Vähemmän keskustelua, enemmän toimintaa: Kuinka kiihdyttää generatiivisen tekoälyjen käyttöönottoa seuraavien 6 kuukauden aikana

Riittää päivähaaveilu, riittää spekulointi, riittää hype – tämä on toiminnan vuosi. McKinsey Global Instituten mukaan lähes 50 % tyypillisistä liiketoiminnan toimista voidaan automatisoida generatiivisella tekoälyllä (GenAI), joka on tekoälytyyppi, joka voi tuottaa tekstin, kuvia, videoita ja synteettistä dataa.

Tämä automaatio tuottaa valtavasti arvoa ja ratkaisee kriittisiä liiketoiminnan haasteita eri aloilla ja toimintoja, parantaen asiakaskokemuksia, optimoi toimintoja ja kiihdyttää innovaatioita. Mutta suurimmaksi osaksi GenAI:ta ei ole testattu laajassa mittakaavassa, ja näiden investointien todellinen tuotto on selvitettävä.

Kun yritykset ovat alkaneet panostaa kokeellisiin ja ad-hoc GenAI-projekteihin, näiden ponnistelujen laajentaminen voi olla monimutkainen tehtävä. Johtajat kamppailevat siitä, miten maksimoida GenAI-hyötyjä ja minimoida kustannuksia, varmistaa auditoinnin ja pääsyn valvontaa, parantaa suorituskykyä, tarjota mallien abstraktioita ja vahvistaa turvallisuutta. Ne, jotka ovat olleet epäröiviä hyväksymään GenAI:a tähän asti korkean ylläpidon ja datan hallinnan turvallisuusuhkien vuoksi, tulisi ottaa seuraavat seikat huomioon rakennettaessa GenAI:ta työprosesseihin ja laajempiin liiketoimintastrategioihin.

Luo suunnitelma mitatusta muutoksesta: 3 avaintoimintaa, jotka on tehtävä nyt

1. Kehitä työvoimasi GenAI:n täydellisen potentiaalin hyödyntämiseksi riskienhallinnan kautta.

On uusi rohkea maailma tekoälyssä, ja on eri tasoja ymmärrystä siitä, mitä on mahdollista. Yritykset, jotka aloittavat tämän matkan, voivat hyödytyä organisaatiotasolla järjestämällä koulutusohjelmia, joissa koulutetaan sekä IT- että liiketoimintatiimejä GenAI:n potentiaalista, kehittämällä tiettyjä protokollia riskin, avoimuuden ja eettisyyden ympärille.

Organisaatiot voivat päättää, tuodaanko ulkopuolinen asiantuntijuus tai luodaanko uusi rooli, joka on omistettu tekoälyeetikalle, mutta heidän on ymmärrettävä, että koulutus ei ole pelkästään näytös. Päivien tai viikkojen ajan kestävien ohjelmien järjestäminen, joissa kaikki työntekijät (ei vain teknisiä rooleja) koulutetaan GenAI:n käytöstä, johtaa organisaatiotasolla parempaan hyväksyntään kuin ne, jotka eivät tee sitä.

Kouluttamalla liiketoimintatiimejä tunnistamaan potentiaaliset GenAI-sovellukset, jotka voivat auttaa heitä työssään (ja erottamaan tosiasiat turvallisuusuhkista), organisaatiot ovat paljon paremmassa asemassa arvioimaan kokonaisarvoa.

2. Yhdistä tekoäly GenAI:hin: Valmistele infrastruktuurisi data-intensiivisten muutosten vaatimukseen

GenAI on nopeasti saavuttamassa huomiota kyvystään kiihdyttää tuottavuutta, työntekijöiden tuottavuuden marginaalit aiemmin näkemättömiin tasoihin. On kuitenkin muistettava, että GenAI ei ole hopealuoti. GenAI:n nousun myötä perinteiset data-insinööritöihin liittyvät käytännöt ja tekoäly ovat tärkeämmät kuin koskaan aiemmin.

