Η Πραγματική Αξία του AI Χτίζεται σε Δεδομένα και Ανθρώπους – Όχι Μόνο Τεχνολογία

Η υπόσχεση του AI επεκτείνεται καθημερινά – από την οδήγηση ατομικών κερδών στην παραγωγικότητα έως την ενεργοποίηση των οργανισμών να ανακαλύψουν ισχυρές νέες επιχειρηματικές εponderές μέσω των δεδομένων. Ενώ το δυναμικό του AI φαίνεται απεριόριστο και η επίδρασή του είναι εύκολο να φανταστεί, το ταξίδι προς ένα真正 AI-ενεργοποιημένο οικοσύστημα είναι και σύνθετο και απαιτητικό. Αυτό το ταξίδι δεν αρχίζει και τελειώνει με την εφαρμογή, την υιοθέτηση ή ακόμη και τη συνεχή χρήση του AI – τελειώνει εκεί. Η πραγματοποίηση της πλήρης αξίας μιας λύσης AI 궁ικά зависит από την ποιότητα των δεδομένων και των ανθρώπων που την εφαρμόζουν, τη διαχειρίζονται και τη χρησιμοποιούν για να οδηγήσουν σημαντικά αποτελέσματα.

Δεδομένα: Η Γωνία του AI Επιτυχίας

Δεδομένα, η οργανωτική σταθερά. Είτε πρόκειται για ένα μικρό κατάστημα ή einen επιχειρηματικό οργανισμό, κάθε επιχείρηση λειτουργεί με δεδομένα (οικονομικά αρχεία, αποθήκη,-footage ασφαλείας κ.λπ.). Η διαχείριση, η πρόσβαση και η διακυβέρνηση αυτών των δεδομένων είναι η γωνία για την πραγματοποίηση του πλήρους δυναμικού του AI μέσα σε einen οργανισμό. Το Gartner σημείωσε πρόσφατα ότι το 63% των οργανισμών είτε δεν έχουν εμπιστοσύνη είτε είναι αβέβαιοι για το αν η υπάρχουσα πρακτική δεδομένων ή η δομή διαχείρισης είναι επαρκής για την επιτυχημένη υιοθέτηση του AI. Η ενεργοποίηση ενός οργανισμού για να ξεκλειδώσει το πλήρες δυναμικό του AI απαιτεί μια καλά σκεφθείσα πρακτική δεδομένων. Από τη συλλογή, την αποθήκευση, τη σύνθεση, την ανάλυση, την ασφάλεια, την ιδιωτικότητα, τη διακυβέρνηση και τον έλεγχο πρόσβασης – πρέπει να υπάρχει ένα πλαίσιο και μια μεθοδολογία για να αξιοποιηθεί σωστά το AI. Επιπλέον, είναι απαραίτητο να μειωθούν οι κίνδυνοι και οι απρόβλεπτες συνέπειες. Και στο τέλος, τα δεδομένα είναι η γωνία των αναλυτικών και το καύσιμο για το AI σας.

Η πρόσβαση της λύσης AI στα δεδομένα σας καθορίζει το δυναμικό της για να παραδώσει – τόσο πολύ, που βλέπουμε την εμφάνιση νέων λειτουργιών που προορίζονται ειδικά για αυτό, τον Chief Data Officer (CDO). Απλά, αν μια λύση AI εισαχθεί σε ένα περιβάλλον με “ελεύθερα” δεδομένα που είναι προσβάσιμα σε οποιονδήποτε – θα είναι σφαλματική, προκατειλημμένη, μη συμμορφούμενη και πολύ πιθανό να εκθέσει ευαίσθητες και ιδιωτικές πληροφορίες. Αντίθετα, όταν το περιβάλλον δεδομένων είναι πλούσιο, δομημένο, ακριβές, μέσα σε ένα πλαίσιο και μεθοδολογία για το πώς ο οργανισμός χρησιμοποιεί τα δεδομένα του – το AI μπορεί να επιστρέψει άμεσα οφέλη και να σώσει πολλές ώρες σε μοντέλα, προβλέψεις και ανάπτυξη προτίμησης. Χτισμένο γύρω από τη γωνία των δεδομένων είναι τα δικαιώματα πρόσβασης και οι πολιτικές διακυβέρνησης για δεδομένα, που παρουσιάζουν τη δική τους ανησυχία – το ανθρώπινο στοιχείο.

