7 годин на тиждень, витрачених на SharePoint: Як ваша команда може припинити пошук інформації, яка вже існує, за допомогою керованого штучного інтелекту

Від цвинтаря даних до золотої жили: як SharePoint із керованим штучним інтелектом стає інтелектуальним мозком вашої компанії

Управління знаннями в епоху штучного інтелекту: від пасивного сховища до інтелектуальної корпоративної інфраструктури

Ілюзія інформаційної свободи – чому організації залишаються стратегічно сліпими, незважаючи на велику кількість даних

Сучасний бізнес-ландшафт являє собою фундаментальний парадокс. Організації володіють експоненціально зростаючими обсягами даних і документів, проте ця надлишок систематично перетворюється на стратегічне вузьке місце. Інформаційне перевантаження більше не є периферійною проблемою інформаційних технологій, а центральною перешкодою для ефективності, яка помітно погіршує економічні показники компаній. Працівники щодня витрачають робочий час на пошук інформації, яка вже існує десь у цифрових архівах компанії. Ця реальність не є наслідком недостатньої ємності для зберігання, а радше вираженням фундаментальної архітектурної слабкості: традиційні системи управління знаннями є статичними, реактивними та когнітивно нездатними інтелектуально керувати колективною корпоративною пам'яттю.

Економічний вплив такої неефективності є значним. Емпіричні дослідження показують, що працівники витрачають в середньому від п'яти до семи годин на тиждень на пошук існуючої інформації або несвідоме створення нової інформації. Для компанії з 500 працівниками це означає щотижневу втрату продуктивності від 2500 до 3500 робочих годин. Екстрапольовано на фінансовий рік, це дорівнює дефіциту продуктивності в діапазоні від 130 000 до 180 000 робочих годин. Це не слід тлумачити як просту втрату часу, а радше як пряму втрату ресурсів, яка негативно впливає на норму прибутку компанії.

Водночас, інтеграція систем штучного інтелекту в екосистему Microsoft 365 різко прискорює обсяг даних. Оскільки майже два мільярди нових документів щодня інтегруються в екземпляри Microsoft 365 з підтримкою Copilot, ця проблема не лише зростає кількісно, ​​але й створює нові якісні проблеми. Організації стикаються з критичним питанням: як системи штучного інтелекту можуть ефективно отримувати доступ до корпоративної інформації та використовувати її, коли інформаційна архітектура хаотична, фрагментована та концептуально неорганізована?

Відповідь полягає не в подальшій оптимізації існуючих систем, а в фундаментальній архітектурній трансформації. Рішення називається SharePoint Knowledge Agent і являє собою новий тип корпоративного програмного забезпечення: інтелектуальну операційну систему знань.

Структурна трансформація: SharePoint як інтелектуальна платформа знань

Microsoft більше не розглядає SharePoint як пасивну систему управління документами, а як активний рівень інтелектуального аналізу для корпоративної комунікації та використання знань. Ця трансформація — це не просто поступове вдосконалення існуючих функцій, а фундаментальна переоцінка ролі, яку платформа документів повинна відігравати в сучасній корпоративній архітектурі.

Агент знань SharePoint використовує сучасні мовні моделі та машинне навчання не лише для зберігання корпоративного контенту, але й для активного аналізу, структурування та оптимізації його для різних сценаріїв використання. Технологія використовує великі мовні моделі, здатні семантично розуміти вміст документа та автоматично генерувати структуровані метадані. Зокрема, це означає, що документ не просто зберігається в папці; натомість аналізується його вміст, витягуються ключові концепції, виявляються контекстні зв'язки та автоматично застосовуються відповідні категоризації.

Ця автоматизована класифікація контенту має далекосяжні наслідки для ефективності бізнесу. Коли відділ кадрів завантажує новий документ політики, агент знань не лише аналізує текст, але й автоматично визначає відповідні категорії, такі як сфера застосування, дата набрання чинності, статус затвердження та ключові слова контенту. Система позначає документ відповідними тегами та робить ці метадані доступними для функцій пошуку та запитів. В результаті інформація не лише зберігається, але й активно готується до повторного використання та машинної обробки.

