Tekoälyn Honeymoon-vaihe on Ohi, Mitä Seuraa?

Lukemattomat keskustelut tekoälyn muuntavan potentiaalista ovat tapahtuneet viimeisen kahden vuoden aikana siitä lähtien, kun ChatGPT:n alkuperäinen julkaisu herätti niin paljon innostusta. Johtajat ovat olleet innostuneita käyttämään teknologiaa vähentämään toimintakuluja. Ehkä yllättäen kuitenkin on, että useiden johtajien mielestä avainmittari, jolla arvioidaan tekoälytyökalun menestystä, ei ole elinikäinen tuotto (ROI). Se on nopeus siihen.

Kuin riskitoleranssi pienenee ja tulojen paine kasvaa, johtajat odottavat, että investoinnit tuottavat muutoksia ja maksavat itsensä takaisin nopeasti. Samalla tekoälyn ympärillä oleva hype on hiipumassa, ja tilalle tulee pragmaattisempia keskusteluita tekoälinvestointien tuotosta.

Seuraava Vaihe: Toteutus, Missä Tekoäly Toimii

Menestys nykyisellä markkinalla, jossa tilaukset ovat kuningas, riippuu siitä, miten hyvin asiakkaat pidetään, ei siitä, miten hyvin heidät hankitaan. Useimmissa aloissa markkina on ylikyllästynyt, ja monet organisaatiot tarjoavat samanlaatuisia palveluita lähes identtisella laadulla. Lisää siihen asiakastuskien lasku, kasvava odotus ja lisääntynyt halukkuus vaihtaa brändiä, ja organisaatiot löytävät itsensä tilanteesta, jossa virheitä ei ole varaa tehdä kilpailun kannalta. Asiakaskokemus (CX) on se tekijä, joka määrää, onnistuuko tilausperusteiset organisaatiot vai eivät.

Tässä ympäristössä organisaatiot voivat kilpailla parhaiten nojaamalla inkrementaalisiin parannuksiin sen sijaan, että välttäisivät kulutusta. Jokainen organisaation tekemä valinta on suunnattava tiettyihin, asiakaslähtöisiin tavoitteisiin — vaikka se maksaisi hieman enemmän aluksi. Se ulottuu myös tekoälyn käyttöönottoon. Organisaatiot ovat kysyneet, miten tekoäly voi korvata olemassa olevat resurssit. Nyt heidän on kysyttävä, miten tekoäly voi luoda arvoa organisaatiolle parantamalla sitä, miten he työskentelevät asiakkaiden kanssa.

Vastaus on yksinkertainen. Tekoälyllä on lukuisia potentiaalisia sovelluksia, jotka parantavat asiakaskokemusta sekä suoraan että epäsuoraan. Tekoälypohjaiset työkalut voivat parantaa personointia käyttämällä asiakasjärjestelmien tietoja varmistamaan, että käyttäjät näkevät oikean viestin tai kampanjan oikeaan aikaan. Samat tiedot voivat auttaa tuotekehitystä korostamalla markkinan aukkoja, joita organisaatio voi hyödyntää palvelemaan asiakkaiden tarpeita paremmin. Ne voivat myös tehdä organisaatioista ennakko-odottelevampia, auttaa ennakoimaan häiriöitä, käynnistämään varatoimintoja ja viestimään tarpeellista tietoa käyttäjille.

Kuitenkin tämä työ tapahtuu pääasiassa taustalla, eikä se voi tapahtua yhdessä yössä.

Haluatko Parhaimman Tekoälyn? Aloita ”Näkymättömistä” Sovelluksista

Ainoa tapa tietää varmasti, tuottavatko tausta- tai etumo-tekoälysovellukset tulokset, joita haet, on hyödyntää tekoälyn häivyttämättömiä, taustalla tapahtuvia kykyjä ensin.

Taustalla olevat otsikot nopeasta muodonmuutoksesta on tekoälyn ydinominaisuus: analyysi. Suuret kielimalleja (LLM) kuten ChatGPT ovat saaneet huomiota ilmeisestä joustavuudestaan, mutta ne suorittavat vain yhden tehtävän, riippumatta siitä, missä ne toimivat. Ne tiivistävät tietoja. Se on organisaatioiden tehtävä varmistaa, että oikea tieto on saatavilla, ja se vie aikaa. Nämä ovat kaksi faktaa, jotka usein ovat unohtuneet keskustelussa, ja ne edustavat loppua ”nopean korjaus”-maineelle, jota tekoäly on tullut nauttimaan.

Seuraava aikakausi määritellään tekoälyn mahdollistamista näkymättömistä parannuksista, kun organisaatiot rakentavat teknisiä perusteitaan. Organisaatiot voivat aloittaa LLM:ien avulla, jotka auttavat:

1. Yhdistämään olemassa olevat tietokannat ja murtamaan siloja tarjoamaan loppupään näkyvyyttä – ja kontekstia, joka siihen liittyy.
2. Asentamaan reaaliaikaisia tietojen keräämisen työkaluja varmistamaan, että näkymät ovat ajan tasalla ja heijastavat uusimpia trendejä, malleja ja häiriöitä.
3. Nopeuttamaan sovittamista ja hallintaa varmistamaan tarkkuus ja vapauttamaan työntekijät keskittymään korkeamman tason tehtäviin, jotka vaativat inhimillistä kosketusta.

