7 tundi nädalas SharePointis raisatud: kuidas teie meeskond saab hallatud tehisintellekti abil lõpetada juba olemasoleva teabe otsimise

Andmekalmistult kullakaevanduseks: kuidas SharePointist koos hallatud tehisintellektiga saab teie ettevõtte intelligentne aju

Teadmushaldus tehisintellekti ajastul: passiivsest salvestusest intelligentse ettevõtte infrastruktuurini

Infovabaduse illusioon – miks organisatsioonid jäävad strateegiliselt pimedaks vaatamata külluslikele andmetele

Kaasaegne ärimaastik esitleb end põhimõttelise paradoksina. Organisatsioonidel on eksponentsiaalselt palju andmeid ja dokumente, kuid see küllus muutub süstemaatiliselt strateegiliseks pudelikaelaks. Info üleküllus ei ole enam infotehnoloogia kõrvalprobleem, vaid keskne takistus efektiivsusele, mis kahjustab mõõdetavalt ettevõtete majandustulemusi. Töötajad raiskavad iga päev tööaega teabe otsimisele, mis on juba kusagil ettevõtte digitaalsetes arhiivides olemas. See reaalsus ei ole ebapiisava salvestusmahu tagajärg, vaid pigem põhimõttelise arhitektuurilise nõrkuse väljendus: traditsioonilised teadmushaldussüsteemid on staatilised, reaktiivsed ja kognitiivselt võimetud ettevõtte kollektiivset mälu intelligentselt haldama.

Selle ebaefektiivsuse majanduslik mõju on märkimisväärne. Empiirilised uuringud näitavad, et töötajad kulutavad keskmiselt viis kuni seitse tundi nädalas olemasoleva teabe otsimisele või teadmatult uue teabe loomisele. 500 töötajaga ettevõtte puhul tähendab see iganädalast tootlikkuse langust 2500–3500 töötundi. Eelarveaastale ekstrapoleerides võrdub see tootlikkuse puudujäägiga vahemikus 130 000–180 000 töötundi. Seda ei tohiks tõlgendada pelgalt ajaraiskamisena, vaid pigem otsese ressursikaotusena, mis mõjutab negatiivselt ettevõtte kasumimarginaali.

Samal ajal kiirendab tehisintellekti süsteemide integreerimine Microsoft 365 ökosüsteemi dramaatiliselt andmemahtu. Kuna iga päev integreeritakse Copiloti toega Microsoft 365 eksemplaridesse ligi kaks miljardit uut dokumenti, ei suurene see väljakutse mitte ainult kvantitatiivselt, vaid tekitab ka uusi kvalitatiivseid probleeme. Organisatsioonid seisavad silmitsi kriitilise küsimusega: kuidas saavad tehisintellekti süsteemid ettevõtte teabele tõhusalt juurde pääseda ja seda kasutada, kui teabearhitektuur on kaootiline, killustatud ja kontseptuaalselt korrastamata?

Vastus ei peitu olemasolevate süsteemide edasises optimeerimises, vaid põhimõttelises arhitektuurilises ümberkujundamises. Lahendust nimetatakse SharePointi teadmusagendiks ja see esindab uut tüüpi ettevõtte tarkvara: intelligentselt töötavat teadmusoperatsioonisüsteemi.

Struktuuriline ümberkujundamine: SharePoint kui intelligentne teadmusplatvorm

Microsoft ei käsitle SharePointi enam passiivse dokumendihaldussüsteemina, vaid aktiivse luurekihina ettevõttesiseseks suhtluseks ja teadmiste kasutamiseks. See ümberkujundamine ei ole pelgalt olemasolevate funktsioonide järkjärguline täiustamine, vaid dokumendiplatvormi rolli põhjalik ümberhindamine tänapäevases ettevõtte arhitektuuris.

SharePointi teadmusagent kasutab tänapäevaseid keelemudeleid ja masinõpet mitte ainult ettevõtte sisu salvestamiseks, vaid ka selle aktiivseks analüüsimiseks, struktureerimiseks ja optimeerimiseks erinevate tarbimisstsenaariumide jaoks. Tehnoloogia rakendab suuri keelemudeleid, mis on võimelised dokumendi sisu semantiliselt mõistma ja automaatselt struktureeritud metaandmeid genereerima. Täpsemalt tähendab see, et dokumenti ei salvestata lihtsalt kausta; selle asemel analüüsitakse selle sisu, eraldatakse põhimõisted, tuvastatakse kontekstuaalsed seosed ja rakendatakse automaatselt asjakohaseid kategooriaid.

Sellel automatiseeritud sisu klassifitseerimisel on kaugeleulatuvad tagajärjed äritegevuse efektiivsusele. Kui personaliosakond laadib üles uue poliitikadokumendi, siis teadmusagent mitte ainult ei analüüsi teksti, vaid tuvastab automaatselt ka asjakohased kategooriad, nagu ulatus, jõustumiskuupäev, kinnitusolek ja sisu märksõnad. Süsteem märgistab dokumendi vastavalt ja teeb need metaandmed otsingu- ja päringufunktsioonide jaoks kättesaadavaks. Selle tulemusena teavet mitte ainult ei salvestata, vaid seda valmistatakse aktiivselt ette ka taaskasutamiseks ja masintöötluseks.