Особливо інноваційним аспектом цього підходу є абстракція організації бібліотеки від ручних адміністративних завдань. Агент знань може автоматично пропонувати нові колонки, встановлювати правила файлування та створювати користувацькі подання, які фільтрують та сортують документи за інтелектуальними критеріями. Це не лише усуває адміністративне навантаження на управління метаданими, але й створює організаційну динаміку, яка адаптується до змінних потреб бізнесу.

Наслідки для управління ІТ є значними. Традиційні системи управління знаннями страждають від проблеми цифрового занепаду. Документи втрачають актуальність, більше не оновлюються, а системи зв'язків нікуди не ведуть. Активна система управління знаннями з можливостями агента знань проактивно виявляє ці проблеми. Система може автоматично виявляти непрацюючі гіперпосилання, позначати контент, який давно не оновлювався, та попереджати адміністраторів про інформацію, яка може містити застарілі або суперечливі твердження.

Автоматизація артикуляції знань: генерація поширених запитань як метапродуктивний мультиплікатор

Особливо практичним аспектом платформи управління знаннями на основі штучного інтелекту є автоматизоване створення розділів часто задаваних питань. Цей функціональний модуль є значним проривом у демократизації поширення знань в організаціях.

У традиційних сценаріях створення комплексних документів із поширеними запитаннями є трудомістким процесом. Контент-менеджер повинен ретельно переглядати оригінальні документи, передбачати запитання користувачів та формулювати точні відповіді, які є одночасно точними та легкими для розуміння. Цей процес займає багато часу та обмежений людським пізнанням та упередженнями точки зору.

Веб-частина поширених запитань на базі штучного інтелекту фундаментально змінює цю динаміку. Автор може вибрати один або кілька вихідних документів і доручити системі автоматично створити структуру поширених запитань. Процес дотримується триетапної архітектури: спочатку вибираються вихідні документи, які можуть складатися, наприклад, з файлів Word, презентацій PowerPoint, PDF-файлів, нотаток до циклів або стенограм зустрічей. На другому кроці автор визначає контекст вмісту, наприклад, чи стосується поширених запитань події, політики, продукту чи іншої концептуальної області. На третьому кроці агент знань автоматично генерує категорії, відповідні запитання та змістовні відповіді.

Критичним елементом, який робить цю функціональність прийнятною для бізнесу, є збереження людського контролю та забезпечення якості. Автоматично згенеровані поширені запитання не публікуються негайно, а надсилаються автору для перевірки, коригування та перевірки. Це створює гібридний робочий процес, у якому повторюване когнітивне навантаження структурування переноситься на систему штучного інтелекту, тоді як забезпечення якості та перевірка контексту залишаються за експертами-людьми.

Економічні наслідки такої автоматизації суттєво різняться залежно від типу організації. У великій організації, що надає фінансові послуги, автоматизація створення поширених запитань щодо документації щодо відповідності, інструкцій щодо продуктів та інструкцій щодо внутрішніх процесів може заощадити кілька сотень годин на квартал. Компанія-розробник програмного забезпечення може використовувати цю функціональність для автоматичного створення документації, що стосується внутрішніх зацікавлених сторін та зовнішніх партнерів.

Однак прихована економічна вигода полягає в покращеному поширенні інформації. Коли співробітники можуть знаходити відповіді на свої запитання швидше та інтуїтивніше, навантаження на допоміжні функції та пули експертів зменшується. В організаціях з децентралізованими командами або структурами робочої сили за принципом «гіг-персонал» таке самостійне отримання знань може призвести до значного підвищення продуктивності.

Штучний інтелект, орієнтований на певний сайт: від універсального помічника до контекстного експерта

Фундаментальна проблема універсальних помічників на основі штучного інтелекту полягає в їхній контекстній сліпоті. Звичайний помічник може отримати доступ до агрегованого контенту Microsoft 365, але йому бракує глибокої спеціалізації в унікальному інформаційному ландшафті конкретної компанії чи команди. Це призводить до ситуації, коли, хоча помічник на основі штучного інтелекту технічно може отримати доступ до мільйонів документів, його відповіді неспеціалізовані, незалежні від контексту та часто не мають безпосереднього відношення до теми.

