Подібно до того, як японські методи Кайдзен трансформували виробництво завдяки "точно вчасно" системам, компанії тепер використовують схожі принципи для генеративного штучного інтелекту, щоб підвищити ефективність. Састрі Дурвасула з TIAA пояснює ініціативу фірми з впровадження AI "Research Buddy", яка генерує звіти для Nuveen з управління активами, використовуючи дані в режимі реального часу. Активуючи AI тільки тоді, коли це необхідно, TIAA оптимізує як час, так і вартість, враховуючи високі витрати, пов'язані з генеративним AI. Аналітик Forrester Майк Гуальтьєрі визнає цінність AI "точно вчасно", але зазначає, що його співвідношення користь-витрати варіюється в залежності від ситуації. Наприклад, витрати на AI в розмірі мільйона доларів є виправданими, якщо вони приносять значну економію. Зазвичай організації уникають величезних витрат, використовуючи попередньо навчені моделі, зменшуючи потребу в дорогих фахівцях з даних. Послуги з генерації з підкріпленим відтворенням (RAG) допомагають знизити витрати на AI, покращуючи якість і релевантність без індивідуального навчання.

Постачальники, такі як Google, пропонують готові рішення RAG, що дозволяють підприємствам зосереджуватися на розробці програмного забезпечення, а не на складнощах AI. Впровадження SAIC Tenjin GPT є прикладом стратегічного використання AI у компанії. Це покращує внутрішні робочі процеси, підтримує обслуговування клієнтів і навіть сприяє розробці програмного забезпечення. ІТ-директор Натан Роджерс підкреслює мету демократизації доступу до AI для своєчасного прийняття рішень. Макс Чан з Avnet ставить під сумнів визначення "точно вчасно", вважаючи за краще підхід, який стратегічно застосовує AI там, де він приносить значимі результати і вартісну ефективність. Обчислювальні вимоги AI диктують його обережне використання для бізнес-користі. Хоча AI "точно вчасно" іноді не включає людський елемент контролю, TIAA зменшує цей ризик, впроваджуючи керівні принципи відповідальності за AI, забезпечуючи перевірку результатів AI аналітиками перед використанням. Дурвасула також підкреслює підхід "про всяк випадок", де своєчасна інформація надається професіоналам за потребою без затримок. Впровадження генеративного AI, подібно до поступових змін, принесених японськими виробничими техніками, революціонізує операції і результати за умови розумного виконання, будь то через підходи "точно вчасно", "про всяк випадок" чи стратегічні розумні застосування.