De Honeymoonfase van AI is Voorbij, Dus Wat Komt Er Nu?

Talloze discussies over de transformatieve potentie van AI hebben de afgelopen twee jaar plaatsgevonden sinds de eerste release van ChatGPT zoveel opwinding veroorzaakte. Corporate leiders waren enthousiast om de technologie te gebruiken om operationele uitgaven te verminderen. Misschien verrassend is dat voor veel leiders de belangrijkste metric om het succes van een AI-hulpmiddel te evalueren niet de levenslange return on investment (ROI) is. Het is de snelheid naar ROI.

Midden in een afnemende risicotolerantie en een toename van de druk op de omzet, verwachten leiders dat investeringen veranderingen teweegbrengen en snel opleveren. Tegelijkertijd neemt de hype rond AI af, waardoor er ruimte komt voor meer pragmatische gesprekken over de return on AI-investeringen.

De Volgende Fase: Echt Worden Over Waar AI Werkt

Succes op de huidige markt – waar abonnementen de koning zijn – hangt af van hoe goed je klanten behoudt, niet van hoe goed je ze verkrijgt. In de meeste sectoren is de markt oververzadigd en bieden veel organisaties soortgelijke diensten van bijna identieke kwaliteit. Voeg hieraan toe een afname van de klantloyaliteit, stijgende verwachtingen en een toename van de bereidheid om van merk te wisselen, en organisaties hebben geen ruimte voor fouten om de strikte concurrentie bij te houden. Klantervaring (CX) is de factor die bepaalt of abonnementsgebaseerde organisaties succesvol zijn of tekortschieten.

In deze omgeving kunnen organisaties het beste concurreren door in te zetten op incrementele verbeteringen in plaats van uit te geven. Elke keuze die de organisatie maakt, moet gericht zijn op specifieke, klantgerichte doelen – zelfs als het een beetje meer kost in het begin. Dit geldt ook voor de implementatie van AI. Organisaties hebben gevraagd hoe AI zijn kosten kan terugverdienen door het te gebruiken als vervanging voor bestaande resources. Nu moeten ze vragen hoe AI waarde kan creëren voor de organisatie door de manier te verbeteren waarop ze met klanten werken.

Het antwoord is eenvoudig genoeg. AI heeft talloze potentiële toepassingen die CX zowel direct als indirect verbeteren. AI-gebaseerde tools kunnen personalisatie verbeteren door klantgedraggegevens te gebruiken om ervoor te zorgen dat gebruikers het juiste bericht of aanbod op het juiste moment zien. Dezelfde gegevens kunnen helpen bij productontwikkeling, door hiaten in de markt te benadrukken die de organisatie kan benutten om beter aan de behoeften van klanten te voldoen. Ze kunnen organisaties ook proactiever maken, door hen te helpen verstoringen te voorspellen, noodplannen te activeren en noodzakelijke informatie aan gebruikers te communiceren.

Echter, dit werk gebeurt voornamelijk achter de schermen en kan niet over nacht ijs gaan.

Wil Je AI Op Zijn Best? Begin Met ‘Onzichtbare’ Toepassingen

De enige manier om zeker te weten of een back- of front-end use case de resultaten oplevert die je zoekt, is door eerst de meer discreetere, achter-de-schermen-capaciteiten van AI te benutten.

Achter de headlines over instant-transformatie ligt AI’s core-capaciteit: analyse. Grote taalmodellen (LLM’s) zoals ChatGPT trokken de aandacht vanwege hun ogenschijnlijke flexibiliteit, maar ze voeren slechts één taak uit, ongeacht waar ze opereren. Ze samenvatten informatie. Het is aan organisaties om de juiste informatie beschikbaar te maken, en dat kost tijd. Dat zijn twee feiten die vaak verloren zijn gegaan in het gesprek, en ze vertegenwoordigen een einde aan de “quick fix”-reputatie die AI heeft gekregen.

De volgende era zal worden gedefinieerd door de onzichtbare verbeteringen die door AI worden gefaciliteerd, terwijl organisaties hun technische fundamenten opbouwen. Organisaties kunnen beginnen met LLM’s die helpen:

1. Bestaande databases te integreren en silo’s af te breken om eind-tot-eind-zichtbaarheid te bieden – en de context die daarbij hoort.
2. Real-time data-collectie-tools te implementeren om ervoor te zorgen dat inzichten up-to-date zijn en de meest recente trends, patronen en verstoringen weerspiegelen.
3. Reconciliatie en beheer te versnellen om nauwkeurigheid te garanderen en werknemers te laten focussen op hogere taken die een menselijke aanraking vereisen.

