Trochę mniej rozmów, trochę więcej działania: Jak przyspieszyć wdrożenie generatywnej sztucznej inteligencji w ciągu najbliższych 6 miesięcy

Dość marzeń, dość spekulacji, dość hossy – to jest rok działania. Według McKinsey Global Institute, prawie 50% typowych działań biznesowych może być teraz zautomatyzowanych za pomocą generatywnej sztucznej inteligencji (GenAI), rodzaju sztucznej inteligencji, który może produkować tekst, obrazy, wideo i dane syntetyczne.

Automatyzacja ta napędza ogromną wartość i rozwiązuje krytyczne wyzwania biznesowe w różnych branżach i funkcjach, poprawiając doświadczenia klientów, optymalizując operacje i pobudzając innowacje. Jednak w większości przypadków GenAI nie została jeszcze przetestowana na dużą skalę, a prawdziwy zwrot z inwestycji w te technologie musi być jeszcze wyjaśniony.

Podczas gdy firmy zaczęły inwestować znaczne kwoty w eksperymentalne i doraźne projekty GenAI, skalowanie tych wysiłków może być skomplikowanym przedsięwzięciem. Liderzy zmagają się z tym, jak maksymalizować korzyści z GenAI, jednocześnie obserwując i minimalizując koszty, zapewniając audytowalność i kontrolę dostępu, poprawiając wydajność, zapewniając abstrakcje modeli i wzmacniając bezpieczeństwo. Ci, którzy dotąd wahali się, aby przyjąć GenAI ze względu na strach przed wysokimi kosztami i problemami z zarządzaniem danymi i bezpieczeństwem, powinni rozważyć następujące punkty, budując GenAI w swoich procesach i strategiach biznesowych.

Stwórz plan przemyślanej transformacji: 3 kluczowe działania do podjęcia teraz

1. Rozwijaj swoją siłę roboczą, aby wykorzystać pełny potencjał GenAI w sposób ograniczający ryzyko.

To nowy, odważny świat w sztucznej inteligencji, a istnieją różne poziomy zrozumienia tego, co jest możliwe. Firmy, które dopiero zaczynają tę podróż, mogą skorzystać na prowadzeniu programów organizacyjnych, szkolących zarówno zespoły IT, jak i biznesowe, na temat potencjału GenAI, rozwijając specjalne protokoły dotyczące ryzyka, przejrzystości i etyki.

Organizacje mogą zdecydować, czy sprowadzić specjalistów z zewnątrz, czy utworzyć nową rolę poświęconą etyce AI, ale powinny zrozumieć, że szkolenia nie są dla pokazu. Poświęcenie kilku dni lub tygodni na programy, które uczą wszystkich pracowników (nie tylko tych w rolach technicznych), jak korzystać z GenAI, przyniesie lepsze zaangażowanie organizacji jako całości niż te, które nie robią tego.

Poprzez edukowanie zespołów biznesowych na temat identyfikowania potencjalnych zastosowań GenAI, które mogą im pomóc w ich pracy (i oddzielania faktów od fikcji wokół problemów bezpieczeństwa), organizacje będą w lepszej sytuacji, aby ocenić całkowitą wartość.

2. Połącz AI z GenAI: Przygotuj swoją infrastrukturę na zmiany związane z danymi.

GenAI szybko zyskuje uwagę za swoją zdolność do napędzania produktywności, popychając marże operacyjne do poziomów, których wcześniej nie widziano. Jednak ważne jest, aby pamiętać, że GenAI nie jest srebrną kulą. Wraz ze wzrostem GenAI, tradycyjne praktyki inżynierii danych i AI stały się ważniejsze niż kiedykolwiek.
Rozważ następujące rozwiązania zasilane przez GenAI:

1. Handel detaliczny: Napędzanie hiperpersonalizacji w handlu detalicznym przy użyciu autonomicznych agentów do generowania rekomendacji.
2. Podróże: Używanie przepływu pracy wzbogaconego o GenAI do tworzenia spersonalizowanych planów podróży na podstawie indywidualnych preferencji.
3. Bankowość: Użycie agentów konwersacyjnych do personalizacji bankowości od płatności rachunków do analizy trendów wydatków i rekomendacji.

GenAI sama w sobie nie jest wystarczająca do zasilania wymienionych powyżej rozwiązań. Jest krytyczne, aby połączyć naturalne zrozumienie języka i zdolność rozumowania GenAI z udowodnioną dokładnością i wydajnością tradycyjnego AI.

Na przykład hiperpersonalizacja może być osiągnięta z większą spójnością, jeśli użyjemy tradycyjnych algorytmów uczenia maszynowego do wygenerowania bukietu rekomendacji, a następnie użyjemy agentów zasilanych przez GenAI, aby rozważyć, które z nich będą najbardziej istotne dla użytkownika.

W związku z tym jest krytyczne, aby spojrzeć na GenAI, tradycyjne AI i praktyki inżynierii danych w spójności, przez jedną soczewkę, a nie w izolacji. To sprawia, że jest niezwykle ważne dla organizacji, aby zapewnić infrastrukturę do połączenia rozwoju AI z rozwiązaniami GenAI.

3. Zbuduj swoją gotowość do GenAI: Skaluj, innowuj, kontroluj

To mądre, aby być proaktywnym, ale transformacja nie następuje z dnia na dzień. Poprzez identyfikację niezbędnych „musi mieć” dla organizacji, możesz stopniować swój harmonogram rozwoju w oparciu o krytyczne potrzeby.

