Wydaje się, że obecnie każda firma goni za sztuczną inteligencją. Otwórz dowolną publikację biznesową, a znajdziesz historie o firmach przeznaczających miliony na inicjatywy związane z uczeniem maszynowym. Rzecz w tym, że większość z tych projektów nie przekłada się na wzrost przychodów.
Zbyt wiele organizacji daje się wciągnąć w sztuczną inteligencję dla samej sztucznej inteligencji. Budują imponujące dema, tworzą efektowne prezentacje i mówią o byciu "opartym na danych". Ale jeśli spojrzeć na wyniki finansowe, wiele z tych inicjatyw to tylko kosztowne eksperymenty. Niedawny raport MIT wykazał, że około 95% pilotów generatywnej sztucznej inteligencji w firmach nie napędza szybkiego wzrostu przychodów, pomimo pośpiechu w integracji nowych modeli.
Jak więc przebić się przez hałas i skupić się na tym, co naprawdę ważne? Rozłóżmy to na czynniki pierwsze.
Skoncentruj się na właściwych przypadkach użycia AI
Nie wszystkie aplikacje AI są sobie równe. Niektóre z nich odmienią Twój biznes. Inne tylko uszczuplą budżet.
Firmy, które widzą prawdziwe wyniki, to te, które zaczynają od wyraźnych problemów biznesowych, a nie od fajnej technologii. Wydaje mi się to oczywiste, ale zaskakujące jest to, jak często spotykamy się z odwrotną sytuacją. Zespoły ekscytują się najnowszym modelem uczenia maszynowego, a następnie starają się znaleźć dla niego zastosowanie.
Oto, czego się nauczyliśmy: Zacznij od strumieni przychodów. Sprawdź, gdzie tracisz klientów, gdzie cykle sprzedaży są zbyt długie lub gdzie koszty operacyjne pochłaniają marże. Być może agenci centrum kontaktowego są przeciążeni rutynowymi zapytaniami, a może zespoły tracą produktywność podczas spotkań bez odpowiednich narzędzi do współpracy, takich jak podtytuły, transkrypcje, podsumowania, zadania do wykonania i kolejne najlepsze działania.
Najbardziej udane inicjatywy AI, które widzimy, dzielą się na kilka kategorii. Inteligentne przekierowywanie połączeń do odpowiedniego działu i zautomatyzowana obsługa klienta, taka jak status klienta, korekta adresu, może skrócić czas oczekiwania i poprawić zadowolenie klientów i pracowników, tak jak to widzieliśmy u naszego klienta BarmeniaGothaer.
Ale tutaj jest haczyk - działają one tylko wtedy, gdy masz podstawę danych, aby je wspierać. Firmy próbują wdrożyć routing połączeń oparty na sztucznej inteligencji bez odpowiednich danych o historii klienta lub wdrożyć analitykę współpracy z fragmentarycznymi danymi komunikacyjnymi. To jak próba zbudowania domu na piasku. Przypadek użycia sztucznej inteligencji może być ważny, ale najpierw należy zoptymalizować źródła danych. Często oznacza to rozpoczęcie kolejnego projektu, który kosztuje pieniądze, czas i zasoby i może ostatecznie obniżyć zwrot z inwestycji w sztuczną inteligencję.
Dostosowanie sztucznej inteligencji do strategii biznesowej i wyników przychodów
To właśnie tutaj wiele inicjatyw idzie źle. Traktują sztuczną inteligencję jako osobny projekt, zamiast zintegrować ją z podstawową strategią biznesową.
Ostatnie badania pokazują, że ponad 90% kadry kierowniczej spodziewa się zwiększyć wydatki na sztuczną inteligencję w ciągu najbliższych trzech lat, ale nie mogą już po prostu wydawać na AI bez oczekiwania wyników. Istnieje presja na wykazanie wymiernego wpływu.
