Miten voit voittaa innovaatioiden FOMO:n ja käyttää AI/GenAI:ta ratkaisemaan tiettyjä liiketoimintahaasteita

Olemme siirtymässä yritysjohtamisen kiireiseen kauteen, jolloin johtajat kaikista osastoista kokoontuvat arvioimaan suorituksia ja suunnittelemaan seuraavaa. Vuoden jälkeen, jolloin kustannukset ovat nousseet, toimitusketjun ongelmat ovat jatkuneet ja kestävän kehityksen tavoitteiden saavuttamiseen on tehty jatkuvia ponnisteluja, haasteita on runsaasti. Mutta yksi aihe on edelleen kaikkien mieleen – tekoäly (AI)/generatiivinen tekoäly (GenAI).

Tämä on innovaatioiden FOMO:n aikakausi, ja johtajat pyydetään ylivoimaisesti ottamaan käyttöön jonkinlainen AI/GenAI-toiminnallisuus toimintoihinsa, jotta yritykset eivät jääisi jälkeen. Mutta kaiken innostuksen keskellä on tärkeää muistaa, että innovaatio on prosessi, ei ratkaisu. Jotta voidaan luoda kestävä vaikutus, organisaatioiden on varmistettava, että kaikki uudet kyvyt ovat sovitettuina tiettyihin tarpeisiin, arvioituja riskejä ja kytkettyinä mittaamattomiin liiketoimintatuloksiin.

Tässä on kolme yleistä kysymystä/haastetta yritysjohtamisen tiimiltä ja miten AI/Gen AI voi auttaa, sekä esimerkkejä useista aloista, joilla tämä innovaatio on jo tekemässä eroa:

Se tuntuu siltä, että uutta teknologiaa esitellään joka päivä, ja budjettimme on jo ohut. Miten voimme määrittää, missä sijoittaminen AI/GenAI-innovaatioihin tuottaa eniten ROI:ta?

Paradoksaalisesti, kun kaikki alkavat kiihdyttää, on aika johtajatiimillenne hidastaa ja keskittyä perusteisiin. Ensinnäkin, varmista, että kaikki ovat samaa mieltä siitä, miten ajattelette AI/GenAI:ta. AI on ollut olemassa jo jonkin aikaa, ja korkealla tasolla on parasta ajatella sitä työkaluna, joka analysoi dataa, kerää syitä ja toimii viisaammin. GenAI on nuorempi ja liittyy siihen, miten käytetään kaikkia näitä syitä autonomisesti luomaan todellista sisältöä ja suosituksia. Jokainen yritys voi hyötyä AI/GenAI-kyvyistä, mutta se auttaa demokratisoimaan siirtymisen, jotta työntekijät tuntevat itsensä arvostetuksi.

Yritykset, jotka haluavat rakentaa yrityslajin laajan AI-ekosysteemin, voivat ottaa vaikutteita Toyotan kehittämästä Kaizen-menetelmästä. Tämä lähestymistapa sisältää jatkuvan parantamisen, jossa tiimit kaikilla organisaation tasoilla rohkaistaan tekemään pieniä, askelmainen muutoksia, joilla voidaan poistaa浪费 ja optimoida prosesseja. Tämä auttaa tunnistamaan, missä AI/GenAI voi olla eniten vaikutusta, ja se alkaa edistää “testaa ja opi” -asennetta, joka tulee leviämään koko organisaation kulttuuriin ja johtaa onnellisimpiin ja tuottavimpiin työntekijöihin.

Focus On: Liikenteen ala 

 Liikenteessä AI/GenAI auttaa yrityksiä parantamaan kaikkea aina kysyntäennustamisesta ja varastoinnin hallinnasta ennakoiden huoltoon ja reitin optimointiin. Delta Air Lines käyttää GenAI:ta analysoimaan asiakasdataa ja tarjoamaan henkilökohtaisia matkakokemuksia, UPS käyttää AI-voitettua ORION-järjestelmää sopeuttaa toimitusreittejä liikenneolosuhteiden muuttuessa, ja New York City MTA käyttää AI:ta vähentämään lippujen väärinkäyttöä.

Kun skaalautamme, havaitsemme, että viestintähäiriöt kehittyvät C-Suite:n ja toiminnollisen johdon välillä, erityisesti IT:ssä. Miten voimme käyttää AI/GenAI:ta luomaan tehokkaampia sisäisiä ja ulkoisia viestejä ilman, että menetämme aitoa olemustamme?

Vaikka GenAI voi tuottaa hämmästyttävän realistisia viestejä, on tärkeää ylläpitää tiettyjä standardeja suojelemaan brändin mainetta. Toisin sanoen, tyyli on tärkeää, ja ihmiset haluavat viestiä tavalla, joka tuntuu aidoilta. PwC:n viimeisimmän tutkimuksen mukaan luottamuksen luominen on yhä tärkeämpää C-Suite:ssa, kuluttajien ja työntekijöiden keskuudessa, ja 93 % liiketoimintajohtajista on samaa mieltä siitä, että luottamuksen luominen ja ylläpitäminen parantaa tulosta. Sama pätee organisaation sisällä, ja on yleistä, että työntekijät ovat varovaisia uusia johtamisohjeita kohtaan, jotka kuulostavat epäaidoilta, tai epäluuloisia uutta teknologiaa kohtaan, jota ei ole asetettu oikeaan yhteyteen.

