้ว่าเมื่อไหร่ควรทำและเมื่อไควรลงมือและเมื่อไหร่ควรถาม
บริษัทส่วนใหญ่ใช้เวลายี่สิบปีในการซื้อซอฟต์แวร์ แต่พวกเขาไม่ได้ใช้เวลายี่ปีในการออกแบบระบบปฏิบัติการ พวกเขามีกองเครื่องมือ ไม่ใช่เครื่องใช้ ไม่ใช่เครื่องจักร
นั่นคือเหตุผลที่จำนวนบริษัทที่ AI-native อย่างแท้จริงน่าจะน้อยอย่างน่าตกใจ เดาของฉันคืออาจมีประมาณ 1,000 บริษัทบนโลกที่ทำรายได้ $5M+ ARR ที่เป็น AI-native ในความหมายที่แท้จริง ไม่ใช่ "เราใช้ copilot" ไม่ใช่ "เราทำอีเมลอัตโนมัติ" ฉันหมายถึงบริษัทที่เวิร์กโฟลโฟลว์หลักถูกออกแบบมาให้เอเจนต์ดำเนินการและมนุษย์เป็นผู้ควบคุม
อาจจะ 500 หรือ 2,000 ก็ได้ ตัวเลขที่แน่นอนไม่สำคัญเท่าข้อสรุป
แทบจะไม่มีใครทำสิ่งนี้เลย
แม้จะมีเสียงอึกทึกครึกโครม แม้จะมีประกาศระดมทุนมากมาย แม้ทุกหน้าแรกของ SaaS จะถูกเขียนใหม่ด้วยคำว่า "agentic"agentic" สักคำว่า "agentic" สนามนี้ก็ยังว่างเปล่า
ความแตกต่างที่มีประโยชน์ประการแรกคือ: บริษัทที่ใช้ AI ช่วยเหลือ (AI-assisted ใช้ AI ที่ขอบ บริษัทที่ AI-native ออกแบบศูนย์กลางใหม่
บริษัทที่ใช้ AI ช่วยถามว่า "เราจะเพิ่ม AI ตรงไหนเพื่อประหยัดเวลา?"
บริษัทที่ AI-native ถามว่า "เวิร์กโฟลว์นี้ควรมีอยู่ยังไงถ้าเอเจนต์ทำงาน 80% แรก?"
คำถามที่สองเปลี่ยนทุกอย่าง
ยกตัวอย่างฝ
ยกตัวอย่างการสนับสนุนลูกค้า ในบริษัททั่วไป ตั๋ ตั๋วสนับสนุนมาถึง มนุษย์อ่านมัน ค้นหาบริบท ตรวจสอบ ตรวจสอบบัญชี จำนโยบาย เขียนตอบกลับ อาจถามวิศวกร อาจ escalate อาจลืมแท็กเหตุผลให้ถูกต้อง มันเป็นกระบวนการที่มนุษย์ขับเคลื่อนโดยมีซอฟต์แวร์โรยอยู่รอบๆ
ในบริษัทที่ AI-native ตั๋ว AI-native ตั๋วจะเข้าสู่ระบบที่เอเจนต์เข้าใจได้ เอเจนต์อ่านประวัติลูกค้า ตรวจสอบข ตรวจสอบขีดจำกัดของแผน ทบทวนตั๋วก่อนหน้า ปรึกษานโยบาย ร่างตอบกลับ แนะนำการดำเนินการ และแก้ไขปัญหาหรือส่งต่อให้มนุษย์พร้อมเหตุผลที่แน่ชัดว่าทำไมต้องใช้ judgment มนุษย์ไม่ใช่เครื่องมือค้นหา เราเตอร์ และนักเขียนคำโฆษณา มนุษย์คือผู้ตรวจสอบความคลุมเครือ
นั่นคือบริษัทที่แตกต่างมาก