Firmy, które robią to dobrze, mają obsesję na punkcie wiązania projektów AI z określonymi wskaźnikami przychodów. Nie śledzą tylko wskaźników technicznych, takich jak dokładność modelu lub szybkość przetwarzania. Mierzą wartość życiową klienta, współczynniki konwersji, średnią wielkość transakcji lub koszt pozyskania klienta. Są to liczby, które faktycznie mają znaczenie dla Twojej firmy.
Pomyśl o tym w ten sposób: każda inicjatywa AI powinna mieć wyraźną ścieżkę do wpływu na przychody. Niezależnie od tego, czy chodzi o zwiększenie sprzedaży, redukcję kosztów, poprawę retencji czy przyspieszenie procesów - powinna istnieć bezpośrednia linia między technologią a wynikami finansowymi.
Praktyczne wskazówki na początek
Od czego więc zacząć? A jeśli jesteś już zaangażowany w projekty AI, które nie przynoszą oczekiwanych rezultatów, jak wrócić na właściwe tory?
Ważną rolę odgrywają również wewnętrzne zasoby do konfiguracji i obsługi nowego rozwiązania, a także kultura firmy. Pracownicy mogą mieć obawy dotyczące tego, co oznacza dla nich zmiana, więc zarządzanie akceptacją i przyjęciem jest równie ważne jak sama technologia.
Skoncentruj się najpierw na przypadkach użycia o dużym wpływie
Sztuczna inteligencja działa najlepiej, gdy rozwiązuje wyraźny problem. Poszukaj procesów, które są powtarzalne, wrażliwe na czas lub bogate w dane. Zacznij od małych rozwiązań, osiągaj szybkie sukcesy, a następnie rozwijaj je stopniowo w miarę zdobywania wiedzy z każdego projektu. Typowe przykłady obejmują:
- Wirtualni agenci głosowi i czatowi wykorzyst ujący sztuczną inteligencję mogą rozwiązywać typowe zapytania i zmniejszać obciążenie agentów w centrach kontaktowych. Często zaczynają się one jako boty FAQ, które czerpią z istniejących źródeł danych, takich jak strona internetowa firmy. W ten sposób sztuczna inteligencja staje się po prostu kolejnym kanałem dostarczania tych samych informacji w bardziej efektywny sposób.
- Podsumowanie spotkania i śledzenie działań pozwala zespołom zaoszczędzić wiele godzin dzięki automatycznemu rejestrowaniu decyzji i działań następczych. Oczywiście wyniki te muszą zostać sprawdzone przed ich udostępnieniem lub podjęciem działań.
- Transkrypcja i tłumaczenie w czasie rzeczywistym wspierają wielojęzyczną współpracę, która ma większe znaczenie w naszej hybrydowej rzeczywistości pracy. Jest to niezwykle przydatne dla agentów pracujących w wielojęzycznym środowisku usługowym.
- Pomoc agenta na żywo ze wskazówkami w czasie rzeczywistym podczas połączeń może przekształcić interakcje z klientami dzięki sugerowanym odpowiedziom, kolejnym krokom i podpowiedziom dotyczącym zgodności.
Sztuczka polega na ścisłej współpracy z jednostkami biznesowymi w celu zidentyfikowania ich rzeczywistych bolączek. Daje to projektom strategiczne wsparcie i jasne wskaźniki sukcesu od pierwszego dnia.
Dostosowanie sztucznej inteligencji do celów biznesowych, a nie tylko do wzrostu wydajności
Wiele firm mija się z celem - uważają, że sztuczna inteligencja to tylko wzrost wydajności. Powinna ona robić znacznie więcej niż tylko usprawniać operacje. Prawidłowo stosowana zwiększa zaangażowanie klientów, otwiera nowe źródła przychodów i poprawia sposób dostarczania produktów lub usług.
Z czasem ukończone projekty AI pomagają również organizacjom lepiej ocenić rzeczywiste możliwości przyszłych inicjatyw. Pracownicy zaczynają dostrzegać, które procesy mogłyby skorzystać na sztucznej inteligencji i zgłaszają własne pomysły. Utworzenie wewnętrznej rady do zbierania i oceny tych pomysłów może być cenne. Niektóre organizacje wprowadzają nawet programy nagród za pomyślnie wdrożone projekty, aby zachęcić do ich dalszego wdrażania.