Інновація агентів SharePoint, специфічних для сайтів, вирішує цю проблему цілеспрямовано. Кожен сайт SharePoint отримує власного агента штучного інтелекту, який має ексклюзивний доступ до вмісту цього сайту та використовує цей вміст як спеціалізовану базу знань. Це означає, що команда у відділі продажів має власного другого пілота, що спеціалізується на політиках продажів, профілях клієнтів, бізнес-логіці та схемах продажів. Водночас ІТ-відділ має окремого агента, що спеціалізується на технічній документації, системних архітектурах та управлінні ІТ.

Результатом є різке підвищення релевантності та якості відповідей, згенерованих штучним інтелектом. Торгові агенти більше не можуть просто відповідати на запитання типу «Які рівні знижок застосовуються до великих компаній?», використовуючи загальну інформацію, а радше точні, актуальні рекомендації компанії, що зберігаються в документах продажу. Це не лише покращує якість інформації, але й усуває ризик порушень відповідності через застарілу або невірну інформацію.

Однак, впровадження агентів, специфічних для сайту, вимагає складних архітектур безпеки. Microsoft вирішує цю проблему за допомогою стратегії багатофакторної автентифікації та авторизації. Платформа використовує наскрізне проходження ідентифікації та автентифікацію від імені, щоб гарантувати, що агент ШІ отримує документи та інформацію лише тоді, коли користувач, який запитує, має відповідні права доступу. Це технічне рішення складної проблеми: як забезпечити агентів ШІ комплексною базою знань без шкоди для вимог безпеки чи відповідності.

Деталізація цього контролю доступу вражає. Адміністратори можуть надавати або забороняти доступ не лише на рівні сайту, але й на рівні бібліотеки документів та списків. Це дозволяє організаціям контролювати доступ до конфіденційної інформації, одночасно максимізуючи когнітивні можливості систем штучного інтелекту.

Мультиплікатори продуктивності для окремих відділів: сценарії економічної трансформації

Теоретичні можливості інтелектуальної системи управління знаннями проявляються на практиці через різні підвищення продуктивності, характерні для кожного відділу. Кожен організаційний підрозділ має різні інформаційні потреби, різні схеми доступу та різні аналізи витрат і вигод щодо автоматизації на основі штучного інтелекту.

У сфері продажів трансформація особливо помітна. Фахівці з продажу традиційно обтяжені складними завданнями: дослідженням історії клієнтів, визначенням відповідної інформації про продукт, консультуванням щодо цінової політики та політики знижок, і все це в режимі реального часу під час взаємодії з клієнтами. Інтелектуальний агент SharePoint може значно пришвидшити цей процес. Продавець може поставити агенту запитання на кшталт: «Які комбінації продуктів цей клієнт купував раніше та які шляхи оновлення доступні?» та отримати обґрунтовану відповідь протягом кількох секунд, виходячи з історичних даних про продажі, політики продукту та уподобань клієнта. Це скорочує час реагування між запитом клієнта та обґрунтованою пропозицією з годин до хвилин. Швидкість такої відповіді безпосередньо призводить до вищих коефіцієнтів конверсії, коротших циклів продажів та покращення взаємодії з клієнтами.

Наприклад, компанія, що надає фінансові послуги, може виявити, що середній час підготовки до дзвінків щодо продажів скоротився з 45 хвилин до 15 хвилин. Зі 100 продавцями та середньою кількістю від п'яти до десяти дзвінків на день це призведе до підвищення продуктивності на 3000–6000 хвилин щодня. Це дорівнює 90–180 додатковим годинам продуктивності на день, які можна було б інвестувати в подальшу діяльність, що генерує дохід.

ІТ-відділ отримує вигоду від зовсім інших механізмів. В ІТ управління знаннями традиційно характеризується швидким старінням та високою складністю. Архітектура систем змінюється, нові технології вимагають нової документації, а старі документи часто не оновлюються своєчасно. Це призводить до ситуації, коли ІТ-фахівці часто стикаються із застарілою документацією, що, у свою чергу, створює потенційні джерела помилок.

