Älykkyyden hinta laskee: Miten yritykset voivat kilpailla?

15,7 biljoonaa dollaria.

Se on enemmän kuin Japanin, Saksan, Intian ja Yhdistyneen kuningaskunnan yhdistetty vuotuinen tuotanto. Ei ole yllättävää, että PwC arvioi, että tekoäly tuottaa maailman taloudelle 15,7 biljoonaa dollaria vuoteen 2030 mennessä. Se on salaisuus, että älykkyyden hinta on laskenut jatkuvasti vuosien ajan. Tosiasia on, että vuonna 2020 kolmasosa yrityksistä ilmoitti, että tekoälyn hinta laski jopa 20 % lähes jokaisessa teollisuudessa.

Vuonna 1965 Gordon Moore ennusti, että piirien transistoreiden määrä tuplaantuisi joka toinen vuosi, mikä mahdollistaisi tietokoneiden laskentakapasiteetin, tietojen tallennuksen ja algoritmisen tehokkuuden kehittymisen. Tämän ennusteen myötä pilvipalvelujen ja maksamisen mukaan -mallin nopea kasvu tarkoittaa, että jopa pienemmät organisaatiot pääsevät nyt käsiksi suurten mittakaavojen tietokoneinfrastruktuuriin suhteellisen edullisesti. Tämä on poistanut tarpeen suurille etukäteen tehtäville investoinneille tietokoneinfrastruktuuriin ja mahdollistanut pienemmille organisaatioille kilpailla suurempien organisaatioiden kanssa tasavertaisilla ehdoilla.

Lisäksi datan räjähdys on ollut avainasemassa älykkyyden hinnan laskussa. Internetin kasvun ja antureiden yleistymisen myötä on nyt saatavilla runsaasti dataa analyysiä varten. Tämä on mahdollistanut koneoppimisalgoritmien kouluttamisen laajoissa tietokannoissa, mikä on johtanut parempaan tarkkuuteen ja suorituskykyyn. Lisäksi avoimen lähdekoodin liike on mahdollistanut kehittäjien käyttää ja hyödyntää laajoja tietokantoja ilmaiseksi, mikä on laskenut esteitä älykkäiden järjestelmien kehittämisessä. Lopulta algoritmisen tehokkuuden edistäminen on myös vaikuttanut älykkyyden hinnan laskuun. Tutkijat ovat kehittäneet uusia menetelmiä koneoppimisalgoritmien kouluttamiseen ja optimointiin, mikä on johtanut nopeampiin ja tarkempiin malleihin. Tämä on mahdollistanut älykkäiden järjestelmien kehittämisen vähemmällä laskentakapasiteetilla, mikä on laskenut kehittämisen ja käyttöönoton kustannuksia.

Älykkyyden ja koneoppimisen aikakaudella voidaan odottaa merkittäviä muutoksia siinä, miten yritykset toimivat ja innovoivat eri aloilla. Finanssialalla esimerkiksi joustavat startup-yritykset käyttävät tekoälyä tarjoamaan kaiken STP:stä (Straight-Through Processing) asiakasvalvontaan ja rekrytointiin sekä rahoitus- ja budjettitietoihin. Terveydenhuollossa se mahdollistaa pienten teknologiayritysten ennustaa potilaiden oireita wearablereiden tietojen perusteella ja tarjota ajantasaisia hätäpalveluita.

Yhdistetty yritys on kriittinen

Yhdistetyt yritykset ovat paljon paremmin asemissa hyödyntämään älykkyyden laskuvaa hintaa kuin perinteiset vastineensa. Yksi syy tähän on, että yhdistetyt yritykset käyttävät digitaalista teknologiaa yhdistääkseen asiakkaiden, työntekijöiden, toimittajien ja kumppaneiden kanssa reaaliajassa. Ne myös noudattavat pilvipohjaista lähestymistapaa infrastruktuuriin, mikä helpottaa suurten tietomäärien käsittelyä mobiililaitteista, sosiaalisesta mediasta ja muista työkaluista prosessien sujuvoittamiseksi ja asiakas käyttäytymisen ymmärtämiseksi. Useimmat yhdistetyt yritykset ovat rakennettu kolmelle pilarille.

Ihmisvoiman vahvistaminen: Usein yhdistetyt yritykset tarjoavat innovaation, joustavuuden ja yhteistyön kulttuurin. Korkea automaatioaste ja lopputulosorientoitunut digitalisointi tarkoittaa, että työntekijöillä on enemmän aikaa luovalle ongelmanratkaisulle ja korkeamman tason työlle. Tosiasia on, että digitaalisen infrastruktuurin rakentaminen innovaatiokulttuurin tukemiseksi on yhtä tärkeää kuin itse kulttuurin luominen.

