Die Flitterwochen von KI sind vorbei, was kommt als Nächstes?

Unzählige Diskussionen über das transformative Potenzial von KI haben in den letzten zwei Jahren seit der ersten Veröffentlichung von ChatGPT stattgefunden, die so viel Begeisterung ausgelöst hat. Unternehmensleiter haben sich bemüht, die Technologie zu nutzen, um die operativen Ausgaben zu reduzieren. Vielleicht überraschend ist jedoch, dass für viele Leiter der Schlüsselindikator, der verwendet wird, um den Erfolg eines KI-Tools zu bewerten, nicht die Lebenszeit-Rendite auf Investition (ROI) ist. Es ist die Geschwindigkeit zur ROI.

Inmitten schrumpfender Risikotoleranz und erhöhtem Druck auf die Erträge erwarten Leiter, dass Investitionen schnell Veränderungen herbeiführen und sich auszahlen. Gleichzeitig stirbt die Hype um KI ab und macht Platz für pragmatischere Gespräche über die Rendite auf KI-Investitionen.

Die nächste Phase: Realistisch sein über die Stellen, an denen KI funktioniert

Erfolg auf dem heutigen Markt – wo Abonnements König sind – hängt davon ab, wie gut man Kunden hält, nicht davon, wie gut man sie akquiriert. In den meisten Branchen ist der Markt übersättigt und viele Organisationen bieten ähnliche Dienstleistungen von nahezu identischer Qualität an. Wenn man einen Rückgang der Kundenloyalität, steigende Erwartungen und eine erhöhte Bereitschaft, Marken zu wechseln, hinzufügt, finden sich Organisationen mit keinem Raum für Fehler, um mit der heftigen Konkurrenz Schritt zu halten. Kundenerfahrung (CX) ist der Faktor, der bestimmt, ob abonnementsbasierte Organisationen gedeihen oder kurz kommen.

In dieser Umgebung können Organisationen am besten konkurrieren, indem sie sich auf inkrementelle Verbesserungen konzentrieren, anstatt von Ausgaben wegzukommen. Jede Entscheidung, die die Organisation trifft, muss auf spezifische, kundenorientierte Ziele ausgerichtet sein – auch wenn es am Anfang ein bisschen mehr kostet. Das gilt auch für die Implementierung von KI. Organisationen haben gefragt, wie KI ihre Kosten durch die Verwendung als Ersatz für bestehende Ressourcen wieder hereinspielen kann. Jetzt müssen sie fragen, wie KI Wert für die Organisation schaffen kann, indem sie verbessern, wie sie mit Kunden zusammenarbeiten.

Die Antwort ist einfach genug. KI hat zahlreiche potenzielle Anwendungen, die CX sowohl direkt als auch indirekt verbessern. KI-gestützte Tools können Personalisierung durch die Verwendung von Kundenverhaltensdaten verbessern, um sicherzustellen, dass die Benutzer die richtige Nachricht oder Promotion zum richtigen Zeitpunkt sehen. Dieselben Daten können auch die Produktentwicklung leiten, indem sie Lücken im Markt hervorheben, die die Organisation nutzen kann, um besser auf die Bedürfnisse der Kunden einzugehen. Sie können auch Organisationen proaktiver machen, indem sie helfen, Störungen vorherzusagen, Notfallpläne zu aktivieren und notwendige Informationen an Benutzer zu kommunizieren.

Jedoch geschieht diese Arbeit hauptsächlich im Hintergrund und kann nicht über Nacht geschehen.

Wollen Sie KI auf ihrem Besten? Beginnen Sie mit “unsichtbaren” Anwendungen

Der einzige Weg, um sicherzustellen, ob ein Back- oder Frontend-Use-Case die gewünschten Ergebnisse liefert, ist, die diskreteren, hintergrundigen Fähigkeiten von KI zuerst zu nutzen.

Hinter den Schlagzeilen über instantane Transformation steht KI’s Kernfähigkeit: Analyse. Große Sprachmodelle (LLMs) wie ChatGPT haben durch ihre scheinbare Flexibilität Aufsehen erregt, aber sie führen nur eine Aufgabe aus, egal wo sie operieren. Sie fassen Informationen zusammen. Es liegt an den Organisationen, die richtigen Informationen bereitzustellen, und das braucht Zeit. Das sind zwei Fakten, die oft in der Diskussion verloren gegangen sind und die ein Ende der “Schnelllösung”-Reputation von KI bedeuten.

Die nächste Ära wird durch die unsichtbaren Verbesserungen definiert, die durch KI ermöglicht werden, wenn Organisationen ihre technischen Grundlagen aufbauen. Organisationen können mit LLMs beginnen, die helfen:

1. Bestehende Datenbanken zu integrieren und Silos aufzubrechen, um eine Durchblick und den Kontext zu bieten, der damit einhergeht.
2. Tools für Echtzeit-Datenerfassung zu implementieren, um sicherzustellen, dass Erkenntnisse aktuell sind und die neuesten Trends, Muster und Störungen widerspiegeln.
3. Abgleich und Verwaltung zu beschleunigen, um Genauigkeit sicherzustellen und Arbeitern zu ermöglichen, sich auf höherwertige Aufgaben zu konzentrieren, die einen menschlichen Touch erfordern.