Інтелектуальна система управління знаннями з функціональністю агента знань може систематично вирішувати ці проблеми. Агент може автоматично виявляти непрацюючі гіперпосилання, позначати застарілий контент і навіть пропонувати посилання на новіші або схожі документи. Адміністратори можуть отримувати регулярні автоматизовані звіти, які показують, яка документація застаріла або більше не використовується. Це створює проактивну модель управління замість реактивної.

Однак переваги ІТ-інфраструктури виходять за рамки завдань з обслуговування. ІТ-фахівці можуть швидше знаходити рішення складних технічних проблем, ставлячи інтелектуальні запитання агенту SharePoint. Наприклад, системний адміністратор може запитати: «Які кроки налаштування необхідні для встановлення безпечного з’єднання між нашими гібридними хмарними інфраструктурами?» та отримати не лише загальну інформацію, а й спеціалізовані відповіді на основі задокументованої архітектури та інструкцій щодо процесів своєї організації.

Відділ кадрів отримує вигоду від демократизації доступу до політики управління персоналом та інформації, пов’язаної з процесами. Нові співробітники традиційно стикаються з інформаційним перевантаженням: організаційні структури, політика компанії, ІТ-системи, вимоги до відповідності та численні інші теми необхідно швидко опанувати. Інтелектуальний агент SharePoint для HR може значно покращити цей процес адаптації. Нові співробітники можуть ставити запитання щодо культури компанії, політики пільг, вимог до відповідності та процесів роботи й отримувати спеціалізовані відповіді, адаптовані саме до їхньої ситуації.

Це не лише зменшує навантаження на фахівців з управління персоналом, але й покращує якість процесу адаптації. Дослідження показують, що кращий адаптаційний процес призводить до кращого утримання співробітників, швидшого підвищення продуктивності та зменшення плинності кадрів. Економічні наслідки є значними: середня вартість набору та адаптації співробітника коливається від 50 000 до 150 000 євро в багатьох галузях. Якщо інтелектуальна система управління знаннями зменшує плинність кадрів на п'ять відсотків, це означає щорічну економію від 2,5 до 7 мільйонів євро для середньої компанії з 1000 співробітниками.

В управлінні проектами інтелектуальне управління знаннями забезпечує пряме підвищення продуктивності завдяки автоматизації створення звітів. Типовий сценарій: керівник проекту витрачає від двох до чотирьох годин на тиждень на створення звітів про стан, збираючи інформацію з нотаток зустрічей, списків завдань та різних документів проекту. Агент штучного інтелекту з доступом до всіх документів, що стосуються проекту, може автоматично генерувати ці звіти на основі нових документів та оновлень з моменту останнього звіту. Це звільнить від двох до чотирьох годин на тиждень для кожного керівника проекту.

Для великого проекту з п'ятьма керівниками проектів та середньою річною зарплатою вісімдесят тисяч євро це означає вивільнення вартості від двадцяти до сорока тисяч євро на рік. Для типової посади керівника проекту з дванадцятьма-п'ятнадцятьма керівниками проектів у великих організаціях ця економія множиться до ста п'ятдесяти тисяч-однієї тисячі ста євро на рік.

Складність управління: між автоматизацією та контролем

Впровадження інтелектуальних систем управління знаннями ставить організації перед складною дилемою управління. З одного боку, автоматизована класифікація та тегування забезпечують значне підвищення ефективності. З іншого боку, існує ризик неконтрольованої гетерогенності, якщо різні команди та відділи розробляють різні системи класифікації.

Microsoft вирішує цю проблему за допомогою формалізованої моделі управління таксономією. Замість того, щоб дозволяти користувачам призначати метадані ad-hoc, визначається централізована корпоративна таксономія, що походить з інформаційної архітектури та бізнес-логіки компанії. Ця таксономія потім служить основою для автоматизованої класифікації за допомогою штучного інтелекту. Штучний інтелект навчається позначати документи не за довільними критеріями, а за стандартизованими категоріями, що діють в масштабах всієї компанії.

Така структура управління є компромісом. Вона позбавляє окремі команди можливості розробляти власні системи класифікації, але водночас створює узгодженість та сумісність у масштабах усієї компанії. Документ, позначений тегом у відділі кадрів, буде позначений тими ж категоріями, що й документ у відділі ІТ, що дозволить здійснювати пошук та запити по всій компанії.

