اکثر شرکت ها ابزارهای هوش مصنوعی را اشتباه می خرند. در اینجا نحوه رفع آن آورده شده است.

امروز از هر تیم درآمدی بپرسید و آن را خواهید شنید. بهترین ابزارهای هوش مصنوعی در حال حاضر چیست؟

هوشمند به نظر می رسد. در واقع مشکل همین است.

بازار هوش مصنوعی به اندازه‌ای سریع در حال حرکت است که حتی اپراتورهای باتجربه از هیجان سرگردان هستند، کارت اعتباری را روی پلتفرم‌های درخشان می‌کشند و امیدوارند که نتایج هزینه را توجیه کند.

اکثر اوقات این کار را نمی کنند.

نه به این دلیل که ابزارها بد هستند، بلکه به این دلیل که فرآیند خرید خراب است. هیچ پاسخ یکسانی برای اینکه کدام ابزار هوش مصنوعی بهترین هستند وجود ندارد، زیرا استراتژی درست هوش مصنوعی کاملاً به جایی که شرکت شما است بستگی دارد، نه جایی که می خواهید باشید.

Blake Tiemeier، مدیر شتاب رشد در جنرال آتلانتیک، و Amy Cramer، شریک عملیاتی Go-to-Market در Level Equity، با مایک ویلو از York IE در وبینار وضعیت صنعت: ایجاد ارزش به گفتگو نشستند تا در مورد اینکه دقیقاً چگونه برای سرمایه گذاری های هوش مصنوعی در مجموعه های خود ارزش قائل هستند، صحبت کردند.

با مشکل شروع کنید نه از ابزار

امی وقتی در مورد رایج‌ترین اشتباهی که در ارزیابی هوش مصنوعی می‌بیند از او پرسیده شد به صراحت گفت: “اکثر تیم‌ها سوال اشتباه می‌پرسند.”

تیم ها درباره یک ابزار می شنوند، هیجان زده می شوند و یک مورد استفاده را مهندسی معکوس می کنند. برعکس است.

نقطه شروع صحیح لیست مشکلات شماست، نه نسخه نمایشی. و مشکلاتی که ارزش حل دارند کاملاً به مرحله و موقعیت شرکت شما بستگی دارد.

بلیک یک نظرسنجی از بیش از 250 شرکت پرتفوی انجام داد و دریافت که موقعیت یابی هوش مصنوعی تقریباً دقیقاً منعکس کننده موقعیت استراتژیک است.

شرکت‌های با رشد آهسته‌تر که در حالت دفاع و توسعه هستند، از هوش مصنوعی برای محافظت از پایگاه استفاده می‌کنند: حفظ، کاهش ریزش، کارایی پشتیبانی مشتری. تولیدکنندگان هایپر به شدت در حال استقرار آن در بالای قیف هستند تا تولید تقاضا و ایجاد خط لوله را افزایش دهند.

شرکت‌هایی که دچار مشکل می‌شوند، شرکت‌هایی هستند که نتیجه معکوس می‌دهند، شرکت‌هایی هستند که تلاش می‌کنند از هوش مصنوعی برای منفجر کردن چیزهایی که کار می‌کنند استفاده کند، یا یک تولیدکننده سریع که آنقدر از درست کردن آن احتیاط می‌کند که مزیت سرعتی را که قرار بود هوش مصنوعی به آنها بدهد از دست می‌دهد.

امی می بیند که شرکت ها پلتفرم های هماهنگ سازی داده های پیچیده را می خرند در حالی که آنچه واقعاً به آن نیاز دارند غنی سازی اساسی است. آنها ابزارهای AI SDR را زمانی می خرند که داده های CRM آنها برای پشتیبانی از هدف گیری دقیق بسیار نامرتب است. ابزار اشتباه نیست. و اگر داده های زیرین تمیز نباشند، هیچ ابزاری شما را نجات نخواهد داد.

بهره وری در مقابل بهره وری: بدانید کدام را ترجیح می دهید

همه سرمایه‌گذاری‌های هوش مصنوعی یکسان ایجاد نمی‌شوند، و برخورد یکسان با همه آنها یکی از سریع‌ترین راه‌ها برای تفسیر نادرست نتایج است.