Tarkastele seuraavia GenAI-pohjaisia ratkaisuja:

1. Myymäläkauppa: Hyperhenkilökohtaisuuden ajama myymäläkauppa autonomisten agenttien avulla, jotka luovat suosituksia.
2. Matkailu: GenAI-pohjaisen työnkulun käyttäminen henkilökohtaisten matkailuohjelmien luomiseen yksilöllisten mieltymysten perusteella.
3. Pankkitoiminta: Keskinäisten agenttien käyttäminen pankkitoiminnan henkilökohtaisuuteen laskujen maksamisesta kulutusmallien analyysiin ja suositusten antamiseen.

GenAI yksinään ei riitä mainittujen ratkaisujen voimakkaaseen. On kriittistä sitoa GenAI:n luonnollisen kielen ymmärtämisen ja päättelykyvyn perinteisen tekoälyn todistetun tarkkuuden ja tehokkuuden kanssa.

Esimerkiksi hyperhenkilökohtaisuus voidaan saavuttaa suuremmalla johdonmukaisuudella, jos käytetään perinteisiä koneoppimisalgoritmeja suositusten luomiseen ja GenAI-pohjaisia agenteja siihen, mikä niistä on eniten relevanttia käyttäjälle.

On siis kriittistä tarkastella GenAI:ta, perinteistä tekoälyä ja data-insinööritöitä yhtenäisenä, yhden prisman kautta, ei eristyneisyydessä. Tämä tekee siitä erittäin tärkeää, että organisaatiot tarjoavat infrastruktuurin yhdistääkseen tekoälykehitystä GenAI-ratkaisuihin.

3. Rakenna GenAI-valmius: Mittaa, innovoi, hallitse

On viisas olla proaktiivinen, mutta muutos ei tapahdu yhdessä yössä. Tunnistamalla organisaation välttämättömät “pakolliset” tarpeet, voit asteittain kehittää kehitysaikataulun kriittisten tarpeiden perusteella.

Sitten määrittele sisäinen johtoryhmä nopeuttamaan GenAI-järjestelmän – alustan, joka tarjoaa auditoinnin, kustannusvalvonnan ja laskutuksen, turvallisuuden, yksityisyyden, pääsyn valvonnan ja mallien abstraktiot – GenAI-sovellusten ja prosessien käyttöönottoon tämän alustan avulla. Tämä auttaa innovaatioita nopeuttaa ja skaalautumaan, varmistamalla nopean GenAI-sovellusten toistuvuuden ja keskittymällä ensisijaisesti toiminnallisuuteen, ja siten lisäämällä sitoutumista koko organisaatiossa.

Myymäläkaupassa IBM:n tuoreen tutkimuksen mukaan modernit asiakkaat odottavat räätälöityä ostosmatkaa, joka sisältää “tuotevalintojen helppoutta, tarkkaa tietoa, monipuolisia maksutapoja ja saumattoman yhdistämisen myymälä- ja verkkokauppojen kokemuksia” heidän yksilöllisten mieltymystensä mukaisesti.

Täyttääkseen nämä odotukset, myyjien on järjestettävä ja demokratisoitava pääsy heidän tietoihinsa, jotta liiketoimintafunktiot tutkimuksesta myyntiin markkinointiin voivat toimia samasta tietopohjasta. Ilman selkeää näkymää tietoihin tai suunnitelmaa sen toteuttamiseksi toiminnallisesti, organisaatiot voivat yliviljellä tekoälypohjaisia ratkaisuja ja nähdä vähän tuottoa. Myyjät, jotka ovat epävarmoja siitä, miten maksimoida heidän olemassa olevaa dataa, tulisi kääntyä luotettavan kumppanin puoleen, jolla on syvä alan kokemus, jotta he voivat perustaa tekoälyvalmiin infrastruktuurin. Vasta silloin he voivat hyödyntää GenAI:ta asiakaspalvelun sujuvoittamiseen vähemmällä ihmisten väliintulolla tarjoamalla keskustelun tiivistelmiä, automatisoimalla tehtäviä ja lopulta ajamalla muutosta – avainprioriteetti alan kannalta.