Однак існують технічні обмеження, які організації повинні враховувати під час впровадження цих моделей управління. Автоматизоване тегування обмежене максимум п'ятьма стовпцями на бібліотеку документів. Відскановані PDF-документи не підлягають автоматичному аналізу вмісту, оскільки це не витягує текст із відсканованих документів. Система не заповнює автоматично існуючі документи; автоматизація застосовується лише до нових або нещодавно завантажених документів. Це означає, що історіографія документів може залишатися ручним або напівавтоматизованим процесом.

Незважаючи на ці обмеження, Microsoft наголошує, що формальне управління не обмежує продуктивність, а радше забезпечує безпечну та послідовну співпрацю. Це особливо важливо в середовищах Microsoft 365, де ввімкнено самостійне створення сайтів. Без централізованих стандартів управління організації можуть швидко опинитися в ситуації, коли існують сотні або тисячі сайтів з різнорідними системами класифікації, які не сумісні одна з одною.

Інтеграція в розширену екосистему Microsoft: Copilot Studio та Power Platform

Інтелектуальне управління знаннями за допомогою SharePoint не слід розуміти як ізольовану систему, а як центральний компонент інтегрованої екосистеми, що складається з Microsoft Copilot Studio, Power Platform та розширених можливостей штучного інтелекту.

У цій архітектурі SharePoint виступає центральною базою знань. У той час як Copilot Studio надає платформу для налаштування та керування агентами штучного інтелекту, SharePoint служить серверною частиною інтеграції даних. Агент Copilot, налаштований за допомогою Copilot Studio, може використовувати SharePoint як свою основну базу знань, а також може бути інтегрований з іншими джерелами даних: системами CRM, системами ERP, системами управління персоналом або будь-яким іншим джерелом даних, доступним через API або конектори.

Наслідком є ​​централізація інфраструктури штучного інтелекту підприємства. Замість того, щоб різні команди впроваджували різні інструменти та агенти штучного інтелекту, встановлюється централізована модель управління, в якій усі агенти штучного інтелекту керуються через спільну платформу. Це зменшує складність та підвищує узгодженість.

Power Platform з його можливостями AI Builder представляє наступний рівень розширення. Хоча SharePoint та Copilot Studio оптимізовані для сценаріїв запитань і відповідей, Power Platform дозволяє автоматизувати складніші бізнес-процеси. Наприклад, автоматизований робочий процес у Power Automate можна налаштувати на автоматичне виконання низки дій під час завантаження нового документа кадрової політики: документ аналізується, співробітники класифікуються за релевантністю, надсилаються сповіщення, створюються поширені запитання та документується історія змін.

Критично важливим аспектом безпеки є забезпечення того, щоб усі дані залишалися безпечно в контролерах організації. Агенти штучного інтелекту чітко посилаються на свої джерела та відображають точні уривки, на яких базуються їхні відповіді. Це сприяє двом важливим аспектам: по-перше, прозорості та відстежуваності (те, що Microsoft називає «поясненьністю»), а по-друге, відповідності та журналу аудиту. Коли агент генерує відповідь, аудитор може відстежити та перевірити точне джерело.

Майбутній розвиток: багатоагентна оркестрація та агентна ера

Microsoft концептуалізує довгостроковий розвиток SharePoint та навколишньої екосистеми не як подальші поступові вдосконалення, а як перехід до повністю агентної ери. Наступний рівень розвитку передбачає автономні агенти, які не лише відповідають на запити, але й проактивно та самостійно виконують складні бізнес-завдання на основі даних компанії та стратегічного контексту.

Трансформаційна концепція полягає в оркестрації кількох агентів. Замість одного агента, який виконує всі завдання, розробляються спеціалізовані агенти, кожен з яких відповідає за різні функціональні області та працює разом скоординовано. Практичний сценарій може виглядати так: бізнес-аналітик запитує основного агента: «Створіть звіт за кінець місяця для команди продажів». Це запускає низку дій: агент даних отримує відповідні дані про продажі з Fabric, аналізує тенденції та виявляє аномалії. Агент Microsoft 365 створює документи та презентації на основі цих даних. Агент штучного інтелекту Azure автоматично планує зустрічі з відповідними зацікавленими сторонами. Агент робочого процесу координує всі ці дії та забезпечує їх виконання у правильній послідовності.