امی بین دو مقوله مرز مشخصی ترسیم می کند: افزایش بهره وری و افزایش عملکرد. بهره وری مربوط به سرعت و کارایی است. عملکرد با نتایج، نرخ تبدیل، نرخ سود، درآمد توسعه مرتبط است.

“آیا بهره وری بود؟ کارایی بود؟ آیا تعامل را بهبود می بخشید؟” او در وبینار گفت. “شما باید یک فرضیه در مورد اینکه از این ابزار هوش مصنوعی برای چه چیزی استفاده کرده اید، ارائه دهید.”

برای بازی های سازنده، خرید ابزارهای آماده معمولا راه حل مناسبی است. ریاضی ROI ساده است و موارد استفاده ثابت شده است. برای اجراها، امی رویکرد خزیدن-پیاده روی را بدون در نظر گرفتن صحنه توصیه می کند.

قبل از سرمایه گذاری در یک ابزار، به صورت دستی فرضیه را تایید کنید.

او گفت: “اگر چیزی را از ChatGPT در ایمیل خود کپی کرده و فقط برای دیدن جایگذاری کنید، خوب است.” “اجازه دهید KPIهای روشنی داشته باشم که بگویم آیا این نرخ تبدیل را بهبود می بخشد؟ اگر چنین است، عالی است. اکنون می خواهم روی ابزاری سرمایه گذاری کنم که بتواند این کار را برای من بسیار سریعتر انجام دهد.”

یک چارچوب بسازید تا قبل از خرید هر چیزی تست کنید

نکته ای که در مورد سرمایه گذاری های هوش مصنوعی وجود دارد این است: اکثر تیم ها واقعاً نمی دانند که آیا کار می کنند یا خیر.

امی از یک شرکت نمونه کار خواست تا او را در چارچوب آزمایشی خود برای ابزار هوش مصنوعی که فعالانه از آن استفاده می‌کنند، راهنمایی کند. پاسخ یک احساس بود. آنها بدون اینکه چیزی یاد بگیرند به سرعت حرکت کردند. این یک مشکل تکنولوژیکی نیست. این یک مسئله فرآیندی است.

این پارادوکسی است که مدام مطرح می‌شود: تیم‌هایی که بیشترین بهره را از هوش مصنوعی می‌برند، معمولاً همان‌هایی هستند که ابتدا سرعت خود را کاهش دادند.

پذیرش اجباری بدون ساختار منجر به انطباق سطح و مقاومت واقعی در زیر می شود. قبل از اینکه از مردم انتظار اجرای برنامه داشته باشید، باید فضایی برای یادگیری ایجاد کنید.

یک چارچوب تست واقعی دارای چهار جزء است:

1. یک فرضیه روشن به طور خاص انتظار دارید این ابزار چه چیزی را تغییر دهد؟
2. KPI های تعریف شده موفقیت بعد از 30، 60 و 90 روز چگونه به نظر می رسد؟
3. شاخص های پیشرو، نه فقط عقب ماندگی. بلیک در این وبینار به صراحت گفت: «برخی از شرکت‌هایی که با آنها کار می‌کنیم چرخه‌های فروش سازمانی 18 ماهه دارند، بنابراین اکنون باید راهی برای اندازه‌گیری عملکرد داشته باشید». آیا نرخ پاسخگویی در حال بهبود است؟ رزرو قرار افزایش می یابد؟ قابلیت ارتقا؟ اکنون آنها را ردیابی کنید. منتظر سهم خط لوله بعدا باشید.
4. گروه کنترل تست AB در برابر جریان های کاری قدیمی شما. بدون پایه، شما نمی توانید چیزی را ثابت کنید.

بلیک آن را فراتر می‌برد: «تعریف موفقیت واقعاً مهم است. کشیدن کارت اعتباری روی یک محصول جدید آسان است زیرا هیجان‌انگیز و درخشان است، اما اگر ندانیم موفقیت چگونه است، واقعاً سخت است که خودمان را مسئول بدانیم.»

“ما یاد می گیریم” یک چارچوب نیست. تکرار سریع نیاز به ساختار دارد تا به معنای چیزی باشد.

مانترا “سه بار بشنو”.

یکی از کاربردی ترین نکات وبینار ربطی به صفحات گسترده یا مدل های امتیازدهی ندارد. این تشخیص الگو است.