Viestintähäiriöt tuottavat aikaa ja rahaa, hidastaen innovaatiota ja operatiivista tehokkuutta. GenAI voi proaktiivisesti käsitellä tätä analysoimalla valtavia tietokantoja aiemmista vuorovaikutuksista (asiakkaiden ja työntekijöiden kanssa) mallintamaan mahdollisia reaktioita, tarjoamaan reaaliaikaisia syitä ja toimimaan siltaa kahden “kielen” (eli liiketoiminnan haluaa sanoa ja miten se vastaanotetaan asiakkaiden/työntekijöiden toimesta) välillä. Kun johtajat saavat ajoittaisia, AI-ohjattuja syitä suorituksiin, he voivat paremmin kohdistaa operatiiviset päätöksensä strategisten tavoitteiden mukaisesti. Ja kun työntekijöitä osallistetaan prosessiin jatkuvien koulutus- ja taitojen kehittämishankkeiden kautta, AI/GenAI voidaan nähdä resursseina eikä uhkana.

Focus On: Vähittäiskaupan ala

Vähittäiskaupassa AI on avainasemassa analysoimassa asiakasdataa ja tarjoamassa erittäin henkilökohtaisia palveluja, tuotesuositeltuja ja markkinointikampanjoita. Suuressa mittakaavassa AI voidaan myös käyttää ennustamaan tulevaa käyttäytymistä, mahdollistaen kohdennetut myyntiponnistelut ja parannetun asiakashankinnan. Tulevaisuus tässä alalla on jännittävä, ja se on valmis vallankumoukseen siinä, miten me ostamme. Esimerkiksi Amazon jatkaa AI:lla varustetun “Just Walk Out” -teknologian kehittämistä, joka analysoi dataa kameroiden ja myymälän anturien avulla voimaan checkout-vapaat myymälät ympäri maailmaa.

Meidän alallamme käsittelemme suuria määriä arkaluontoista asiakasinformaatiota, ja olemme huolissamme siitä, miten uuden teknologian käyttöönotto voi altistaa tietomme lisääntyneille haavoittuvuuksille. Mitkä ovat joitain hyötyjä AI/GenAI:n käytöstä näissä aloissa, ja miten voimme vähentää riskejä? 

Kuten lääketieteessä, AI/GenAI-muodonmuodostuksen kultainen sääntö on “Ensin, älä tee pahaa.” Tiettyjen alojen, kuten terveydenhuollon ja rahoituspalvelujen, AI-hyväksyntä on ollut hitaampaa johtuen niiden monimutkaisista, voimakkaasti säädellyistä ympäristöistä, mutta on tehty valtavia edistysaskelia tiettyjen toimintojen osalla. Näkyvin todiste on asiakaspalvelussa, jossa AI-voimaiset chatbotit ja virtuaaliset avustajat voivat tarjota 24/7-tukea ja auttaa vastaamaan yleisiä logistisia kysymyksiä. Esimerkiksi vuonna 2018 Bank of America:n AI-voimainen chatbotti “Erica” on vastannut 800 miljoonaan kysymykseen yli 42 miljoonalta asiakkaalta ja tarjonnut henkilökohtaisia syitä ja ohjausta yli 1,2 miljardia kertaa.

Ironisesti, vaikka turvallisuuden suhteen säilyy tiettyjä huolia herkillä aloilla, AI/GenAI on nauttinut nettopositiivisesta vaikutuksesta petoksen havaitsemisen alalla. Petos on perussääntöinen ongelma rahoituksessa, joka pahenee vain, ja asiantuntijat ennustavat, että petollinen pankkitoiminta tulee maksamaan teollisuudelle 48 miljardia dollaria vuoteen 2029 mennessä. AI-algoritmit voivat etsiä valtavia tietokantoja havaitsemaan poikkeamia, jotka voivat osoittaa petollista toimintaa, ja turvallisuustiimit voivat asettaa kynnyksiä epäilyttävälle toiminnalle, laukaisten välikädet vain, kun nämä kynnykset ylittyvät. GenAI voi myös auttaa automatisoimaan tiettyjä rutiininomaisia tehtäviä (datan syöttäminen, sovittaminen jne.) ja vapauttaa aikaa tiimille tehdäkseen monimutkaisempia päätöksiä (lainojen hyväksyntä, maksamattomat jne.), jotka hyötyvät syvemmästä inhimillisestä analyysistä.

Focus On: Pankkiala

Vuonna 2021 PNC julkaisi PINACLE-sovelluksen, joka käyttää AI:ta ja koneoppimista kouluttamaan yrityksen historiallisesta datasta. Kun moduuli on koulutettu, se voidaan päivittää päivittäin ja tuottaa rullaava ennuste, jotta voidaan ennustaa tulevaa käteisvirran määrää, vähentää versio-ohjausongelmia ja saada paremman ymmärryksen nykyisistä ja tulevista käteisasemista eri skenaarioissa. AI auttaa myös sijoittajia, erityisesti niitä, jotka keskittyvät kestävään kehitykseen. Morgan Stanley neuvoo, että AI:n analytiikkakyky voi auttaa “tunnistamaan yritykset, joilla on vahva ESG-suorituskyky, vähentämään riskejä ja muotoilemaan salkkuja, jotka paremmin vastaavat kestävän kehityksen tavoitteita.”

Vuoden 2025 asettaminen

Yrityksillä on kerran elämässä oleva mahdollisuus optimoida toimintojaan AI/GenAI:lla, mutta tällainen muutos vaatii kuria. Mennessä seuraavaan vuoteen johtajuuden on tehtävä selväksi, että: (1) muutos on joukkuepeli; (2) uuden teknologian ROI on sidottava tiettyihin liiketoimintatuloksiin; ja (3) nopeus ilman suuntaa luo kaaosta. Sulkemalla pois hype ja pysymällä keskittyneinä merkityksellisiin vaikutuksiin, organisaatiot ovat valmiina kestävään menestykseen tässä jännittävässä uudessa innovaation aikakaudessa.