Άνθρωποι: Ο Υπερτιμημένος Παράγοντας στην Υιοθέτηση του AI

Το IDC μοιράστηκε πρόσφατα ότι το 45% των CEOs και πάνω από το 66% των CIOs που συμμετείχαν σε μια έρευνα εξέφρασαν μια δυσπιστία σχετικά με τους προμηθευτές τεχνολογίας που δεν κατανοούν πλήρως το δυναμικό κίνδυνο της AI. Αυτοί οι ηγέτες δικαιολογούνται στην επιφύλαξή τους. Επιχειρηματικά, οι συνέπειες των παλαιών IT κινδύνων παραμένουν παρόμοιες με την AI (π.χ. κάτω από το χρόνο, λειτουργικές συμφωνίες, ακριβές ασφαλιστικά премία, πρόστιμα συμμόρφωσης, εμπειρία πελάτη, διαρροές δεδομένων, ransomware, κ.λπ.) και ενισχύονται από την ενσωμάτωση της AI στα IT. Η ανησυχία προέρχεται από την έλλειψη κατανόησης γύρω από τις ρίζες των κινδύνων ή για εκείνους που δεν είναι συνειδητοί, την αγωνία που συνοδεύει την ενεργοποίηση της AI ως τον καταλύτη για αυτές τις συνέπειες.

Η πιεστική ερώτηση είναι, “Πρέπει να επενδύσω σε αυτό το ακριβό εργαλείο IT που μπορεί να βελτιώσει σημαντικά την απόδοση της επιχείρησής μου σε κάθε λειτουργικό επίπεδο, με τον κίνδυνο της IT implosion λόγω έλλειψης ετοιμότητας και ενεργοποίησης του προσωπικού;” Δραματικό; Απόλυτο – ο επιχειρηματικός κίνδυνος είναι πάντα, και ήδη γνωρίζουμε την απάντηση σε αυτή την ερώτηση. Με πιο σύνθετες τεχνολογίες και υψηλότερο επιχειρηματικό δυναμικό, έτσι και η προσπάθεια να ενεργοποιήσουμε τις ομάδες να χρησιμοποιούν αυτά τα εργαλεία νομικά, σωστά, αποτελεσματικά και αποτελεσματικά.

Η Πρόκληση του Προμηθευτή

Η έλλειψη εμπιστοσύνης στους προμηθευτές τεχνολογίας πηγαίνει πέρα από την ειδική γνώση και αντικατοπτρίζει ένα βαθύτερο ζήτημα: την αδυναμία να εξηγήσουν σαφώς τους συγκεκριμένους κινδύνους που ένας οργανισμός μπορεί να αντιμετωπίσει με ακατάλληλη εφαρμογή και αρεστές προσδοκίες.

Η σχέση μεταξύ ενός οργανισμού και προμηθευτών τεχνολογίας είναι παρόμοια με αυτήν του ασθενούς και του ιατρού. Ο ασθενής συμβουλεύεται τον ιατρό με συμπτώματα, αναζητώντας μια διάγνωση και ελπίζοντας σε μια απλή και οικονομική θεραπεία. Σε προληπτικές περιπτώσεις, ο ιατρός θα συνεργαστεί με τον ασθενή στις συστάσεις διατροφής, τις επιλογές lốiου ζωής και τις ειδικές θεραπείες για να επιτύχει συγκεκριμένα στόχους υγείας. Παρόμοια, υπάρχει μια προσδοκία ότι οι οργανισμοί θα λάβουν προληπτικές λύσεις από τους προμηθευτές τεχνολογίας για να λύσουν ή να σχεδιάσουν την εφαρμογή της τεχνολογίας. Ωστόσο, όταν οι οργανισμοί δεν μπορούν να παρέχουν προληπτικούς κινδύνους συγκεκριμένους για δεδομένα IT περιβάλλοντα, αυτό ενισχύει την αβεβαιότητα της εφαρμογής της AI.

