Kaikki yritykset tuntuvat jahtaavan tekoälyä nykyään. Avaa mikä tahansa liike-elämän julkaisu, ja löydät juttuja yrityksistä, jotka käyttävät miljoonia koneoppimisaloitteisiin. Suurin osa näistä hankkeista ei kuitenkaan edistä liikevaihtoa.
Liian monet organisaatiot jäävät kiinni tekoälyyn tekoälyn vuoksi. Ne rakentavat vaikuttavia demoja, luovat näyttäviä esityksiä ja puhuvat "datapohjaisuudesta". Mutta kun tarkastellaan lopputulosta, monet näistä aloitteista ovat vain kalliita kokeiluja. MIT:n tuoreessa raportissa todettiin, että noin 95 prosenttia yritysten generatiivisen tekoälyn pilottihankkeista ei onnistu kasvattamaan tuloja nopeasti, vaikka uusia malleja pyritäänkin kiireesti integroimaan.
Miten voit siis päästä melun läpi ja keskittyä siihen, millä on oikeasti merkitystä? Kerrotaanpa tarkemmin.
Keskity oikeisiin tekoälyn käyttötapauksiin
Kaikki tekoälysovellukset eivät ole samanlaisia. Jotkin niistä muuttavat liiketoimintaasi. Toiset vain tyhjentävät budjettisi.
Todellisia tuloksia saavat yritykset, jotka lähtevät liikkeelle selkeistä liiketoimintaongelmista, eivät hienosta teknologiasta. Tämä kuulostaa itsestään selvältä, mutta on yllättävää, miten usein näemme päinvastoin. Tiimit innostuvat uusimmasta koneoppimismallista ja yrittävät sitten löytää käyttötapauksen.
Olemme oppineet, että tämä toimii: Aloita tulovirroistasi. Katso, missä menetät asiakkaita, missä myyntisyklit ovat liian pitkiä tai missä toimintakulut syövät katetta. Ehkäpä yhteyskeskuksesi agentit ovat ylikuormitettuja rutiinikyselyiden kanssa. Tai ehkä tiimisi menettävät tuottavuutta kokouksissa, joissa ei ole asianmukaisia yhteistyövälineitä, kuten tekstitys, transkriptiot, yhteenvedot, tehtävät ja seuraavat parhaat toimet.
Parhaiten onnistuneet tekoälyaloitteet jakautuvat muutamaan luokkaan. Älykäs puhelujen reititys oikealle osastolle ja automatisoitu asiakaspalvelu, kuten asiakkaan tila ja osoitteen korjaaminen, voivat lyhentää odotusaikoja ja parantaa asiakkaiden ja työntekijöiden tyytyväisyyttä, kuten olemme nähneet asiakkaallamme BarmeniaGothaerilla.
Mutta tässä on juju - nämä toimivat vain, jos sinulla on niitä tukeva tietopohja. Yritykset yrittävät ottaa käyttöön tekoälypohjaista puhelujen reititystä ilman kunnollisia asiakashistoriatietoja tai ottaa käyttöön yhteistyöanalytiikkaa hajanaisilla viestintätiedoilla. Se on kuin yrittäisi rakentaa taloa hiekalle. Tekoälyn käyttötapaus voi olla perusteltu, mutta ensin on optimoitava tietolähteet. Tämä tarkoittaa usein uuden projektin käynnistämistä, mikä maksaa rahaa, aikaa ja resursseja ja voi lopulta heikentää tekoälyn ROI:ta.
Kohdista tekoäly liiketoimintastrategiaan ja tulostavoitteisiin
Tässä monet aloitteet menevät pieleen. Niissä tekoälyä käsitellään erillisenä hankkeena sen sijaan, että se integroitaisiin keskeiseen liiketoimintastrategiaan.
Tuore tutkimus osoittaa, että yli 90 prosenttia johtajista odottaa tekoälyyn käytettävän enemmän rahaa seuraavien kolmen vuoden aikana, mutta tekoälyyn ei voida enää vain käyttää rahaa odottamatta tuloksia. Paineita mitattavissa olevien vaikutusten osoittamiseen on olemassa.
