← Hybrid Resourcing: Human + Machine Operating Model
Ud Over Chatvinduet: Hvad Der Findes Under AI-Isbjerget
Flertrinsagenter der gennemfører opgavesekvenser, fuld procesautomation, scenariebaseret beslutningsstøtte, overvågning der fremhæver ulæste signaler allerede til stede i eksisterende data, og koordinering mellem afdelinger er alle realistiske i dag, ikke eksperimentelle, alligevel går de fleste organisationer aldrig ud over et chatvindue til tekst og resuméer. Kløften mellem, hvad der teknisk er tilgængeligt, og hvad der reelt er udrullet, er ofte en driftsmodelkløft, ikke en kapacitetskløft.
Hvorfor de fleste organisationer bliver ved den synlige top
Tekstgenerering og resuméer er lette at adoptere, fordi de passer ind i eksisterende arbejdsgange uden at kræve, at nogen ændrer, hvordan beslutninger træffes, eller hvem der er ansvarlig for hvad. Alt andet, agenter, automation, beslutningsstøtte, kræver at redesigne selve arbejdsgangen, et fundamentalt sværere organisatorisk problem.
Hvordan "overvågning der fremhæver ulæste signaler" egentlig ser ud
Mange organisationer indsamler allerede data, ingen har tid til godt at gennemgå, kundefeedback, driftslogfiler, supportsager. AI anvendt på overvågning kan fremhæve mønstre i den eksisterende data, en menneskelig gennemgår til sidst ville finde, hvis de havde ubegrænset tid til at kigge.
Hvordan man ved, om ens organisation stadig sidder fast ved toppen
Hvis ethvert AI-anvendelsestilfælde i jeres organisation stadig kræver, at en person åbner et chatvindue og skriver en prompt, bruger I isbjergets synlige top. Applikationer under overfladen fungerer i arbejdsgange uden at have brug for den manuelle udløser hver gang.
75% af Bestyrelser Erkender, at Deres AI-strategi Mere Er for Synets Skyld end Reel Styring
Vi redesigner først driftsmodellen, placerer derefter AI, hvor den reelt skaber værdi, og omdanner isolerede pilotprojekter til en arbejdsstyrkeplan, der kombinerer medarbejdere, fleksibelt talent, maskiner og agenter.