Bou vertikale SaaS in 'n ou skoolbedryf: KI wat pas, nie veg nie

Die reis na die bou van KI-gedrewe SaaS het ons in ongekende waters geneem, veral toe ons besef het hoe erg hierdie ouskoolnywerhede dit nodig gehad het. In deel 1 van hierdie reeks het ek gepraat oor die padblokkades wat ons getref het met die bou van ons eerste ERP-produk. Kom ons kyk nou na hoe KI ons gehelp het om nuwe geleenthede te laat draai en te ontsluit in 'n bedryf wat steeds probeer om dinge op die outydse manier te doen.

Waar dit alles begin het

Toe ons begin het, het e-handel gelyk na die voor die hand liggende oplossing vir verspreiders. Ons het gereedskap gebou om hul verouderde bestelling-invoerprosesse te moderniseer, maar ons het vinnig 'n muur getref - sjefs het steeds verkies om die telefoon op te tel om verskaffers te bel. Hulle sou nie van hul ou-skool maniere afwyk nie, en geen slanke aanlynstelsel sou dit oornag verander nie. Ons moes hulle ontmoet waar hulle was.

Ons het dus teruggegaan na die tekenbord en begin om al die operateurs wat deur ons verskafferskliënte bedien word – almal van aktiewe e-handel-toepassingsgebruikers tot sjefs wat die idee van 'n toepassing heftig teëgestaan het – op te roep om te vra wat hulle regtig dink . Soos dit geblyk het, was om vanaf 'n toepassing te bestel nie die 10 keer beter ervaring wat ons in die vooruitsig gestel het oor bel/sms/e-posse nie, tensy ons hulle op een of ander manier regstreekse sigbaarheid in produkbeskikbaarheid en afleweringstatus kon gee, 'n probleem wat ons te moeilik geag het om mee op te los 'n sagtewareproduk alleen.

Terselfdertyd weet ons groothandelaars verdrink steeds elke aand in ure se handmatige bestellinginvoer. Hoe outomatiseer ons al hierdie vervelige werk weg? Dis toe dat dit gekliek het – groot taalmodelle pas perfek om sulke werkvloeie met ongestruktureerde data te hanteer. KI verander die kostevergelyking dramaties sodat ons bedrywighede kan outomatiseer wat voorheen te morsig was om – dit is die ontbrekende stuk wat uiteindelik 'n tegnologies onderbediende bedryf soos voedselverspreiding in die moderne era kan bring. Dit is werklik 'n paradigmaskuif: ongeveer 80% van die wêreld se data is ongestruktureerd.

So, ons het ratte geskuif. Eerder as om beide verskaffers en operateurs te druk om ten volle digitale werkvloeie aan te neem, het ons KI-aangedrewe nutsgoed soos Butter se KI Order Assistant gebou wat hul bestaande proses aangevul het.

Maak die spilpunt met KI (meer as beloftes)

Ons het redelik vinnig geleer dat die sukses van KI nie gaan oor die bou van 'n "seksier" produk nie - dit was om seker te maak dat dit werklik gebruikerstake voltooi. Die KI-bestelassistent het nie sjefs of verspreiders gevra om hul proses te herontdek nie. Dit het aangepas by wat hulle reeds geweet het, en het reg in hul werkvloei ingepas.

Dit is al wat nodig is. Deur KI te bou wat in staat is om bestellings in natuurlike taal te verwerk (dink stemopdragte of tekste), het ons die proses makliker gemaak, nie moeiliker nie. En omdat dit 'n byvoeging was, nie 'n volledige stelselvervanging nie, was verspreiders vinnig om dit aan te neem. Binne weke na bekendstelling het tientalle verskaffers en ERP-vennote belangstelling uitgespreek. Hulle het dit gesien as 'n maklike opgradering sonder die hoofpyn wat tipies met "digitale transformasie" gepaard gaan.

