एआई सफलता बेहतर वर्कफ़्लो पर निर्भर करती है, अधिक एआई टूल्स पर नहीं

मैंने वित्तीय संस्थानों में एक सुसंगत पैटर्न देखा है जो सामान्य-उद्देश्य वाले एआई टूल्स का परीक्षण करते हैं लेकिन प्रभाव को पहचानने और मापने में संघर्ष करते हैं। नेतृत्व निवेश करने का निर्णय लेता है, फिर टीमों में लागू करता है और प्रभाव की प्रतीक्षा करता है। कुछ महीनों के बाद, भ्रम होता है। परिणाम स्पष्ट नहीं हैं, प्रक्रियाएं सुधर नहीं रही हैं, गोद लेने में कमी आ रही है, और संख्याएं अभी भी अपरिवर्तित हैं। आरओआई स्पष्ट नहीं है, और वे टूल को समस्या के रूप में इंगित करते हैं, लेकिन वास्तविकता यह है कि जब आप सामान्य उत्पादकता लाभ के लिए एक सामान्य टूल लागू करते हैं, तो आरओआई को निर्धारित करने का कोई अर्थपूर्ण तरीका नहीं है।

जब मैं बैंकों और क्रेडिट यूनियनों के साथ एआई के बारे में बात करता हूं, तो मैं समस्या को पहचानने की कोशिश करता हूं जो वे इसके साथ हल करने की कोशिश कर रहे हैं। उत्तर अक्सर एक टूल-आगे दृष्टिकोण को दर्शाता है, न कि एक समस्या-आगे दृष्टिकोण। उन्हें प्रौद्योगिकी दी जाती है और उन्हें उत्पादक होने के लिए कहा जाता है, लेकिन कोई भी समय नहीं लेता है ताकि यह मूल्यांकन किया जा सके कि कौन से वर्कफ़्लो समझौता हैं, जहां बोतलें हैं, और संस्थान के लिए सफलता मीट्रिक क्या दिखती हैं। यह पहचान और विवेक एआई के लिए सही उपकरण होने की संभावना को स्पष्ट करने में मदद करता है और प्रौद्योगिकी और वर्कस्ट्रीम के बीच विचलन को कम करता है।

सामान्य-उद्देश्य वाले एआई की समस्या क्यों है

जब आप एक सामान्य-उद्देश्य वाले एआई टूल को एक विशिष्ट वर्कफ़्लो में एम्बेड किए बिना जोड़ते हैं, तो आप केवल बोझ बढ़ाते हैं। टीम के सदस्य को कुछ नया सीखने की आवश्यकता होती है, यह निर्धारित करने के लिए निष्कर्ष निकालना होता है कि इसका उपयोग कहां और कैसे करना है, कई प्रणालियों को नेविगेट करना होता है ताकि संदर्भ को सूचित किया जा सके, और फिर निष्कर्षों को संश्लेषित करना होता है ताकि निर्णयों को सूचित किया जा सके। यह स्विवेल चेयर प्रभाव में भी योगदान देता है: लगातार प्लेटफ़ॉर्म और प्रणालियों के बीच चलते हुए एक पूरी तस्वीर बनाने के लिए।

तुलनात्मक रूप से, विशिष्ट वर्कफ़्लो के लिए डिज़ाइन किए गए एआई टूल कर्मचारियों को वहां मिलते हैं जहां वे काम करते हैं, न कि उन्हें एक नई आदत या प्रणाली पेश करने के लिए कहते हैं। क्योंकि ये टूल विशिष्ट रूप से निर्मित होते हैं, वे वर्कफ़्लो की बारीकियों को समझते हैं, डेटा स्रोतों तक पहुंच प्राप्त करते हैं, और समझते हैं कि क्या किया जा सकता है और क्या नहीं।

यदि लक्ष्य आरओआई और गोद लेने के हैं, लेकिन कोई परिवर्तन प्रबंधन योजना या बजट नहीं है, तो “एक और टूल सीखने” और “आपके वर्कफ़्लो में एक उद्देश्य-निर्मित अतिरिक्त” के बीच का अंतर परिणाम देखने और नहीं देखने के बीच का अंतर है।

यह व्यवहार में कैसा दिखता है

उपयोग के मामले परिचित हैं। एक कॉल एक ग्राहक सेवा प्रतिनिधि को रूट किया जाता है जो एक खाता धारक के लिए समर्थन का अनुरोध करता है जो एक बड़े भुगतान करने की कोशिश कर रहा है और जानना चाहता है कि क्या संक्रमण सीमाएं इसे होने से रोकेंगी। बिना एम्बेडेड एआई टूल के, सीएसआर को कई प्रणालियों के बीच बाउंस करना पड़ता है: एक हाल के लेनदेन की समीक्षा के लिए, एक सीमा का मूल्यांकन करने के लिए, और संभावित रूप से एक तीसरे के लिए समायोजन का अनुरोध करने के लिए, साथ ही एक नीति की समीक्षा करने के लिए कि क्या अधिकृत है। यह सब तब होता है जब खाता धारक होल्ड पर होता है और कभी-कभी तीस मिनट तक चलता है।

