Hoe AI bedrijven helpt om over te stappen naar een tijdperk van zelfbediening

Of u nu salesmanager, analist of CFO bent, u zult vragen ontvangen die een reactie van uw bedrijf vereisen.

In snel veranderende bedrijven komen deze vragen onverwacht naar voren, vaak naar aanleiding van bestuursvergaderingen, veranderingen in klantgedrag, periodieke evaluaties of marktverschuivingen.

Misschien gaat het erom te bepalen of een leverancier betaald is, wat het meest recente klantverloop is of wat de oorzaak daarvan is, of misschien is het iets dat een nog diepere analyse vereist – zoals het percentage van de bedrijfsomzet dat uw top 10% klanten vertegenwoordigen. Dit zijn geen 'big data science'-dilemma's, maar praktische en vaak bedrijfskritische problemen die nog steeds veel energie vergen om op te lossen.

Wat volgt is een vaak langdurig proces waarbij men zich een weg moet banen door spreadsheets, dashboards en applicaties om de juiste informatie te vinden en een antwoord te geven, wat uren of zelfs dagen kan duren. Dit proces is meestal gefragmenteerd en complex, met gegevens verspreid over verschillende systemen en tools, die elk eigendom zijn van of beheerd worden door verschillende teams.

Deze vertragingen belemmeren de voortgang en brengen enorme, onnodige kosten met zich mee voor een bedrijf, waarbij sommige onderzoeken suggereren dat het ergens tussen de ... en ... kan liggen. 20%-30% van de omzet gaat er elk jaar tijd verloren door inefficiëntie. Naast vertragingen ondermijnen ze ook het vertrouwen en vertragen ze de besluitvorming. Dit ontmoedigt medewerkers om strategische vragen te stellen.

De volgende fase van AI stelt medewerkers in staat om toegang te krijgen tot meerdere databronnen en inzichten te genereren zonder afhankelijk te zijn van verschillende teams binnen een bedrijf. In plaats van als poortwachter te fungeren, wordt AI een hulpmiddel dat knelpunten wegneemt.

Dit type AI stelt iedereen in staat zich te concentreren op prioritaire taken en bevordert een grotere autonomie voor iedereen – of, om het botter te zeggen: het maakt een zelfbediening een aanpak voor het verzamelen van informatie, het beantwoorden van vragen en het genereren van inzichten.

De evolutie van AI in het bedrijfsleven

Het vakgebied van 'self-service AI' bevindt zich op het snijvlak van het extrapoleren van belangrijke bedrijfsgegevens en het vergaren van inzichten, met de mogelijkheid voor iedereen om dit op elk moment te doen. Dit vertegenwoordigt een verschuiving van gecentraliseerde naar gedistribueerde intelligentiefuncties, waarbij inzichten in workflows worden geïntegreerd. Teams worden niet alleen in staat gesteld om tijdrovende interne processen te omzeilen, maar ook om gerichte vragen te stellen en de verkregen kennis direct toe te passen. Self-service AI gaat over meer dan alleen 'doe-het-zelf'; het gaat erom onze medewerkers bij te scholen om strategisch te denken en diepere verbanden tussen data te leggen.

Dit type AI weet niet alleen waar de data zich in de bedrijfsarchieven bevindt, maar begrijpt ook de context en betekenis ervan en kan zelfs suggesties doen voor het gebruik ervan. Het kan verbanden tussen statistieken interpreteren, afwijkingen signaleren en trends aan het licht brengen die anders onopgemerkt zouden blijven. Zo worden bedrijven scherper, efficiënter en bieden ze meer waarde aan hun klanten.

Een duel tussen dashboards en data.

De werkwereld heeft een upgrade nodig als het gaat om data-geletterdheid. Ondanks decennialange investeringen in analyseplatformen voelen werknemers zich nog steeds niet verbonden met de data die hun prestaties bepalen.

97% van de bedrijfsleiders zegt dat data cruciaal is voor succes, maar slechts 26% zegt dat hun teams 'data' gebruiken.datageletterdHet gevolg hiervan is dat kansen en middelen verloren gaan. Inzichten blijven in veel gevallen verborgen achter technische muren of specialistische teams, waardoor ze niet optimaal benut worden.

McKinsey geeft aan dat werknemers ongeveer uitgeven aan 1.8 uur per dag,, gelijkwaardig bijna een vijfde van de werkweek, op zoek naar informatie.