ตอนนี้ใช้ตรรกะเดียวกันกับการขาย วิธีเก่าคือ SDR คือ SDR ค้นหา prospect ใน Google เดาสุ่ม personalization เขียนอีเมลธรรมดาๆ อัปเดต Salesforce เพราะผู้จัดการบ่น แล้วส่งต่อครึ่งบริบทให้ AE วิธีแบบ AI-native คือเอเจนต์ที่ติดตามสัญญาณการซื้อ เสริมข้อมูลบัญชี แผนผังผู้มีส่วนเกี่ยวข้อง ร่างการเข้าหา outreach เรียนรู้ว่าฮุคไหนแปลงผลได้ อัปเดต CRM โดยอัตโนมัติ และให้ผู้ขายที่เป็นมนุษย์มีการสนทนาที่เตรียมไว้แทนที่จะเป็นหน้ากระดาษเปล่า
ฝ่ายกฎหมายก็เหมือนกัน ฝ่ายสรรหาคนก็เหมือนกัน การเงินก็เหมือนกัน การจัดการเคลมก็เหมือนกัน การจัดการบัญชีก็เหมือนกัน งานวิจัยก็เหมือนกัน
รูปแบบซ้ำไปทุกที่: เอเจนต์ทำงานที่มีโครงสร้าง มนุษย์จัดการเรื่องรสชาติ ความไว้วางใจ judgment ความสัมพันธ์ และข้อยกเว้น
นั่นไม่ใช่การปรับปรุงผลผลิตเล็กน้อย นั่นคือรูปแบบการจัดการใหม่
ในช่วงร้อยปีที่ผ่านมา วิธีพื้นฐานในการขยายบริษัทให้บริษัทเติบโตคือจ้างคนมากขึ้น สร้างแผนก เพิ่มผู้จัดการ ซื้อซอฟต์แวร์ และคิดค้นกระบวนการเพื่อประสานงานความยุ่งเหยิง แต่ละชั้นใหม่แก้ปัญหาหนึ่งข้อแล้วสร้างอีกสามข้อ บริษัทใหญ่ขึ้นแต่ก็ช้าลง ประชุมมากขึ้น ส่งต่อมากขึ้น "ใครเป็นเจ้าของเรื่องนี้?" แรงโน้มถ่วงภายในมากขึ้น
บริษัท AI-native จะเติบโตแตกต่างกัน
พวกเขาจะไม่เหมือนบริษัทดั้งเดิมที่แปะแชทแชทบอทไว้ พวกเขาจะเหมือนทีมเล็กๆ ที่ดำเนินการกองทัพเอเจนต์เฉพาะทางขนาดใหญ่ บริษัทที่มี 12 คนจะทำสิ่งที่เคยต้องใช้ 80 คน บริษัทที่มี 40 คนจะแข่งขันกับบริษัทเดิมที่มี 400 คน รายได้ต่อพนักงานจะกลายเป็นสัญญาณที่ชัดเจนที่สุดอย่างหนึ่งว่าบริษัทถูกสร้างขึ้นสำหรับบริษัทที่สร้างขึ้นสำหรับยุคใหม่จริงๆ
นี่คือจุดที่หลายคนเริ่มตั้งรับ พวกเขาได้ยิน "เอเจนต์ทำงาน" แล้วคิดว่ามนุษย์จะหายไป
นั่นไม่ใช่ประเด็น
วิธีคิดแบบนั้นดีกว่าคือบริษัทสมัยใหม่ได้สิ้นเปลืองความฉลาดของมนุษย์กับงานที่มีลักษณะเป็นเครื่องจักร เราใช้มนุษย์เพื่อย้ายข้อมูลระหว่างเครื่องมือ เราใช้มนุษย์เพื่อจำกระบวนการ เราใช้มนุษย์เพื่อค้นหาโฟลเดอร์ เราใช้มนุษย์เพื่อเขียนอีเมลเดิมซ้ำ เราใช้มนุษย์เพื่อไล่ตามการอนุมัติ เราใช้มนุษย์เพื่อสรุปการโทร กรอกฟิลด์ คัดลอกข้อมูล จัดหมวดหมู่คำขอ และถามมนุษย์คนอื่นว่าอะไรอยู่ที่ไหน
งานจำนวนมากไม่ใช่ "งาน" จริงๆ มันคือแรงเสียดทานขององค์กรที่ปลอมตัวปลอม