Selle lähenemisviisi eriti uuenduslik aspekt on raamatukogu korralduse eraldamine käsitsi tehtavatest haldusülesannetest. Teadmusagent saab automaatselt soovitada uusi veerge, kehtestada arhiveerimisreegleid ja genereerida kohandatud vaateid, mis filtreerivad ja sorteerivad dokumente intelligentsete kriteeriumide alusel. See mitte ainult ei kõrvalda metaandmete haldamise halduskoormust, vaid loob ka organisatsioonilise dünaamika, mis kohandub muutuvate ärivajadustega.

Sellel on märkimisväärsed tagajärjed IT-juhtimisele. Traditsioonilised teadmushaldussüsteemid kannatavad digitaalse lagunemise probleemi all. Dokumendid kaotavad asjakohasuse, neid enam ei uuendata ja süsteemide linkimine ei vii kuhugi. Aktiivne teadmushaldussüsteem teadmusagendi võimalustega tuvastab need probleemid ennetavalt. Süsteem suudab automaatselt tuvastada katkised hüperlingid, märgistada sisu, mida pole pikka aega uuendatud, ja hoiatada administraatoreid teabe eest, mis võib sisaldada aegunud või vastuolulisi väiteid.

Teadmiste artikuleerimise automatiseerimine: KKK genereerimine metaproduktiivsuse kordajana

Tehisintellektil põhineva teadmushaldusplatvormi eriti praktiline aspekt on korduma kippuvate küsimuste automatiseeritud loomine. See funktsionaalne moodul kujutab endast olulist läbimurret teadmiste levitamise demokratiseerimisel organisatsioonides.

Traditsioonilistes olukordades on põhjalike KKK-dokumentide loomine töömahukas protsess. Sisuhaldur peab hoolikalt läbi vaatama originaaldokumendid, ette nägema kasutajate küsimusi ja sõnastama täpsed vastused, mis on nii täpsed kui ka kergesti mõistetavad. See protsess on aeganõudev ning seda piiravad inimese tunnetus ja vaatenurga eelarvamused.

Tehisintellektil põhinev KKK veebiosa muudab seda dünaamikat põhjalikult. Autor saab valida ühe või mitu allikdokumenti ja anda süsteemile käsu automaatselt KKK struktuuri genereerida. Protsess järgib kolmeastmelist arhitektuuri: esiteks valitakse allikdokumendid, mis võivad koosneda näiteks Wordi failidest, PowerPointi esitlustest, PDF-failidest, tsükli märkmetest või koosolekute transkriptsioonidest. Teises etapis määratleb autor sisu konteksti, näiteks kas KKK on seotud sündmuse, poliitika, toote või mõne muu kontseptuaalse valdkonnaga. Kolmandas etapis genereerib teadmusagent automaatselt kategooriad, asjakohased küsimused ja sisukad vastused.

Selle funktsionaalsuse ettevõtetele vastuvõetavaks muutmise kriitiliseks elemendiks on inimkontrolli ja kvaliteedi tagamise säilitamine. Automaatselt genereeritud KKK-sid ei avaldata kohe, vaid esitatakse autorile ülevaatamiseks, kohandamiseks ja valideerimiseks. See loob hübriidse töövoo, kus struktureerimistöö korduv ja kognitiivne koormus kantakse tehisintellekti süsteemile, samas kui kvaliteedi tagamine ja konteksti valideerimine jäävad inimestekspertidele.

Selle automatiseerimise majanduslikud tagajärjed varieeruvad organisatsiooni tüübist olenevalt oluliselt. Suures finantsteenuste organisatsioonis võiks vastavusdokumentatsiooni, tootejuhiste ja sisemiste protsessijuhiste KKK loomise automatiseerimine kokku hoida mitu sada tundi kvartalis. Tarkvaraettevõte saaks seda funktsiooni kasutada, et automaatselt genereerida sisemiste sidusrühmade ja väliste partnerite jaoks olulist dokumentatsiooni.

Varjatud majanduslik kasu seisneb aga teabe paremas levitamises. Kui töötajad leiavad oma küsimustele vastused kiiremini ja intuitiivsemalt, väheneb tugifunktsioonide ja ekspertide koormus. Detsentraliseeritud meeskondade või kontserttööjõu struktuuriga organisatsioonides võib see iseteeninduslik teadmiste omandamine kaasa tuua märkimisväärse tootlikkuse kasvu.

Kohaspetsiifiline tehisintellekt: üldisest assistendist kontekstieksperdiks

Üldiste tehisintellektiga assistentide peamine probleem on nende kontekstipimedus. Üldine kaaspiloot pääseb ligi koondatud Microsoft 365 sisule, kuid tal puudub sügav spetsialiseerumine konkreetse ettevõtte või meeskonna ainulaadsele teabemaastikule. See viib olukorrani, kus kuigi tehisintellektiga assistent pääseb tehniliselt ligi miljonitele dokumentidele, on tema vastused spetsialiseerumata, kontekstitundetud ja sageli mitte otseselt asjakohased.

