Optimalizace firemních pracovních postupů pomocí agentů AI: mýtus nebo realita?

Problém

S tím, jak stále více velkých společností investuje do agentů umělé inteligence a pohlíží na ně jako na budoucnost provozní efektivity, objevuje se rostoucí vlna skepticismu. Přestože existuje nadšení z potenciálu těchto technologií, mnoho organizací zjišťuje, že realita často zaostává za humbukem. Toto zklamání lze z velké části připsat dvěma hlavním problémům: přehnaným slibům a vysoce specifické povaze obchodních problémů.

I když umělá inteligence může vynikat v určitých úkolech – jako je analýza dat a automatizace procesů – mnoho organizací naráží na potíže, když se snaží tyto nástroje aplikovat na své jedinečné pracovní postupy. Článek Lexalytics výrazně zdůrazňuje, co se stane, když integrujete umělou inteligenci, abyste naskočili do AI. Výsledkem je často frustrace a pocit, že technologie nenaplňuje svůj potenciál.

Zdroje zklamání během implementace AI

Zdroje zklamání z implementace AI jsou mnohostranné.

• Významný problém je, že mnoho společnosti spěchat s přijetím umělé inteligence bez jasné strategie nebo definovaných cílů. Tento nedostatek směru ztěžuje měření úspěchu nebo neúspěchu iniciativ AI. Společnosti mohou skončit nasazováním nástrojů, které neodpovídají jejich skutečným potřebám, což vede k plýtvání zdroji a deziluzi. Co se tedy stane, když integrujete AI bez řádného plánování a přípravy? No, dostanete případy jako McDonald's. Po třech letech příprav, v létě 2024, ve spolupráci s IBM, McDonald's spustil svého AI Agenta, který dokáže přijímat objednávky. Špatně navržený model vedl k tomu, že AI nerozuměla zákazníkům. Jedním z nejpozoruhodnějších příkladů byli dva zákazníci v TikTok, kteří prosili AI, aby přestala, protože neustále přidávala další Chicken McNuggets k jejich objednávce, až nakonec dosáhla 260.
• Dalším zásadním problémem je kvalita dat. Systémy umělé inteligence jsou jen tak dobré, jak dobrá jsou data do nich vložená. Pokud jsou vstupní data zastaralá, neúplná nebo neobjektivní, budou výsledky nevyhnutelně podprůměrné. Bohužel organizace někdy tento základní aspekt přehlížejí a očekávají, že umělá inteligence dokáže zázraky navzdory chybám v datech.
• Významné překážky představují také integrační výzvy. Sloučení umělé inteligence do stávajících systémů může být složité a často odhalí technické problémy a problémy s kompatibilitou, zejména pro podniky, které se spoléhají na starší systémy. Bez důkladného plánování a zdrojů mohou tyto integrační výzvy vykolejit iniciativy AI a zesílit zklamání.

Případy použití agentů AI ve firemních pracovních postupech

Navzdory těmto překážkám mají agenti umělé inteligence potenciál způsobit revoluci v obchodních operacích zefektivněním pracovních postupů a zvýšením efektivity v různých oblastech.

Jedna z nejpůsobivějších aplikací AI spočívá v zákaznické podpoře. Chatboti pohánění umělou inteligencí zvládnou běžné dotazy a uvolní lidské agenty, aby se mohli soustředit na složitější problémy. Automatizací opakujících se úkolů mohou zaměstnanci přesměrovat svou energii na strategičtější povinnosti. Jedním z největších případů integrace AI do zákaznické podpory je Telstra, telekomunikační společnost z Austrálie. Telstra spustila svého vlastního agenta AI s názvem Ask Telstra. Zde jsou výsledky, o které se společnost podělila: o 20 % méně následných hovorů, 84 % agentů uvedlo, že to pozitivně ovlivnilo interakci se zákazníky, 90 % agentů je efektivnější.