บริษัท AI-native ดึงสิ่งเหล่านั้นออกไป
พวกเขารักษาส่วนของมนุษย์ที่สำคัญและทำให้ส่วนที่เหลือมีอยู่เพราะซอฟต์แวร์โงเกินกว่าจะเข้าใจบริบท นั่นหมายความว่าบทบาทของมนุษย์มีเลเวอเรจมากขึ้น ไม่ใช่สำคัญน้อยลง ผู้ปฏิบัติการที่ยอดเยี่ยมกลายเป็นผู้ควบคุมเวิร์กโฟลว์สิบอย่าง พนักงานขายที่ยอดเยี่ยมกลายเป็นคนปิดการขายที่เอเจนต์ช่วยสร้างขึ้น หัวหน้าผู้นำการสนับสนุนที่ยอดเยี่ยมกลายเป็นผู้ออกแบบตรรกะการ escalate และคุณภาพประสบการณ์ลูกค้า ผู้ก่อตั้งที่ยอดเยี่ยมกลายเป็นสถาปนิกของวิธีที่บริษัทคิดอย่างไร
ประเด็นสำคัญ
ผู้ก่อตั้ง AI-native ไม่ได้แค่สร้างผลิตภัณฑ์ พวกเขากำลังออกแบบบริษัทที่เอเจนต์สามารถเข้าใจได้
นั่นหมายความว่าผู้ก่อตั้งต้องทำให้สิ่งที่ซ่อนอยู่ชัดเจน นโยบายการคืนเงินของเราคืออะไร? เมื่อไหร่ที่เราละเมิดมัน? อะไรทำให้ลีดมีคุณสมบัติ? โทนเสียงที่เราใช้กับลูกค้าโกรธคืออะไร? อะไรที่ไม่ควรทำอัตโนมัติ? การกระทำใดต้องได้รับการอนุมัติ? คำตอบที่ดีคืออะไร? คำตอบอันตรายคืออะไร? แหล่งข้อมูลใดคือแหล่งความจริง? เราทำเมื่อสองระบบไม่เห็นด้วย? เอเจนต์เรียนรู้จากการแก้ไขอย่างไร?
นี่คืองานที่ไม่น่าตื่นเต้นที่จะแยกบริษัท AI-native จริง AI-native ออกจากละคร LinkedIn
ทุกคนต้องการความมหัศจรรย์ ไม่มีใครอยากทำความสะอาดครัว
แต่ครัวคือบริษัท
บริษัทที่จะชนะจะทำสิ่งพื้นฐานที่น่าเบื่อด้วยความจริงจังผิดปกติ พวกเขาจะทำความสะอาดข้อมูล พวกเขาจะบันทึกเวิร์กโฟลว์ พวกเขาจะสร้าง SOP ที่เอเจนต์อ่านได้ พวกเขาจะสร้างสิทธิ์และเส้นทางการตรวจสอบ พวกเขาจะจัดโครงสร้างบันทึกลูกค้าเพื่อให้บริบทไม่ติดอยู่ในความทรงจำของมนุษย์ พวกเขาจะสร้างวงจรประเมินผลเพื่อให้เอเจนต์ดีขึ้นเมื่อเวลาผ่านไป พวกเขาจะเปลี่ยนทุกการตัดสินใจที่ซ้ำๆ ให้เป็นระบบการตัดสินใจ
จากนั้น เมื่อเลเยอร์การทำงานสะอาดแล้ว พวกเขาจะเคลื่อนที่เร็วอย่างบ้าคลั่ง
นี่คือเหตุผลที่ "AI-native" ไม่ใช่ป้ายเทคโนโลยจริงๆ มันเป็นป้ายองค์กร