Wat als dit tot enkele minuten kon worden teruggebracht?

Nieuwe, door AI ontwikkelde technologie kan bedrijven helpen af ​​te stappen van traditionele, statische en eendimensionale dashboards, die afhankelijk zijn van teams van data-engineers en datawetenschappers voor onderhoud en ontwikkeling.

Het dashboard waar bedrijven naar overstappen is dynamisch: het biedt niet alleen toegang tot alle beschikbare realtime data en informatie, maar kan ook interactief met de gebruiker aangaan om hen te helpen de data en inzichten te analyseren. Het biedt zowel autonome als strategische besluitvorming in een oogwenk, wat uiteindelijk leidt tot betere controle, meer inzicht in de bedrijfsvoering en een diepere relatie met de beschikbare data.

Zelfbedienings-AI in de praktijk

Niet alle AI is gelijk.

Het democratiseren van AI en data is een gedurfde en bewonderenswaardige ambitie, maar zoals velen hebben ondervonden bij het gebruik van ChatGPT of andere conversationele AI-tools, kunnen antwoorden variëren afhankelijk van hoe je de vragen stelt en tot welke data het platform toegang heeft. Evenzo, wanneer het gaat om privé- en vertrouwelijke informatie, of absolute nauwkeurigheid cruciaal is, kunnen ongewenste uitkomsten zoals AI-fouten optreden. Hallucinaties kunnen het vertrouwen ondermijnen. zeer snel.

Om bedrijven meer autonomie en controle te bieden, moet het AI-platform begrijpen welke gegevens het met elke persoon kan delen. Zodra deze elementen zijn geïntegreerd, kan elke medewerker een vraag stellen en een direct, nauwkeurig en gepersonaliseerd antwoord verwachten, dat vervolgens kan worden verfijnd op basis van menselijke feedback.

Medewerkers van elk niveau kunnen zelfservice-AI gebruiken om vragen te beantwoorden die anders naar andere afdelingen zouden worden doorverwezen. Dit vermindert knelpunten, zorgt voor directe reacties en stelt specialistische teams in staat zich te concentreren op problemen of oplossingen met een hogere toegevoegde waarde.

Details over bedrijfsprestaties of -prognoses, het organiseren van roosters voor verschillende teams, welke klantsegmenten de meeste omzet genereren en meer, kunnen methodisch en direct worden opgelost.

Een salesmanager hoeft niet langer naar elke regionale salesmanager afzonderlijk te gaan, maar kan de cijfers per kwartaal optellen en vergelijken met de doelstellingen. Zo kan hij of zij de gemiddelde doorlooptijd van een salescyclus per klanttype bepalen en de middelen daarop afstemmen, of inzicht krijgen in de haalbaarheid van de omzetdoelstellingen op basis van de huidige marketinginkomsten. Dit betekent dat leiders in realtime weloverwogen beslissingen kunnen nemen, in plaats van achteraf reactief.

De meest winstgevende klanten kunnen snel in kaart worden gebracht en op basis daarvan kan een strategie voor klantbehoud of -stimulering worden ontworpen. Zolang de informatie in de juiste context voor de AI wordt geplaatst, is dit allemaal mogelijk en gebeurt dit razendsnel.

De mogelijkheden die AI-gestuurde technologie biedt

Door AI op deze manier in te zetten, wordt het besluitvormingsproces versneld, wat niet alleen de winstgevendheid ten goede komt, maar ook de manier waarop een bedrijf zaken doet beïnvloedt.

Een zelfbedieningsplatform voor AI vormt de ruggengraat van een bedrijf; het ondersteunt het, houdt het in beweging en zorgt ervoor dat alle onderdelen waaruit het bedrijf bestaat, worden ondersteund.

Met snellere en effectievere inzichten worden bedrijven productiever. Voorspellingen en toekomstverkenningen worden nauwkeuriger en vormen de basis voor duurzame groei. Obstakels en uitdagingen worden voorkomen of vakkundig aangepakt.

Zoals vaak wordt gezegd, zijn data de nieuwe olie – en door de databronnen voor iedereen open te stellen, ontstaan ​​er lucratieve kansen voor bedrijven en een mate van autonomie voor werknemers die bedrijven nog niet eerder hebben gekend.