SharePointi saidipõhiste agentide innovatsioon lahendab selle probleemi sihipäraselt. Iga SharePointi sait saab oma tehisintellekti agendi, millel on ainuõigus selle saidi sisule juurde pääseda ja mis kasutab seda sisu spetsiaalse teadmusbaasina. See tähendab, et müügiosakonna meeskonnal on oma kaaspiloot, kes on spetsialiseerunud müügipoliitikatele, kliendiprofiilidele, äriloogikale ja müügistrateegiatele. Samal ajal on IT-osakonnal eraldi agent, kes on spetsialiseerunud tehnilisele dokumentatsioonile, süsteemiarhitektuuridele ja IT-haldusele.

Tulemuseks on tehisintellekti loodud vastuste asjakohasuse ja kvaliteedi dramaatiline kasv. Müügiesindajad ei saa enam sellistele küsimustele nagu "Millised allahindlustasemed kehtivad suurettevõtetele?" vastata lihtsalt üldise teabega, vaid pigem müügidokumentides talletatud täpsete ja ajakohaste ettevõtte juhiste abil. See mitte ainult ei paranda teabe kvaliteeti, vaid välistab ka vastavusrikkumiste riski aegunud või ebaõige teabe tõttu.

Kohapõhiste agentide rakendamine nõuab aga keerukaid turvaarhitektuure. Microsoft lahendab selle mitmefaktorilise autentimise ja autoriseerimise strateegia abil. Platvorm kasutab identiteedi läbipääsu ja nimel autentimist, et tagada tehisintellekti agenti poolt dokumentide ja teabe hankimine ainult siis, kui päringu esitanud kasutajal on vastavad juurdepääsuõigused. See on tehniline lahendus keerulisele probleemile: kuidas varustada tehisintellekti agente tervikliku teadmusbaasiga, ilma et see kahjustaks turvalisust või vastavusnõudeid.

Selle juurdepääsukontrolli detailsus on tähelepanuväärne. Administraatorid saavad juurdepääsu lubada või keelata mitte ainult saidi, vaid ka dokumenditeegi ja loendi tasandil. See võimaldab organisatsioonidel hoida tundlikku teavet juurdepääsukontrolli all, maksimeerides samal ajal tehisintellekti süsteemide kognitiivseid võimeid.

Osakonnaspetsiifilised tootlikkuse kordajad: majandusliku ümberkujundamise stsenaariumid

Intelligentse teadmushaldussüsteemi teoreetilised võimalused avalduvad praktikas mitmesuguste osakondadepõhiste tootlikkuse kasvude kaudu. Igal organisatsiooniüksusel on erinevad teabevajadused, erinevad juurdepääsumustrid ja erinevad tehisintellektiga toetatud automatiseerimise kulude-tulude analüüsid.

Müügis on see muutus eriti ilmne. Müügispetsialistid on traditsiooniliselt koormatud keerukate ülesannetega: klientide ajaloo uurimine, asjakohase tooteteabe tuvastamine, hinnakujunduse ja allahindluspoliitikaga konsulteerimine – kõik see reaalajas kliendisuhtluse ajal. Nutikas SharePointi agent saab seda protsessi oluliselt kiirendada. Müügiesindaja saab agendile esitada küsimuse, näiteks: „Milliseid tootekombinatsioone on see klient varem ostnud ja millised täiendusteed on saadaval?“ ning saada sekunditega teadliku vastuse, mis põhineb ajaloolistel müügiandmetel, tootepoliitikal ja klientide eelistustel. See vähendab kliendipäringu ja teadliku pakkumise vahelise reageerimisaega tundidelt minutitele. Selle reageerimise kiirus tähendab otseselt kõrgemaid konversioonimäärasid, lühemaid müügitsükleid ja paremat kliendikogemust.

Näiteks võib finantsteenuste ettevõte avastada, et müügikõnede ettevalmistamise keskmine aeg lüheneb 45 minutilt 15 minutile. 100 müügiinimese ja keskmiselt viie kuni kümne kõne korral päevas tooks see kaasa 3000–6000 minuti suuruse tootlikkuse kasvu päevas. See võrdub 90–180 täiendava tootlikkuse tunniga päevas, mida saaks investeerida edasistesse tuluteenivatesse tegevustesse.

IT-osakond kasutab täiesti teistsuguseid mehhanisme. IT-s iseloomustab teadmushaldust traditsiooniliselt kiire vananemine ja suur keerukus. Süsteemide arhitektuurid muutuvad, uued tehnoloogiad nõuavad uut dokumentatsiooni ja vanu dokumente ei uuendata sageli kiiresti. See viib olukorrani, kus IT-spetsialistid puutuvad sageli kokku aegunud dokumentatsiooniga, mis omakorda loob potentsiaalseid veaallikaid.

