რევოლუცია CXM გენერაციული AI: შეხედულებები Everest Group-ის საწარმოს მზადყოფნის ანგარიშიდან

ინტეგრაცია გენერაციული AI შევიდა მომხმარებელთა გამოცდილების მენეჯმენტი (CXM) ციფრული ტრანსფორმაციის ახალ ეპოქას აუწყებს. Everest Group-ის ვრცელი ანგარიში, ”გენერაციული AI CXM-ში: საწარმოს მზადყოფნის შეფასება ამ დამღუპველი ტრანსფორმაციისთვის,” ინდუსტრიის ექსპერტების შირლი ჰუნგის, შარანგ შარმას, დივია ბავეჯას და მოჰიტ კუმარის ხელმძღვანელობით, ღრმად აანალიზებს საწარმოების მზადყოფნას ამ ცვლილებისთვის.

გენერაციული AI-ის გაგება და პოტენციალი CXM-ში

მოხსენება იწყება გენერაციული AI ტექნოლოგიების სწრაფი განვითარების ხაზგასმით, როგორიცაა OpenAI-ს ChatGPT, Google-ის AI გადაწყვეტა Bard Gemini და Microsoft-ის Copilot. ამ მიღწევებმა გამოიწვია საწარმოების ინტერესი CXM ოპერაციების რევოლუციის მოწყობის პოტენციალის მიმართ. დასკვნები აჩვენებს, რომ საწარმოების 75%-ზე მეტმა კარგად იცის გენერაციული AI-ის შესაძლებლობები. ტექსტის გენერირებაერთად კოდის გენერირება მდე გამოსახულების გენერაცია ასევე აღიარებულია მნიშვნელოვანი ზღვრით.

ძირითადი დრაივერები და განლაგების სფეროები

მოხსენების ერთ-ერთი მთავარი მოსაზრება არის CXM-ში ხელოვნური ინტელექტის გენერაციული მიღების ძირითადი დრაივერების იდენტიფიცირება. საწარმოები სულ უფრო მეტად ეყრდნობიან გენერაციულ AI-ს, რათა გაზარდონ მომხმარებელთა კმაყოფილება პერსონალიზებული ურთიერთქმედების გზით. გენერაციული AI ასევე განიხილება, როგორც სასიცოცხლო ინსტრუმენტად ოპერაციული ეფექტურობის გასაუმჯობესებლად CXM-ში, აპლიკაციებით ისეთ სფეროებში, როგორიცაა აგენტის დახმარება, ენის თარგმანიდა განწყობის ანალიზი.

ანგარიში აღნიშნავს სტრატეგიულ ცვლილებას გენერიული AI-ს განლაგებისკენ სხვადასხვა CXM ოპერაციებში, მათ შორის შიდა IT და HR მხარდაჭერა, მომხმარებლის მხარდაჭერა არახმოვან და ხმოვან არხებზე და მონაცემთა და ანალიტიკაში.

შვილად აყვანისა და საწარმოს მზადყოფნის გამოწვევები

მიუხედავად ოპტიმიზმისა, მოხსენება ხაზს უსვამს რამდენიმე გამოწვევას, რომელიც აფერხებს გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის მიღებას. ეს მოიცავს ტექნოლოგიური ინფრასტრუქტურის შეზღუდვებს, მონაცემთა კონფიდენციალურობასა და უსაფრთხოებას და ადეკვატური ნიჭის ნაკლებობას. უფრო მეტიც, კულტურული ინერცია და მარეგულირებელი ორაზროვნება კიდევ უფრო ართულებს მიღების პროცესს.

საწარმოს მზადყოფნის შესაფასებლად Everest Group-მა გამოიკვლია 200 კომპანია ჩრდილოეთ ამერიკაში, დიდ ბრიტანეთში და ევროპაში და აზიის წყნარ ოკეანეში. გამოკითხვა ავლენს მზაობის შერეულ სურათს ინდუსტრიებში, სადაც ტელეკომი და მედია ყველაზე მომზადებულია ხელოვნური ინტელექტის ათვისებისთვის, რასაც მოჰყვება BFSI, ჯანდაცვის, საცალო ვაჭრობის და ტექნოლოგიების სექტორები.

საინვესტიციო და განლაგების საგზაო რუკა

საწარმოები სტრატეგიულად ახორციელებენ ინვესტიციებს გენერაციულ AI ინიციატივებში, ჩაერთვებიან საპილოტე პროექტებში და ხაზს უსვამენ სამუშაო ძალის კვალიფიკაციის ამაღლებას. მოხსენება ხაზს უსვამს იმას, თუ როგორ იყენებენ წამყვანი კომპანიები, როგორიცაა Morgan Stanley და AT&T, გენეტიკურ AI-ს შიდა ოპერაციებისთვის, ხოლო სხვები, როგორიცაა Expedia Group და Sephora, იყენებენ მას მომხმარებელზე ორიენტირებული გადაწყვეტილებებისთვის.