Wanneer 'n kliënt aan boord kom, maak ons kontak met hul bestellingstoonbank-e-pos- en stempos-inkassie, en begin outomaties inkomende kliëntbestellings omskep in gestruktureerde aankoopbestellinginskrywings, wat die inhoud van elke kliënt se bestelgids sowel as hul historiese bestelpatrone (gelees uit hul ERP's) benut. Vir die eerste keer ooit, is kennis van 'n sjef se voorkeure uiteindelik oorgedra van verkoopsverteenwoordiger Joey se kop na 'n digitale stelsel - wanneer 'n sjef bloot "2 kiste garnale" bestel, kan die stelsel akkuraat verstaan of dit "4-6 Tiger Shrimp" bedoel Bevrore," nie "16-20 EZ Peel Garnale," of die 80 ander garnale produk variasies verkoop.

Met die wete dat die KI-voorstelle nie 100% perfek sal wees nie, het ons uitgebreide UX-onderhoude gevoer en verseker dat gebruikers die modeluitset maklik kan regstel sodat dit die volgende keer regkom. Ons het krities gesorg dat alles met sleutelbordinvoer alleen uitgevoer kan word, aangesien hulle sterk staatmaak op soortgelyke sneltoetse in ERP-stelsels om honderde bestellings in te voer. Gebruikers was mal oor die ervaring en het vinnig aan boord gespring. Die eindresultaat? Bestellingverwerkingstyd het met meer as 96% verminder, en verskafferskliënte kon die aantal agterkantoorpersoneel verminder, of hulle opgradeer om meer waardevolle take soos gehaltebeheer en klanteverhoudingsbestuur uit te voer.

Nadat botter deur GrubMarket verkry is, het ons die AI Order Assistant-model geneem en dit in GrubAssist geskaal. Hierdie instrument sit bo-op bestaande ERP's, wat natuurlike-taal besigheidsintelligensie en analise verskaf. Dit integreer pynloos in wat die voedselbedryf ken en gebruik. En soos enigiemand wat vertroud is met pakhuisontvangs of BOH weet, is ononderbroke werkvloei die enigste dinge wat mense gesond hou.

Wegneemete: Begin met 'n KI-oplossing wat by bestaande werkvloei inpas, sonder om alles op te knap. Gemak van integrasie en vertroudheid is die sleutel tot vinniger aanvaarding.

Lesse uit die bou van LLM-produk

1. Ontwerp rondom tegnologiese limiete. LLM's is kragtig, maar word steeds volwasse; hulle kan agterbly of die merk op betroubaarheid mis. Slim ontwerp kan sommige van die tegniese tekortkominge wegsteek. Byvoorbeeld, aangesien restaurante/kleinhandelaars hul bestellings vir die volgende dag voor die tyd plaas, kan ons dit bekostig om dit op die agtergrond te verwerk (voor die verskafferspersoneel vroegoggend werk toe kom), om modelle met groter redenasievermoë te kies terwyl ons opoffering bietjie spoed.

   
   

2. Spoed voor perfeksie ... Moenie in die vroeë stadiums vasval om die "perfekte" model te vind nie. Gebruik dit wat jou eerste sal laat bemark. Eenvoudige tegnieke soos JOOL werk verbasend goed as jy dit die regte konteks gee. As dit op die regte manier gebou word, word KI-geïnfuseerde produkte outomaties beter op hul eie wanneer die onderliggende fondamentmodel verbeter.

   
   

3. … maar spyker die fondament. Eksperimentering benodig buigsaamheid. Skep 'n modulêre argitektuur sodat jy modelle of kenmerke kan uitruil, en integreer duidelike, kwantifiseerbare in-produk terugvoerstelsels - "bou deur vibes" sny dit nie af nie. Jou argitektuur behoort jou 'n soliede iterasiespoedvoordeel te gee.

   
   

4. Jou koppelvlak kan jou produk maak (of breek). Selfs met 'n "perfekte" model, begin met die aanname dat 20% van 'n taak 'n mens in die lus vir QC sal benodig. Maak hierdie interaksie so eenvoudig en intuïtief as moontlik, of jy sal vinnig gebruikersaankope verloor. Hoe meer jy die mens in die lus bemagtig, hoe meer kan jy hulle benut om jou produk te verbeter.

   
   

5. Vang ongestruktureerde kennis vas. In ou skoolbedrywe word lewensbelangrike kennis nie gedigitaliseer nie – dit is in mense se koppe. As klantevoorkeure slegs in Joey die verkoopsverteenwoordiger se gedagtes bestaan, skep 'n koppelvlak om dit vas te vang. Hierdie insigte versterk en onderskei jou model, wat dit 'n voortdurend ontwikkelende datavoordeel gee.