Intelligentne teadmushaldussüsteem koos teadmusagendi funktsionaalsusega suudab neid probleeme süstemaatiliselt lahendada. Agent suudab automaatselt tuvastada katkised hüperlingid, märgistada aegunud sisu ja isegi soovitada linke uuematele või sarnastele dokumentidele. Administraatorid saavad regulaarselt automatiseeritud aruandeid, mis näitavad, milline dokumentatsioon on aegunud või enam mitte kasutusel. See loob reaktiivse asemel ennetava juhtimismudeli.

IT-eelised ulatuvad aga hooldusülesannetest kaugemale. IT-spetsialistid saavad keerukatele tehnilistele probleemidele lahendusi kiiremini leida, esitades SharePointi agendile intelligentseid küsimusi. Näiteks süsteemiadministraator võib küsida: „Milliseid konfiguratsioonietappe on vaja meie hübriidpilve infrastruktuuride vahelise turvalise ühenduse loomiseks?“ ja saada mitte ainult üldist teavet, vaid ka spetsialiseeritud vastuseid, mis põhinevad nende organisatsiooni dokumenteeritud arhitektuuril ja protsessijuhistel.

Personaliosakond saab kasu personalipoliitika ja protsessidega seotud teabe demokratiseerimisest. Uued töötajad seisavad traditsiooniliselt silmitsi info üleküllusega: organisatsioonilised struktuurid, ettevõtte poliitikad, IT-süsteemid, vastavusnõuded ja paljud muud teemad tuleb kiiresti omandada. Nutikas personaliosakonna SharePointi agent saab seda sisseelamisprotsessi oluliselt parandada. Uued töötajad saavad esitada küsimusi ettevõtte kultuuri, hüvitiste poliitika, vastavusnõuete ja protsesside kohta ning saada spetsiaalselt nende olukorrale kohandatud vastuseid.

See mitte ainult ei vähenda personalispetsialistide töökoormust, vaid parandab ka sisseelamisprotsessi kvaliteeti. Uuringud näitavad, et parem sisseelamine toob kaasa töötajate suurema hoidmise, kiirema tootlikkuse kasvu ja väiksema voolavuse. Majanduslikud tagajärjed on märkimisväärsed: töötaja värbamise ja sisseelamise keskmine maksumus jääb paljudes tööstusharudes vahemikku 50 000–150 000 eurot. Kui intelligentne teadmushaldussüsteem vähendab voolavust viie protsendi võrra, tähendab see keskmise suurusega ettevõtte jaoks, kus on 1000 töötajat, 2,5–7 miljoni euro suurust aastast kokkuhoidu.

Projektijuhtimises tekitab intelligentne teadmushaldus otsest tootlikkuse kasvu aruannete genereerimise automatiseerimise kaudu. Tüüpiline stsenaarium: projektijuht kulutab kaks kuni neli tundi nädalas olekuaruannete loomisele, koondades teavet koosoleku märkmetest, ülesannete loenditest ja erinevatest projektidokumentidest. Tehisintellekti agent, kellel on juurdepääs kõigile projektiga seotud dokumentidele, saaks need aruanded automaatselt genereerida uute dokumentide ja viimase aruande järgsete värskenduste põhjal. See vabastaks iga projektijuhi kohta kaks kuni neli tundi nädalas.

Suure projekti puhul, kus on viis projektijuhti ja keskmine aastapalk kaheksakümmend tuhat eurot, tähendab see kahekümne kuni neljakümne tuhande euro suurust väärtuse langust aastas. Tüüpilise projektijuhtimise rolli puhul, kus on kaksteist kuni viisteist projektijuhti suurtes organisatsioonides, korrutatakse see kokkuhoid saja viiekümne tuhande kuni tuhande saja euroni aastas.

Juhtimise keerukus: automatiseerimise ja kontrolli vahel

Intelligentsete teadmushaldussüsteemide rakendamine seab organisatsioonid keerulise juhtimisdilemma ette. Ühelt poolt pakub automatiseeritud klassifitseerimine ja sildistamine märkimisväärset efektiivsuse kasvu. Teisest küljest on oht kontrollimatuks heterogeensuseks, kui erinevad meeskonnad ja osakonnad arendavad välja erinevaid klassifitseerimissüsteeme.

Microsoft lahendab selle probleemi formaliseeritud taksonoomia haldusmudeliga. Selle asemel, et lubada kasutajatel metaandmeid ad hoc määrata, defineeritakse ettevõtte infoarhitektuurist ja äriloogikast tuletatud keskne ettevõtte taksonoomia. See taksonoomia on seejärel automatiseeritud tehisintellekti klassifitseerimise alus. Tehisintellekt õpib dokumente sildistama mitte suvaliste kriteeriumide, vaid standardiseeritud, ettevõtteüleste kategooriate järgi.

