Podczas gdy sztuczna inteligencja (AI) była z pewnością głównym tematem dyskusji podczas Forrestera Szczyt Technologii i Innowacjiwygląda na to, że rozmowa potoczyła się dalej. Przygotowując się na erę agentycznej sztucznej inteligencji, organizacje zaczynają zastanawiać się, gdzie pasować pracownicy; gdzie skorzystać z wykonawców i zewnętrznych usługodawców; i jakie zadania powinny być wewnętrznie obsługiwane przez sztuczną inteligencję.
w wpis na blogu nawiązując do wydarzenia, dyrektor ds. badań w firmie Forrester Mark Moccia napisał o tym, jak jedna trzecia dyrektorów ds. IT przyjmie „protokoły dla pracowników gig”, w których zespoły IT składają się z agentów AI, pracowników gig i pracowników o wielu stanowiskach pracy.
W swojej głównej prezentacji na Szczycie dotyczącym technologii i innowacji Manuel Geitz, główny analityk firmy Forrester, omówił, w jaki sposób liderzy biznesowi i technologiczni powinni przygotować się na tę zmianę. „Zaczyna się od zrozumienia, jakiej wiedzy specjalistycznej potrzebujesz, aby kierować swoim modelem biznesowym” – powiedział uczestnikom.
Według Geitza liderzy IT mogą przygotować swoje organizacje na przepływy pracy, które można podzielić między personel wewnętrzny, zewnętrznych wykonawców i agentów AI, przechwytując wiedzę za pomocą ontologii ustrukturyzowanych danych, aby umożliwić odczyt wiedzy specjalistycznej maszynowo. Zasugerował, że delegaci mogą następnie zacząć eksperymentować z modelami biznesowymi, które monetyzują tę wiedzę specjalistyczną na żądanie, ostatecznie budując platformę, na której agenci sztucznej inteligencji staną się pierwszą linią dostarczania wiedzy, wspieraną przez ludzi.
Pomysł gospodarki gigowej wykorzystującej agentów AI wydaje się zyskiwać na popularności wśród komentatorów branżowych. W niedawnej rozmowie z Computer Weekly Jessica Apotheker, dyrektor zarządzająca i dyrektor ds. marketingu w Boston Consulting Group (BCG), omówiła, w jaki sposób funkcja marketingowa – która zwykle opiera się zarówno na wiedzy zewnętrznej, jak i wewnętrznej – może ewoluować dzięki agentycznemu przepływowi pracy opartemu na sztucznej inteligencji. Jako przykład omówiła przepływ pracy przy tworzeniu treści.
„W grupie roboczej ds. treści pracuje mnóstwo osób z zewnątrz” – powiedziała. „Są agencje kreatywne, agencje produkcyjne, agencje lokalizacyjne. Są ludzie wewnętrzni i lokalni marketerzy, a także ludzie od technologii. Wszyscy ci ludzie muszą się połączyć i wymyślić na nowo”.
Według Apothekera dzieje się tak dlatego, że sztuczna inteligencja może zmienić proces przepływu treści. Decydenci z branży IT i biznesowi muszą ponownie rozważyć, które części procesu chcą posiadać, a które można zautomatyzować lub należy je zlecić dostawcy usług, który może wykorzystać sztuczną inteligencję i automatyzację do wykonania pracy: „Jaką część przepływu pracy uważam za strategiczną, którą muszę przejąć i przekształcić oraz w jaki sposób będzie się to łączyć z tym, co faktycznie zlecam na zewnątrz lub potencjalnie sam automatyzuję?”
Stawianie ceny na wartość
Badania przeprowadzone przez BCG sugerują, że organizacje, które dostrzegają znaczące korzyści biznesowe z wdrożenia sztucznej inteligencji, zwykle stawiają na sztuczną inteligencję, co oznacza, że liderzy biznesowi ponownie zastanawiają się nad rolą, jaką ludzie pełnią w procesie biznesowym lub przepływie pracy, gdzie niektóre aspekty mogą i zostaną zautomatyzowane za pomocą sztucznej inteligencji.