Це являє собою фундаментальний зсув у використанні ШІ в бізнесі. Хоча сьогоднішній ШІ переважно функціонує як помічник для людей, які приймають рішення, майбутній ШІ працюватиме більш автономно. Це створює як значний потенціал продуктивності, так і нові виклики в управлінні.

Економічна раціональність керованих рішень на основі штучного інтелекту

На питання, чому управління знаннями на основі штучного інтелекту за допомогою SharePoint ідеально підходить для керованого рішення на основі штучного інтелекту, можна відповісти з різних економічних та операційних точок зору.

По-перше, це галузь високої складності та високої потреби у спеціалізації. Впровадження інтелектуальної системи управління знаннями вимагає не лише технічних знань SharePoint, Microsoft 365 та технологій штучного інтелекту, але й глибокого розуміння інформаційної архітектури, моделей управління, архітектури безпеки та управління змінами. Більшість середніх і навіть багатьох великих організацій не мають внутрішньої експертизи для проектування та впровадження такої системи з нуля.

По-друге, це сфера постійної еволюції та потреби в оновленнях. Microsoft регулярно випускає нові функції та можливості для SharePoint та пов'язаних з ним платформ. Організація, яка керує цими системами внутрішньо, повинна постійно оновлювати свій досвід та оцінювати нові функції. Це зв'язує внутрішні ресурси, які можна було б використовувати більш продуктивно в інших сферах.

По-третє, це сфера зі значними ризиками, якщо її впровадити неправильно. Якщо модель управління налаштована неправильно, це може призвести до проблем безпеки, порушень відповідності або витоків даних. Якщо структура таксономії недостатньо продумана, можна впровадити систему, яка виглядає краще, але не забезпечує реального підвищення продуктивності. Досвідчений постачальник керованого штучного інтелекту може систематично мінімізувати ці ризики за допомогою встановлених найкращих практик та методологій впровадження.

По-четверте, це сфера, де рентабельність інвестицій (ROI) дуже залежить від якості впровадження. Теоретичне підвищення продуктивності може бути суттєвим, але воно не відбувається автоматично. Воно вимагає добре спланованого управління змінами, продуманої стратегії навчання та добре структурованої кампанії з впровадження. Постачальник керованого штучного інтелекту з досвідом у цих сферах може значно підвищити ймовірність успішного впровадження та досягнення рентабельності інвестицій.

По-п'яте, це сфера, де постійна оптимізація є важливою. Після початкового впровадження організації швидко виявлять, що певні моделі управління працюють добре, а інші потребують коригування. Таксономію буде вдосконалено, нові агенти налаштовано, а нові варіанти використання визначено. Постачальник керованого штучного інтелекту може виконувати цю постійну оптимізацію, поки внутрішня ІТ-організація зосереджується на інших стратегічних пріоритетах.

Бізнес-модель керованої трансформації штучного інтелекту

Кероване рішення на основі штучного інтелекту для інтелектуального управління знаннями за допомогою SharePoint зазвичай дотримується бізнес-моделі, яка включає різні фази та компоненти послуг.

Перший етап – це етап оцінки та розробки стратегії. Досвідчений постачальник послуг проводить комплексну оцінку поточного стану управління знаннями, визначає проблемні точки та неефективність, а також розробляє стратегічний план впровадження. Це може тривати від двох до чотирьох тижнів і зазвичай включає інтерв'ю з різними зацікавленими сторонами, документування поточних процесів та визначення швидковиграшних сценаріїв, а також довгострокових стратегічних ініціатив.

Другий етап – це етап проектування та планування. Постачальник розробляє детальний технічний проектний документ, який визначає структуру таксономії, моделі безпеки та управління, архітектуру інтеграції та дорожню карту впровадження. Це також включає аналіз ризиків та стратегії їх зменшення.