See juhtimisstruktuur on kompromiss. See välistab üksikute meeskondade paindlikkuse oma klassifitseerimissüsteemide väljatöötamisel, kuid loob ka ettevõtteülese järjepidevuse ja koostalitlusvõime. Personaliosakonnas märgistatud dokument märgistatakse samade kategooriatega kui IT-osakonna dokument, võimaldades ettevõtteülest otsingut ja päringuid.

Siiski on nende juhtimismudelite rakendamisel tehnilisi piiranguid, mida organisatsioonid peavad arvestama. Automaatne sildistamine on piiratud maksimaalselt viie veeruga dokumenditeegi kohta. Skannitud PDF-dokumente ei jäädvustata automaatse sisuanalüüsiga, kuna see ei eralda skannitud dokumentidest teksti. Süsteem ei täida automaatselt olemasolevaid dokumente; automatiseerimist rakendatakse ainult uutele või hiljuti üleslaaditud dokumentidele. See tähendab, et dokumentide ajalookirjutus võib jääda käsitsi või poolautomaatseks protsessiks.

Vaatamata neile piirangutele rõhutab Microsoft, et ametlik juhtimine ei piira tootlikkust, vaid võimaldab pigem turvalist ja järjepidevat koostööd. See on eriti oluline Microsoft 365 keskkondades, kus on lubatud iseteeninduslike saitide loomine. Ilma tsentraliseeritud juhtimisstandarditeta võivad organisatsioonid kiiresti sattuda olukorda, kus eksisteerib sadu või tuhandeid saite heterogeensete klassifitseerimissüsteemidega, mis ei ole omavahel koostalitlusvõimelised.

Integreerimine laiendatud Microsofti ökosüsteemi: Copilot Studio ja Power Platform

SharePointi abil toimivat intelligentset teadmushaldust ei tohiks mõista isoleeritud süsteemina, vaid integreeritud ökosüsteemi keskse komponendina, mis koosneb Microsoft Copilot Studiost, Power Platformist ja täiustatud tehisintellekti võimalustest.

Selles arhitektuuris toimib SharePoint keskse teadmusbaasina. Kui Copilot Studio pakub platvormi tehisintellekti agentide konfigureerimiseks ja haldamiseks, siis SharePoint toimib andmete integreerimise taustsüsteemina. Copilot Studio kaudu konfigureeritud Copiloti agent saab kasutada SharePointi oma peamise teadmusbaasina ja seda saab integreerida ka teiste andmeallikatega: CRM-süsteemid, ERP-süsteemid, HR-süsteemid või mis tahes muu andmeallikas, millele pääseb ligi API-de või konnektorite kaudu.

Selle tagajärjeks on ettevõtte tehisintellekti infrastruktuuri tsentraliseerimine. Erinevate meeskondade asemel, kes rakendavad erinevaid tehisintellekti tööriistu ja agente, luuakse tsentraalne juhtimismudel, kus kõiki tehisintellekti agente hallatakse ühise platvormi kaudu. See vähendab keerukust ja suurendab järjepidevust.

Power Platform oma AI Builderi võimalustega esindab järgmist laiendustaset. Kuigi SharePoint ja Copilot Studio on optimeeritud küsimuste ja vastuste stsenaariumide jaoks, võimaldab Power Platform automatiseerida keerukamaid äriprotsesse. Näiteks saab Power Automate'i automatiseeritud töövoo konfigureerida nii, et see käivitab uue personalipoliitika dokumendi üleslaadimisel automaatselt rea toiminguid: dokumenti analüüsitakse, töötajad liigitatakse asjakohasuse alusel, saadetakse teated, genereeritakse KKK ja dokumenteeritakse muudatuste ajalugu.

Kriitiline turvaaspekt on tagada, et kõik andmed jääksid turvaliselt organisatsiooni kontrollerite kätte. Tehisintellekti agendid viitavad selgesõnaliselt oma allikatele ja kuvavad täpsed lõigud, millel nende vastused põhinevad. See aitab kaasa kahele olulisele aspektile: esiteks läbipaistvusele ja jälgitavusele (mida Microsoft nimetab "selgitatavuseks") ning teiseks vastavusele ja auditeerimisjäljele. Kui agent genereerib vastuse, saab audiitor täpse allika jälgida ja kontrollida.

Tulevased arengud: mitme agenti orkestreerimine ja agentide ajastu

Microsoft ei käsitle SharePointi ja seda ümbritseva ökosüsteemi pikaajalist arendamist mitte edasiste järkjärguliste täiustustena, vaid üleminekuna täielikult agendipõhisele ajastule. Järgmine arendustase hõlmab autonoomseid agente, mis mitte ainult ei vasta päringutele, vaid täidavad proaktiivselt ja iseseisvalt keerulisi äriülesandeid ettevõtte andmete ja strateegilise konteksti põhjal.

