Το ΦASE του AI Έχει Πέρασει, Τι Έρχεται Τώρα;

Πολλές συζητήσεις για το μετασχηματιστικό потенシャル του AI έχουν λάβει χώρα τα τελευταία δύο χρόνια από την αρχική κυκλοφορία του ChatGPT, η οποία προκάλεσε τόσο μεγάλο ενθουσιασμό. Οι ηγέτες των επιχειρήσεων ήταν πρόθυμοι να χρησιμοποιήσουν την τεχνολογία για να μειώσουν τους λειτουργικούς εξόδους. Ίσως however, είναι ότι για πολλούς ηγέτες, το βασικό μέτρο που χρησιμοποιείται για να αξιολογηθεί η επιτυχία eines εργαλείου AI δεν είναι η συνολική απόδοση επένδυσης (ROI). Είναι η ταχύτητα στην απόδοση.

Σε μια εποχή με συρρικνούμενη ανεκτικότητα στο ρίσκο και αυξημένη πίεση για έσοδα, οι ηγέτες περιμένουν οι επενδύσεις να οδηγήσουν σε αλλαγές και να αποφέρουν γρήγορα. Ταυτόχρονα, ο θόρυβος γύρω από το AI αρχίζει να μειώνεται, ανοίγοντας τον δρόμο για πιο πραγматικές συζητήσεις σχετικά με την απόδοση των επενδύσεων σε AI.

Η Επόμενη Φάση: Γίνε Реαλιστικός Σχετικά με το Πού Λειτουργεί το AI

Η επιτυχία στη σημερινή αγορά, όπου οι συνδρομές είναι οι βασιλιάδες, εξαρτάται από το πώς διατηρείτε τους πελάτες, όχι από το πώς τους κερδίζετε. Σε hầu hết τους τομείς, η αγορά είναι υπερχορηγημένη και πολλές οργανώσεις προσφέρουν παρόμοιες υπηρεσίες近乎 ίδιας ποιότητας. Προσθέτοντας μια μείωση της πιστότητας των πελατών, αυξανόμενες προσδοκίες και μια αυξημένη愿意 να αλλάξουν μάρκες, οι οργανώσεις βρίσκονται με κανένα περιθώριο για λάθη για να跟ere την έντονη ανταγωνιστικότητα. Η εμπειρία του πελάτη (CX) είναι το στοιχείο που καθορίζει εάν οι οργανώσεις με βάση τις συνδρομές θα ευδοκιμήσουν ή θα αποτύχουν.

Σε αυτό το περιβάλλον, οι οργανώσεις μπορούν να ανταγωνιστούν καλύτερα με την έμφαση στις σταδιαίες βελτιώσεις αντί να απομακρύνουν τα έξοδα. Κάθε επιλογή που κάνει η οργάνωση πρέπει να είναι προσανατολισμένη προς συγκεκριμένα, πελατοκεντρικά στόχους — ακόμη και αν κοστίζει λίγο περισσότερο στην αρχή. Αυτό περιλαμβάνει και την εφαρμογή του AI. Οι οργανώσεις έχουν ζητήσει πώς το AI μπορεί να ανακτήσει το κόστος του χρησιμοποιώντας το ως αντικατάσταση για υφιστάμενους πόρους. Τώρα, πρέπει να ζητήσουν πώς το AI μπορεί να δημιουργήσει αξία για την οργάνωση βελτιώνοντας τον τρόπο με τον οποίο εργάζονται με τους πελάτες.

Η απάντηση είναι αρκετά απλή. Το AI έχει πολλές潜在τικές εφαρμογές που βελτιώνουν την CX τόσο άμεσα όσο και έμμεσα. Τα εργαλεία που βασίζονται στο AI μπορούν να βελτιώσουν την προσωποποίηση χρησιμοποιώντας δεδομένα συμπεριφοράς του πελάτη για να διασφαλίσουν ότι οι χρήστες βλέπουν το σωστό μήνυμα ή προώθηση στο σωστό χρόνο. Τα ίδια δεδομένα μπορούν να βοηθήσουν στην ανάπτυξη προϊόντων, υπογραμμίζοντας κενά στην αγορά που η οργάνωση μπορεί να εκμεταλλευτεί για να εξυπηρετήσει καλύτερα τις ανάγκες των πελατών. Μπορούν επίσης να κάνουν τις οργανώσεις πιο προδραστικές, βοηθώντας τις να προβλέψουν διαταραχές, να ενεργοποιήσουν σχέδια αντιμετώπισης και να επικοινωνήσουν τις απαραίτητες πληροφορίες στους χρήστες.

Ωστόσο, αυτό το έργο συμβαίνει κυρίως πίσω από τις σκηνές και δεν μπορεί να γίνει από τη μια μέρα στην άλλη.