Lisäksi myyjät kokeilevat dynaamisten tuotekuvausten ideaa. Riippuen tekoälystä, verkkokaupan listaukset voivat muuttua katselijan mukaan, räätälöitynä kunkin asiakkaan yksilöllisiin tarpeisiin. Vahva tiimi, jota tukee taso GenAI-valmiutta, on hyvin varusteltu hyödyntämään näitä tekoälytekniikoita kilpailijoitaan ennen.

Tunnista muodonmuuttuvat GenAI-käyttötarkoitukset ja tarjoa määrätietoiset liiketoimintatulokset.

Usein yritykset voivat aloittaa sprintin ilman suuntaa. Sen sijaan, että kuluttaisit energiaa kaiken hakemiseen kerran, huomaa tiettyjä käyttötarkoituksia, jotka voidaan suorittaa 3-6 kuukauden, 6-12 kuukauden jne. aikana. Priorisoi nämä lyhytaikaiset projektit ensin osoittamaan GenAI:n arvoa laajassa mittakaavassa ja sitten, alueilla, joilla on potentiaalia, keskity rakentamaan alustoja, jotka voivat osoittaa GenAI:n hyödyt muiden osastojen kannalta. Alueet, kuten mallien koulutus, autonomiset agentit ja yksityiset LLM:t, tarjoavat valtavan potentiaalin tulevaisuuden innovaatioille, ja strateginen panostus näihin aloihin nyt antaa sinulle etulyöntiaseman kilpailijoihisi nähden.

Pankkitoiminnassa keskisuurten ja suurten yritysten lainan hakeminen edellyttää analyysiä useista asiakirjoista, kuten yrityksen pankkisaldoja, tilintarkastusraportteja, verotodistuksia, luottotietoja ja viimeaikaisia uutisia. Kaikki tämä on käsiteltävä manuaalisesti valmistelemaan hyväksymispäätöksen muistio. GenAI:n avulla tämän prosessin automatisointi ei ainoastaan säästä määrätietoisia kustannuksia, vaan myös nopeuttaa käsittelyaikaa, mikä voi olla kilpailuetu ja erottautumisen tekijä, joka auttaa luomaan uutta liiketoimintaa.

GenAI:n avulla pankkisektori ja muut alan toimijat ovat valmiit poistamaan stressiä ja tarjoamaan asiakkaille lisää näkyvyyttä suhteellisen vähän vaivaa ja ajankäyttöä. Vaikka on olemassa monia yksittäisiä GenAI-käyttötarkoituksia, seuraava vaihe GenAI-pohjaisessa liiketoiminnassa edellyttää sen toistamista ja operatiivista toimintaa koko yrityksessä, jotta se voidaan sulauttaa kokonaisuuteen liiketoimintastrategiaan.

Älä viivyttele, on aika herätä tekoälytoimitukseen

GenAI:n käyttöönoton haasteiden voittaminen ja sen toteuttaminen laajassa mittakaavassa ei ole pieni saavutus. Se vaatii kokonaisvaltaista sitoutumista hallituksesta ja C-suitesta sekä liiketoimintajohtajien sitoutumista koko organisaatiossa. Liiketoiminnan johtajien on koulutettava tiiminsä siitä, mitä on tulossa, perustettava infrastruktuuri, joka voi kestää nopeaa muutosta, ja keskityttävä lyhytaikaisiin tuloksiin, jotka ovat tärkeitä asiakkaille ja kumppaneille.

Muuttaessasi on tärkeää ottaa mukaan asiantuntija palkkaa tai ulkopuolinen neuvonantaja, johon voit luottaa, jotta varmistat sujuvan siirtymisen. Etsi niitä, jotka ovat toimintasuuntautuneita (ts. rakentajia, ei vain neuvonantajia) ja jotka tuovat johtajuuden päätöksentekoprosessiin aikaisin lisätäkseen avoimuutta ja edistääkseen yhteistyötä. GenAI-kapasiteetit kehittyvät nopeasti, ja toimimalla nyt pääset alkuun luomassa tulevaisuuden valmiin organisaation, joka on valmis kestämään kestävää kasvua.