Transformatiivne kontseptsioon on mitme agendi orkestreerimine. Ühe agendi asemel, kes täidab kõiki ülesandeid, töötatakse välja spetsiaalsed agendid, kellest igaüks vastutab erinevate funktsionaalsete valdkondade eest ja töötab koordineeritult koos. Praktiline stsenaarium võib välja näha selline: ärianalüütik palub peamisel agendil "Loo müügimeeskonnale kuu lõpu aruanne". See käivitab rea toiminguid: andmeagent hangib Fabricist asjakohased müügiandmed, analüüsib trende ja tuvastab anomaaliad. Microsoft 365 agent loob nende teadmiste põhjal dokumente ja esitlusi. Azure'i tehisintellekti agent planeerib automaatselt kohtumisi asjaomaste sidusrühmadega. Töövoo agent koordineerib kõiki neid tegevusi ja tagab, et need viiakse läbi õiges järjekorras.

See kujutab endast põhimõttelist muutust tehisintellekti kasutamises äris. Kui tänapäeva tehisintellekt toimib peamiselt inimestest otsuste langetajate abistajana, siis tuleviku tehisintellekt tegutseb autonoomsemalt. See pakub nii märkimisväärset tootlikkuse potentsiaali kui ka uusi juhtimisalaseid väljakutseid.

Hallatud tehisintellekti lahenduste majanduslik ratsionaalsus

Küsimusele, miks tehisintellektil põhinev teadmushaldus SharePointi abil on hallatud tehisintellekti lahenduse jaoks ideaalne, saab vastata erinevatest majanduslikest ja tegevusalastest vaatenurkadest.

Esiteks on see väga keerukas valdkond, mis nõuab suurt spetsialiseerumist. Intelligentse teadmushaldussüsteemi juurutamine nõuab lisaks SharePointi, Microsoft 365 ja tehisintellekti tehnoloogiate tehnilistele teadmistele ka sügavat arusaamist infoarhitektuurist, juhtimismudelitest, turvaarhitektuurist ja muudatuste juhtimisest. Enamikul keskmise suurusega ja isegi paljudel suurtel organisatsioonidel puudub sisemine ekspertiis sellise süsteemi nullist kavandamiseks ja juurutamiseks.

Teiseks on see pideva arengu valdkond ja vajab värskendusi. Microsoft avaldab regulaarselt uusi funktsioone ja võimalusi SharePointi ja sellega seotud platvormide jaoks. Organisatsioon, mis haldab neid süsteeme sisemiselt, peaks pidevalt oma oskusteavet ajakohastama ja uusi funktsioone hindama. See seob sisemisi ressursse, mida saaks produktiivsemalt kasutada muudes valdkondades.

Kolmandaks, see on valdkond, millel on märkimisväärsed riskid, kui seda valesti rakendatakse. Kui juhtimismudel on valesti konfigureeritud, võib see kaasa tuua turvaprobleeme, nõuetele vastavuse rikkumisi või andmetega seotud lekkeid. Kui taksonoomiline struktuur pole hästi läbi mõeldud, võidakse rakendada süsteem, mis näeb küll parem välja, kuid ei anna reaalset tootlikkuse kasvu. Kogenud hallatud tehisintellekti pakkuja saab neid riske süstemaatiliselt minimeerida väljakujunenud parimate tavade ja rakendusmetoodikate abil.

Neljandaks, see on valdkond, kus investeeringutasuvus (ROI) sõltub suuresti juurutamise kvaliteedist. Teoreetiline tootlikkuse kasv võib olla märkimisväärne, kuid see ei realiseeru automaatselt. See nõuab hästi planeeritud muudatuste juhtimist, läbimõeldud koolitusstrateegiat ja hästi struktureeritud kasutuselevõtukampaaniat. Hallatud tehisintellekti pakkuja, kellel on nendes valdkondades kogemused, saab oluliselt suurendada eduka kasutuselevõtu ja investeeringutasuvuse realiseerimise tõenäosust.

Viiendaks, see on valdkond, kus pidev optimeerimine on hädavajalik. Pärast esmast juurutamist avastavad organisatsioonid kiiresti, et teatud juhtimismudelid toimivad hästi ja teised vajavad kohandamist. Taksonoomiat täpsustatakse, konfigureeritakse uusi agente ja tuvastatakse uusi kasutusjuhtumeid. Hallatud tehisintellekti pakkuja saab seda pidevat optimeerimist teostada, samal ajal kui sisemine IT-organisatsioon keskendub muudele strateegilistele prioriteetidele.

Hallatud tehisintellekti transformatsiooni ärimudel

SharePointi abil loodud intelligentse teadmushalduse hallatud tehisintellekti lahendus järgib tavaliselt ärimudelit, mis hõlmab erinevaid etappe ja teenusekomponente.

Esimene etapp on hindamise ja strateegia etapp. Kogenud teenusepakkuja viib läbi põhjaliku hinnangu praeguse teadmushalduse maastiku kohta, tuvastab probleemsed kohad ja ebatõhusused ning töötab välja strateegilise rakenduskava. See võib võtta kaks kuni neli nädalat ja hõlmab tavaliselt intervjuusid erinevate sidusrühmadega, praeguste protsesside dokumenteerimist ning kiirelt võitvate stsenaariumide ja pikaajaliste strateegiliste algatuste kindlakstegemist.

