Die Flitterwochen mit 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 Aufregung verursachte. Unternehmensleiter haben sich bemüht, die Technologie zu nutzen, um die operativen Ausgaben zu reduzieren. Vielleicht überraschend ist, dass für viele Leiter der Schlüsselindikator, der verwendet wird, um den Erfolg eines KI-Tools zu bewerten, nicht die Lebenszeit-Rendite (ROI) ist. Es ist die Geschwindigkeit zur ROI.

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

Die nächste Phase: Realistisch werden, wo KI funktioniert

Erfolg auf dem heutigen Markt – wo Abonnements König sind – hängt davon ab, wie gut man Kunden behält, nicht 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 den Rückgang der Kundenloyalität, die steigenden Erwartungen und die erhöhte Bereitschaft, Marken zu wechseln, hinzufügt, finden sich Organisationen mit keinem Raum für Fehler wieder, um mit dem starken Wettbewerb Schritt zu halten. Kundenexperience (CX) ist der Faktor, der bestimmt, ob abonnementbasierte Organisationen gedeihen oder kurz kommen.

In dieser Umgebung können Organisationen am besten konkurrieren, indem sie sich auf inkrementelle Verbesserungen konzentrieren, anstatt Ausgaben zu vermeiden. 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 seine 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 es die Art und Weise verbessert, wie sie mit Kunden zusammenarbeitet.

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 Benutzer die richtige Nachricht oder Werbung zur richtigen Zeit sehen. Dieselben Daten können auch die Produktentwicklung leiten, indem sie Lücken im Markt hervorheben, die die Organisation nutzen kann, um die Bedürfnisse der Kunden besser zu erfüllen. Sie können auch Organisationen proaktiver machen, indem sie Störungen vorhersagen, Notfallpläne aktivieren und notwendige Informationen an Benutzer weitergeben.

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

Wollen Sie KI auf seinem Höhepunkt? Fangen Sie mit “unsichtbaren” Anwendungen an

Der einzige Weg, um sicherzustellen, ob ein Back- oder Frontend-Use-Case die gewünschten Ergebnisse liefert, ist, KI’s diskretere, im Hintergrund arbeitende Fähigkeiten zu nutzen.

Hinter den Schlagzeilen über instantane Transformation steckt KI’s Kernfähigkeit: Analyse. Große Sprachmodelle (LLM) wie ChatGPT haben durch ihre scheinbare Flexibilität Aufsehen erregt, aber sie führen nur eine Aufgabe aus, egal wo sie eingesetzt werden. 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 das Ende von KI’s Ruf als “Schnelllösung” markieren.

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 umfassende Sicht und den damit verbundenen Kontext zu ermöglichen.
2. Tools für die Echtzeit-Datenerfassung zu implementieren, um sicherzustellen, dass Erkenntnisse auf dem neuesten Stand sind und die neuesten Trends, Muster und Störungen widerspiegeln.
3. Abgleich und Verwaltung zu beschleunigen, um Genauigkeit zu gewährleisten 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 umfasst sowohl Systeme als auch Personal. Zu diesem Zeitpunkt sollten Leiter auch die Auswirkungen von KI-Einsätzen auf das Personal berücksichtigen und potenzielle Hindernisse vorwegnehmen. Die Entwicklung von Umschulungs- und Weiterbildungsprogrammen wird dazu beitragen, dass das Personal bereit ist, effektiv mit den neuen Technologien zusammenzuarbeiten. KI selbst kann bei diesen Bemühungen helfen – eine weitere seiner unsichtbaren Anwendungen. 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 “unsichtbarer” Tools hinzufügen. Die nächste Welle von Lösungen sollte sich auf Analysen konzentrieren, die dazu beitragen, 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 der Erkenntnis aufdeckt.

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 Veränderungen hervorzuheben; sie sagen Organisationen, warum Dinge auf eine bestimmte Weise passiert sind. Predictive Analysen verwenden Erkenntnisse aus vergangenen Ereignissen, um die Auswirkungen von vorgeschlagenen Veränderungen 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 fortgeschrittenen Fähigkeiten von KI zurückgreifen, ist es wichtig zu beachten, dass – zumindest anfangs – 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 KI’s Flitterwochen enden, so endet auch sein Ruf als “Wundermittel” – aber dieser Wandel 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 den Leitern, mit einer umfassenderen, inkrementellen und langfristigen Bewertung des Wertes von KI, Renditen zu beschleunigen. Dieser Ansatz gibt Leitern die Werkzeuge und die Zeit, um ein klares Bild davon zu entwickeln, was zu beheben ist, Einblick in die kleinen Veränderungen, die den größten Einfluss haben, und die Fähigkeit, solide Strategien zu entwickeln, die heute Renditen abwerfen, ohne morgen die Rentabilität zu schädigen.

Pragmatismus von Anfang bis Ende

Obwohl auffällige Use-Cases Kunden auf den ersten Blick ansprechen und Kosteneinsparungschancen das Auge von Unternehmensleitern fangen, ist es unwahrscheinlich, dass sie den langfristigen Einfluss von KI definieren. Stattdessen wird die Technologie mit der im Hintergrund arbeitenden Arbeit assoziiert, die messbare Verbesserungen im großen Maßstab vorantreibt.

Das Ende der Flitterwochen markiert den Beginn einer reiferen Beziehung mit KI, die eine sorgfältige Überlegung erfordert, wie KI tatsächlich Kundenexperience und Rentabilität verbessern kann. Letztendlich ist der Schlüssel, KI nicht als “Schnelllösung” zu betrachten, sondern als strategischen Partner in der Verfolgung von Kundenloyalität, befriedigenden Erfahrungen und einfachen Lösungen in den zunehmend komplexen Operationen von heute.

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