บริษัทสามารถใช้โมเดลที่ดีที่สุดในโลกและยังคงไร้ความสามารถเชิงโครงสร้างที่จะได้รับประโยชน์จากมัน ถ้าเอเจนต์ต้องเดาว่าความจริงอยู่ที่ไหน ถ้าไม่สามารถเข้าถึงระบบที่ถูกต้องไม่ได้ ไม่มีใครกำหนดกฎการตัดสินใจ ทุกเวิร์กโฟลว์ขึ้นอยู่กับข้อยกเว้นที่ฝังอยู่ในหัวของใครบางคน AI ก็จะยังเป็นของเล่น มันจะร่างสิ่งต่างๆ มันจะสรุปสิ่งต่างๆ มันจะทำให้คนรู้สึกเร็วขึ้น แต่มันจะไม่เปลี่ยนธุรกิจ
การเปลี่ยนแปลงเกิดขึ้นเมื่อเอเจนต์กลายเป็นส่วนหนึ่งของผืนผ้าปฏิบัติการ
ลองนึกภาพบริษัทบริการบ้านที่ AI-native อย่างแท้จริง ทุกคำขอที่เข้ามาถูกจำแนกโดยอัตโนมัติ ทุกใบเสนอราคาทุกใบถูกสร้างจากกฎราคาที่มีโครงสร้าง ช่างทุกคนได้รับสรุปงานก่อนถึงที่หมายเลขลูกค้าทุกคนได้รับการอัปเดตเชิงรุก คำขอรีวิวทุกคำขอเป็นส่วนตัว ทุกนัดที่พลาดสร้างเวิร์กโฟลว์กู้คืนอัตโนมัติ ทุกรูปแบบปฏิบัติการป้อนกลับไปยังการกำหนดเส้นทาง การตั้งราคา และการจัดบุคลากร
ตอนนี้ลองนึกภาพนายหน้าประกันภัย เอเจนต์รวบรวมเอกสาร ตรวจสอบล่วงหน้า เปรียบเทียบนโยบาย แจ้งรายละเอียดที่ขาด ร่างคำอธิบายให้ลูกค้า เตรียมตัวเลือกต่ออายุ และติดตามบัญชีการเปลี่ยนแปลง มนุษย์สร้างความไว้ใจและจัดการความซับซ้อน แต่เครื่องจักรที่อยู่ใต้พื้นทำงานปัญญาซ้ำๆ ตลอดทั้งวัน
ตอนนี้ลองนึกภาพบริษัทจัดหางาน เอเจนต์หาแหล่งหาผู้สมัคร เสริมโปรไฟล์ เปรียบเทียบกับข้อกำหนดของตำแหน่ง ร่างการเข้าถึงผู้สมัคร สรุปสัมภาษณ์ ตรวจสอบประวัติ อัปเดตไปป์ไลน์ และแจ้งเตือนมนุษย์เมื่อผู้สมัครโดดเด่นผิดปกติ ผู้สรรหาหยุดเป็นพนักงานทำความสะอาดข้อมูลและกลายเป็นคนปิดความสัมพันธ์
เหล่านี้ไม่ใช่บริษัทนิยายวิทยาศาสตร์ พวกมันคือธุรกิจปกติที่ถูกสร้างใหม่จากภายใน
นั่นคือโอกาสที่คนประเมินต่ำเกินไป บริษัท AI ที่เห็นได้ชัดนั้นแน่นไปหมด copilot แนวนอน เครื่องมือเขียน บอทประชุม ผู้ช่วยโค้ด เครื่องสร้างภาพ ตัวห่อการสนับสนุนลูกค้า ธุรกิจที่ดีแต่ชัดเจน โอกาสที่ชัดเจนกว่าคือการนำอุตสาขาที่น่าเบื่อ มีกำไร กระจัดกระจาย และสร้างโมเดลปฏิบัติการใหม่รอบๆ เอเจนต์
เอเจนซี่ AI-native นายหน้า AI-native บริการที่เกี่ยวข้องกับกฎหมาย AI-native บริษัทบัญชี AI-native ร้านปฏิบัติตามกฎระเบียบ AI-native บริษัทบริหารด้านการดูแลสุขภาพ AI-native การดำเนินงานอสังหาริมทรัพย์ AI-native บริการการศึกษา AI-native ผู้ประสานงานโลจิสติกส์ AI-native BPO AI-native ที่ไม่เหมือน BPO