قانون بلیک، که او آن را به اشتراک گذاشت، او همچنین از یک همکار صنعتی شنید: اگر نام ابزاری سه بار در شرکت‌های نمونه کار یا مکالمات مورد اعتماد مطرح شود، ارزش رزرو نسخه نمایشی را دارد.

او گفت: “اگر سه بار این نام را بشنوم، تظاهراتی ایجاد می کنم.” سپس می‌توانم یک پایگاه دانش ایجاد کنم، یک مطالعه موردی با سایر شرکت‌های پرتفوی که می‌توانم آنها را به عنوان قهرمان معرفی کنم، و سپس می‌توانیم آن را به طور گسترده ارسال کنیم.»

این برای اپراتورهایی که چندین شرکت پرتفوی را به طور همزمان مدیریت می کنند اهمیت دارد زیرا برنامه ارزش گذاری را فشرده می کند. به جای اینکه هر شرکتی آزمایش‌های مستقلی را با ابزارهای مشابه انجام دهد، تشخیص الگوی در سطح نمونه کارها نشان می‌دهد که چه چیزی سریع‌تر عمل می‌کند.

اگر این نمای متقابل نمونه کارها را ندارید، یک نسخه سبک تر از آن ایجاد کنید. در گروه های همسالان بمانید. یادداشت ها را با همکاران دیگر شرکت ها به اشتراک بگذارید. اپراتورهایی را دنبال کنید که نتایج واقعی را ارسال می کنند، نه بازاریابی فروشنده. وقتی همان نام را از منابعی که به آن اعتماد دارید می شنوید، این نشانه شماست.

قبل از اینکه خرید خود را انجام دهید، ریسک را از بین ببرید

حتی با وجود یک فرضیه محکم و یک چارچوب آزمایشی واقعی، بازار ابزارهای هوش مصنوعی در سال 2026 دارای ریسک ساختاری است که اکثر خریداران آن را در نظر نمی گیرند.

سرعت نوآوری سریع است. پلتفرم‌هایی که امروزه متمایز به نظر می‌رسند ممکن است ظرف شش ماه به صورت میز قرار بگیرند یا به طور کامل در یک پشته بزرگ‌تر جذب شوند. بلیک در مورد آنچه در راه است مستقیم می گوید: “من فکر می کنم یک ادغام عظیم در راه است.”

توصیه تاکتیکی او: مراقب قرارداد باشید. با شرایط کوتاه‌تر شرط‌بندی کنید، چه قراردادهای شش ماهه یا حتی قراردادهای ماهانه.

در مورد سوال ساخت در مقابل خرید، بلیک برای اکثر موارد استفاده در بازار، به خصوص در حال حاضر، تمایل به خرید دارد. ساخت و نگهداری یک راه حل سفارشی هوش مصنوعی منابع را از محصول اصلی شما می گیرد. استثنا موارد استفاده خاص است که در بازار وجود ندارد که در آن ساخت سفارشی ارزش نامتناسبی را برای کسب و کار شما ارائه دهد.

چارچوب Amy در مورد تقسیم عملکرد/بازده است: “از دیدگاه عملکرد، خرید ابزار منطقی است. آنها وجود دارند و موارد استفاده واضحی وجود دارد. از منظر عملکرد، ما یک رویکرد خزیدن را در پیش می گیریم.”

خط پایین

هیچ استراتژی واحدی برای هوش مصنوعی وجود ندارد که برای هر شرکتی کارساز باشد. آنچه کار می کند درک صحنه، محدودیت های شما، و تصمیم گیری ابزاری است که مطابق با واقعیت شما باشد، نه شخص دیگری.

تیم هایی که بیشترین بهره را از هوش مصنوعی می برند، آنهایی نیستند که بیشترین ابزار را خریداری کرده اند. آنها کسانی هستند که ابزارهای مناسب را به دلایل درست، در زمان مناسب، با تعریف روشنی از موفقیت خریدند.

این رشته پر زرق و برق نیست. اما این همان چیزی است که شرکت‌هایی را که در واقع شتاب می‌دهند از شرکت‌هایی که پول زیادی را صرف ماندن می‌کنند، جدا می‌کند.