Konec medového měsíce umělé inteligence: Co přijde dál?

Proběhlo бесчисленное množství diskusí o transformačním potenciálu umělé inteligence za posledních dva roky od počátečního vydání ChatGPT, které vyvolalo tolik nadšení. Vedoucí pracovníci firem byli ochotni použít tuto technologii ke snížení provozních nákladů. Možná překvapivě je pro mnohé vedoucí pracovníky klíčovým metrickým ukazatelem pro hodnocení úspěchu nástroje umělé inteligence rychlost návratnosti investic (ROI), nikoli celková návratnost investic.

V době, kdy se snižuje tolerance vůči riziku a zvyšuje se tlak na zvýšení příjmů, očekávají vedoucí pracovníci, že investice povedou ke změnám a rychle se vrátí. Současně se kolem umělé inteligence rozpouští hype a místo něj se vedou více pragmatičtí rozhovory o návratnosti investic do umělé inteligence.

Další fáze: Stát se realistickými ohledně toho, kde umělé inteligence funguje

Úspěch na dnešním trhu, kde jsou královny předplatné, závisí na tom, jak dobře si zákazníky udržujete, nikoli na tom, jak je dobře získáváte. Ve většině sektorů je trh přesycený a mnoho organizací nabízí podobné služby téměř stejné kvality. Přidání poklesu zákaznické loajality, rostoucích očekávání a zvýšeného ochotu měnit značky, organizace se nachází v situaci, kdy nemají prostor pro chyby, aby držely krok s tvrdou konkurencí. Zákaznický zážitek (CX) je to, co určuje, zda organizace na základě předplatného prosperují nebo selhávají.

V tomto prostředí mohou organizace nejlépe konkurovat tím, že se budou soustředit na postupné zlepšování, místo aby se vyhýbaly výdajům. Každé rozhodnutí, které organizace činí, musí být zaměřeno na konkrétní, zákaznicky orientované cíle — i když to stojí trochu více na začátku. To se vztahuje i na implementaci umělé inteligence. Organizace se ptaly, jak může umělé inteligence vrátit své náklady tím, že ji použije jako náhradu za stávající zdroje. Nyní musí ptát, jak může umělé inteligence vytvořit hodnotu pro organizaci tím, že zlepšuje, jak pracují se zákazníky.

Odpověď je dostatečně jednoduchá. Umělé inteligence má řadu potenciálních aplikací, které zlepšují zákaznický zážitek jak přímo, tak nepřímo. Nástroje poháněné umělou inteligencí mohou zlepšit personalizaci pomocí dat o chování zákazníků, aby zajistily, že uživatelé vidí správnou zprávu nebo nabídku ve správný čas. Stejné údaje mohou pomoci při vývoji produktů, zdůrazňovat mezery na trhu, které by organizace mohla využít, aby lépe uspokojila potřeby zákazníků. Mohou také učinit organizace proaktivnějšími, pomáhají jim předpovídat poruchy, aktivovat plány na řešení mimořádných situací a komunikovat nezbytné informace uživatelům.

Avšak tato práce probíhá primárně za scénou a nemůže se stát přes noc.

Chcete umělou inteligenci ve své nejlepší podobě? Začněte s „neviditelnými“ aplikacemi

Jediný způsob, jak s jistotou vědět, zda případ užití na straně zadní nebo čelní strany povede k požadovaným výsledkům, je využít více skrytých, za scénou schopností umělé inteligence.

Za titulky o okamžité transformaci je jádrem umělé inteligence analytická schopnost. Velké jazykové modely (LLM) jako ChatGPT upoutaly pozornost svou zdánlivou flexibilitou, ale ve skutečnosti provádějí pouze jednu úlohu, bez ohledu na to, kde fungují. Shrnují informace. Je na organizacích, aby zajistily, že je k dispozici správná informace, a to vyžaduje čas. Tyto dva faktory se často ztratily v diskusi a představují konec pověsti umělé inteligence jako „rychlého řešení“.

Další éra bude definována neviditelnými zlepšeními, která umělé inteligence umožňuje, protože organizace budují své technické základy. Organizace mohou začít s LLM, které pomáhají:

1. Integrovat stávající databáze a rozložit sila, aby poskytovaly komplexní přehled – a kontext, který s tím souvisí.
2. Implementovat nástroje pro sběr dat v reálném čase, aby zajistily, že informace jsou aktuální a odrážejí nejnovější trendy, vzorce a poruchy.
3. Zrychlit uzávěrku a správu, aby zajistily přesnost a uvolnily pracovníky, aby se soustředili na úkoly, které vyžadují lidský dotek.

