AIがビジネスをセルフサービス時代に導く方法

あなたがセールスマネージャー、分析担当、またはCFOであっても、会社に対する問い合わせが生じ、回答を求められることがあります。

迅速に変化する企業では、これらの質問は予告なしに生じ、取締役会、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よくあります。

たとえば、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どうか、またはそれが原因で何が起こっているか、またはより深い分析が必要なものであるかもしれません。例えば、会社の収益のうちの上位10%の顧客が占める割合を調べるなどです。これらは「ビッグデータサイエンス」のジレンマではなく、実用的で、ビジネス上の意思決定に影響を与えるものです。

これに続くのは、スプレッドシート、ダッシュボード、アプリケーションを調べて正しい情報を得るために、時間がかかるプロセスです。回答するには数時間、または数日かかることもあります。このプロセスは通常、断片化されており、データが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操作されています。

これらの遅延は進歩を妨げ、企業に多大な不必要なコストをもたらします。ある調査によると、年間で20%〜30%の収益が非効率性のために失われているということです。遅延だけでなく、自信を損ない、意思決定を遅らせます。これにより、従業員が戦略的な質問をしないようになります。

AIの次のステージは、従業員が複数のデータソースにアクセスして、インサイトを生成することを可能にします。ビジネス内のさまざまなチームのサポートに頼る必要はありません。AIはゲートキーパーではなく、エナブラーとなり、摩擦を取り除きます。

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、すべての人がより自主性を持ちます。つまり、情報の収集、質問の回答、インサイトの生成に「セルフサービス」アプローチを可能にします。

企業における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得ることと、誰でもいつでもそれを行う能力の間の交差点で機能します。これは、集中型の知能機能から分散型の知能機能へのシフトを表し、インサイトが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知識を得ることができ、インサイトがワークフローに組み込まれています。セルフサービスAIは、「DIYビジネス」だけではなく、労働力を戦略的に考え、データポイント間のより深いつながりを作ることを可能にします。

このタイプのAIは、データが会社の金庫の中にある場所を知っているだけでなく、そのコンテキスト、意味を理解し、どのように使用できるかを示唆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かもしれないトレンドを表面化させることもできます。これが企業がより鋭く、よりスリムで、顧客にさらに多くの価値を提供できるようになる方法です。

ダッシュボードとデータとの戦い

仕事の世界は、データリテラシーについてアップグレードする必要があります。分析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、従業員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」を持っていることを主張しています。結果として、機会が浪費され、リソースが浪費されます。インサイトは、技術的な壁や専門家チームの後ろに閉じ込められていることが多く、未使用のままになります。

マッキンゼーによると、労働者は約1.8時間を情報を探すことに費やしています。つまり、労働週の約5分の1です。

これを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、従来の静的で一次元のダッシュボードからビジネスを遠ざけるのに役立ちます。ダッシュボード企業は、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、ユーザーと対話してデータとインサイトを調査するのを支援するダイナミックなダッシュボードに移行しています。瞬時に自律的な意思決定と戦略的な意思決定を提供し、最終的にはより良いコントロール、より大きなビジネスへの洞察、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のは、壮大で称賛に値する野心ですが、ChatGPTやその他の会話型AIツールと関わった多くの人と同様に、質問の仕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、答えは変化する可能性があります。同様に、機密情報や絶対的な精度が重要な場合、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には、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。これらの要素が組み込まれたら、従業員は質問をして、瞬時に正確でパーソナライズされた回答を期待でき、人間のフィードバックに基づいて回答を改良することができます。

どのレベルの従業員でも、セルフサービスAIを使用して、他の部門に転送される質問に回答できます。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、専門家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ます。

会社のパフォーマンスや予測、さまざまなチームのシフトの調整、どの顧客セグメントが最も収益を生み出しているかなど、詳細については、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顧客タイプごとに把握し、リソースを適切に割り当てることができます。マーケティングのパイプラインに基づいて、収益目標が達成可能かどうかを判断できます。これにより、リーダーは事後ではなく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。

最も利益の高い顧客をすばやく特定し、留守やインセンティブ化の戦略を設計できます。情報がAIにコンテキスト化されている限り、これすべてが可能で、速やかに提供されます。

AIドリブンテクノロジーがもたらす機会

このようにAIを使用すると、意思決定を迅速化し、収益だけでなく、企業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、会社の背骨となり、会社を支え、会社を構成するすべてのオルガンをサポートします。

より迅速で効果的なインサイトにより、企業はより生産的になります。予測と将来予測はより正確になり、持続可能な成長を支え、障害や課題は効果的に防止または管理されます。

しばしば言われるように、データは新しい石油です。すべての人がウェルを掘ることができると、企業には機会があり、従業員には会社がまだ経験していないレベルのエンパワーメントがあります。