„Pomyśl o Przepływ pracy oparty na sztucznej inteligencji”, powiedział Apotheker. „Musisz ponownie przemyśleć, co robisz i co kupujesz. Nie jest oczywiste, czy Twoja obecna strategia tworzenia lub kupowania jest tą, której potrzebujesz. Chcesz po prostu, aby Twój wykonawca zautomatyzował swoją część przepływu pracy.
W niedawnym podcaście Prem Ananthakrishnan, kierownik globalnego działu oprogramowania w Accenture, omówił, w jaki sposób wykorzystanie sztucznej inteligencji i agentycznej sztucznej inteligencji w procesach biznesowych zmienia sposób, w jaki ludzie myślą o oprogramowaniu.
„Następuje zasadnicza zmiana od zrozumienia, że oprogramowania nie można kupić jedynie jako narzędzia, do myślenia o oprogramowaniu jak o współpracowniku, który generuje wyniki dla firmy” – powiedział.
To kolejna zmiana w licencjonowaniu oprogramowania, która przenosi zakupy możliwości technologicznych poza ustalanie cen opartych na konsumpcji. Odzwierciedlając uwagi analityków Forrester i Apothekera z BCG, Ananthakrishnan powiedział: “Nadal myślimy o zakupie oprogramowania jako o zakupie narzędzia. Musimy pomyśleć o zakupie narzędzia do współpracy. Moim zdaniem nabywcy IT muszą ewoluować od myślenia o zaopatrzeniu do myślenia o wydajności i projektowaniu. Nie myśl już o kupowaniu oprogramowania. Pomyśl o tym, w jaki sposób zatrudniasz cyfrowych członków zespołu.”
Ananthakrishnan wierzy, że ci cyfrowi członkowie zespołu będą opłacani na podstawie wyników, stosując, jak to nazywa, „ceny oparte na wartości”.
To ogromna zmiana sposobu myślenia, ale liderzy biznesu i IT mogą zacząć od czegoś, co już znają: outsourcingu procesów biznesowych (BPO) – ocena, które części procesu są strategiczne, powinna pozostać w firmie. W rozmowach, które Apotheker przeprowadził z organizacjami, które rozważają radykalną zmianę swoich przepływów pracy i procesów biznesowych, powiedziała: „Albo przyjmiesz podejście BPO i zlecisz komuś pełny outsourcing, masz nadzieję, że przekształci proces za pomocą sztucznej inteligencji i będzie motywować do osiągania wyników, albo przekształcisz proces wewnętrznie”.
Na razie zauważył to Ananthakrishnan z Accenture ceny oparte na tokenach i kredyty AIktóre są często stosowane przy zakupie usług opartych na sztucznej inteligencji, są wskaźnikami wartości. Im częściej korzysta się z usługi AI, tym więcej potrzeba tokenów i tym więcej zużywa się kredytów. Powiedział, że te modele cenowe oparte na konsumpcji stanowią pomost prowadzący do modelu cenowego opartego na wynikach, w którym organizacje zatrudniają agentów AI do pracy.
Ananthakrishnan zalecił liderom IT rozpoczęcie wdrażania wskaźników wpływu biznesowego, takich jak powiązanie zwrotu z inwestycji z modelem kredytowym AI. Mogą również rozważyć model hybrydowy wyceniony na podstawie początkowego kredytu na sztuczną inteligencję, w ramach którego dostawca otrzymuje premię w przypadku osiągnięcia określonego wyniku.
Jest wiele do rozważenia w miarę dostosowywania praktyk pracy w celu uwzględnienia agentycznej sztucznej inteligencji – ale niezależnie od tego, czy prace wzmocnione sztuczną inteligencją są wykonywane wewnętrznie, czy za pośrednictwem zewnętrznego usługodawcy, nadchodzą ceny oparte na wartości, a osoby na stanowiskach kierowniczych w obszarze IT i zaopatrzenia będą musiały ocenić, jak zmienia się ryzyko w stosunku do zwrotu, gdy zamawiany produkt lub usługa znajduje się w środowisku probabilistycznym, a nie bardzo deterministycznym.