Третій етап – це впровадження. Постачальник налаштовує SharePoint, впроваджує структуру таксономії, налаштовує політики управління, навчає ключових користувачів та адміністраторів, а також переносить або конвертує існуючий контент. Цей етап може тривати від двох до шести місяців, залежно від розміру та складності організації.

Четвертий етап – це впровадження та управління змінами. Постачальник підтримує комунікацію, навчання та адаптацію в різних відділах, щоб забезпечити високий рівень впровадження нової системи. Це може включати вебінари, документацію, посібники з найкращих практик та постійну підтримку.

П'ятий етап – це постійна підтримка та оптимізація. Постачальник пропонує постійну технічну підтримку, допомагає з налаштуванням нових функцій та агентів, контролює впровадження та досягнення рентабельності інвестицій, а також підтримує постійну оптимізацію на основі отриманого досвіду та змін бізнес-вимог.

З точки зору витрат, кероване рішення на основі штучного інтелекту – це модель, яка дозволяє організаціям зменшити загальні витрати та розподілити фінансове навантаження. Замість того, щоб виділяти великий бюджет капітальних витрат (CapEx) на внутрішнє впровадження, а потім нести поточні операційні витрати (OpEx) на внутрішні ресурси, організація може встановити модель з постачальником, яка складається, наприклад, з початкової плати за впровадження та періодичної плати за управління. Це забезпечує більшу фінансову гнучкість та передбачуваність.

З точки зору передачі ризиків, постачальник керованого ШІ несе відповідальність за якість впровадження та успіх ініціативи. Це створює стимули для постачальника забезпечувати високоякісне впровадження та успішно підтримувати впровадження та рентабельність інвестицій.

Конкретне створення цінності: від теорії до кількісної оцінки

Економічна привабливість цього рішення зрештою визначається конкретною кількісною оцінкою створеної ним цінності. Хоча теоретичні прирости продуктивності є суттєвими, їх необхідно виміряти та перевірити на практиці.

Середня компанія з 500 співробітниками, де в середньому кожен працівник витрачає п'ять годин на тиждень на пошук інформації, має теоретичний потенціал підвищення продуктивності на 30-40 відсотків завдяки впровадженню автоматизації та покращенню навігації знаннями. При середній річній зарплаті 60 000 євро та коефіцієнті накладних витрат 1,3 це призведе до щорічного збільшення вартості на 180-240 мільйонів євро. Навіть якщо практична реалізація цих теоретичних переваг становитиме лише 50 відсотків, це все одно призведе до річної доданої вартості від 90 до 120 мільйонів євро.

Велика корпоративна організація з десятьма тисячами співробітників могла б досягти відповідно набагато вищих абсолютних показників, хоча у відсотковому вираженні могла б отримати менший прибуток, оскільки такі організації зазвичай уже мають більш складні системи управління знаннями.

Вартість керованого рішення на основі штучного інтелекту залежить від розміру організації, складності та амбіцій проєкту впровадження. Впровадження середнього масштабу може коштувати від 130 000 до 300 000 євро, тоді як впровадження у більшому підприємстві може коштувати від 2 до 5 мільйонів євро. Якщо річна додана вартість становить 120 мільйонів євро або вище, проєкт має дуже привабливу рентабельність інвестицій з термінами окупності від шести до двадцяти чотирьох місяців.

Стратегічна позиція в конкурентному контексті

Впровадження управління знаннями на основі штучного інтелекту – це не просто внутрішня ініціатива з оптимізації, а й стратегічна конкурентна перевага. Організації, які впроваджують інтелектуальні системи управління знаннями на ранній стадії, можуть досягти значного підвищення ефективності та якості, перш ніж це зроблять їхні конкуренти.

Це особливо актуально в галузях, що потребують знань, таких як фінансові послуги, консалтинг, фармацевтика та розробка програмного забезпечення. У цих галузях доступ до корпоративної пам'яті та її використання є критичним фактором успіху. Організації, які інституціоналізують та автоматизують управління знаннями, можуть швидше приймати рішення, швидше впроваджувати інновації та швидше реагувати на зміни на ринку.

