Từ sự cường điệu về tác nhân AI đến tính thực tế: Tại sao các doanh nghiệp phải cân nhắc đến sự phù hợp hơn là flash

Câu trả lời phức tạp hơn việc tạo danh sách các tác vụ có thể tự động hóa và kiểm tra xem tác nhân AI có thể hoàn thành các tác vụ đó theo chuẩn mực hay không. Máy bay phản lực có thể di chuyển nhanh hơn ô tô, nhưng đó là lựa chọn sai lầm cho chuyến đi đến cửa hàng tạp hóa.

Tại sao chúng ta không nên cố gắng thay thế công việc của mình bằng các tác nhân AI

Mỗi tổ chức đều tạo ra một lượng giá trị nhất định cho khách hàng, đối tác và nhân viên của mình.

Số tiền này chỉ là một phần nhỏ trong tổng giá trị có thể tạo ra (tức là tổng giá trị mà tổ chức có khả năng tạo ra và được khách hàng, đối tác và nhân viên hoan nghênh).

Nếu mỗi nhân viên kết thúc ngày làm việc với một danh sách dài những việc cần làm cho ngày hôm sau và một danh sách khác cần phải loại bỏ hoàn toàn những việc cần làm — những mục có thể tạo ra giá trị nếu chúng có thể được ưu tiên — thì sẽ có sự mất cân bằng về giá trị, thời gian và công sức, bỏ qua giá trị.

Nơi dễ nhất để bắt đầu với các tác nhân AI là xem xét công việc đã được thực hiện và giá trị đang được tạo ra. Điều này giúp cho phép tính toán ban đầu trở nên dễ dàng, vì bạn có thể lập bản đồ giá trị đã tồn tại và phân tích các cơ hội để tạo ra cùng một giá trị nhanh hơn hoặc đáng tin cậy hơn.

Không có gì sai khi thực hiện bài tập này như một giai đoạn trong quá trình chuyển đổi, nhưng hầu hết các tổ chức và sáng kiến ​​AI đều thất bại khi chỉ xem xét cách AI có thể áp dụng cho giá trị đã được tạo ra. Điều này thu hẹp trọng tâm và khoản đầu tư của họ vào phần chồng chéo hẹp trong biểu đồ Venn bên dưới, để lại phần lớn giá trị có thể giải quyết được trên bàn.

Con người và máy móc vốn có những điểm mạnh và điểm yếu khác nhau. Các tổ chức hợp tác tái tạo công việc với các đối tác kinh doanh, công nghệ và ngành công nghiệp của họ sẽ đánh bại những tổ chức chỉ tập trung vào một giá trị và không ngừng theo đuổi mức độ tự động hóa cao hơn mà không tăng tổng sản lượng giá trị.

Hiểu được khả năng của tác nhân AI thông qua khuôn khổ SPAR

Để giúp giải thích cách thức hoạt động của các tác nhân AI , chúng tôi đã tạo ra cái mà chúng tôi gọi là khuôn khổ SPAR: cảm nhận, lập kế hoạch, hành động và phản ánh. Khuôn khổ này phản ánh cách con người đạt được mục tiêu của riêng mình và cung cấp một cách tự nhiên để hiểu cách các tác nhân AI hoạt động.

Cảm biến : Cũng giống như chúng ta sử dụng các giác quan để thu thập thông tin về thế giới xung quanh, các tác nhân AI thu thập tín hiệu từ môi trường của chúng. Chúng theo dõi các tác nhân kích hoạt, thu thập thông tin có liên quan và giám sát bối cảnh hoạt động của chúng.

Lên kế hoạch : Khi một tác nhân đã thu thập được tín hiệu về môi trường của mình, nó không chỉ nhảy vào thực hiện. Giống như con người cân nhắc các lựa chọn của mình trước khi hành động, các tác nhân AI được phát triển để xử lý thông tin có sẵn trong bối cảnh mục tiêu và quy tắc của chúng để đưa ra quyết định sáng suốt về việc đạt được mục tiêu của mình.