Organisaatiomuutos on ensimmäinen askel tehokkaaseen käyttöönottoon ja ulottuu sekä järjestelmiin että henkilöstöön. Tässä vaiheessa johtajien on myös mietittävä, miten tekoälyn käyttöönotto voi vaikuttaa henkilöstöön, ja pyrittävä johtamaan mahdollisia esteitä. Kehittämällä uudelleenkoulutus- ja uudelleenvalmennusohjelmia voidaan varmistaa, että henkilöstö on valmis työskentelemään uusien teknologioiden rinnalla. Tekoäly itsessään voi auttaa näissä pyrkimyksissä – toinen sen näkymättömistä sovelluksista. Esimerkiksi se voi korostaa yksilöllisiä tietotarpeita käyttödatan perusteella. Tällainen tieto voidaan ohjata koulutusohjelmiin varmistamaan, että työntekijöillä on kaikki tarpeellinen menestyäkseen.

Kun organisaatiot ovat yhdistäneet, tarkat ja ajan tasalla olevat tiedot ja henkilöstön, joka ymmärtää, miten ja milloin käyttää tekoälyä, he voivat lisätä toisen kerroksen ”näkymättömiä” työkaluja. Seuraava aalto ratkaisuja on keskittynyt analytiikkaan, joka auttaa kehittämään syvän ymmärryksen siitä, miten liiketoiminta toimii, mitä asiakkaat haluavat ja mitkä esteet ovat esteenä. Nämä ratkaisut rakentuvat toisistaan, ja jokainen askel paljastaa uuden tason näkymää.

Tarkemmin sanottuna, kuvailevat analytiikat käyttävät historiallista dataa tunnistamaan historiallisia malleja; ne kertovat organisaatioille, mitä tapahtui. Diagnostiset analytiikat käyttävät lisää dataa kontekstualisoidakseen, mitä tapahtui, tunnistamaan syitä ja korostamaan tapahtumien ja muutosten vaikutuksia; ne kertovat organisaatioille, miksi asiat tapahtuivat tietyllä tavalla. Ennustavat analytiikat käyttävät aiempien tapahtumien oivalluksia mallintamaan ehdotettujen muutosten vaikutuksia ja seuraamaan trendejä; ne näyttävät organisaatioille, mitä saattaa tapahtua. Määräävät analytiikat käyttävät näitä kaikkia tulosteita tehdäkseen perusteltuja päätöksiä; ne kertovat organisaatioille, mitä seuraavaksi tehdä.

Vaikka nämä analytiikkaratkaisut saattavat hyödyntää tekoälyn edistyneempiä kykyjä, on huomattava, että aluksi lähes kaikki nämä prosessit tapahtuvat taustalla. Lopulta ennustavat ja määräävät algoritmit saattavat päätyä asiakaslähtöisiin ratkaisuihin, mutta se voidaan tehdä vasta, kun tämä kriittinen sisäinen perusta on luotu.

Kun tekoälyn honeymoon-vaihe päättyy, niin myös sen maine nopeana korjauskeinona – mutta tämän käsityksen menettäminen on kriittinen tekoälyn täysimääräisen potentiaalin toteuttamiseksi. Johtajat, jotka haluavat tehdä otsikot huomenna innovatiivisilla tekoälysovelluksilla, on ensin suoritettava tämä perustava työ, joka voi olla vaikea pala nieltävää paineen alla nopeampiin tuottoihin. Kuitenkin siirtymällä kohti holistisempaa, inkrementaalista ja pitkäaikaista arviointia tekoälyn arvosta organisaatiot voivat nopeuttaa tuottoja. Tämä lähestymistapa antaa johtajille työkalut ja ajan kehittää selkeä kuva siitä, mitä on korjattava, oivalluksia siitä, mitkä pienet muutokset tuottavat suurimmat vaikutukset, ja kyky kehittää älykkäitä strategioita, jotka tuottavat tuottoja tänään ilman vaarantamista tuottavuutta huomenna.

Pragmatismi Alusta Alkaen

Vaikka loistavat sovellukset saattavat houkutella asiakkaita ensimmäisellä silmäyksellä, ja kustannussäästömahdollisuudet saattavat kiinnittää yritysjohtajien huomion, kumpikaan ei todennäköisesti määritä tekoälyn vaikutusta pitkällä aikavälillä. Sen sijaan teknologia tulee olemaan synonyymi taustalla tapahtuvasta työstä, joka ajaa merkittävää parannusta laajassa mittakaavassa.

Tekoälyn honeymoon-vaiheen loppuminen merkitsee aloitusta enemmän kypsestä suhteesta tekoälyn kanssa, joka vaatii huolellista harkintaa siitä, miten se voi todella parantaa asiakaskokemuksia ja ajaa tuottavuutta. Lopulta avain on nähdä tekoäly ei nopeana korjauskeinona vaan strategisena kumppanina asiakastuskien, tyydyttävien kokemusten ja yksinkertaisten ratkaisujen tavoittelussa tänään yhä monimutkaisemmissa toimintaympäristöissä.

Tulevina kuukausina ja vuosina menestyvät organisaatiot ovat niitä, jotka kaivautuvat syvemmälle, sitoutuvat muutokseen ja tunnustavat tekoälyn potentiaalin sekä lyhyen että pitkän aikavälin investointina.