Ακόμη και όταν οι προμηθευτές IT επικοινωνούν αποτελεσματικά τους κινδύνους και τις πιθανές επιπτώσεις της AI, πολλοί οργανισμοί αποθαρρύνονται από το πραγματικό συνολικό κόστος ιδιοκτησίας (TCO) που εμπλέκεται στην εφαρμογή της απαραίτητης βάσης. Υπάρχει μια αυξανόμενη συνειδητοποίηση ότι η επιτυχημένη εφαρμογή της AI πρέπει να αρχίσει μέσα στο υπάρχον περιβάλλον – και μόνο όταν αυτό το περιβάλλον είναι μοντερνοποιημένο, οι οργανισμοί μπορούν πραγματικά να ξεκλειδώσουν την αξία της ενσωμάτωσης της AI. Είναι παρόμοιο με την υπόθεση ότι οποιοσδήποτε μπορεί να πηδήξει στο πιλοτήριο ενός F1 supercar και να κερδίσει αμέσως αγώνες. Οποιοσδήποτε λογικός άνθρωπος γνωρίζει ότι η επιτυχία στο ράλι είναι το αποτέλεσμα και του ικανού οδηγού και του υψηλής απόδοσης μηχανήματος. Παρόμοια, τα οφέλη της AI μπορούν να πραγματοποιηθούν μόνο όταν ένας οργανισμός είναι σωστά προετοιμασμένος, εκπαιδευμένος και εξοπλισμένος για να υιοθετήσει και να εφαρμόσει την AI.

Παράδειγμα: Microsoft 365 Copilot

Το Microsoft 365 Copilot είναι ένα εξαιρετικό παράδειγμα μιας υπάρχουσας λύσης AI που το δυναμικό και η αξία της έχουν συχνά κατανοηθεί λανθασμένα ή υποτιμηθεί λόγω των μη συμμορφούμενων προσδοκιών των πελατών – σχετικά με το πώς η AI πρέπει να εφαρμοστεί και τι πιστεύουν ότι πρέπει να κάνει, αντί να κατανοούν τι μπορεί να κάνει. Σήμερα, περισσότερο από το 70% των εταιρειών Fortune 500 ήδη χρησιμοποιούν το Microsoft 365 Copilot. Ωστόσο, ο φόβος ότι η AI θα αντικαταστήσει τις δουλειές είναι σε μεγάλο βαθμό μια λανθασμένη αντίληψη όταν πρόκειται για τις περισσότερες πραγματικές εφαρμογές της AI. Ενώ η αντικατάσταση εργασιών έχει συμβεί σε ορισμένες περιοχές – όπως τα πλήρως αυτοματοποιημένα “σκοτεινά αποθήκια” – είναι σημαντικό να διακρίνουμε μεταξύ της AI ως όλου και της χρήσης της στη ρομποτική. Η τελευταία είχε μια πιο άμεση επίδραση στην αντικατάσταση εργασιών.

Στο контέκστ της Μοντέρνας Εργασίας, η κύρια αξία της AI έγκειται στην ενίσχυση της απόδοσης και την ενίσχυση της εξειδίκευσης – όχι την αντικατάστασή της. Αποταθειάζοντας χρόνο και αυξάνοντας την λειτουργική έξοδο, η AI επιτρέπει πιο ευέλικτες στρατηγικές go-to-market και ταχύτερη παράδοση αξίας. Ωστόσο, αυτά τα οφέλη εξαρτώνται από κρίσιμους ενεργοποιητές:

• Μια ωριμάζουσα Πρακτική Δεδομένων
• Ισχυρή Διαχείριση Πρόσβασης και Διακυβέρνηση
• Ρομποτικές μέτρα ασφαλείας για την μείωση των κινδύνων
• Ενεργοποίηση ανθρώπων για την υπεύθυνη χρήση της AI και τις καλύτερες πρακτικές

