Hoe AI bedrijven in staat stelt om over te stappen naar een zelfbedieningstijdperk

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

In snel veranderende ondernemingen komen deze vragen zonder waarschuwing op, vaak aangedreven door bestuursvergaderingen, veranderingen in klantgedrag, reguliere beoordelingen of marktverschuivingen.

Misschien gaat het erom te bepalen of een leverancier is betaald of wat het laatste churn-rate is of wat de oorzaak ervan is, of misschien is het iets dat nog diepere analyse vereist – zoals het percentage van het bedrijfsinkomen dat uw top 10% klanten vertegenwoordigt. Dit zijn geen ‘big data science’-dilemma’s, maar praktische, en vaak bedrijfskritieke, die nog steeds veel energie vereisen om aan te pakken.

Wat volgt is een vaak langdurig proces waarbij u door spreadsheets, dashboards en applicaties moet waden om de juiste inzichten te vinden, en een antwoord te geven dat uren of zelfs dagen kan duren. Dit proces is meestal gefragmenteerd, ingewikkeld met gegevens die zijn verspreid over verschillende systemen en tools, elk eigendom van of beheerd door verschillende teams.

Deze vertragingen vertragen de vooruitgang en veroorzaken enorme, onnodige kosten voor een bedrijf, met sommig onderzoek dat suggereert dat tussen 20%-30% van de omzet elk jaar verloren gaat door inefficiënties. Bovenop de vertragingen eroderen ze ook het vertrouwen en vertragen de besluitvorming. Dit ontmoedigt werknemers om strategische vragen te stellen.

Het volgende stadium van AI is het empoweren van werknemers om toegang te krijgen tot meerdere gegevensbronnen en inzichten te genereren zonder te vertrouwen op lagen van teams binnen een bedrijf voor ondersteuning. In plaats van als poortwachter te fungeren, wordt AI een faciliterend middel en verwijdert het wrijving.

Dit type AI laat iedereen toe om zich te concentreren op prioritaire taken en bevordert een grotere autonomie voor allen – of om het meer bot te zeggen; het mogelijk maken van een zelfbedieningsbenadering van gegevensverzameling, vragen beantwoorden en inzichten genereren.

Evolutie van AI in ondernemingen

Het veld van “zelfbedienings-AI” werkt op het snijvlak tussen het extrapoleren van belangrijke ondernemingsgegevens en het oogsten van inzichten, met de mogelijkheid voor iedereen om dit te doen, op elk moment. Dit vertegenwoordigt een verschuiving van centraal naar gedecentraliseerde intelligentiefuncties, waarbij inzicht is ingebed in workflows. Naast het omzeilen van langdurige interne processen, worden teams in staat gesteld om doordachte vragen te stellen en kennis te verwerven. Zelfbedienings-AI is meer dan alleen “DIY-bedrijf”, het is ons werkforce upskillen om strategisch te denken en diepere verbindingen te maken tussen gegevenspunten.

Dit type AI weet niet alleen waar de gegevens in de bedrijfskluis zijn, maar begrijpt ook de context, de betekenis en kan zelfs suggereren hoe u ze kunt gebruiken. Het kan relaties tussen metrieken interpreteren en afwijkingen markeren, evenals trends naar boven brengen die anders onopgemerkt zouden blijven. Dit is hoe bedrijven scherper, slanker en meer waarde bieden aan hun klanten.

Twisten met dashboards en gegevens

De werkomgeving vereist een upgrade als het gaat om gegevensgeletterdheid. Ondanks decennia van investeringen in analyticsplatforms, voelen werknemers zich nog steeds losgekoppeld van de gegevens die hun prestaties bepalen.

97% van de zakenleiders zegt dat gegevens cruciaal zijn voor succes, maar slechts 26% zegt dat hun teams ‘gegevensgeletterd‘ zijn. Het resultaat hiervan is verspilde kansen en verspilde middelen. Inzichten blijven achter technische muren of specialistenteams in veel gevallen, waardoor ze onderbenut worden.