Θέλετε το AI στην Καλύτερη του Μορφή; Ξεκινήστε με τις «Αόρατες» Εφαρμογές

Ο μόνος τρόπος για να γνωρίσετε με βεβαιότητα εάν μια εφαρμογή back-end ή front-end θα αποφέρει τα αποτελέσματα που αναζητάτε είναι να αξιοποιήσετε τις πιο διακριτικές, πίσω από τις σκηνές ικανότητες του AI πρώτα.

Πίσω από τους τίτλους για άμεση μεταμόρφωση είναι η βασική ικανότητα του AI: η ανάλυση. Τα μεγάλα μοντέλα γλωσσών (LLMs) όπως το ChatGPT προκάλεσαν εντύπωση για την φαινομενική ευελιξία τους, αλλά εκτελούν μόνο μια εργασία ανεξάρτητα από το πού λειτουργούν. Περίληψαν πληροφορίες. Είναι στις οργανώσεις να διασφαλίσουν ότι η σωστή πληροφορία είναι διαθέσιμη, και αυτό χρειάζεται χρόνο. Αυτά είναι δύο γεγονότα που έχουν συχνά χαθεί στη συζήτηση, και αντιπροσωπεύουν το τέλος της φήμης του «γρήγορου fix» που το AI έχει αποκτήσει.

Η επόμενη εποχή θα καθορίζεται από τις αόρατες βελτιώσεις που διευκολύνονται από το AI, καθώς οι οργανώσεις χτίζουν τις τεχνικές τους βάσεις. Οι οργανώσεις μπορούν να ξεκινήσουν με LLMs που βοηθούν:

1. Να ενσωματώσουν τις υπάρχουσες βάσεις δεδομένων και να σπάσουν τα σιλό για να παρέχουν ολοκληρωμένη ορατότητα – και το контέκστ που έρχεται μαζί με αυτό.
2. Να εφαρμόσουν εργαλεία συλλογής δεδομένων σε πραγματικό χρόνο για να διασφαλίσουν ότι οι πληροφορίες είναι ενημερωμένες και αντανακλούν τις πιο πρόσφατες τάσεις, μοτίβα και διαταραχές.
3. Να επιταχύνουν την αντιστοίχηση και τη διαχείριση για να διασφαλίσουν την ακρίβεια και να απελευθερώσουν τους εργαζόμενους για να επικεντρωθούν σε υψηλότερου επιπέδου εργασίες που απαιτούν ανθρώπινη επαφή.

Η αλλαγή της οργάνωσης είναι το πρώτο βήμα για την αποτελεσματική εφαρμογή και εκτείνεται και στα συστήματα και το προσωπικό. Σε αυτό το σημείο, οι ηγέτες πρέπει επίσης να εξετάσουν τους τρόπους με τους οποίους οι αναπτύξεις του AI μπορεί να επηρεάσουν το προσωπικό και να εργαστούν για να προηγηθούν των πιθανών εμποδίων. Η ανάπτυξη προγραμμάτων επανακατάρτισης και ανακατάρτισης θα βοηθήσει να διασφαλιστεί ότι το προσωπικό είναι έτοιμο να εργαστεί αποτελεσματικά μαζί με τις νέες τεχνολογίες. Το AIเอง μπορεί να βοηθήσει σε αυτές τις προσπάθειες — μια άλλη από τις αόρατες εφαρμογές του. Για παράδειγμα, μπορεί να υπογραμμίσει τα ατομικά κενά γνώσεων με βάση τα δεδομένα χρήσης. Αυτού του είδους η πληροφορία μπορεί να οδηγήσει τα προγράμματα εκπαίδευσης για να διασφαλίσουν ότι οι εργαζόμενοι έχουν όλα όσα χρειάζονται για να ευδοκιμήσουν.

Μόλις οι οργανώσεις έχουν ολοκληρωμένες, ακριβείς και ενημερωμένες εγγραφές και ένα προσωπικό που κατανοεί πώς και πότε να χρησιμοποιήσει το AI, μπορούν να προσθέσουν ένα άλλο επίπεδο «αόρατων» εργαλείων. Η επόμενη κυμαία λύσεων πρέπει να επικεντρωθεί στις αναλύσεις που βοηθούν στην καλλιέργεια ενός βαθιάς κατανόησης του πώς λειτουργεί η επιχείρηση, τι θέλουν οι πελάτες και ποια εμπόδια εμποδίζουν. Αυτές οι λύσεις χτίζονται η μια πάνω στην άλλη, με κάθε βήμα να αποκαλύπτει ένα νέο επίπεδο κατανόησης.

