Come AI sta rimodellando la consulenza

Per decenni la consulenza ha fornito una raccomandazione. Un team ha studiato la tua attività, ha scritto una strategia e ha consegnato un mazzo. Quello che è successo dopo è stato il problema di qualcun altro.

AI rompe quel modello. Il divario tra sapere cosa fare e costruire ciò che lo fa è crollato. Lo stesso team che mappa il tuo processo può ora fornire il sistema che lo esegue. Consulenza ed esecuzione stanno diventando un unico impegno e ciò cambia ciò che dovresti aspettarti di possedere al termine di un progetto.

Dagli slideware ai sistemi

Una raccomandazione è facile da ignorare. Un sistema funzionante non lo è. Quando l'output di un progetto di consulenza è un software in produzione, il valore non è più una questione di opinione. Riduce un costo, elimina un ritardo oppure no, e tu puoi misurare quale.

Ciò alza il livello per tutti. Non puoi nascondere un'idea debole dietro una diapositiva raffinata quando l'idea deve compilare e servire traffico reale. La disciplina che viveva in appendice, la parte su come questa sarebbe stata effettivamente costruita, si sposta al centro dell'opera.

##Cosa cambia realmente?

Tre turni contano di più.

• Velocità di prova. Un prototipo che risponde a una domanda reale può essere realizzato in pochi giorni, non in trimestri. Impari se un approccio funziona prima di stanziare un budget per esso, il che uccide le cattive idee mentre sono ancora economiche.
• Minore distanza dal valore. Modelli, pipeline e strumenti interni che un tempo richiedevano un team numeroso, ora si adattano a un team focalizzato. Il percorso dall’idea al sistema implementato è più breve di quanto non sia mai stato e il costo del tentativo è inferiore.
• Continuo, non una tantum. Un sistema di produzione continua a produrre valore e continua a necessitare di attenzione. Il rapporto non si esaurisce con il passaggio di consegne, perché un sistema vivo va guardato, corretto e migliorato.

Cosa non cambia?

I fondamentali continuano a decidere il risultato. I dati puliti battono un modello intelligente. Un obiettivo chiaro batte un lungo elenco di funzionalità. La parte più difficile di qualsiasi progetto è raramente l’algoritmo. Significa comprendere il business abbastanza bene da sapere quale problema vale la pena risolvere.

AI cambia la velocità con cui puoi agire in base a questa comprensione. Non sostituisce la comprensione stessa. Una squadra che non riesce a distinguere un problema utile da uno alla moda ora costruirà la cosa sbagliata più velocemente, il che non è un progresso. La scarsa abilità non stava mai nel digitare il codice. Si trattava di decidere cosa valeva la pena costruire e quell’abilità, se non altro, è diventata più preziosa ora che tutto intorno è più economico.

Cosa cambia quando assumi un consulente?

Cambia ciò che dovresti chiedere e ciò che dovresti rifiutare di accettare. Il deliverable non è più un documento che descrive una soluzione. È la soluzione, correndo, con il ragionamento visibile. In pratica, ciò si manifesta in modi concreti: un'attività ripetitiva che una macchina ora gestisce dall'inizio alla fine, un sistema personalizzato che possiedi anziché noleggiare o semplicemente una risposta più chiara alla domanda se hai bisogno di aiuto esterno. Il partner giusto si sente a proprio agio nel farsi misurare sul sistema, non sulle diapositive.

Dove va storto?

La nuova modalità di fallimento è familiare e indossa abiti diversi. Poiché la costruzione ora è economica, una squadra può spedire un modello prima che qualcuno abbia concordato quale decisione intende migliorare, quindi difenderlo semplicemente perché esiste. La velocità senza una domanda chiara produce risposte sicure al problema sbagliato, e un sistema di lavoro raffinato è più difficile da mandare in pensione di quanto lo sia mai stato uno scivolone. La guardia contro di essa non è cambiata. Scegli prima il problema. Costruisci la cosa più piccola che lo mette alla prova. Sii disposto a buttare via quella cosa se la risposta risultasse essere no. AI riduce il costo del tentativo, il che è solo un vantaggio per una squadra che è anche disposta a fermarsi.

Il pratico asporto

Se stai valutando un partner, fai una semplice domanda. Quando questo progetto finirà, cosa possederemo esattamente? Se la risposta è un documento, stai acquistando un consiglio. Se la risposta è un sistema che funziona, stai comprando un risultato. Questa è la linea che AI ha ridisegnato ed è la linea su cui si basa il nostro lavoro di consulenza su AI.