Yritykset, jotka osaavat tämän oikein, sitovat tekoälyhankkeet pakkomielteisesti tiettyihin tulomittareihin. Ne eivät vain seuraa teknisiä mittareita, kuten mallin tarkkuutta tai käsittelynopeutta. Ne mittaavat asiakkaiden elinikäistä arvoa, konversiolukuja, keskimääräistä sopimuskokoa tai hankintakustannuksia. Näillä luvuilla on todella merkitystä yrityksesi kannalta.
Ajattele asiaa näin: jokaisella tekoälyaloitteella pitäisi olla selkeä tie tulovaikutukseen. Olipa kyse sitten myynnin lisäämisestä, kustannusten vähentämisestä, sitouttamisen parantamisesta tai prosessien nopeuttamisesta - teknologian ja taloudellisten tulosten välillä pitäisi olla suora yhteys.
Käytännön vinkkejä alkuun pääsemiseksi
Mistä aloitat? Tai jos olet jo polveasi myöten tekoälyhankkeissa, jotka eivät tuota tulosta, miten pääset takaisin raiteille?
Uuden ratkaisun käyttöönottoon ja käyttöön tarvittavilla sisäisillä resursseilla on myös suuri merkitys, samoin kuin yrityskulttuurilla. Työntekijät saattavat olla huolissaan siitä, mitä muutos merkitsee heille, joten hyväksynnän ja omaksumisen hallinta on yhtä tärkeää kuin itse teknologia.
Keskity ensin vaikuttaviin käyttötapauksiin
Tekoäly toimii parhaiten, kun se ratkaisee selkeän ongelman. Etsi prosesseja, jotka ovat toistuvia, ajallisesti herkkiä tai joissa on paljon tietoa. Aloita pienestä, tuota nopeita voittoja ja rakenna sitten vaiheittain, kun opit jokaisesta projektista. Yleisiä esimerkkejä ovat mm:
- Tekoälyllä varustetut virtuaaliset puhe- ja chat-agentit voivat ratkaista tavallisia kyselyitä ja vähentää agenttien työmäärää yhteyskeskuksissa. Usein ne alkavat usein UKK-robotteina, jotka hyödyntävät olemassa olevia tietolähteitä, kuten yrityksen verkkosivustoa. Näin tekoälystä tulee vain toinen kanava, jonka kautta sama tieto voidaan toimittaa tehokkaammin.
- Kokousyhteenvedot ja toimintojen seuranta säästävät tiimeiltä työtunteja tallentamalla päätökset ja jatkotoimet automaattisesti. Nämä tuotokset on tietysti vielä tarkistettava ennen jakamista tai niiden perusteella tapahtuvaa toimintaa.
- Reaaliaikainen transkriptio ja kääntäminen tukevat monikielistä yhteistyötä, mikä on entistä tärkeämpää hybridityötodellisuudessamme. Tämä on erittäin hyödyllistä monikielisessä palveluympäristössä työskenteleville asiamiehille.
- Live-agenttiavustus ja reaaliaikainen opastus puheluiden aikana voivat muuttaa asiakkaiden vuorovaikutusta ehdotettujen vastausten, seuraavien vaiheiden ja vaatimustenmukaisuutta koskevien kehotusten avulla.
Juju on tehdä tiivistä yhteistyötä liiketoimintayksiköiden kanssa niiden todellisten kipupisteiden tunnistamiseksi. Näin hankkeille saadaan strateginen tuki ja selkeät onnistumisen mittarit heti alusta alkaen.
Kohdista tekoäly liiketoimintatavoitteisiin, ei vain tehokkuuden parantamiseen.
Monet yritykset eivät ymmärrä asiaa - ne luulevat, että tekoäly on vain tehokkuuden parantamista. Sen pitäisi tehdä paljon muutakin kuin virtaviivaistaa toimintoja. Oikein käytettynä se edistää asiakkaiden sitoutumista, avaa uusia tulovirtoja ja parantaa tuotteiden tai palveluiden toimitustapaa.
Toteutetut tekoälyhankkeet auttavat organisaatioita ajan mittaan myös arvioimaan paremmin tulevien aloitteiden todellisia mahdollisuuksia. Työntekijät alkavat tunnistaa, mitkä prosessit voisivat hyötyä tekoälystä, ja tuovat omia ideoitaan. Sisäisen lautakunnan perustaminen näiden ideoiden keräämistä ja arviointia varten voi olla arvokasta. Joissakin organisaatioissa on jopa otettu käyttöön palkinto-ohjelmia onnistuneesti toteutetuista hankkeista, joilla kannustetaan uusien hankkeiden käyttöönottoa.