โลกเต็มไปด้วยอุตสาหกรรมที่ลูกค้าจ่ายเพื่อผลลัพธ์ แต่โครงสร้างต้นทุนของผู้ให้บริการส่วนใหญ่เป็นงานความรู้ที่ซ้ำๆ นั่นคือที่ที่บริษัท AI-native สามารถแทรกเข้าไปได้พอดี
โอกาสที่ดีที่สุดจะไม่ดูเหมือนบริษัทซอฟต์แวร์ในตอนแรก บางส่วนจะดูเหมือนธุรกิจบริการที่มีมาร์จิ้นซอฟต์แวร์ซ่อนอยู่ข้างใน สิ่งนั้นจะทำให้นักลงทุนและคู่แข่งสับสน ซึ่งมีประโยชน์ ในขณะที่คนอื่นมองหาแดชบอร์ด SaaS ตัวต่อไป ผู้ชนะที่แท้จริงอาจกำลังสร้างบริษัทบริการ AI-native อย่างเงียบๆ ที่ให้ผลลัพธ์ที่ดีกว่าด้วยความเข้มข้นของแรงงานที่ต่ำกว่าอย่างมาก
นี่เป็นสิ่งที่เกร็กชอบพูด แต่ฉันคิดว่าธุรกิจอินเทอร์เน็ตคลื่นถัดไปอาจดูเหมือน "สตาร์ทอัพ" น้อยลง และเหมือนเครื่องจักรทำเงินเล็กๆ แปลกๆ มากขึ้น
ทีมเล็ก ตลาดเล็ก ตลาดแคบ เวิร์กโฟลว์ที่เป็นกรรมสิทธิ์ ระบบอัตโนมัติสูง ความไว้ใจสูง ความเจ็บปวดของลูกค้าชัดเจน หมวดหมู่ที่น่าเบื่อ มาร์จิ้นสวยงาม
ไม่เซ็กซี่จากภายนอก
เซ็กซี่มากในบัญชีธนาคาร
และเพราะบริษัทเหล่านี้ถูกสร้างแตกต่างตั้งแต่แรก ผู้เล่นเดิมจะพยายามเลียนแบบได้ยาก บริษัทเก่าไม่สามารถเป็น AI-native ได้ด้วยการประกาศริเริ่ม AI นั่นเหมือนกับการพยายามเปลี่ยนเรือสำราญเป็นเรือเร็วด้วยการซื้อพวงมาลัยใหม่
ส่วนที่ยากไม่ใช่การเข้าถึงโมเดล ทุกคนมีสิ่งนั้น
ส่วนที่ยากคือผู้เล่นเดิมเต็มไปด้วยหนี้กระบวนการหนี้เก่า ข้อมูลของพวกเขายุ่งเหยิง นโยบายขัดแย้งกัน ทีมปกป้องอาณาเขต เวิร์กโฟลว์ถูกสร้างรอบจำนวนพนักงาน สแต็กซอฟต์แวร์ถูกเย็บติดด้วยเทปพันสายไฟและพิธีกรรมการวางแผนรายไตรมาส ระบบปฏิบัติการของพวกเขาสมมติว่ามนุษย์เป็นตัวประมวลผลข้อมูลเริ่มต้น
บริษัทใหม่มีข้อได้เปรียบที่ไม่มีเฟอร์นิเจอร์ให้ย้าย
มันสามารถเริ่มต้นสะอาด มันสามารถสร้างทุกกระบวนการด้วยคำถาม: "เอเจนต์ทำรอบแรกของสิ่งนี้ได้ไหม?" มันสามารถบันทึกเอกสารตั้งแต่วันแรก มันสามารถทำให้ทุกวัตถุข้อมูลใช้งานได้ มันสามารถออกแบบจุดตรวจสอบของมนุษย์ก่อนที่ข้อผิดพลาดจะกลายเป็นหายนะ มันสามารถสร้างลูปข้อเสนอแนะก่อนที่บริษัทจะแข็งตัว
นี่คือเหตุผลที่แนวคิด "เพียง 1,000 บริษัท" มีความสำคัญ มันสร้างความเร่งด่วน แต่มันก็สร้างการอนุญาต