Teine etapp on projekteerimise ja planeerimise etapp. Pakkuja töötab välja üksikasjaliku tehnilise projekteerimisdokumendi, mis määratleb taksonoomia struktuuri, turbe- ja juhtimismudelid, integratsiooniarhitektuuri ja rakendamise tegevuskava. See hõlmab ka riskianalüüsi ja leevendusstrateegiaid.

Kolmas etapp on juurutamine. Pakkuja konfigureerib SharePointi, rakendab taksonoomiastruktuuri, kehtestab halduspoliitikad, koolitab võtmekasutajaid ja administraatoreid ning migreerib või teisendab olemasoleva sisu. See etapp võib võtta kaks kuni kuus kuud, olenevalt organisatsiooni suurusest ja keerukusest.

Neljas etapp on kasutuselevõtt ja muudatuste haldamine. Pakkuja toetab uue süsteemi laialdase kasutuselevõtu tagamiseks erinevate osakondade vahelist suhtlust, koolitust ja juhendamist. See võib hõlmata veebinare, dokumentatsiooni, parimate tavade juhendeid ja pidevat tuge.

Viies etapp on pidev tugi ja optimeerimine. Pakkuja pakub pidevat tehnilist tuge, abistab uute funktsioonide ja agentide konfigureerimisel, jälgib kasutuselevõttu ja investeeringutasuvuse realiseerimist ning toetab pidevat optimeerimist, mis põhineb saadud kogemustel ja muutuvatel ärivajadustel.

Kulude seisukohast on hallatud tehisintellekti lahendus mudel, mis võimaldab organisatsioonidel vähendada üldkulusid ja hajutada finantskoormust. Selle asemel, et eraldada suur kapitalikulude (CapEx) eelarve sisemisele juurutamisele ja seejärel kanda sisemiste ressursside pidevaid tegevuskulusid (OpEx), saab organisatsioon luua pakkujaga mudeli, mis koosneb näiteks esialgsest juurutustasust ja korduvast haldustasust. See pakub suuremat finantspaindlikkust ja prognoositavust.

Riski ülekandmise seisukohast vastutab hallatava tehisintellekti pakkuja rakendamise kvaliteedi ja algatuse edu eest. See loob pakkujale stiimuleid kvaliteetse rakendamise tagamiseks ning edukaks kasutuselevõtuks ja investeeringutasuvusele (ROI).

Konkreetne väärtuse loomine: teooriast kvantifitseerimiseni

Selle lahenduse majandusliku atraktiivsuse määrab lõppkokkuvõttes selle loodava väärtuse konkreetne kvantifitseerimine. Kuigi teoreetilised tootlikkuse kasvud on märkimisväärsed, tuleb neid praktikas mõõta ja valideerida.

Keskmise suurusega 500 töötajaga ettevõttel, kus keskmine töötaja veedab nädalas viis tundi teabe otsimisega, on teoreetiline tootlikkuse kasvupotentsiaal 30–40 protsenti tänu automatiseerimise rakendamisele ja teadmiste navigeerimise parandamisele. Keskmise aastapalga 60 000 eurot ja üldkulude kordaja 1,3 korral tähendaks see 180–240 miljoni euro suurust aastast väärtuse kasvu. Isegi kui nende teoreetiliste tulude praktiline realiseerumine on vaid 50 protsenti, annaks see ikkagi 90–120 miljonit eurot aastast lisandväärtust.

Suurettevõte, kus on kümme tuhat töötajat, võiks saavutada vastavalt palju kõrgemaid absoluutarve, kuigi protsentuaalselt võidakse teenida väiksemat kasumit, kuna sellistel organisatsioonidel on tavaliselt juba keerukamad teadmushaldussüsteemid.

Hallatud tehisintellekti lahenduse maksumus varieerub sõltuvalt organisatsiooni suurusest, juurutusprojekti keerukusest ja ambitsioonikusest. Keskmise suurusega juurutus võib maksta 130 000–300 000 eurot, samas kui suurema ettevõtte juurutus võib maksta 2–5 miljonit eurot. Kui aastane lisandväärtus on 120 miljonit eurot või rohkem, on projektil väga atraktiivne investeeringutasuvus (ROI) ja tasuvusaeg on kuus kuni kakskümmend neli kuud.

Strateegiline positsioon konkurentsitihedas kontekstis

Tehisintellektil põhineva teadmushalduse juurutamine ei ole pelgalt sisemine optimeerimise algatus, vaid ka strateegiline konkurentsieelis. Organisatsioonid, mis rakendavad intelligentseid teadmushaldussüsteeme varakult, saavad saavutada märkimisväärset tõhususe ja kvaliteedi paranemist enne konkurente.