Aby to zadziałało, sztuczna inteligencja musi być częścią szerszego biznesowego planu działania, a nie samodzielnym eksperymentem technologicznym.
- Powiązanie przypadków użycia sztucznej inteligencji z celami strategicznymi, takimi jak wejście na nowe rynki lub zmniejszenie liczby rezygnacji.
- Korzystaj ze spostrzeżeń generowanych przez sztuczną inteligencję, aby usprawnić podejmowanie decyzji przywódczych.
- Połączenie sztucznej inteligencji z analizą w czasie rzeczywistym w celu szybszego identyfikowania możliwości handlowych
Jak ujął to ekspert ds. sztucznej inteligencji, Jepson Taylor: "Doświadczeni CDO zawsze działają wstecz. Zaczynają od celu biznesowego, a następnie znajdują odpowiedni problem do rozwiązania za pomocą sztucznej inteligencji".
Stworzenie podstaw dla odpowiedzialnego i skalowalnego użytkowania
Skuteczne programy AI wymagają czegoś więcej niż tylko naukowców zajmujących się danymi. Potrzebujesz zarządzania, przejrzystości i wytycznych etycznych, które skalują się wraz ze wzrostem adopcji.
- Określenie sposobu pomiaru sukcesu przed rozpoczęciem projektu
- Ustanowienie standardów jakości danych i walidacji modeli
- Tworzenie wewnętrznych barier dla prywatności, zgodności i odpowiedzialnego korzystania z AI
- Zaangażuj interesariuszy biznesowych od pierwszego dnia. Na rynkach takich jak niemiecki oznacza to również wczesne zaangażowanie rady zakładowej i zapewnienie uwzględnienia wymogów RODO.
- Poświęć czas na testy i optymalizację przed uruchomieniem. Sprawdź, czy Twoje KPI pozostają istotne i osiągalne.
Zapobiega to dryfowi AI, niewłaściwemu wykorzystaniu danych lub blokowaniu projektów przez zespoły prawne w ostatniej chwili.
Właściwa strategia sztucznej inteligencji
Firmy, które wygrywają dzięki sztucznej inteligencji, niekoniecznie mają największe budżety lub najbardziej zaawansowaną technologię. To te, które połączyły swoje inicjatywy AI bezpośrednio z wynikami biznesowymi.
Zaczynają od problemów z przychodami, a nie od rozwiązań technologicznych. Mierzą sukces w kategoriach biznesowych, a nie tylko technicznych.
Jeśli Twoje obecne projekty związane ze sztuczną inteligencją nie przynoszą wymiernych rezultatów biznesowych, być może nadszedł czas, aby cofnąć się i dokonać ponownej oceny. Technologia ta jest potężna, ale tylko wtedy, gdy jest stosowana do właściwych problemów we właściwy sposób.
W Damovo pomogliśmy organizacjom przebić się przez szum związany ze sztuczną inteligencją i skupić się na inicjatywach, które faktycznie napędzają wzrost przychodów. Zaczynamy od strategii biznesowej, identyfikujemy możliwości o największym wpływie lub niskim nakładzie pracy i tworzymy rozwiązania, które zapewniają wymierne wyniki.
W ostatecznym rozrachunku sztuczna inteligencja jest tylko narzędziem. Nie chodzi o to, czy powinieneś go używać, ale o to, jak wykorzystasz je do rozwoju swojej firmy.
Gotowy do dostosowania swoich inicjatyw AI do wzrostu przychodów? Porozmawiajmy o tym, które możliwości zapewnią największy wpływ na Twoją organizację. Skontaktuj się z nami, aby omówić, w jaki sposób możemy pomóc Ci nadać priorytet odpowiednim projektom AI i zbudować je z myślą o sukcesie.