สนามว่างเปล่าเพราะคนส่วนใหญ่ยังเข้าใจผิดว่าการนำ AI มาใช้ AI คือสถาปัตยกรรม AI
พวกเขาคิดว่าเกมคือ prompt engineering มันไม่ใช่
พวกเขาคิดว่าเกมคือการเลือกโมเดลที่ถูกต้อง มันไม่ใช่
คิดว่าเกมคือการเพิ่มแชทบอทลงในเว็บไซต์ มันไม่ใช่แน่นอน
เกมคือการออกแบบบริษัทใหม่เพื่อให้ปัญญาสามารถไหลผ่านมันได้
มีคู่มือปฏิบัติอยู่ที่นี่
แรก เลือกเวิร์กโฟลว์แคบๆ ที่มีมูลค่าทมีมูลค่าทางเศรษฐกิจชัดเจน อย่าเริ่มด้วย "ทำให้บริษัทเป็น AI-native" นั่นนามธรรมเกินไป เริ่มด้วยการแก้ไขปัญหาการสนับสนุน การหาลูกค้าใหม่ การรับเคลม การตรวจสอบเอกสาร การจัดการต่ออายุ หรือการรายงาน เลือกเวิร์กโฟลว์ที่มีปริมาณสูง มีกฎอยู่ และมนุษย์กำลังทำการประสานงานมากเกินไป
ที่สอง แผนผังเวิร์กโฟลว์เหมือนเครื่องจักร อะไรเป็นตัวกระตุ้น? ต้องการข้อมูลอะไร? การตัดสินใจอะไรเกิดขึ้น? การตัดสินใจใดย้อนกลับได้? ใดต้องอนุมัติ? ความสำเร็จหน้าตาเป็นอย่างไร? ข้อผิดพลาดเกิดขึ้นที่ไหน? มนุษย์รู้อะไรที่ระบบไม่รู้?
สาม จัดโครงสร้างความรู้ ถ้าเอเจนต์ต้องการนโยบาย เขียนนโยบาย ถ้าต้องการกฎราคา ทำให้ชัดเจน ถ้าต้องการประวัติลูกค้า ทำความสะอาดวัตถุลูกค้า ถ้าต้องการตัวอย่าง สร้างตัวอย่าง ถ้าต้องการโทน กำหนดโทน นี่คือจุดที่ทีมส่วนใหญ่เลิกตรงนี้ เพราะมันรู้สึกเหมือนเอกสาร มันไม่ใช่เอกสาร มันคือโครงสร้างพื้นฐาน
สี่ ใส่เอเจนต์ในเวิร์กโฟลว์พร้อมขอบเขต ให้พวกเขาร่าง จำแนก แนะนำ เสริม สรุป และเตรียม ให้พวกเขามีการกระทำเฉพาะที่เข้าใจความเสี่ยง ต้องอนุมัติเมื่อ judgment สำคัญ บันทึกทุกอย่าง ทบทวนผลลัพธ์ ติดตามคุณภาพ ปรับปรุงระบบ
ห้า วัดผลกระทบทางธุรกิจ ไม่ใช่ "ชั่วโมงที่ประหยัด" ในสเปรดชีตปลอม วัดเวลาการแก้ไข อัตราการแปลง กำไรขั้นต้น รายได้ต่อพนักงาน อัตราข้อผิดพลาด ความพึงพอใจลูกค้า ความเร็วการขาย เวลา onboarding อัตราการต่ออายุ บริษัท AI-native ควรปรากฏในตัวเลข
นั่นคือส่วนที่ฉันสนใจมากที่สุด ในอีกไม่กี่ปี "AI-native" จะไม่ใช่ความรู้สึก มันจะมองเห็นได้ในเมตริก
รายได้ต่อพนักงานจะดูแตกต่าง
อัตรากำไรขั้นต้นจะดูแตกต่าง
ความเร็วในการดำเนินการจะดูแตกต่าง
ประสบการณ์ลูกค้าจะดูแตกต่าง
