AIがビジネスをセルフサービス時代に向かわせる方法

あなたがセールスマネージャー、分析担当者、またはCFOであっても、会社から回答を求める問い合わせがあることでしょう。

速いペースで動く企業では、これらの質問は予告なしに発生し、取締役会の会議、顧客の行動の変化、定期的なレビュー、または市場の変化によって引き起こされることが多い。

おそらく、ベンダーに支払いが行われたかどうか、最新の顧客離れ率は何であるか、それが何によって引き起こされるか、または、会社の収益の何パーセントがトップ10%の顧客によって占められているかということなど、より深い分析が必要なものかもしれません。これらは「ビッグデータサイエンス」のジレンマではありませんが、実用的で、ビジネス上のものであり、対応するのに多くのエネルギーが必要です。

その後、スプレッドシート、ダッシュボード、アプリケーションを介して正しい情報を探すために、長い時間をかけるプロセスが続き、回答には数時間または数日かかることがあります。このプロセスは通常、断片化されており、データはさまざまなシステムやツールに分散しており、それぞれが異なるチームによって所有または運営されています。

これらの遅延は進歩を妨げ、ビジネスに不要なコストをもたらします。いくつかの調査によると、年間で20%〜30%の収益が非効率性のために失われることがあります。遅延だけでなく、信頼も損なわれ、意思決定も遅くなるため、従業員が戦略的な質問をすることをためらうようになります。

AIの次の段階は、従業員が複数のデータソースにアクセスして、ビジネス内の複数のチームに依存することなくインサイトを生成できるようにすることです。ゲートキーパーではなく、AIはエナブラーとなり、摩擦を除去します。

このタイプのAIにより、すべての人が優先タスクに集中し、すべての人の自主性が高まります。あるいは、もっと直接的に言えば、情報の収集、質問の回答、インサイトの生成に対するセルフサービスアプローチが可能になります。

エンタープライズでのAIの進化

「セルフサービスAI」の分野は、企業の重要なデータを抽出してインサイトを収集することと、誰でもそれを行うことができる機能の間で機能します。中央集権型から分散型のインテリジェンス機能への移行であり、インサイトはワークフローに埋め込まれています。長い内部プロセスを迂回するだけでなく、チームは鋭い質問をして、得た知識を活用することができます。セルフサービスAIは、「DIYビジネス」だけではなく、働く人を戦略的に考え、データポイント間のより深いつながりを作るためにスキルを高めるものです。

このタイプのAIは、会社の金庫にあるデータがどこにあるかだけを知っているのではなく、そのコンテキスト、意味を理解し、どのように使用するかを提案することもできます。メトリック間の関係を解釈し、異常をフラグし、さもなければ気づかれない可能性のあるトレンドを表面化させることができます。これがビジネスがより鋭く、よりストリームライン化し、顧客に更多の価値を提供する方法です。

ダッシュボードとデータとの格闘

仕事の世界は、データリテラシーの面でアップグレードが必要です。アナリティクスプラットフォームへの投資が数十年続いているにもかかわらず、働く人たちはまだデータから切り離されたと感じています。

97%のビジネスリーダーは、データが成功に重要であると述べていますが、26%のみがチームが「データリテラシー」を持っていると述べています。その結果、機会とリソースが無駄になります。インサイトは、多くの場合、技術的な壁や専門家チームの背後でロックされています。つまり、活用されていません。

McKinseyによると、働く人は約1.8時間/日、つまり、ほぼ1/5の労働時間を、情報を探すことに費やしています。

もしこれが数分に減らすことができるとしますか？

新しいAIエンジニアリング技術は、ビジネスを従来の静的で一次元的なダッシュボードから遠ざけ、代わりに、データとインサイトを探究するためにユーザーと対話することができるダイナミックなダッシュボードへと移行することができます。すべてのリアルタイムデータと情報にアクセスできるだけでなく、ユーザーがデータとインサイトを探究するのを支援することができます。瞬時に自律的および戦略的な意思決定を提供し、最終的により良いコントロール、より良いビジネスの監視、そして利用可能なデータとのより深い関係をもたらします。

実践におけるセルフサービスAI

すべてのAIは等しくありません。

AIとデータを民主化することは、壮大で称賛に値する野心ですが、多くの人がChatGPTや他の会話型AIツールと関わったように、質問のやり方やプラットフォームがアクセスできるデータによって回答が変化することがあります。同様に、プライベートで機密的な資料が関係する場合、または絶対的な正確さが重要な場合、AIの「ホールシネーション」などの望ましくない結果がすぐに信頼を損なう可能性があります。

ビジネスでより多くの自主性とコントロールを提供するために、AIプラットフォームは、どのデータを誰と共有できるかを理解する必要があります。这些要素が組み込まれると、従業員は質問をすることができ、瞬時に正確でパーソナライズされた回答を受け取ることができ、それは人間のフィードバックに基づいて改良することができます。

従業員は、セルフサービスAIを使用して、他の部門に転送されることになる質問に答えることができます。これにより、ボトルネックが軽減され、回答が瞬時に提供され、専門チームがより高価値の問題またはソリューションに集中できるようになります。

会社のパフォーマンスや予測、チームのローテーションを整理する、どの顧客セグメントが最も収益をもたらしているかなど、方法的に、瞬時に解決できます。

セールス責任者は、各地域のセールスマネージャーに問い合わせるのではなく、四半期ごとに数字を合計し、目標と比較検討できます。セールスサイクルの平均時間を各種類のクライアントごとに把握し、リソースを適切に配分できます。または、現在のパイプラインからマーケティングが行っている状況に基づいて、収益目標が達成可能かどうかを理解できます。これにより、リーダーはリアルタイムに情報に基づいた決定を下すことができますが、事後的な反応ではありません。

AIドライブンテクノロジーがもたらす機会

このようにAIを使用することで、意思決定が迅速化され、収益だけでなく、会社がビジネスを行う方法に影響を与えます。

セルフサービスAIプラットフォームは、会社の骨格となり、支え、動かし、会社を構成するすべてのオーガンがサポートされることを保証します。

より迅速で効果的なインサイトにより、会社はより生産的になります。予測と未来予測はより正確になり、持続可能な成長を支えます。障害や課題は予防または効果的に管理されます。

よく言われているように、データは新しい石油です。すべての人のためにデータの源泉を開くことで、ビジネスと従業員にとって、豊富な機会と従業員のエンパワーメントのレベルが得られます。