Organisatorischer Wandel ist der erste Schritt zur effektiven Implementierung und erstreckt sich auf Systeme und Personal. Zu diesem Zeitpunkt sollten Leiter auch die Wege berücksichtigen, auf denen KI-Deployments das Personal beeinflussen könnten, und versuchen, potenzielle Hindernisse vorwegzunehmen. Die Entwicklung von Umschulungs- und Weiterbildungsprogrammen wird helfen, sicherzustellen, dass das Personal bereit ist, effektiv mit den neuen Technologien zusammenzuarbeiten. KI selbst kann bei diesen Bemühungen helfen – eine weitere unsichtbare Anwendung. Zum Beispiel kann es individuelle Wissenslücken auf der Grundlage von Nutzungsdaten hervorheben. Diese Art von Informationen kann Schulungsprogramme leiten, um sicherzustellen, dass Arbeitnehmer alles haben, was sie benötigen, um zu gedeihen.

Sobald Organisationen integrierte, genaue und aktuelle Aufzeichnungen und ein Personal haben, das versteht, wie und wann KI zu verwenden ist, können sie eine weitere Schicht von “unsichtbaren” Tools hinzufügen. Die nächste Welle von Lösungen sollte sich auf Analysen konzentrieren, die helfen, ein tiefes Verständnis davon zu entwickeln, wie das Geschäft läuft, was Kunden wollen und welche Hindernisse im Weg stehen. Diese Lösungen bauen aufeinander auf, wobei jeder Schritt ein neues Level an Erkenntnissen offenbart.

Insbesondere verwenden deskriptive Analysen historische Daten, um historische Muster zu identifizieren; sie sagen Organisationen, was passiert ist. Diagnostische Analysen verwenden zusätzliche Daten, um zu kontextualisieren, was passiert ist, Ursachen zu identifizieren und die Auswirkungen von Ereignissen und Änderungen hervorzuheben; sie sagen Organisationen, warum Dinge auf die Art und Weise passiert sind. Predictive Analysen verwenden Erkenntnisse aus vergangenen Ereignissen, um die Auswirkungen von vorgeschlagenen Änderungen zu modellieren und Trends zu verfolgen; sie zeigen Organisationen, was passieren könnte. Prescriptive Analysen verwenden all diese Ausgaben, um informierte Entscheidungen zu treffen; sie sagen Organisationen, was sie als Nächstes tun sollten.

Obwohl Analyselösungen wie diese möglicherweise auf die fortgeschritteneren Fähigkeiten von KI zurückgreifen, ist es erwähnenswert, dass – zumindest zu Beginn – fast alle diese Prozesse im Hintergrund ablaufen. Schließlich können predictiv und prescriptive Algorithmen in kundenorientierte Lösungen einfließen, aber das kann nur passieren, wenn diese kritische, interne Grundlage gelegt ist.

Wenn die Flitterwochen von KI enden, endet auch ihr Ruf als Zauberlösung – aber das Abwerfen dieser Wahrnehmung ist entscheidend, um das volle Potenzial der Technologie zu realisieren. Leiter, die morgen mit innovativen KI-Anwendungen Schlagzeilen machen wollen, müssen zuerst diese grundlegende Arbeit leisten, was möglicherweise ein harter Brocken ist, wenn man unter Druck steht, immer schnellere Renditen zu erzielen. Allerdings ermöglicht es dieser Ansatz, der auf holistische, inkrementelle und langfristige Bewertung von KI’s Wert setzt, Organisationen, Renditen zu beschleunigen. Dieser Ansatz gibt Leitern die Werkzeuge und die Zeit, um ein klares Bild davon zu entwickeln, was repariert werden muss, Erkenntnisse in die kleinen Änderungen, die den größten Einfluss haben, und die Fähigkeit, solide Strategien zu entwickeln, die heute Renditen abwerfen, ohne die Rentabilität von morgen zu schädigen.

Pragmatismus von Anfang bis Ende

Obwohl auffällige Use-Cases Kunden auf den ersten Blick ansprechen und Kosteneinsparungschancen das Auge von Unternehmensleitern fesseln, ist es unwahrscheinlich, dass einer von beiden den langfristigen Einfluss von KI definiert. Stattdessen wird die Technologie synonym mit hintergrundiger Arbeit, die greifbare Verbesserungen im großen Maßstab antreibt.

Das Ende der Flitterwochen markiert den Beginn einer reiferen Beziehung zu KI, die eine sorgfältige Überlegung erfordert, wie sie tatsächlich Kundenerfahrungen verbessern und Rentabilität antreiben kann. Letztendlich ist der Schlüssel, KI nicht als Schnelllösung, sondern als strategischen Partner in der Verfolgung von Kundentreue, befriedigenden Erfahrungen und einfachen Lösungen in den zunehmend komplexen Betrieben zu betrachten.

In den kommenden Monaten und Jahren werden die Organisationen, die hervorragend sind, diejenigen sein, die tiefer graben, sich zum Wandel bekennen und das Potenzial von KI als sowohl kurz- als auch langfristige Investition erkennen.