Повеќето МСП користат AI за да намалат трошоци. Вистинските пари се на слој до кој речиси никој не стигнува.
Повеќето МСП го насочуваат AI само кон едно: намалување на трошоци. Но вредноста од AI доаѓа во три слоја, а најбогатиот - измислување бизнис-модели што беа невозможни пред AI - е слојот што речиси сите го прескокнуваат. Еве зошто се случува тоа и како да се искачите над него.
Секогаш кога зборувам за AI - неодамна на WITCON, конференцијата Women in Tech - првите подигнати раце го поставуваат истото прашање. Не "како AI може да го преосмисли тоа што го правиме?", туку "како да користиме AI за да намалиме трошоци?" Како да ја автоматизираме оваа задача, да ја забрзаме онаа, да ја завршиме истата работа со помалку луѓе.
Тоа е фер прашање. Исто така е и најмалото прашање во просторијата.
Разбирам зошто доминира. Трошокот е делот од бизнисот што сопственикот може да го почувствува. Можете да го посочите, да го измерите и да гледате како паѓа следното тромесечје. Затоа таму започнува речиси секој AI проект. Проблемот не е што започнува таму. Проблемот е што речиси секој AI проект и запира таму.
Постојат три слоја на вредност од AI, не еден
Тоа запирање не е случајно. Кога длабоко истражував за прифаќањето на AI кај малите и средните компании за мојата докторска работа, истата структура постојано се појавуваше. Вредноста од AI не доаѓа во една форма. Доаѓа во три различни слоја, наредени еден врз друг, а речиси секоја компанија се смирува на најдолниот и никогаш не погледнува нагоре.
Слој еден: ефикасност - истата работа за помалку
Земете ја работата што веќе ја правите и направете ја поевтина, побрза, полесна. Помалку рачни чекори, помалку време, помал трошок по единица. Тука започнуваат сите, и вреди да се направи. Но две работи се точни за тоа што сопствениците ретко ги забележуваат. Прво, тоа е под, не таван: постои тврда граница колку трошок можете да отстраните, бидејќи не можете да паднете под нула. Второ, тоа е слојот што секој друг може да го копира. Во моментот кога истите алатки ќе стигнат до вашиот конкурент од соседството, заштедите се изедначуваат и им се предаваат на клиентите како пониски цени. Ефикасноста ве задржува во играта. Не ја добива.
Слој два: подобрување на услугата - подобрете ја услугата, израснете го секој клиент
Тука прашањето се менува од "како да трошиме помалку?" во "како да испорачаме повеќе?" Наместо да го задржите капацитетот што AI го ослободува, го реинвестирате во клиентот: побрзо враќање, подлабока персонализација, подобро искуство, повеќе вредност по клиент. Помалку компании стигнуваат до овој слој, и причината е значајна. Бара да размислувате за исходот на клиентот, а не за вашата трошковна сметка. Тоа е различен мускул, и AI нема да ве поттикне да го користите, бидејќи не сте го побарале тоа.
Слој три: иновација на бизнис-моделот - правете го она што беше невозможно претходно
Третиот слој е сосема друга приказна. Не е поевтина или подобра верзија на она што веќе го продавате. Тоа е нешто што воопшто не можевте да го продадете пред да постои AI - нов начин да заработувате што самата технологија штотуку го стави на маса. Ова е слојот до кој речиси никој не стигнува. Исто така е местото каде се вистинските пари, токму затоа што е претежно празно.
Три слоја, наредени. Повеќето компании запираат на првиот. Неколку се искачуваат до вториот. Третиот стои таму и чека.
Колку чини да го насочите AI кон погрешниот слој
Да ги познавате трите слоја е едно. Да го насочите AI кон вистинскиот е друго, и да погрешите е скапо. Постои позната верзија на оваа грешка. Kodak обично се памети како компанија што не го видела доаѓањето на дигиталното. Го видела - го измислила првиот дигитален фотоапарат. Тоа во што не успеала беше насочувањето. Продолжила да го насочува размислувањето кон слојот на ефикасност, штитејќи ги маржите на својот филмски бизнис, кога ситуацијата бараше трет слој: нов бизнис-модел изграден за свет на кој веќе не му требаше филм. Го оптимизирала токму она што требало да го замени. Слична верзија на овој аргумент изнесов во неодамнешна статија за ICMCI (Меѓународниот совет на институтите за менаџмент консалтинг, глобалното тело на консултантската професија): првата задача во секоја стратегија е да се прочита каков вид вредност навистина бара ситуацијата, а не кој вид е најудобен за следење.
Kodak е учебнички пример, но не сместувајте го ова под "проблем на големите компании". Истото искачување им е отворено на обичните МСП токму сега, и некои веќе го прават.
Земете B2B агенција за аутрич, од оние што закажуваат квалификувани продажни состаноци за своите клиенти. На слој еден ја автоматизираше црната работа - градење и квалификување листи на потенцијални клиенти, пишување први пораки - и испорача ист обем на аутрич со дел од часовите. На слој два го реинвестираше тој ослободен капацитет назад во клиентите, со потемелна работа и портал за комуникација и испорака на повеќе околу основната услуга. На слој три направи нешто сосема ново: лансираше аутрич засилен со AI како своја услуга, и на крајот автономен AI агент што води цели кампањи самостојно - производ со сопствена цена и пазар што не можеше да постои пред неколку години.