Πιο συγκεκριμένα, οι περιγραφικές αναλύσεις χρησιμοποιούν ιστορικά δεδομένα για να αναγνωρίσουν ιστορικά μοτίβα; μας λένε τι συνέβη. Οι διαγνωστικές αναλύσεις χρησιμοποιούν επιπλέον δεδομένα για να δώσουν контέκστ στο τι συνέβη, να αναγνωρίσουν αιτίες και να υπογραμμίσουν τις επιπτώσεις των περιστατικών και των αλλαγών; μας λένε γιατί τα πράγματα συνέβησαν με τον τρόπο που συνέβησαν. Οι προβλεπτικές αναλύσεις χρησιμοποιούν πληροφορίες από το παρελθόν για να μοντελοποιήσουν τις επιπτώσεις των προτεινόμενων αλλαγών και να παρακολουθούν τις τάσεις; μας δείχνουν τι μπορεί να συμβεί. Οι προτεινόμενες αναλύσεις χρησιμοποιούν όλα αυτά τα αποτελέσματα για να λάβουν ενημερωμένες αποφάσεις; μας λένε τι να κάνουμε επόμενο.

Αν και οι αναλυτικές λύσεις όπως αυτές μπορεί να αξιοποιήσουν τις πιο προηγμένες ικανότητες του AI, αξίζει να σημειωθεί ότι — αρχικά — σχεδόν όλες αυτές οι διαδικασίες συμβαίνουν πίσω από τις σκηνές. Τελικά, οι προβλεπτικές και προτεινόμενες αλγόριθμοι μπορεί να κάνουν το δρόμο τους σε λύσεις που αντιμετωπίζουν τους πελάτες, αλλά αυτό μπορεί να συμβεί μόνο όταν αυτή η κρίσιμη, εσωτερική βάση έχει τεθεί.

Όταν το μήνα του μέλιτος του AI τελειώνει, così και η φήμη του ως μαγικό fix — αλλά η απώλεια αυτής της φήμης είναι κρίσιμη για την πραγματοποίηση του πλήρους potenziale της τεχνολογίας. Οι ηγέτες που θέλουν να κάνουν τα πρωτοσέλιδα αύριο με καινοτόμες εφαρμογές του AI πρέπει πρώτα να ολοκληρώσουν αυτή τη θεμελιώδη δουλειά, η οποία μπορεί να είναι ένα σκληρό χάπι να καταπιεί giữa την πίεση για γρηγορότερες και γρηγορότερες αποδόσεις. Ωστόσο, η κίνηση προς πιο ολιστικές, σταδιακές και μακροπρόθεσμες αξιολογήσεις της αξίας του AI θα επιτρέψει στις οργανώσεις να επιταχύνουν τις αποδόσεις. Αυτή η προσέγγιση δίνει στους ηγέτες τα εργαλεία και τον χρόνο για να αναπτύξουν μια σαφή εικόνα για τι πρέπει να διορθωθεί, κατανόηση για τις μικρές αλλαγές που θα έχουν την μεγαλύτερη επίδραση και την ικανότητα να αναπτύξουν ήχους στρατηγικές που αποδίδουν σήμερα χωρίς να βλάπτουν την κερδοφορία αύριο.

Πραγματισμός από το Τέλος στο Τέλος

Αν και οι εντυπωσιακές περιπτώσεις χρήσης μπορεί να προσελκύσουν τους πελάτες στην πρώτη ματιά, και οι ευκαιρίες για μείωση του κόστους μπορεί να πιάσουν το μάτι των ηγετών των επιχειρήσεων, καμία από αυτές δεν είναι πιθανό να ορίσει την επίδραση του AI στη μακροπρόθεσμη. Αντίθετα, η τεχνολογία θα γίνει συνώνυμη με το έργο πίσω από τις σκηνές που οδηγεί σε ουσιαστικές βελτιώσεις σε κλίμακα.

Το τέλος της φάσης του μέλιτος σηματοδοτεί την αρχή μιας πιο ωριμής σχέσης με το AI, μια που απαιτεί προσεκτική εξέταση του πώς μπορεί πραγματικά να βελτιώσει τις εμπειρίες των πελατών και να οδηγήσει στην κερδοφορία. Τελικά, το κλειδί είναι να θεωρήσετε το AI όχι ως ένα γρήγορο fix αλλά ως ενα στρατηγικό συνεργάτη στην αναζήτηση της πιστότητας των πελατών, των ικανοποιητικών εμπειριών και των απλών λύσεων στις复雑ες επιχειρηματικές λειτουργίες.

Στους επόμενους μήνες και χρόνια, οι οργανώσεις που θα ευδοκιμήσουν θα είναι αυτές που θα χαράξουν βαθύτερα, θα δεσμευτούν για αλλαγή και θα αναγνωρίσουν το potenziale του AI ως και βραχυπρόθεσμη και μακροπρόθεσμη επένδυση.