З точки зору залучення та утримання талантів, інтелектуальні системи управління знаннями також можуть бути суттєвою відмінністю. Висококваліфіковані працівники знань віддають перевагу роботодавцям із сучасною технологічною інфраструктурою та інструментами, які максимізують їхню продуктивність. Компанія з інтелектуальними помічниками на основі штучного інтелекту та сучасним управлінням знаннями буде привабливішою для провідних талантів, ніж компанія зі застарілими системами.

Неминуча трансформація

Трансформація управління знаннями від пасивних сховищ до інтелектуальних, активних платформ більше не є необов'язковою ініціативою з оптимізації, а стратегічною необхідністю. Експоненціальний обсяг даних, доступність передових технологій штучного інтелекту та економічний тиск на підвищення продуктивності поєднуються, щоб створити середовище, в якому організації не мають іншого вибору, окрім як модернізувати свої системи управління знаннями та керувати ними на основі штучного інтелекту.

У цьому контексті кероване рішення на основі штучного інтелекту пропонує прискорений, зменшений ризики та оптимізований шлях впровадження. Замість того, щоб організації проводили роки внутрішніх експериментів та несли високі витрати через помилки, вони можуть співпрацювати з досвідченим постачальником для швидшого впровадження встановлених найкращих практик.

Переможцями в цю епоху будуть не ті, хто володіє найкращими технологіями, а ті, хто використовує їх найрозумніше. Керовані рішення на основі штучного інтелекту для інтелектуального управління знаннями є ключовим елементом цієї нової конкурентної динаміки.

Керована платформа штучного інтелекту - Зображення: Xpert.Digital

Тут ви дізнаєтеся, як ваша компанія може швидко, безпечно та без високих бар'єрів входу впроваджувати індивідуальні рішення на основі штучного інтелекту.

Керована платформа штучного інтелекту — це ваш універсальний та безтурботний пакет для штучного інтелекту. Замість того, щоб мати справу зі складними технологіями, дорогою інфраструктурою та тривалими процесами розробки, ви отримуєте готове рішення, адаптоване до ваших потреб, від спеціалізованого партнера — часто протягом кількох днів.

Основні переваги з першого погляду:

⚡ Швидке впровадження: від ідеї до операційного застосування за лічені дні, а не місяці. Ми пропонуємо практичні рішення, які створюють негайну цінність.

🔒 Максимальна безпека даних: Ваші конфіденційні дані залишаються з вами. Ми гарантуємо безпечну та відповідність вимогам обробку без передачі даних третім особам.

💸 Без фінансових ризиків: Ви платите лише за результат. Повністю виключаються значні початкові інвестиції в обладнання, програмне забезпечення чи персонал.

🎯 Зосередьтеся на своєму основному бізнесі: Зосередьтеся на тому, що ви робите найкраще. Ми беремо на себе повне технічне впровадження, експлуатацію та обслуговування вашого рішення на основі штучного інтелекту.

📈 Орієнтований на майбутнє та масштабований: Ваш ШІ зростає разом з вами. Ми забезпечуємо постійну оптимізацію та масштабованість, а також гнучко адаптуємо моделі до нових вимог.

Детальніше про це тут:

• Керована платформа штучного інтелекту

Konrad Wolfenstein

Я радий допомогти вам як особистого консультанта.

зв’язатися зі мною під Вольфенштейном ∂ xpert.digital

зателефонуйте мені під +49 89 674 804 (Мюнхен)

LinkedIn
 

Наша глобальна галузева та бізнес-експертиза в розвитку бізнесу, продажах та маркетингу - Зображення: Xpert.Digital

Галузевий фокус: B2B, цифровізація (від штучного інтелекту до XR), машинобудування, логістика, відновлювані джерела енергії та промисловість

Детальніше про це тут:

• Бізнес-центр Xpert

Тематичний центр з аналітичними матеріалами та експертними знаннями:

• Платформа знань про світову та регіональну економіку, інновації та галузеві тенденції
• Збір аналізів, імпульсів та довідкової інформації з наших пріоритетних напрямків
• Місце для експертів та інформації про поточні розробки в бізнесі та технологіях
• Тематичний центр для компаній, які хочуть дізнатися про ринки, цифровізацію та галузеві інновації