И шемата важи кај многу различни бизниси. Агенција за пребарувачки маркетинг помина од забрзување на истражувањето на клучни зборови (слој еден), кон многу подлабоко истражување и поостра содржина (слој два), до услуга што не постоеше претходно: да ги направи клиентите пронајдени и цитирани од AI-пребарувачите, а не само рангирани од класичните пребарувачи (слој три). Агенциите што одбиваат да го направат тој потег ќе останат зад нив. Онлајн маркетплејс, чиј најстар проблем е тоа што продавачите објавуваат во крути формулари додека купувачите опишуваат што сакаат со обични зборови, може да стави AI агент пред купувачот што поставува неколку природни прашања и ги преведува во критериумите што ги совпаѓаат вистинските огласи - не побрза верзија на стариот маркетплејс, туку суштински подобар што беше невозможен пред AI да можеше да го разбира јазикот вака добро.
Па еве го вистинското прашање. Ако третиот слој е местото каде е вредноста, и обичните бизниси можат да стигнат до него, зошто речиси сите сè уште запираат на дното?
Зошто сите запираат на намалување трошоци
Еве го непријатниот одговор. Не е затоа што ви недостасува имагинација. Делумно е поради тоа како функционира самата алатка.
Голем јазичен модел не е гениј во кутија. Тоа е машина за консензус. Обучен е да го предвиди најверојатниот следен збор низ речиси сè што луѓето некогаш го напишале, што значи дека она што ви го враќа е статистичкиот центар на човечката мисла. Писателот на научна фантастика Ted Chiang, во The New Yorker, го нарече "матна JPEG слика на интернетот". Тоа е добар начин да се замисли. Не добивате генијалност. Добивате компресиран просек.
А просекот на сите бизнис-совети некогаш напишани е претежно една порака: прави го истото, поевтино. Затоа кога го прашувате AI како да го подобрите бизнисот, ви одговара од сопствениот центар на гравитација. Ви кажува да сечете и да автоматизирате, бидејќи за тоа е најголемиот дел од неговите податоци за обука.
Постојат две подлабоки проблеми скриени во тоа.
Прво: оптимизира внатре во кутијата што му ја давате. Побарајте му да го направи вашиот процес поевтин и ќе заврши добра работа правејќи го процесот поевтин. Нема да застане да праша дали процесот воопшто треба да постои, или дали целиот модел околу него е пред застарување. Интерполира. Не скока.
Второ: тоа е машина на мнозинството. Вистинската иновација отсекогаш доаѓала од малцинството што размислува поинаку - луѓето чии идеи изгледале погрешни сè додека не изгледале очигледни. Но модел изграден да го предвиди најверојатниот одговор е, по дизајн, изграден да го фаворизира мнозинството и да го измазни отстапувачот. Студија од 2024 во списанието Science Advances го најде токму ова: генеративниот AI ги направи поединечните автори покреативни, но нивните приказни, колективно, ги направи послични една на друга. Да го прашувате денешниот AI да ја измисли вашата нова категорија е малку како да го прашувате просекот на сите што некогаш живееле да го дизајнираат следниот пробив. Просеците не измислуваат. Тие замаглуваат.
Колку е повисока вредноста, толку помалку помага машината
Споите ги тие две и добивате обратна врска за која речиси никој не зборува.
Слој еден, ефикасноста, е најгустиот дел од податоците за обука. Постојат планини содржина за сечење трошоци и заштеда на време, па AI е течен, сигурен и веднаш корисен таму. Слој два, услугата, е потенок но сè уште добро покриен. Слој три, навистина нов бизнис-модел, е најреткиот регион од сите - потезите што создаваат категории се ретки по дефиниција, па се недоволно напишани, недоволно застапени и недоволно предлагани.
Затоа колку повисоко се искачувате по скалата на вредноста, толку помалку може да ви помогне машината на просекот, и толку повеќе станува човечка работа. Сите се натрупуваат на најдолната скалила бидејќи таму AI е најгласен. Горната скалила е тивка. Таа тишина е можноста.
Белешка до себе, и вистинската поента
Досега можеби размислувате она што и јас понекогаш го мислам, полу на шега: можеби одговорот е да се изгради поинаков AI - обучен само на најпаметните, најоригиналните луѓе што некогаш живееле. Хранете го само со отстапувачите и оставете го да размислува надвор од кутијата на барање. Белешка до себе: регистрирај го доменот.
Освен што не би функционирало, и причината зошто не би функционирало е целата поента. Не можете да спакувате визионер од текст. Половина од она што го прави отстапувачот отстапувач е читањето на ситуација што никогаш претходно не постоела, што е токму она што никогаш не било запишано. Затоа додека не дојде тој магичен AI - а нема - мислителот надвор од кутијата во процесот мора да бидете вие.
Тоа е практичната поука, и тоа е добра вест, не лоша. Користете AI без срам на слоевите еден и два, каде податоците се густи и машината е силна. Оставете го да ги намали трошоците и да ја изостри услугата. Но за слој три - новиот бизнис-модел, потегот што вашата индустрија сè уште не го направила - задржете се вие зад воланот и користете го AI како спаринг партнер што намерно го влечете подалеку од просекот. Турнете го подалеку од неговиот удобен центар. Натерајте го да се расправа со вас.
Компаниите што ќе ја добијат следната деценија нема да бидат оние што најбрзо автоматизирале. Ќе бидат оние што искористиле AI за да се искачат на слој кон кој нивните конкуренти никогаш ни погледнале.
Затоа пред вашиот следен AI проект, поставете го поголемото прашање. Не "што можеме да исечеме?", туку "што би можеле сега да направиме што беше невозможно претходно?"
На кој слој всушност работи вашиот бизнис?
Сакате помош да го најдете вашиот потег на слој три?
Ако сакате помош да го најдете вашиот потег на слој три - не само да го автоматизирате она што веќе го правите - тоа е разговорот што го водиме на сесија Business Pulse AI. А ако сè уште сте на слој еден и сакате практичното како, еве го патоказот за ставање на AI на работа низ вашиот бизнис: мапирај, автоматизирај, AI-зирај, хуманизирај.