Organisatorische verandering is de eerste stap naar effectieve implementatie en omvat zowel systemen als personeel. Op dit punt moeten leiders ook de manieren overwegen waarop AI-implementaties het personeel kunnen beïnvloeden en proberen om vooruit te lopen op potentiële obstakels. Het ontwikkelen van upskilling- en reskilling-programma’s zal helpen ervoor te zorgen dat het personeel klaar is om effectief samen te werken met de nieuwe technologieën. AI zelf kan helpen bij deze inspanningen – een van zijn onzichtbare toepassingen. Bijvoorbeeld, het kan individuele kennislacunes benadrukken op basis van gebruiksgegevens. Deze soort informatie kan trainingsprogramma’s helpen om ervoor te zorgen dat werknemers alles hebben wat ze nodig hebben om te floreren.

Als organisaties eenmaal geïntegreerde, nauwkeurige en up-to-date records hebben en een personeel dat weet hoe en wanneer AI te gebruiken, kunnen ze een extra laag “onzichtbare” tools toevoegen. De volgende golf van oplossingen moet zich richten op analytics die helpen om een diep begrip te cultiveren van hoe het bedrijf werkt, wat klanten willen en welke obstakels hen in de weg staan. Deze oplossingen bouwen voort op elkaar, met elke stap die een nieuw niveau van inzicht onthult.

Meer specifiek gebruiken beschrijvende analytics historische gegevens om historische patronen te identificeren; ze vertellen organisaties wat er is gebeurd. Diagnostische analytics gebruiken aanvullende gegevens om te contextualiseren wat er is gebeurd, oorzaken te identificeren en de effecten van incidenten en veranderingen te benadrukken; ze vertellen organisaties waarom dingen op die manier gebeurd zijn. Predictive analytics gebruiken inzichten uit eerdere gebeurtenissen om de impact van voorgestelde veranderingen te modelleren en trends bij te houden; ze laten organisaties zien wat er kan gebeuren. Prescriptive analytics gebruiken al deze uitvoer om geïnformeerde beslissingen te nemen; ze vertellen organisaties wat ze als volgende moeten doen.

Hoewel analytics-oplossingen zoals deze mogelijk AI’s meer geavanceerde capaciteiten aanspreken, is het de moeite waard om op te merken dat – aanvankelijk – bijna al deze processen achter de schermen plaatsvinden. Uiteindelijk kunnen predictieve en prescriptive algoritmen hun weg vinden naar consumentgerichte oplossingen, maar dat kan alleen gebeuren als deze kritieke, interne fundamenten zijn gelegd.

Als AI’s honeymoonfase ten einde loopt, zal ook zijn reputatie als een magische oplossing verdwijnen – maar het afschudden van deze perceptie is cruciaal om de volledige potentie van de technologie te realiseren. Leiders die morgen de krant willen halen met innovatieve AI-toepassingen, moeten eerst deze fundamenten leggen, wat een moeilijke pil kan zijn om te slikken in een tijd van druk op snellere en snellere rendementen. Echter, door te bewegen naar een meer holistische, incrementele en langetermijnbeoordeling van AI’s waarde, kunnen organisaties rendementen versnellen. Deze aanpak geeft leiders de tools en de tijd om een duidelijk beeld te ontwikkelen van wat moet worden verbeterd, inzicht in de kleine veranderingen die de grootste impact zullen hebben en de mogelijkheid om solide strategieën te ontwikkelen die rendementen opleveren vandaag zonder de winstgevendheid van morgen te schaden.

Pragmatisme Van Begin Tot Eind

Hoewel flashy use cases klanten aanvankelijk kunnen aantrekken en kostenbesparingsmogelijkheden de aandacht van corporate leiders kunnen trekken, is het onwaarschijnlijk dat een van beiden AI’s impact op lange termijn zal definiëren. In plaats daarvan zal de technologie synoniem worden met achter-de-schermen-werk dat tastbare verbeteringen op grote schaal aandrijft.

Het einde van de honeymoonfase markeert het begin van een meer volwassen relatie met AI, een die zorgvuldige overweging vereist van hoe het echt klantervaringen kan verbeteren en winstgevendheid kan aandrijven. Uiteindelijk is de sleutel om AI niet te zien als een snelle oplossing, maar als een strategische partner in de zoektocht naar klantloyaliteit, bevredigende ervaringen en eenvoudige oplossingen in de steeds complexere operaties van vandaag.

In de komende maanden en jaren zullen de organisaties die uitblinken, zijn die die dieper graven, veranderingen doorvoeren en AI’s potentieel erkennen als zowel een korte- als langetermijninvestering.