V oblasti automatizace marketingu se umělá inteligence také ukazuje jako neocenitelná. Analýzou chování a preferencí zákazníků mohou agenti AI vytvářet personalizované marketingové strategie, které zvyšují míru zapojení a konverze. BavarianTým použil umělou inteligenci k předpovědi poptávky po chřipce, a když model umělé inteligence předpovídal 50% nárůst případů chřipky, tým ji použil k přizpůsobení své marketingové strategie. Výsledky byly úžasné: 85% meziroční nárůst míry prokliku, snížení ceny za proklik o 33 % oproti předchozímu roku, 2.6násobný nárůst návštěvnosti webu v dlouhodobém horizontu.

AI může také zefektivnit procesy v lidských zdrojů. Podle Decision Analytics Journal má AI mnoho výhod v oblasti přesnosti, efektivity a flexibility. Automatizací počátečních fází náboru, jako je prověřování životopisů a identifikace nejlepších kandidátů na základě specifických kritérií, AI šetří značný čas a zajišťuje objektivnější proces výběru.

Snad jedním z nejatraktivnějších aspektů umělé inteligence je její účinnost a nákladová efektivita. V mnoha scénářích může umělá inteligence provádět úkoly rychleji as pomocí méně chyb než lidé, což z něj činí přesvědčivou volbu pro podniky, které chtějí zjednodušit své pracovní postupy. Automatizací opakujících se a časově náročných úkolů mohou organizace výrazně snížit provozní náklady a zároveň minimalizovat riziko lidské chyby. Tato kombinace rychlosti, přesnosti a úspor umožňuje společnostem optimalizovat své procesy a strategičtěji alokovat zdroje.

Rady pro integraci agentů AI

Aby byla zajištěna úspěšná integrace agentů AI do firemních pracovních postupů, měly by podniky přijmout několik klíčových strategií.

1. V první řadě je důležité definovat jasné cíle před implementací. Organizace by měly identifikovat konkrétní výzvy, které chtějí AI řešit, a nastavit měřitelné výsledky pro hodnocení efektivity. Tato přehlednost usnadňuje nezbytné úpravy v průběhu celého procesu. Pokud je integrace AI roztříštěná, je velmi těžké porovnat náklady na integraci s úrovní produktivity a rozhodnout, zda měla integrace pozitivní dopad na společnost. Změřte množství času stráveného na různých úkolech s umělou inteligencí a bez ní, množství lidí, kteří pracují na určitém úkolu, a kvalitu práce.
2. Dalším důležitým aspektem je kvalita dat. Investice do robustních postupů správy dat je nezbytná k zajištění toho, aby informace vkládané do systémů umělé inteligence byly přesné, relevantní a bez zkreslení. Pokud společnost používá externí řešení, zajistit, aby do AI nebyly vkládány žádné citlivé a soukromé údaje. AI Data Hygiene je nově vznikající koncept, který mnoho lidí nezná, proto o něm své zaměstnance poučte. Skvělé čtení o tom, proč nemůžete sdílet citlivá firemní data s modely umělé inteligence Micropro.
3. Stejně jako u všech nově vznikajících technologií je klíčové monitorovat nástroje AI při jejich integraci. Získejte zpětnou vazbu jak od svých zaměstnanců, kteří používají nástroje AI, tak od zákazníků, kteří komunikují s vaším modelem v rámci služeb zákaznické podpory nebo jiných kanálů interakce. tímto způsobem, můžete odhalit jakékoli chyby a problémy v raných fázích, které ovlivňují pouze malý počet provozních procesů. Společnost musí podporovat kulturu přizpůsobivosti a pečlivě sledovat své modely AI, zejména v prvních fázích implementace.

Proč investovat do čističky vzduchu?

Namísto toho, aby se na AI dívaly jako na kouzelné řešení, by ji podniky měly vnímat jako výkonný nástroj, který při správném použití může zlepšit provoz a zajistit úspěch. Otázkou je, že AI má znalostní základnu o klientovi a jeho potřebách, takže chápeme, jak mu můžeme ušetřit čas při hledání informací a nabídnout pracovní nástroj. Dnes má smysl nasazovat agenty AI v rámci konkrétních případů použití, protože tento přístup umožňuje maximální tvorbu hodnoty. V současné době se jedná o kategorii, do které se výrazně investují, a v průběhu příštího roku to bude nepochybně hlavní trend a v budoucnu se může vyvinout v něco ještě výraznějšího. Kdy se zlatá horečka AI zastaví?