McKinsey geeft aan dat werknemers ongeveer 1,8 uur per dag, equivalent aan , bijna een vijfde van de werkweek, op zoek naar informatie.

Wat als dit teruggebracht kon worden tot minuten?

Nieuwe AI-technologie kan bedrijven helpen om weg te bewegen van traditionele, statische en één dimensionale dashboards, afhankelijk van teams van data-engineers en datawetenschappers voor onderhoud en ontwikkeling.

De dashboardbedrijven zijn overgestapt op dynamisch – naast toegang tot alle real-time gegevens en informatie, kan het ook interactief zijn met de gebruiker om hen te helpen de gegevens en inzichten te ondervragen. Het biedt zowel autonome als strategische besluitvorming in een ogenblik, wat uiteindelijk betekent dat er meer controle is, grotere bedrijfsinzicht en een diepere relatie met de beschikbare gegevens.

Zelfbedienings-AI in de praktijk

Niet alle AI is gelijk.

Het democratiseren van AI en gegevens is een moedig en lovenswaardig doel, maar net zoals velen hebben gerealiseerd door te werken met ChatGPT of andere conversational AI-tools, kunnen antwoorden fluctueren afhankelijk van hoe u de vragen stelt en afhankelijk van welke gegevens het platform heeft. Evenzo, wanneer privé- en vertrouwelijke materialen in het spel zijn, of absolute nauwkeurigheid mission critical is, kunnen ongewenste resultaten zoals AI hallucinaties het vertrouwen snel ondermijnen.

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

Werknemers van elk niveau konden zelfbedienings-AI gebruiken om vragen te beantwoorden die anders zouden worden doorverwezen naar andere afdelingen. Dit vermindert niet alleen bottlenecks, maar zorgt er ook voor dat antwoorden onmiddellijk zijn en laat specialistenteams toe om zich te concentreren op hogere waardeproblemen of oplossingen.

Details over bedrijfsprestaties of prognoses, het organiseren van diensten voor verschillende teams, welke klantsegmenten de meeste omzet genereren en meer, konden methodisch, onmiddellijk worden opgelost.

Een hoofd van Sales, in plaats van naar elke regionale salesmanager te gaan, kon cijfers per kwartaal tellen en deze kruislings verwijzen met hun doelen – ze konden bepalen hoe lang de gemiddelde verkoopcyclus per type klant duurt en middelen dienovereenkomstig verdelen, of begrijpen of de omzetdoelen haalbaar zijn op basis van de huidige pipe van marketing. Dit betekent dat leiders geïnformeerde beslissingen kunnen nemen in real-time, in plaats van reactieve beslissingen na de feiten.

De meest winstgevende klanten konden snel worden geïdentificeerd en een strategie voor behoud of stimulering kon worden ontworpen als gevolg. Zolang de informatie is gecontextualiseerd voor de AI, is al dit mogelijk en wordt het met grote snelheid geleverd.

De kansen die AI-gedreven technologie biedt

Het gebruik van AI op deze manier versnelt de besluitvorming, wat niet alleen de onderkant van de lijn ten goede komt, maar ook de manier waarop een bedrijf zaken doet.

Een zelfbedienings-AI-platform fungeert als de ruggengraat van een bedrijf; het ondersteunt, houdt het gaande en zorgt ervoor dat alle organen die het bedrijfslichaam vormen, worden ondersteund.

Met snellere en effectievere inzichten zullen bedrijven productiever worden. Forecasting en toekomstvisie zullen nauwkeuriger zijn en duurzame groei ondersteunen. Obstakels en uitdagingen zullen worden voorkomen of op een professionele manier worden beheerd.

Zoals vaak wordt gezegd, zijn gegevens het nieuwe olie – en door de putten voor iedereen te openen, zijn er rijke kansen voor bedrijven en een niveau van empowerment voor werknemers dat bedrijven nog niet zijn tegengekomen.