See on eriti oluline teadmistöötajate intensiivsetes tööstusharudes, nagu finantsteenused, konsultatsioonid, farmaatsia ja tarkvaraarendus. Nendes tööstusharudes on ettevõtte mälule juurdepääs ja selle kasutamine kriitilise tähtsusega edutegur. Organisatsioonid, mis institutsionaliseerivad ja automatiseerivad teadmushalduse, saavad teha kiiremaid otsuseid, kiiremini uuendusi teha ja turumuutustele kiiremini reageerida.

Talentide värbamise ja hoidmise seisukohast võivad intelligentsed teadmushaldussüsteemid olla samuti oluliseks eristavaks teguriks. Kõrgelt kvalifitseeritud teadmustöötajad eelistavad tööandjaid, kellel on kaasaegne tehnoloogiainfrastruktuur ja tööriistad, mis maksimeerivad nende tootlikkust. Ettevõte, kus on intelligentsed tehisintellekti abilised ja kaasaegne teadmushaldus, on tipptalentidele atraktiivsem kui ettevõte, millel on vananenud süsteemid.

Paratamatu muutus

Teadmushalduse ümberkujundamine passiivsetest hoidlatest intelligentseteks ja aktiivseteks platvormideks ei ole enam valikuline optimeerimisalgatus, vaid strateegiline vajadus. Andmete eksponentsiaalne maht, täiustatud tehisintellekti tehnoloogiate kättesaadavus ja majanduslik surve tootlikkuse parandamiseks loovad koos keskkonna, kus organisatsioonidel pole muud valikut, kui oma teadmushaldussüsteeme moderniseerida ja tehisintellektile suunata.

Selles kontekstis pakub hallatud tehisintellekti lahendus kiirendatud, riskivaba ja optimeeritud juurutamistee. Selle asemel, et organisatsioonid viiksid läbi aastaid kestvaid sisemisi katsetusi ja kannaksid vigade tõttu suuri kulusid, saavad nad teha koostööd kogenud pakkujaga, et rakendada väljakujunenud parimaid tavasid kiiremini.

Selle ajastu võitjad ei ole need, kellel on parim tehnoloogia, vaid need, kes kasutavad seda kõige intelligentsemalt. Intelligentse teadmushalduse hallatud tehisintellekti lahendused on selle uue konkurentsidünaamika võtmeelement.

Hallatud tehisintellekti platvorm - pilt: Xpert.Digital

Siit saate teada, kuidas teie ettevõte saab kiiresti, turvaliselt ja ilma kõrgete sisenemisbarjäärideta rakendada kohandatud tehisintellekti lahendusi.

Hallatud tehisintellekti platvorm on teie igakülgne ja muretu tehisintellekti pakett. Keerulise tehnoloogia, kalli infrastruktuuri ja pikkade arendusprotsesside asemel saate spetsialiseerunud partnerilt teie vajadustele vastava võtmed kätte lahenduse – sageli juba mõne päeva jooksul.

Peamised eelised lühidalt:

⚡ Kiire teostus: Ideest rakenduseni päevade, mitte kuude jooksul. Pakume praktilisi lahendusi, mis loovad kohest väärtust.

🔒 Maksimaalne andmeturve: Teie tundlikud andmed jäävad teie kätte. Garanteerime turvalise ja nõuetele vastava töötlemise ilma andmeid kolmandate osapooltega jagamata.

💸 Finantsriski pole: maksate ainult tulemuste eest. Suured esialgsed investeeringud riist- ja tarkvarasse või personali jäävad täielikult ära.

🎯 Keskendu oma põhitegevusele: Keskendu sellele, mida sa kõige paremini oskad. Meie tegeleme sinu tehisintellekti lahenduse kogu tehnilise juurutamise, käitamise ja hooldusega.

📈 Tulevikukindel ja skaleeritav: teie tehisintellekt kasvab koos teiega. Tagame pideva optimeerimise ja skaleeritavuse ning kohandame mudeleid paindlikult uutele nõuetele.

Lisateavet selle kohta siin:

• Hallatud tehisintellekti platvorm

Konrad Wolfenstein

Aitan teid hea meelega isikliku konsultandina.

minuga ühendust võtta Wolfenstein ∂ xpert.digital

Helistage mulle lihtsalt alla +49 89 674 804 (München)

Linkedin
 

Meie globaalne tööstus- ja ärialane ekspertiis äriarenduses, müügis ja turunduses - pilt: Xpert.Digital

Tööstusharu fookus: B2B, digitaliseerimine (tehisintellektist XR-ini), masinaehitus, logistika, taastuvenergia ja tööstus

Lisateavet selle kohta siin:

• Xpert Business Hub

Teemakeskus koos teadmiste ja ekspertiisiga:

• Teadmisplatvorm globaalse ja regionaalse majanduse, innovatsiooni ja tööstusharude suundumuste kohta
• Analüüside, impulsside ja taustteabe kogumine meie fookusvaldkondadest
• Koht ekspertiisi ja teabe saamiseks äri- ja tehnoloogiavaldkonna praeguste arengute kohta
• Teemakeskus ettevõtetele, kes soovivad õppida turgude, digitaliseerimise ja valdkonna uuenduste kohta