Hành động : Khả năng thực hiện hành động cụ thể giúp các tác nhân AI khác biệt với các hệ thống phân tích đơn giản. Chúng có thể phối hợp nhiều công cụ và hệ thống để thực hiện nhiệm vụ, theo dõi hành động của chúng theo thời gian thực và thực hiện các điều chỉnh để duy trì đúng hướng.

Suy ngẫm : Có lẽ khả năng tinh vi nhất là học hỏi từ kinh nghiệm. Các tác nhân AI tiên tiến có thể đánh giá hiệu suất của họ, phân tích kết quả và tinh chỉnh các phương pháp tiếp cận của họ dựa trên những gì hiệu quả nhất — tạo ra một chu kỳ cải tiến liên tục.

Điều làm cho các tác nhân AI trở nên mạnh mẽ là cách bốn khả năng này hoạt động cùng nhau trong một chu trình tích hợp, tạo ra một hệ thống có thể theo đuổi các mục tiêu phức tạp với độ tinh vi ngày càng tăng.

Khả năng khám phá này có thể được so sánh với các quy trình hiện có đã được tối ưu hóa nhiều lần thông qua chuyển đổi số. Việc tái tạo chúng có thể mang lại lợi nhuận nhỏ trong ngắn hạn, nhưng việc khám phá các phương pháp mới để tạo ra giá trị và tạo ra thị trường mới có thể mang lại sự tăng trưởng theo cấp số nhân.

5 bước để xây dựng chiến lược tác nhân AI của bạn

Hầu hết các nhà công nghệ, cố vấn và lãnh đạo doanh nghiệp đều áp dụng cách tiếp cận truyền thống khi triển khai AI (chiếm tỷ lệ thất bại là 87%):

1. Tạo danh sách các vấn đề;

hoặc

1. Kiểm tra dữ liệu của bạn;
2. Chọn một tập hợp các trường hợp sử dụng tiềm năng;
3. Phân tích các trường hợp sử dụng để đánh giá lợi tức đầu tư (ROI), tính khả thi, chi phí, mốc thời gian;
4. Chọn một tập hợp con các trường hợp sử dụng và đầu tư vào việc thực hiện.

Cách tiếp cận này có vẻ hợp lý vì mọi người thường hiểu đây là cách làm tốt nhất, nhưng dữ liệu cho thấy nó không hiệu quả. Đã đến lúc cần có cách tiếp cận mới.

1. Lập bản đồ tổng giá trị gia tăng mà tổ chức của bạn có thể cung cấp cho khách hàng và đối tác dựa trên năng lực cốt lõi của bạn cũng như các điều kiện pháp lý và địa chính trị của thị trường.
2. Đánh giá giá trị hiện tại mà tổ chức của bạn đang tạo ra.
3. Chọn năm cơ hội có giá trị nhất và có khả năng tạo ra thị trường để tổ chức của bạn tạo ra giá trị mới.
4. Phân tích ROI, tính khả thi, chi phí và thời gian để thiết kế các giải pháp cho tác nhân AI (lặp lại bước 3 và 4 nếu cần).
5. Chọn một tập hợp con các trường hợp giá trị và đầu tư vào việc thực hiện.

Tạo ra giá trị mới với AI

Hành trình vào kỷ nguyên chuyển đổi tự động (với nhiều hệ thống tự động liên tục tạo ra giá trị) không phải là một cuộc chạy nước rút — mà là một sự tiến triển mang tính chiến lược, xây dựng năng lực tổ chức cùng với sự tiến bộ về công nghệ. Bằng cách xác định giá trị ban đầu và phát triển tham vọng một cách có phương pháp, bạn sẽ định vị tổ chức của mình để phát triển mạnh mẽ trong kỷ nguyên của các tác nhân AI.