บริษัทที่ดีที่สุดจะรู้สึกตอบสนองอย่างแปลกประหลาด เหมือนทั้งธุรกิจตื่นอยู่ ลูกค้าจะได้คำตอบเร็วขึ้น ทีมขายจะติดตามผลด้วยจังหวะที่ดีขึ้น ปัญหาการดำเนินงานจะปรากฏเร็วขึ้น ผู้ก่อตั้งจะเห็นธุรกิจชัดเจนขึ้น ผู้จัดการจะใช้เวลาน้อยลงในการขออัปเดทราบความคืบหน้าและใช้เวลามากขึ้นในการปรับปรุงระบบ
บริษัทจะมีแรงต้านน้อยลง
นั่นคือข้อได้เปรียบที่แท้จริง
ไม่ใช่ AI เป็นกลอุบายในงานปาร์ตี้ AI เป็นเมตาบอลิซึมขององค์กร
ดังนั้นใช่ อาจมีเพียงประมาณ 1,000 บริษัทที่ AI-native อย่างแท้จริงบนโลกที่ทำรายได้ที่มีความหมายในวันนี้
และนั่นควรทำให้คุณอยากสร้างหนึ่งทันที
เพราะเมื่อตลาดดัง ผู้คนคิดว่ามันเติบโตเต็มที่แล้ว แต่เสียงดังไม่ใช่ความเติบโต เสียงดังมักเป็นสิ่งที่เกิดขึ้นก่อนที่ผู้สร้างที่แท้จริงจะรู้ว่าอะไรสำคัญ
ตอนนี้ทุกคนดังเรื่อง AI
บริษัทน้อยมากที่พร้อมเชิงโครงสร้างสำหรับมัน
นั่นคือช่องว่าง
นั่นคือโอกาส
บริษัทที่ยอดเยี่ยมต่อไปจะเป็นบริษัทที่ข้อมูล เวิร์กโฟลว์ นโยบาย และทีมถูกสร้างใหม่รอบๆ เอเจนต์จากภายในสู่ภายนอก พวกเขาจะดูเล็กกว่าที่ควร พวกเขาจะเคลื่อนที่เร็วกว่าที่สมเหตุสมผล พวกเขาจะมีพนักงานน้อยลงทำงานที่มีคุณค่ามากขึ้น พวกเขาจะเปลี่ยนบริการที่ยุ่งเหยิงเป็นระบบที่ปรับขนาดได้ พวกเขาจะทำให้ผู้เล่นเดิมดูเหมือนกำลังรัน Windows 95 ด้วยหน้าจอเข้าสู่ระบบที่สวยงามกว่า
คนส่วนใหญ่ยังถามว่า "ฉันจะใช้ AI ที่ทำงานได้อย่างไร?"
คำถามที่ดีกว่าคือ "ฉันจะสร้างบริษัทที่ AI สามารถทำงานภายในได้อย่างไร?"
คำถามนั้นคือประตู
และตอนนี้ แทบจะไม่มีใครเดินผ่านมัน
แม้สิ่งที่คุณอ่าน สนามว่างเปล่า ลองแชร์สิ่งนี้กับเพื่อนดู
ฉันเป็นกำลังใจให้คุณ
หมายเหตุ: ฉันไม่ค่อยรู้เรื่องนี้เพราะเรายุ่งมาก แต่บริษัทของฉัน LCA เป็นระดับโลกในการช่วยบริษัทให้เป็น AI-native เพราะพวกเขาทำงานดีจริงๆ เราที่ยอดเยี่ยมจริงๆ เราทำงานกับ Fortune 500 และแบรนด์ที่คุณชื่นชอบในการสร้างผลิตภัณฑ์ AI-native และองค์กร AI-native
ถ้าบริษัทของคุณต้องการเป็น AI-native ลองติดต่อพวกเขา ที่นี่
และถ้าคุณกำลังมองหาไอเดียสตาร์ทอัพ ลองดูไอเดียที่ได้รับการตรวจสอบแล้วที่คุณสามารถสร้างด้วย AI ที่ Ideabrowser.com
