Was macht eigentlich ein AI-Berater? Ein wöchentlicher Blick auf eine echte Verlobung

Ein AI-Berater verwandelt ein Geschäftsproblem in ein funktionierendes System. Bei einem typischen Auftrag durchläuft der Job vier Phasen: eine Prüfung, die herausfindet, wo Zeit- und Geldverluste entstehen, eine Scoping-Phase, in der das eine Problem ausgewählt wird, das es wert ist, zuerst gelöst zu werden, ein Build, der ein kleines, funktionsfähiges System liefert, und eine Übergabe, die es Ihrem Team ermöglicht, es zu betreiben. Im Alltag geht es weniger um Algorithmen als vielmehr darum, scharfe Fragen zu stellen, Ihre Daten zu lesen, abzubilden, wie die Arbeit tatsächlich abläuft, und Code zu schreiben, der echte Arbeit leistet. Sie sprechen mit den Leuten, die die Arbeit erledigen, den Leuten, die über das Budget verfügen, und den Leuten, die die Systeme am Laufen halten. Bei dem Liefergegenstand handelt es sich nicht um ein Deck. Es ist etwas, das man in der Produktion messen kann.

Was macht ein AI-Berater täglich?

Das Werk ist gewöhnlicher als der Titel vermuten lässt, und das ist der Punkt. An den meisten Tagen geht es darum, Interviews zu führen, Daten zu lesen, zu skizzieren, wie ein Prozess ablaufen soll, und kleine Teile zu bauen, um eine Idee zu testen, bevor man sich darauf einlässt.

Eine nützliche Möglichkeit, sich die Rolle vorzustellen, ist ein kurzes Engagement jede Woche. Die Form variiert, aber der Bogen ist einheitlich: verstehen, entscheiden, bauen, übergeben.

Was passiert in der ersten Woche eines AI-Engagements?

Woche eins ist ein Audit. Der Berater hört und liest hauptsächlich zu, nicht baut auf.

• Sprich mit den Menschen, die die Arbeit erledigen. Betriebspersonal, Finanzen, Support. Ziel ist es, zu sehen, wohin Stunden gehen und wo die gleiche Aufgabe zweimal erledigt wird.
• Liest die Daten und die Systeme. Welche Datensätze vorhanden sind, wie sauber sie sind, welche Tools bereits vorhanden sind und wo Informationen zwischen ihnen neu eingegeben werden.
• Bildet den Prozess so ab, wie er tatsächlich abläuft. Nicht die Version im Handbuch. Das Echte, mit den Problemumgehungen und der Tabelle, die niemand zugibt.
• Listet die möglichen Probleme auf. Jedes einzelne wird als Kosten, Verzögerung oder Risiko dargestellt, sodass es mit den anderen verglichen werden kann.

Das Ergebnis am Ende der ersten Woche ist ein kurzes, ehrliches Bild davon, wo Wertverluste auftreten und welche Probleme eine genauere Betrachtung wert sind. Manchmal ist die wertvollste Erkenntnis, dass AI noch nicht die Antwort ist und eine kleinere Lösung zuerst kommt.

Wie verwandelt das Scoping ein Problem in einen Plan?

Woche zwei schränkt die Liste auf ein Problem ein, das es wert ist, zuerst gelöst zu werden. Dies ist die wichtigste Entscheidung in der Verlobung und wird mit Ihnen getroffen, nicht für Sie.

Der Berater bewertet jeden Kandidaten anhand von drei Fragen. Sind die Daten vorhanden, die dies unterstützen? Ist die Amortisation klar genug, um den Bau zu rechtfertigen? Kann eine erste Version innerhalb von Wochen statt in Quartalen versandt werden? Das Problem, das bei allen drei Punkten gut abschneidet, wird zum Ziel.

Von da an ist die Arbeit definiert. Wie sieht Erfolg in Zahlen aus, die Sie bereits verfolgen? Was ist im Geltungsbereich und, was ebenso wichtig ist, was nicht. Wer muss das Ergebnis genehmigen und wer wird es anschließend durchführen? Das Ergebnis ist ein Umfang, dem Sie zugestimmt haben, klein genug, um schnell erstellt zu werden, und klar genug, dass jeder weiß, wann es fertig ist. Hier stehen Strategie und Umsetzung im selben Gespräch, das Teil von wie AI die Beratung neu gestaltet ist.

Was beinhaltet die Build-Phase eigentlich?

Die Wochen drei und vier sind der Aufbau. Hier ähnelt ein AI-Berater am ehesten einem Ingenieur, weil er einer ist.

Das Muster besteht darin, etwas Kleines und Wirkliches frühzeitig auszuliefern und es dann anhand des Feedbacks zu verbessern.

1. Erstellen Sie eine schlanke erste Version. Genug System, um mit echten Daten zu laufen und ein echtes Ergebnis zu liefern, auch wenn es nur den allgemeinen Fall abdeckt.
2. Testen Sie es mit dem, was Menschen jetzt tun. Vergleichen Sie die Ausgabe mit dem aktuellen Prozess. Wenn es eine Meinungsverschiedenheit gibt, finden Sie heraus, warum. Hier findet der Großteil des Lernens statt.
3. Beziehen Sie frühzeitig die Leute ein, die es nutzen werden. Ein Modell, das technisch korrekt ist, aber in der Praxis ignoriert wird, ist gescheitert. Ihre Reibung prägt die nächste Iteration.
4. Stärken Sie die wichtigen Teile. Fehlerbehandlung, Grenzfälle und die stillen Fehler, die nur im großen Maßstab auftreten. Keine stillen Ausfälle: Das System sollte Probleme laut ansprechen und nicht verbergen.

Am Ende dieser Phase steht ein funktionsfähiges System zur Verfügung, das eine definierte Aufgabe erfüllt und deren Ergebnisse beziffert werden können.

Wie sieht eine gute Übergabe aus?

In der letzten Phase wird entschieden, ob der Wert erhalten bleibt. Ein System, das niemand auf Ihrer Seite versteht, ist eine Belastung, kein Vermögenswert.

Eine ordnungsgemäße Übergabe umfasst das laufende System in Ihrer Umgebung, die Erstellung einer Dokumentation für die Personen, die es warten, und einen kurzen Zeitraum, in dem Ihr Team es mit dem Berater auf Abruf und nicht am Steuer bedient. Der Test ist einfach: Wenn der Berater geht, kann Ihr Team die Sache ohne ihn ausführen, überwachen und anpassen. Wenn Sie die Kosten und die Amortisation all dessen abwägen, wird dieser Bereich durch AI-Beratung in Zypern abgedeckt, und der Auftrag selbst ist das, was unsere Arbeit im Bereich AI-Beratung liefert.

Der praktische Imbiss

Wenn Sie wissen möchten, was ein AI-Berater tut, schauen Sie sich an, was er hinterlässt. Ein gutes Engagement endet mit einem funktionierenden System, einem Team, das es betreiben kann, und einer Zahl, die zeigt, ob es sich ausgezahlt hat. Das Audit und die Folien sind Mittel. Das Ergebnis, das Sie besitzen, ist der Punkt.