כיצד בינה מלאכותית מאפשרת לעסקים לנוע לעבר עידן שירות עצמי

בין אם אתם מנהלי מכירות, אנליסטים או מנהלי כספים, יהיו לכם שאלות שידרשו תשובות מהחברה שלכם.

בארגונים המתפתחים במהירות, שאלות אלו צצות ללא אזהרה, לרוב מונעות על ידי ישיבות דירקטוריון, שינויים בהתנהגות הלקוחות, סקירות שוטפות או שינויים בשוק.

אולי מדובר בקביעה האם ספק קיבל תשלום, מהו שיעור הנטישה האחרון או מה גורם לכך, או שאולי זה משהו שדורש ניתוח מעמיק עוד יותר - כמו האחוז מהכנסות החברה שמייצגים 10% הלקוחות המובילים שלך. אלה לא דילמות של 'מדעי הביג דאטה', אלא דילמות מעשיות, ולעתים קרובות קריטיות לעסקים, שעדיין דורשות הרבה אנרגיה כדי לטפל בהן.

להלן תהליך, שלעתים קרובות מתמשך, הכרוך במעבר בין גיליונות אלקטרוניים, לוחות מחוונים ויישומים כדי לאתר את המידע הנכון, ומתן מענה שיכול לקחת שעות ואף ימים. תהליך זה הוא בדרך כלל מקוטע ומסובך, כאשר הנתונים מפוזרים על פני מערכות וכלים שונים, שכל אחד מהם בבעלות או מופעל על ידי צוותים שונים.

עיכובים אלה עוצרים את ההתקדמות וגורמים לעלויות עצומות ומיותרות עבור העסק, כאשר מחקרים מסוימים מצביעים על כך ש... 20%-30% מההכנסות הולך לאיבוד מדי שנה עקב חוסר יעילות. מעבר לעיכובים בלבד, הם גם פוגעים בביטחון ומאטים את קבלת ההחלטות. זה מרתיע עובדים מלשאול שאלות אסטרטגיות.

השלב הבא של בינה מלאכותית הוא העצמת עובדים לגשת למקורות נתונים מרובים ולייצר תובנות מבלי להסתמך על שכבות של צוותים בתוך העסק לקבלת תמיכה. במקום לפעול כשומר סף, בינה מלאכותית הופכת למאפשרת ומסירה חיכוכים.

סוג זה של בינה מלאכותית מאפשר לכולם להתמקד במשימות בעלות עדיפות ומעודד אוטונומיה רבה יותר לכולם - או באופן בוטה יותר; מאפשר... שירות עצמי גישה לאיסוף מידע, מענה לשאלות ויצירת תובנות.

התפתחות הבינה המלאכותית בארגונים

תחום "בינה מלאכותית בשירות עצמי" פועל בצומת שבין אקסטרפולציה של נתוני מפתח ארגוניים לבין קצירת תובנות, כאשר כל אחד יכול לעשות זאת, בכל עת. זהו מעבר מפונקציות בינה מרכזיות לפונקציות בינה מבוזרות, שבהן התובנות מוטמעות בזרימות עבודה. בנוסף לעקיפת תהליכים פנימיים ארוכים, צוותים מקבלים את הכוח לשאול שאלות נוקבות ולקחת על עצמם את הידע שנצבר. בינה מלאכותית בשירות עצמי היא יותר מסתם "עסק עשה זאת בעצמך", היא משדרגת את כישורי כוח העבודה שלנו לחשוב אסטרטגית וליצור קשרים עמוקים יותר בין נקודות נתונים.

בינה מלאכותית מסוג זה לא רק יודעת היכן נמצאים הנתונים בכספות החברה, היא מבינה את ההקשר שלהם, את משמעותם ואף יכולה להציע כיצד ניתן להשתמש בהם. היא יכולה לפרש קשרים בין מדדים ולסמן אנומליות, כמו גם לחשוף מגמות שעלולות אחרת להתעלם. כך עסקים הופכים חדים יותר, יעילים יותר ומציעים ערך רב יותר ללקוחותיהם.

דו-קרב עם לוחות מחוונים ונתונים

עולם העבודה דורש שדרוג בכל הנוגע לאוריינות נתונים. למרות עשרות שנים של השקעה בפלטפורמות אנליטיקה, עובדים עדיין חשים מנותקים מהנתונים השולטים בביצועיהם.

97% ממנהיגי עסקים אומרים שנתונים הם קריטיים להצלחה, אך רק 26% אומרים שהצוותים שלהם 'אוריינות נתוניםהתוצאה של כך היא בזבוז הזדמנויות ומשאבים. תובנות נשארות נעולות מאחורי חומות טכניות או צוותי מומחים במקרים רבים, מה שאומר שהן אינן מנוצלות מספיק.