ასევე განიხილება გადაწყვეტილების მიღების პროცესი შიდა განვითარებისა და აუთსორსინგის გენერირებული AI გადაწყვეტილებების შესახებ. მოხსენებაში მითითებულია, რომ საწარმოების თითქმის 60% ეძებს მესამე მხარის მხარდაჭერას გენერალური AI განხორციელების ტექნიკური და სტრატეგიული ასპექტებისთვის.

მონაცემები, ტექნოლოგია და ხალხის მზადყოფნა

ანგარიში ვრცლად მოიცავს მზაობას ტექნოლოგიაში, მონაცემებსა და ადამიანურ რესურსებში. ტექნოლოგიის თვალსაზრისით, ხაზგასმულია ისეთი პრობლემები, როგორიცაა გამოთვლითი სიმძლავრე და მასშტაბურობა. მონაცემთა მზადყოფნა ხაზს უსვამს მაღალი ხარისხის ტრენინგის მონაცემების მნიშვნელობას, ამასთან, ასევე ჩნდება შეშფოთება მონაცემთა კონფიდენციალურობისა და უსაფრთხოების შესახებ.

ხალხის ასპექტი ხაზს უსვამს გამოცდილი AI/ML ინჟინრების, მონაცემთა მეცნიერების და პროგრამული უზრუნველყოფის შემქმნელების საჭიროებას. ანგარიშში აღნიშნულია, რომ გამოკითხული საწარმოების ნახევარზე ნაკლები თავს მომზადებულად გრძნობს ამ ტექნიკურ სფეროებში, რაც ხაზს უსვამს ნიჭიერების მნიშვნელოვან ხარვეზს.

დასკვნითი შეხედულებები

ძირითადი შეხედულებები მოიცავს შემდეგს:

• გამოკითხული საწარმოების ნახევარი მაინც თვლის, რომ ისინი მზად არიან გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის განხორციელებისთვის.
• საწარმოების 45%-ზე მეტი ამბობს, რომ შიდა ტექნიკური ექსპერტიზის დეფიციტი არის უპირველესი გამოწვევა ადამიანებში, რომლებიც გენერაციული AI გადაწყვეტილებების დანერგვის ნაწილს წარმოადგენს.
• ტელეკომის და მედიის, ტექნოლოგიებისა და FGT-ის და საცალო ვაჭრობის ორგანიზაციების დაახლოებით 95%, BFSI-ის ორგანიზაციების 80%-ზე მეტთან ერთად, აღიარებს გენერაციული AI ტექსტის გენერირების შესაძლებლობებს CXM ოპერაციებისთვის.
• ხელოვნური ინტელექტის მიღების მზადყოფნა მნიშვნელოვნად განსხვავდება ინდუსტრიებს შორის ტექნოლოგიური მზადყოფნის, მონაცემთა მზადყოფნის, ხალხის მზადყოფნის, პროცესის მზაობის, ცვლილებების მენეჯმენტის და ტრანსფორმაციული ტექნოლოგიების წინა გამოცდილების მიხედვით.
• ტელეკომი და მედია ლიდერობს ხელოვნური ინტელექტის გენერაციული მიღებისთვის მზადყოფნით, გამოკითხული საწარმოების დაახლოებით 65% მზადაა გენერიული ხელოვნური ინტელექტის განხორციელებისთვის ხელსაყრელი პარამეტრების მიხედვით.
• BFSI-ისა და ჯანდაცვის სექტორების გამოკითხული საწარმოების 70%-ზე მეტმა აღნიშნა, რომ მარეგულირებელი შესაბამისობის საკითხები გენერაციულ AI-სთან, როგორც პოტენციური გამოწვევები მათი ტექნოლოგიის გამოყენების შესაძლებლობისთვის.

Everest Group-ის ანგარიში მთავრდება CXM-ში გენერაციული AI-ის ტრანსფორმაციული პოტენციალის ხაზგასმით. თუმცა, ის ასევე აფრთხილებს საწარმოებს, გაითვალისწინონ გამოწვევები და განახორციელონ სტრატეგიული ინვესტიცია ტექნოლოგიაში, ნიჭსა და მონაცემებში, რათა გამოიყენონ გენერიული ხელოვნური ინტელექტის სრული პოტენციალი.

ეს მოხსენება ემსახურება, როგორც გადამწყვეტი გზამკვლევი საწარმოებისთვის, რომლებიც ცდილობენ ნავიგაციას CXM-ში გენერიული AI-ს კომპლექსურ ლანდშაფტში, გვთავაზობენ ღირებულ შეხედულებებს მზაობის, გამოწვევებისა და სტრატეგიული მიმართულებების წარმატებული განხორციელებისთვის.

ჩვენ გირჩევთ ღრმად ჩასწვდეთ ანგარიშს მეტის გასაგებად.