Εδώ είναι quelques παραδείγματα βελτιώσεων λειτουργιών που οδηγούνται από την AI σε διάφορες επιχειρηματικές περιοχές:

• Οι Ηγέτες Πωλήσεων μπορούν να δημιουργήσουν μοντέλα προτίμησης χρησιμοποιώντας δεδομένα κύκλου ζωής του πελάτη για να οδηγήσουν στρατηγικές cross-sell και upsell, βελτιώνοντας την κράτηση και την αξία του πελάτη.
• Οι Ομάδες Στρατηγικής και FP&A κερδίζουν βαθύτερες εponderές χάρη στο χρόνο που εξοικονομείται στην ανάλυση των επιχειρηματικών μονάδων, επιτρέποντας καλύτερη συμμόρφωση με τους εταιρικούς στόχους.
• Οι Ομάδες Λογαριασμών Παραλήπτη μπορούν να διαχειριστούν τους κύκλους πληρωμής πιο αποτελεσματικά με ταχύτερη πρόσβαση σε δεδομένα δράσης, βελτιώνοντας την επικοινωνία και την εμπειρία του πελάτη.
• Οι Ηγέτες Μάρκετινγκ μπορούν να δημιουργήσουν πιο αποτελεσματικές, στρατηγικές go-to-market που ευθυγραμμίζονται με τις επιδόσεις πωλήσεων και τις ευκαιρίες, αξιοποιώντας τις εponderές της AI για την απόδοση πωλήσεων.
• Οι Ομάδες Επιχειρήσεων μπορούν να μειώσουν τον χρόνο που διαθέτουν για τη συμφωνία των δεδομένων Finance και Sales, ελαχιστοποιώντας το χάος κατά τη διάρκεια των διαδικασιών τέλος του τριμήνου ή του έτους.
• Οι Ομάδες Επιτυχίας και Υποστήριξης Πελατών μπορούν να μειώσουν τους χρόνους απόκρισης και επίλυσης, αυτοματοποιώντας τις ροές εργασιών και απλοποιώντας τα βασικά βήματα.

Αυτά τα παραδείγματα σκρατσάρουν μόνο την επιφάνεια του δυναμικού της AI για να οδηγήσει τη μετασχηματισμό λειτουργιών και τα κέρδη παραγωγικότητας. Ωστόσο, η πραγματοποίηση αυτών των οφελών απαιτεί τη σωστή βάση – συστήματα που επιτρέπουν στην AI να ενσωματωθεί, να συνθέσει, να αναλύσει και τελικά να παραδώσει το δυναμικό της.

Τελική Σκέψη: Δεν Υπάρχει Plug-and-Play για την AI

Η εφαρμογή της AI για να ξεκλειδώσει το πλήρες δυναμικό της δεν είναι τόσο απλή όσο η εγκατάσταση ενός προγράμματος ή μιας εφαρμογής. Είναι η ενσωμάτωση ενός διασυνδεμένου ιστού αυτόνομων λειτουργιών που διεισδύουν σε όλο το IT stack – παρέχοντας εponderές και λειτουργικές αποδοτικότητες που θα απαιτούσαν σημαντική χειρονακτική προσπάθεια, χρόνο και πόρους.

Η πραγματοποίηση της αξίας μιας λύσης AI βασίζεται στη δημιουργία μιας πρακτικής δεδομένων, τη διατήρηση ενός ρομποτικού πλαισίου πρόσβασης και διακυβέρνησης, και την ασφάλεια του οικοσυστήματος – ένα θέμα που απαιτεί τη δική του βαθιά εμβάθυνση.

Η ικανότητα των προμηθευτών τεχνολογίας να είναι एकτιμημένοι συνεργάτες θα εξαρτηθεί από την ενεργοποίηση και την προώθηση, επικεντρωμένη στην απομύθωση των μύθων και τη συμμόρφωση των προσδοκιών για το τι σημαίνει πραγματικά η αξιοποίηση του δυναμικού της AI.