מקינזי מצביע על כך שעובדים מוציאים כ 1.8 שעות ביום,, שווה ערך ל כמעט חמישית של שבוע העבודה, חיפוש אחר מידע.

מה אם אפשר היה לצמצם את זה לדקות?

טכנולוגיה חדשה המבוססת על בינה מלאכותית יכולה לעזור לעסקים להתרחק מלוחות מחוונים מסורתיים, סטטיים וחד-ממדיים, התלויים בצוותים של מהנדסי נתונים ומדעני נתונים לצורך תחזוקה ופיתוח.

לוח המחוונים שאליו חברות עוברות הוא דינמי - מעבר לגישה לכל הנתונים והמידע הזמינים בזמן אמת, הוא יכול גם לתקשר עם המשתמש כדי לעזור לו לחקור את הנתונים והתובנות. הוא מציע גם קבלת החלטות אוטונומית ואסטרטגית באופן מיידי, מה שבסופו של דבר אומר שליטה טובה יותר, פיקוח עסקי גדול יותר וקשר עמוק יותר עם הנתונים הזמינים.

בינה מלאכותית בשירות עצמי בפועל

לא כל בינה מלאכותית שווה.

דמוקרטיזציה של בינה מלאכותית ונתונים היא שאיפה נועזת ומעוררת הערצה, אך כפי שרבים הבינו משימוש ב-ChatGPT או בכלי בינה מלאכותית שיחתיים אחרים, התשובות יכולות להשתנות בהתאם לאופן שבו שואלים את השאלות ובהתאם לאילו נתונים יש גישה לפלטפורמה. באופן דומה, כאשר חומר פרטי וסודי נמצא במשחק, או כאשר דיוק מוחלט הוא קריטי למשימה, תוצאות לא רצויות כמו בינה מלאכותית הזיות יכולות לערער את האמון מהר מאוד.

כדי להציע יותר אוטונומיה ושליטה בעסקים, פלטפורמת הבינה המלאכותית תצטרך להבין אילו נתונים היא יכולה לשתף עם כל אדם. לאחר שילוב אלמנטים אלה, כל עובד יכול לשאול שאלה ולצפות לקבל תגובה מיידית, מדויקת ואישית, אשר לאחר מכן ניתן לשפר אותה על סמך משוב אנושי.

עובדים בכל רמה יכולים להשתמש בבינה מלאכותית בשירות עצמי כדי לענות על שאלות שאחרת היו מופנות למחלקות אחרות. זה גם מפחית צווארי בקבוק, מבטיח תגובות מיידיות ומאפשר לצוותים מומחים להתמקד בבעיות או פתרונות בעלי ערך גבוה יותר.

פרטים על ביצועי החברה או תחזית, ארגון תורנויות לצוותים שונים, אילו פלחי לקוחות מניבים את מירב ההכנסות ועוד, ניתנים לפתרון, באופן שיטתי, באופן מיידי.

ראש מחלקת מכירות, במקום לפנות לכל מנהל מכירות אזורי, יכול לספור מספרים לפי רבעון ולהצליב עם היעדים שלו - הוא יכול לברר את הזמן הממוצע של מחזור מכירות המושקע לכל סוג לקוח ולחלק משאבים בהתאם, או להבין האם יעדי ההכנסות ניתנים להשגה על סמך הזרם הנוכחי מהשיווק. משמעות הדבר היא שמנהיגים יכולים לקבל החלטות מושכלות בזמן אמת, במקום החלטות ריאקטיביות לאחר מעשה.

ניתן לפרט במהירות את הלקוחות הרווחיים ביותר ולתכנן אסטרטגיה לשימור לקוחות או תמריצים בהתאם. כל עוד המידע מותאם להקשר של הבינה המלאכותית, כל זה אפשרי, ומסופק במהירות מסחררת.

ההזדמנויות שמביאה טכנולוגיה מונעת בינה מלאכותית

שימוש בבינה מלאכותית בדרך זו מזרז קבלת החלטות, מה שמועיל לא רק לשורה התחתונה אלא גם משפיע על האופן שבו חברה מנהלת עסקים.

פלטפורמת בינה מלאכותית בשירות עצמי משמשת כעמוד השדרה של חברה; תומכת בה, שומרת על תנועתה ומבטיחה שכל האיברים המרכיבים את גוף העסק נתמכים.

עם תובנות מהירות ויעילות יותר, חברות יהפכו לפרודוקטיביות יותר. תחזיות וצפייה לעתיד יהיו מדויקות יותר ויתמכו בצמיחה בת קיימא. מכשולים ואתגרים יימנעו או ינוהלו ביעילות.

כפי שנאמר לעתים קרובות, נתונים הם הנפט החדש - ופתיחת הבארות לכולם יוצרת הזדמנויות עושר לעסקים ורמת העצמה לעובדים שחברות טרם נתקלו בה.