Organizační změna je prvním krokem k efektivní implementaci a týká se jak systémů, tak personálu. V tomto okamžiku by vedoucí pracovníci měli také zvážit, jak nasazení umělé inteligence může ovlivnit personál, a snažit se předcházet potenciálním překážkám. Rozvoj programů dalšího vzdělávání a rekvalifikace pomůže zajistit, aby personál byl připraven efektivně pracovat vedle nových technologií. Umělé inteligence sama může pomoci v těchto úsilích – další z jejích neviditelných aplikací. Například může zdůraznit individuální mezery ve znalostech na základě údajů o využívání. Tyto informace mohou vést programy školení, aby zajistily, že pracovníci mají vše, co potřebují, aby prosperovali.

Jakmile organizace integrují, přesné a aktuální záznamy a personál, který rozumí, jak a kdy používat umělou inteligenci, mohou přidat další vrstvu „neviditelných“ nástrojů. Další vlna řešení by se měla soustředit na analytiku, která pomáhá pěstovat hluboké pochopení toho, jak funguje podnik, co chtějí zákazníci a co brání v cestě. Tato řešení se navzájem staví, přičemž každá fáze odhaluje novou úroveň poznání.

Konkrétněji, deskriptivní analytika používají historická data k identifikaci historických vzorců; říkají organizacím, co se stalo. Diagnostická analytika používají další data k kontextualizaci toho, co se stalo, identifikaci příčin a zdůraznění dopadů incidentů a změn; říkají organizacím, proč se věci staly tak, jak se staly. Prediktivní analytika používají poznatky z minulých událostí k modelování dopadů navrhovaných změn a sledování trendů; říkají organizacím, co by se mohlo stát. Preskriptivní analytika používají všechny tyto výstupy k informovaným rozhodnutím; říkají organizacím, co mají dělat dál.

Ačkoli analytická řešení, jako jsou tato, mohou využívat pokročilejších schopností umělé inteligence, je důležité si uvědomit, že — zpočátku — téměř všechny tyto procesy probíhají za scénou. Nakonec se prediktivní a preskriptivní algoritmy mohou dostat do spotřebitelsky orientovaných řešení, ale to může nastat pouze tehdy, je-li položen tento kritický, interní základ.

Jakmile skončí medový měsíc umělé inteligence, skončí i její pověst jako „magické řešení“ — ale tato změna vnímání je zásadní pro realizaci plného potenciálu technologie. Vedoucí pracovníci, kteří chtějí zítra dělat titulky s inovativními aplikacemi umělé inteligence, musí nejprve dokončit tuto základní práci, která může být obtížnou pilulkou v době tlaku na rychlejší a rychlejší návraty. Nicméně, přechod k více holistickým, postupným a dlouhodobým hodnoceníům hodnoty umělé inteligence umožní organizacím urychlit návraty. Tento přístup poskytne vedoucím pracovníkům nástroje a čas na vývoj jasných obrazů toho, co je třeba opravit, vhled do malých změn, které budou mít největší dopad, a schopnost vyvinout sound strategie, které přinášejí návraty dnes, aniž by poškodily ziskovost zítřka.

Pragmatismus od začátku do konce

Ačkoli lákavé případy užití mohou zpočátku oslovit zákazníky a příležitosti ke snížení nákladů mohou upoutat pozornost vedoucích pracovníků firem, ani jeden z nich nebude pravděpodobně definovat dopad umělé inteligence v dlouhodobém horizontu. Místo toho se tato technologie stane synonymem za scénou prací, které povedou k hmatatelným zlepšením v měřítku.

Konec medového měsíce umělé inteligence znamená začátek zralejšího vztahu s umělou inteligencí, který vyžaduje pečlivé uvážení toho, jak může skutečně zlepšit zákaznické zkušenosti a pěstovat ziskovost. V konečném důsledku je klíčem pohlížet na umělou inteligenci ne jako na „rychlé řešení“, ale jako na strategického partnera v hledání zákaznické loajality, uspokojivých zkušeností a jednoduchých řešení v dnešních stále složitějších operacích.

V nadcházejících měsících a letech budou excelovat organizace, které budou hlouběji pronikat, budou se zavazovat ke změně a uznávat potenciál umělé inteligence jako krátkodobé i dlouhodobé investice.