Kad norādot piemēroto mākslīgo intelektu biznesā, ir daudz pieejas: tirgus iespēju identificēšana, klientu sāpju punktu risināšana, ieinteresēto pušu pārsteigšana vai nākotnes tendenču prognozēšana – kur lūgtvedēja loma ir būtiska. Alternatīvi, mēdz izmantot industrijas žargonu, runājot par mākslīgo intelektu SaaS B2B kontekstos, iepirkumu atdevi (ROI) vai sarežģītām stratēģijām, kas ietver modeļu destilāciju, taču skaidrība ir vērtīgāka. Pašlaik ROI diskusijās galvenā uzmanība pievērsta “vertikālajam” tirgum. Pretēji tam, ko termins būtu iespējams interpretēt lingvistiski – tirgum, kas “aug” kā debesskrāpis – vertikālais tirgus attiecas uz specializētu sektoru, kas apkalpo konkrētu uzņēmuma nišu. Kā skaidro Julie Young no Investopedia, vertikālie tirgi orientējas uz konkrētām klientu grupām, piedāvājot pielāgotus produktus/pakalpojumus, piemēram, programmatūru, kas ir paredzēta tikai slimnīcām vai finanšu uzņēmumiem. Šāda pieeja ļauj iegūt dziļāku ekspertīzi un potenciāli lielākas peļņas reāla pieprasījuma apgūšanas dēļ, taču ierobežotā tirgus izmērs un lielāka ienāksanas barjera nozīmē, ka ir gan iespējas, gan spēcīgāka konkurence. Vienkāršojot: vertikālais tirgus nozīmē, ka uzņēmums koncentrējas uz vienu klientu tipu; piemēram, izstrādājot programmatūru tikai slimnīcām, nevis visām nozarēm. Šāda specializācija sniedz labāku izpratni par klientiem, bet bieži vien ir mazāk pircēju un lielākas izaicinājumi. “Vertikālā programmatūra” kalpo šiem definētajiem sektoriem vairākos līmeņos – piemēram, slimnīcu vadības sistēmas, kas izstrādātas tieši veselības aprūpes sniedzējiem. Nesenā Stanford paneļa diskusijā ar nosaukumu “Piemērotā mākslīgā intelekta izmantošana: nozarēm kļūt par inovāciju dzinējiem” eksperti Sri Pangular (Mayfield), Bratin Saha (DigitalOcean), Lisa Dolan (Link Ventures) un Philip Rathle (Neo4J) apsprieda AI lomu darba plūsmu un zināšanu darbu automatizācijā vertikālos sektoros. Dolan uzsvēra tradicionālos darbinieku apmācības modeļus – kad jaunpienācēji apgūst pamatuzdevumus pirms turpmākas progresijas – un ieteica līdzīgu pieeju AI aģentu apmācībai, lai veidotu uzņēmuma uzticību un mēslo plašāku ieviešanu nozarēs. Saha uzsvēra ģeneratīvā AI un lielo valodu modeļu (LLM) kā sasniegumu nozīmi, kas ļauj automatizēt augsta izmaksu zināšanu jomas, piemēram, veselības aprūpi, finanses un juridiskās pakalpojumus, atverot ROI iespējas caur izmaksu samazināšanu.

Rathle norādīja, ka, lai arī izmaksu ietaupījumi rutīnas procesos ir ievērojami, patiesā vērtība slēpjas būtiskās galvenajās lietojumprogrammās, kur precīgi un kvalitatīvi atbildes ir būtiskas, ņemot vērā, ka kļūdas var būt dārgas. Dolan piebilda, ka automatizācijas centieni, kas fokusējas uz atsevišķām sistēmām, piemēram, CRM, ir mazāk pārveidojoši nekā tie, kas vērsti uz centralizētām procesiem, atzīstot progresu kā pakāpenisku procesu. Runājot par cenu modeļiem, Rathle aicināja uzņēmumus izvēlēties starp horizontālo (plašu) un vertikālo (specializētu) pieeju. Vertikālā programmatūra, būdama tuvu klientiem, var pieprasīt vērtības bāzētu cenu (value-based pricing), atšķirībā no tradicionālajiem abonēšanas modeļiem. Dolan atzīmēja pāreju no vienības cenas uz caurplūduma cenu, uzsverot uzņēmumu nozīmi klientu attiecību un darba plūsmas pārvaldībā, lai pakāpeniski uzlabotu AI modeļus. Rathle piekrita, brīdinot izvairīties no līdzīgs maksājuma modeļiem par AI aģentiem, it kā tie būtu cilvēka pozīcijas, jo pircēji tādus nevēlas un šādas pieejas ir ilgtspējīgas. Par AI attīstības virzieniem Saha aprakstīja kontinuumu no AI kā rīka līdz uzticama komanda biedra statusam. Sākotnēji AI palīdz ar uzdevumiem, bet ar pieaugošu uzticību un deleģēšanu tas galu galā uzņemas būtiskas atbildības, varbūt vadot organizācijas, kur cilvēki pārvalda vairākus AI aģentus. Kopsavilkumā, AI ietekme uz uzņēmējdarbību ietver palielinātu automatizāciju, sarežģītus AI aģentus, izmaksu analīzi un attīstošas sadarbības modeļus. Kā tehnoloģija attīstās, uzņēmumiem ir svarīgi apzināti izmantot tās potenciālu, līdzsvarojot inovāciju, vērtības radīšanu un ilgtspējīgu integrāciju vertikālajos tirgos un ārpus tiem.