जब एआई को वर्कफ़्लो में एम्बेड किया जाता है, तो同样的 कार्य दस सेकंड के करीब ले सकता है। प्रासंगिक लेनदेन विवरण तुरंत सतह पर आते हैं, सीमाएं तुलना की जाती हैं, समायोजन किए जाते हैं जो संस्थान की नीतियों के अनुरूप होते हैं, और सब कुछ एक ही स्थान पर देखा जा सकता है। सीएसआर और खाता धारक के बीच रैपोर्ट बनती है, और संस्थान जो तीस मिनट हो सकता था उसे अधिक अर्थपूर्ण काम करने के लिए समर्पित कर सकता है। अंतर दिन-प्रतिदिन के वर्कफ़्लो में एक मात्रात्मक सुधार है जो ग्राहक और सदस्य अनुभव को सीधे प्रभावित करता है।

मापनीय परिणामों के लिए एक आधार

विशिष्ट-उद्देश्य वाले एआई को मापने और मापने में सरल बनाता है क्योंकि यह विशिष्ट रूप से निर्मित होता है जो वर्कफ़्लो के लिए पहचाने, मापे गए और एआई के साथ अनुकूलन के अवसर के रूप में चुने गए थे। इसका मतलब है कि एक बेसलाइन पहले से मौजूद है, और आप बाद में उन बेसलाइन के खिलाफ माप सकते हैं। यह महत्वपूर्ण है क्योंकि एआई महंगा है. उपयोग लागतें निरंतर हैं और उचित ठहराने की आवश्यकता है। मापनीय सुधारों को स्पष्ट रूप से संवाद करने की क्षमता बजट को मंजूरी देने और लेखांकन के लिए महत्वपूर्ण है।

सामुदायिक संस्थान प्रतिस्पर्धी लाभ

मैं कई सामुदायिक संस्थानों के साथ密त से काम करता हूं, और उन्हें एक लाभ है जो अक्सर अनदेखा किया जाता है। ये बैंक और क्रेडिट यूनियन अपने ग्राहकों और सदस्यों को व्यक्तिगत रूप से जानते हैं। वे संचालन की बारीकियों को समझते हैं जो उन्हें अद्वितीय बनाती हैं, और जल्दी से पहचान सकते हैं कि वर्कफ़्लो कहां टूट जाते हैं, और जहां बोतलें और असंगतताएं मौजूद हैं। यह निकटता महत्वपूर्ण है। जब विशिष्ट-उद्देश्य वाले एआई को सोच-समझकर लागू किया जाता है, तो अक्सर तुरंत प्रभाव पड़ता है। टीमें अधिक नियमित रूप से और बेहतर सूचित होकर दिखाई देती हैं, और संस्थागत ज्ञान कुछ ऐसा बन जाता है जिस पर पूरा संगठन निर्माण कर सकता है।

जब एआई वास्तविक ग्राहक समस्याओं का समाधान करता है और दोहरावदार कार्यों को स्वचालित करना शुरू करता है, तो 20 लोगों की एक टीम 35 लोगों की टीम के आउटपुट और निरंतरता को वितरित कर सकती है। ग्राहकों और सदस्यों के लिए अनुभव बेहतर हो जाता है, और कर्मचारियों को अपना समय वापस मिलता है ताकि वे मानवों के लिए सबसे अच्छा काम कर सकें, जैसे कि निर्णय लेने, दया और संवेदनशीलता जो लोगों को वापस आने और सामुदायिक संस्थानों को अलग करने के लिए रखती है।

शुरू करने के लिए कहां

यदि एआई निवेश भारी लगता है, तो समस्या से शुरू करें, एआई टूल से नहीं। अपनी टीमों के साथ बैठने के लिए समय लें ताकि आप उनकी चुनौतियों को सीख सकें और उनके काम के अनुभव में सुधार का अवसर कहां है। समझें कि कहां घर्षण है, क्या अधिक आउटपुट की आवश्यकता है और क्या जानकारी लगातार एक चुनौती है जिसे उजागर करने के लिए। उत्तर यह जानने में मदद करेंगे कि एआई वास्तविक मूल्य बना सकता है।

एआई के साथ सबसे अधिक प्रगति करने वाले वित्तीय संस्थान वे नहीं हैं जो सबसे तेजी से आगे बढ़े, बल्कि वे जिन्होंने उद्देश्य से निर्माण किया।