Arvoverkostot: Yhdistettyjen yritysten johtajat ymmärtävät, että lineaarinen toimitusketju on menettänyt merkitystään, ja he panostavat sen sijaan teknologian tarjoajien, aggregaattorien, jakelijoiden ja startup-yritysten ekosysteemeihin. Matalan viiveen yhteydet näissä ekosysteemeissä tai arvoverkoissa tarkoittavat, että jokaisella sidosryhmällä on pääsy reaaliaikaiseen tietovirtaan päätöksenteon, prosessien optimoinnin ja tuotteen toimittamisen nopeuttamiseksi. Vakuutusyhtiöiden tapauksessa esimerkiksi on muodostettu yhteistyösopimuksia valmistajien ja telematiikkayritysten kanssa käynnistääkseen “ajo- ja maksamisperiaatteella” toimivat mallit, joissa vakuutusmaksu on alhaisempi, jos kuljettaja esittää turvallista ajokäyttäytymistä. Samalla tietojen kerääminen laitteissa auttaa hätätilanteiden nopeaa toimintaa ja antaa tärkeitä tietoja valmistajille turvallisuuden parantamiseksi.

Kognitiiviset toiminnot: Nykyään “innovaatiokulttuuri” on yhtä hyvä kuin se data, joka sitä ruokkii. Yhdistetyt yritykset ovat hajautetumpia ja joustavampia kuin perinteiset organisaatiot, ja niillä on hajautettu tiimit ja tuloksiorientoitunut lähestymistapa. Ketterät menetelmät, tekoälyllä ajatetut prosessit, jotka vaativat vain vähän ihmisten väliintuloa, ja korkea sisäinen yhteydenpito ovat menestyneiden yhdistettyjen yritysten tunnusmerkkejä. Tämä tarkoittaa, että data virtaa sujuvasti koko järjestelmän läpi, ja sidosryhmät voivat käyttää tärkeitä tietoja heti ilman esteitä, joita usein aiheuttavat erilliset toiminnot.

Mikä on älykkyyden todellinen vaikutus?

Yrityksellä, jolla on toimintaa yli 20 maassa Aasiassa, Lähi-idässä ja Afrikassa, oli tavoitteena vakiinnuttaa asemansa useilla alueilla. Yritys kuitenkin kamppaili saadakseen täyden hyödyn alueellisista myyntimahdollisuuksistaan, koska nousevien markkinoiden jakelumaailma oli hajanainen. Yritys kohtasi haasteita saadakseen näkyvyyttä kysyntään ja kasvattaa markkinaosuuttaan, koska se riippui voimakkaasti manuaalisista prosesseista. Ratkaisuna yritys käytti tekoälypohjaista alustaa automatisoidakseen toimintaa ja kartoittamaan kriittisiä toimintatietoja. Seuraavassa vaiheessa luotiin myyntiedustajille ja aluejohtajille dashboard, joka auttoi heitä kartoittamaan geopenetraation, tunnistamaan alueelliset aukot ja luomaan strategian tehokkaan myyntikanavan kattavuuden parantamiseksi. Vain muutamassa kuukaudessa yritys näki 15 %:n kasvun myyntiarvoon, 15 %:n parannuksen myyntiedustajien tuottavuudessa ja 50 %:n hyppäyksen ECO:ssa.

Vastaavasti, kun pandemia oli täydessä vauhdissa, kulutustavarayritys seurasi COVID-19:n leviämistä eri naapurustoissa ja syötti tiedot tekoälyalustalle ennustamaan, mitkä vähittäiskaupan sijainnit olisivat eniten vaarassa loppuvan varastosta. Käyttämällä näitä tietoja yhdistettynä digitaalisesti yhdistettyyn jakeluverkostoon yritys pystyi uudelleenvarastoimaan tuotteensa muutamassa päivässä, kun taas kilpailijoiden hyllyt olivat tyhjiä.

Älykkyyden eettisyys ja ketteryyden

Nämä tarinat osoittavat, miten pienet yritykset, jotka omaksuvat tekoälytyökalut ja -taitot, pystyvät luomaan vaikutuksen, jota suuremmat, perinteisemmät yritykset eivät pystyisi toistamaan. Jotta yritykset voivat säilyttää kilpailukykyään maailmassa, jossa jokaisella yrityksellä on pääsy älykkäisiin analyysi- ja tietotyökaluihin, muuttuminen yhdistetyksi yritykseksi on selvästi välttämätöntä.

Yritysten on kuitenkin myös mahdollisuus erottautua kilpailijoistaan sitoutumalla tekoälyn eettiseen käyttöön. Tämä tarkoittaa tekoälyn käyttämistä ympäristö- ja sosiaalisten asioiden edistämiseen sekä varmistamista, että tekoälymallit ovat kulttuurisesti herkkämielisiä, puolueettomia vähemmistöjen näkökulmista ja noudattavat tietosuojasääntöjä. Koska tekoäly vakiintuu yritysten toiminnassa, myös työvoiman korvaaminen on tärkeä huolenaihe – yksi, jonka johtajat voivat ratkaista uudelleenkoulutusohjelmien ja tehokkaan muutosjohtamisen avulla.

I models are culturally sensitive, unbiased toward minority perspectives, and are used in compliance with privacy regulations. As AI becomes further entrenched into enterprise operations, workforce displacement is also a key concern – one that leaders can address via upskilling programs and effective change management.