Jotta tämä toimisi, tekoälyn on oltava osa laajempaa liiketoimintasuunnitelmaa, ei mikään erillinen teknologinen kokeilu.
- Sido tekoälyn käyttötapaukset strategisiin tavoitteisiin, kuten uusille markkinoille tuloon tai vaihtuvuuden vähentämiseen.
- Käytä tekoälyn tuottamia oivalluksia johtajien päätöksenteon parantamiseen.
- Yhdistä tekoäly reaaliaikaiseen analytiikkaan ja tunnista kaupalliset mahdollisuudet nopeammin.
Kuten tekoälyasiantuntija Jepson Taylor asian ilmaisee: "Kokeneet CDO:t työskentelevät aina takaperin. He lähtevät liikkeelle liiketoiminnan tavoitteesta ja etsivät sitten oikean ongelman, joka voidaan ratkaista tekoälyn avulla."
Luodaan perusta vastuulliselle ja skaalautuvalle käytölle.
Onnistuneet tekoälyohjelmat edellyttävät muutakin kuin datatieteilijöitä. Tarvitaan hallintoa, läpinäkyvyyttä ja eettisiä ohjeita, jotka skaalautuvat käyttöönoton kasvaessa.
- Määritellään, miten onnistumista mitataan ennen hankkeiden aloittamista.
- Tietojen laatua ja mallien validointia koskevien standardien laatiminen
- Luo sisäisiä suojakaiteita yksityisyyttä, vaatimustenmukaisuutta ja tekoälyn vastuullista käyttöä varten.
- Ota sidosryhmät mukaan alusta alkaen. Saksan kaltaisilla markkinoilla tämä tarkoittaa myös sitä, että yritysneuvosto on otettava mukaan jo varhaisessa vaiheessa ja varmistettava, että GDPR:n vaatimukset otetaan huomioon.
- Varaa aikaa testaukseen ja optimointiin ennen julkaisua. Tarkista, ovatko suorituskykyindikaattorisi edelleen merkityksellisiä ja saavutettavissa.
Näin estetään tekoälyn ajelehtiminen, tietojen väärinkäyttö tai se, että lakitiimit estävät projektit viime hetkellä.
Tekoälystrategian saaminen kuntoon
Tekoälyn avulla voittavat yritykset eivät välttämättä ole niitä, joilla on suurimmat budjetit tai kehittynein teknologia. Ne ovat niitä, jotka ovat yhdistäneet tekoälyaloitteensa suoraan liiketoiminnan tuloksiin.
He lähtevät liikkeelle tulo-ongelmista, eivät teknologiaratkaisuista. He mittaavat menestystä liiketoiminnan, eivät pelkästään teknisten mittareiden perusteella.
Jos nykyiset tekoälyhankkeesi eivät tuota mitattavissa olevia liiketoimintatuloksia, saattaa olla aika ottaa askel taaksepäin ja arvioida uudelleen. Teknologia on tehokas, mutta vain silloin, kun sitä sovelletaan oikeisiin ongelmiin oikealla tavalla.
Damovo on auttanut organisaatioita pääsemään tekoälyhypen läpi ja keskittymään aloitteisiin, jotka todella edistävät tulojen kasvua. Lähdemme liikkeelle liiketoimintastrategiastasi, tunnistamme suurimman vaikutuksen omaavat tai vähän vaivaa aiheuttavat mahdollisuudet ja rakennamme ratkaisuja, jotka tuottavat mitattavissa olevia tuloksia.
Loppujen lopuksi tekoäly on vain työkalu. Kysymys ei ole siitä, pitäisikö sitä käyttää, vaan siitä, miten sitä käytetään liiketoiminnan kasvattamiseen.
Oletko valmis sovittamaan tekoälyaloitteesi yhteen tulojen kasvun kanssa? Keskustellaan siitä, mitkä mahdollisuudet tuottavat suurimman vaikutuksen organisaatiollesi. Ota yhteyttä, niin keskustellaan siitä, miten voimme auttaa sinua priorisoimaan oikeat tekoälyhankkeet ja rakentamaan ne menestyksekkäästi.