Następnie wyznacz grupę wewnętrznych liderów, aby przyspieszyć świadomość i przyjęcie systemu operacyjnego GenAI – platformy, która zapewnia audytowalność, kontrolę kosztów i rozliczenia, bezpieczeństwo, prywatność, kontrolę dostępu i abstrakcje modeli – w celu wdrożenia aplikacji i procesów GenAI przy użyciu tej platformy. To pomoże w innowacjach na szybkość i skalę, zapewniając szybkie iteracje przypadków użycia GenAI, koncentrując się głównie na funkcjonalności, a tym samym zwiększając zaangażowanie w całej organizacji.

W handlu detalicznym, według niedawnego badania IBM przed NRF 2024, nowocześni klienci oczekują spersonalizowanej podróży zakupowej, w pełni wyposażonej w „wygodę wyboru produktów, szczegółowych informacji, różnorodnych metod płatności i bezproblemowej integracji doświadczeń w sklepie i online” dostosowanych do ich indywidualnych preferencji.

Aby spełnić te oczekiwania, detaliści muszą zorganizować i udemokratyzować dostęp do swoich danych, tak aby funkcje biznesowe od badań i rozwoju do sprzedaży i marketingu pracowały z tego samego punktu wyjścia. Bez wyraźnego widoku danych lub planu wdrożenia go na skalę międzyfunkcyjną, organizacje mogą przehandlować w AI-zasilanych rozwiązaniach i zobaczyć niewielki zwrot z inwestycji. Detaliści niepewni, jak maksymalizować swoje istniejące dane, powinni zwrócić się do partnera z głębokim doświadczeniem branżowym, aby ustanowić infrastrukturę gotową do AI. Dopiero wtedy mogą skorzystać z GenAI, aby przestreamline’ować obsługę klienta z mniejszym udziałem ludzi, zapewniając podsumowania rozmów, automatyzując zadania i ostatecznie napędzając konwersję – kluczowy priorytet dla branży.

Ponadto detaliści eksperymentują z pomysłem dynamicznych opisów produktów. W oparciu o AI, listy e-commerce mogą się zmieniać w zależności od widza, dostosowane do unikalnych potrzeb i oczekiwań każdego klienta. Silny zespół, wsparty pewnym poziomem gotowości do GenAI, będzie dobrze wyposażony, aby skorzystać na tych technologiach AI przed konkurencją.

Zidentyfikuj transformacyjne przypadki użycia GenAI i zapewnij ilościowy wynik biznesowy.

Często w pośpiechu, aby pokazać postępy, firmy mogą zacząć sprintować bez kierunku. Zamiast wydatkować tę energię, aby zdobyć wszystko na raz, zwróć uwagę na konkretny przypadek użycia, który może być ukończony w ciągu 3-6 miesięcy, 6-12 miesięcy itd. Priorytezuj te krótkoterminowe projekty, aby zademonstrować wartość uruchamiania GenAI na skalę, a następnie, dla obszarów, które mają potencjał, skoncentruj się na budowaniu platform, które mogą zademonstrować korzyści GenAI innym departamentom. Obszary takie jak szkolenie modeli, agenci autonomiczni i prywatne LLM posiadają ogromny potencjał dla przyszłych innowacji, a strategiczne inwestowanie w te obszary teraz da Ci przewagę nad konkurencją.

W bankowości, aplikowanie o pożyczkę dla średnich i dużych przedsiębiorstw wymaga analizy dużej ilości dokumentów, w tym sprawozdań finansowych spółki, raportów audytorskich, deklaracji podatkowych, raportów biura kredytowego i najnowszych wiadomości. Wszystko to musi być przetworzone ręcznie, aby przygotować pismo zatwierdzające. Zautomatyzowanie tego procesu za pomocą GenAI nie tylko oszczędza ilościowo koszty, ale także szybkość redukcji całkowitego czasu realizacji może być przewagą konkurencyjną i różnicą, która może pomóc w generowaniu nowego biznesu.

Z GenAI, sektor bankowy, wraz z innymi, jest gotowy usunąć stres i zapewnić dodatkową widoczność klientom z relatywnie niskim wysiłkiem i czasem przestoju. Chociaż istnieją jeszcze bardziej szczegółowe przypadki użycia GenAI, przejście do następnego etapu biznesu zasilanego przez GenAI wymaga replikowania i operacjonalizacji tej technologii w całej firmie, aby ją wprowadzić do ogólnej strategii biznesowej.

Nie zwlekaj, czas obudzić się do dostarczania AI

Pokonywanie wyzwań wdrożeniowych i wdrożenie GenAI na skalę nie jest małym osiągnięciem. Wymaga pełnej zgody od zarządu i kierownictwa, a także zobowiązania liderów biznesowych w całej organizacji. Aby przekroczyć strach przed pominięciem AI i zacząć tworzyć narzędzia napędzane przez AI, które przynoszą zysk, edukuj swoje zespoły na temat tego, co nadchodzi, ustanów infrastrukturę, która może wytrzymać szybkie zmiany, i skoncentruj się na krótkoterminowych wynikach, które są ważne dla Twoich klientów i partnerów.

Podczas transformacji ważne jest, aby wdrożyć specjalistów lub doradców zewnętrznych, którym możesz zaufać, aby pomóc w gładkim przejściu. Szukaj tych, którzy są zorientowani na działanie (tj. budowniczych, a nie tylko doradców) i wprowadź kierownictwo do procesu decyzyjnego na wczesnym etapie, aby zwiększyć przejrzystość i współpracę. Możliwości GenAI ewoluują szybko, a działając teraz, będziesz na drodze do stworzenia organizacji przyszłości, gotowej do zrównoważonego wzrostu.