   
   

6. Terugvoerlusse dryf akkuraatheid. Ingenieurswese bring jou KI-produk ver, maar terugvoer neem dit verder. Verskaf 'n naatlose manier vir gebruikers om terugvoer direk binne die produk in te voer, en kombineer dit met 'n tuning-enjin om meer akkurate, kontekstueel relevante uitsette te bestuur.

Die geheim van werk met verouderde stelsels

Hier is die harde waarheid: maak nie saak hoe wonderlik jou KI-oplossing is nie, jy het steeds daardie ou-skool ERP-spelers nodig om met jou te wil integreer. Dit is nie genoeg om die nuutste KI te ontwikkel as dit nie kan kommunikeer met die stelsels waarop verspreiders reeds staatmaak nie. En wanneer jy intree asof jy hulle probeer vervang, word jy onmoontlik om mee te werk.

In ons geval het ons verouderde ERP's nodig gehad om integrasies moontlik te maak deur metodes soos EDI (Electronic Data Interchange) of SFTP-lêeruitruiling. Hierdie nalatenskapstelsels is diep ingebed, en dit is nie altyd maklik om hulle te oortuig (dan argitekteer) om met nuwe KI-gereedskap te koppel nie. Maar ons het 'n lieflike plek gevind deur 'n byvoeging aan te bied wat hul bestaande produk eintlik verbeter, wat kliënte aanmoedig om by hul bestaande infrastruktuur te hou, terwyl hulle al die voordele van KI kry. Die towerkrag was om beide die besigheid en hul infrastruktuurverskaffer te wys hoe ons KI 'n netto positief is, sonder om hulle te laat voel dat hulle alles moet skrap of 'n vennootskap moet verloor. Moenie uitgesny word deur die bestaande netwerk oor die hoof te sien en jou hand te oorspeel nie.

Dit gesê, die goue venster vir hierdie soort integrasie is besig om vinnig toe te maak. KI-kundigheid is besig om te versprei, en selfs die stadiger, ou-skool diensverskaffers kom in die spel. Jy sal vinnig moet optree, jou hoek moet vind en met die bestaande spelers moet werk.

Pasop vir nuwe sagteware-oplossings wat 'n geïntegreerde en omringende benadering volg, vir bedryfsbekleërs. Dit is produkte wat 'n ten volle selfstandige besigheidseenheid (bv. veldverkope) verskaf en die koste/inkomste-vergelyking aansienlik in hul guns skuif. Om hierdie dinamika vroegtydig te verstaan, is die sleutel tot die keuse van die regte vennote.

Wegneemetes: Werk saam met verouderde stelsels en toon duidelike voordele en verbeterings wat nie 'n volledige hersiening dwing nie. Help hulle om die waarde van 'n lae-risiko, hoë beloning toevoeging te sien.

Wegneemetes vir die toekoms

Hierdie tradisionele sektore wat op ongestruktureerde data staatgemaak het – soos handgeskrewe logboeke en oudiorekords – is uiteindelik toeganklik vir moderne tegnologiese oplossings, danksy LLM's. Vertikale SaaS word vinnig meer lewensvatbaar in hierdie bedrywe, en dit is aanloklik om KI op alles toe te pas.

Onthou nogtans dat KI se sukses nie op die tegnologie alleen neerkom nie. Die sleuteluitdaging lê steeds in die bereiking van produk-markpassing. Alhoewel KI deure oopmaak, verander dit nie die grondbeginsels van produkontwikkeling nie. Begin deur 'n duidelike begrip van jou gebruikers en hul behoeftes te ontwikkel; die tegnologie sal volg.

As ons terugkyk, was die grootste les wat ons geleer het dat KI die beste slaag wanneer dit by bestaande prosesse inpas, nie wanneer dit probeer om dit te verbeter nie. Die vraag is, wie gaan die geleentheid aangryp voordat dit weg is? Daar is 'n bietjie meer aan die storie. In deel 3 sal ek ondersoek hoe die kombinasie van 'n oprolstrategie met KI 'n wenformule vir SaaS in tradisionele nywerhede skep.