Faza Miesiąca Miodowego AI Dobiegła Końca, Co Dalej?

Niezliczone dyskusje na temat przekształconego potencjału AI odbywały się w ciągu ostatnich dwóch lat, odkąd początkowy wydanie ChatGPT wywołało tak wiele emocji. Liderzy korporacji byli bardzo zainteresowani wykorzystaniem tej technologii do zmniejszenia wydatków operacyjnych. Może zaskakujące, ale dla wielu liderów kluczowym wskaźnikiem, którym oceniają sukces narzędzia AI, nie jest całkowity zwrot z inwestycji (ROI). Jest to szybkość osiągania ROI.

Wśród malejącej tolerancji ryzyka i wzrostu presji na przychody, liderzy oczekują, że inwestycje przyniosą szybkie zmiany i szybko się zwrócą. W tym samym czasie, hossa wokół AI stopniowo maleje, ustępując miejsca bardziej pragmatycznym rozmowom o zwrocie z inwestycji w AI.

Następna Faza: Zrozumienie, Gdzie AI Działa

Sukces na dzisiejszym rynku, gdzie subskrypcje są królem, zależy od tego, jak dobrze utrzymujesz klientów, a nie jak dobrze ich pozyskujesz. W większości sektorów rynek jest nasycony, a wiele organizacji oferuje podobne usługi o prawie identycznej jakości. Dodając do tego spadek lojalności klientów, rosnące oczekiwania i zwiększoną skłonność do zmiany marek, organizacje znajdują się w sytuacji, w której nie mają miejsca na błędy, aby nadążyć za ostrą konkurencją. Doświadczenie klienta (CX) jest czynnikiem, który decyduje o tym, czy organizacje oparte na subskrypcjach prosperują, czy nie.

W tym środowisku organizacje mogą najlepiej konkurować, przyjmując stopniowe ulepszenia, zamiast unikać wydatków. Każda decyzja, którą organizacja podejmuje, musi być ukierunkowana na konkretny, ukierunkowany na klienta cel — nawet jeśli to kosztuje trochę więcej na początku. Dotyczy to również wdrożenia AI. Organizacje pytały, jak AI może odzyskać swoją wartość, używając go jako zastępstwa dla istniejących zasobów. Teraz muszą zapytać, jak AI może tworzyć wartość dla organizacji, poprawiając sposób, w jaki pracują z klientami.

Odpowiedź jest dość prosta. AI ma wiele potencjalnych zastosowań, które poprawiają CX zarówno bezpośrednio, jak i pośrednio. Narzędzia zasilane przez AI mogą poprawić personalizację, używając danych o zachowaniu klientów, aby upewnić się, że użytkownicy widzą odpowiednią wiadomość lub promocję w odpowiednim czasie. Te same dane mogą pomóc w rozwoju produktu, wskazując luki na rynku, które organizacja może wykorzystać, aby lepiej obsługiwać potrzeby klientów. Mogą one również sprawić, że organizacje będą bardziej proaktywne, pomagając im przewidywać perturbacje, aktywować plany awaryjne i komunikować niezbędne informacje użytkownikom.

Jednak ta praca odbywa się głównie za kulisami i nie może nastąpić z dnia na dzień.

Chcesz AI w Swojej Najlepszej Formie? Zacznij Od „Niewidocznych” Aplikacji

Jedynym sposobem, aby być pewnym, czy przypadku użycia AI na froncie lub na zapleczu przyniesie pożądane rezultaty, jest wykorzystanie bardziej dyskretnych, niewidocznych możliwości AI.

Za nagłówkami o natychmiastowej transformacji stoi podstawowa zdolność AI: analiza. Duże modele językowe (LLM) jak ChatGPT zwróciły uwagę dzięki swojej pozornej elastyczności, ale wykonują tylko jedną czynność, niezależnie od miejsca, w którym działają. Streszczają informacje. To organizacje muszą upewnić się, że odpowiednie informacje są dostępne, a to wymaga czasu. Są to dwa fakty, które często były tracone w dyskusji, i reprezentują koniec reputacji AI jako „szybkiego rozwiązania”.

Następna era będzie charakteryzować się niewidocznymi ulepszeniami ułatwionymi przez AI, gdy organizacje budują swoje techniczne podstawy. Organizacje mogą zacząć od LLM, które pomagają:

1. Integrować istniejące bazy danych i likwidować silo, aby zapewnić widoczność na całej linii – i kontekst, który z tym idzie.
2. Wdrożyć narzędzia do zbierania danych w czasie rzeczywistym, aby upewnić się, że wglądy są aktualne i odzwierciedlają najnowsze trendy, wzorce i perturbacje.
3. Przyspieszyć rekonsolidację i zarządzanie, aby upewnić się, że dane są dokładne i uwolnić pracowników, aby skoncentrowali się na zadaniach wymagających ludzkiego dotyku.

Zmiana organizacyjna jest pierwszym krokiem do skutecznego wdrożenia i dotyczy zarówno systemów, jak i personelu. W tym momencie liderzy powinni również rozważyć, w jaki sposób wdrożenie AI może wpłynąć na personel i pracować nad przewidzeniem potencjalnych przeszkód. Rozwój programów szkoleniowych i przekwalifikowania pomoże upewnić się, że personel jest gotowy do efektywnej współpracy z nowymi technologiami. AI może również pomóc w tych wysiłkach — kolejne z jego niewidocznych zastosowań. Na przykład może ono wskazać indywidualne luki w wiedzy na podstawie danych o wykorzystaniu. Ten rodzaj informacji może pomóc w kierowaniu programami szkoleniowymi, aby upewnić się, że pracownicy mają wszystko, czego potrzebują, aby prosperować.

Gdy organizacje mają zintegrowane, dokładne i aktualne rekordy oraz personel, który rozumie, jak i kiedy używać AI, mogą dodać kolejną warstwę „niewidocznych” narzędzi. Następna fala rozwiązań powinna koncentrować się na analityce, która pomaga rozwijać głębokie zrozumienie, jak działa firma, co chcą klienci i jakie przeszkody stoją na drodze. Te rozwiązania budują się na siebie, a każdy krok ujawnia nowy poziom wglądów.

Bardziej konkretnie, analityka opisowa wykorzystuje dane historyczne, aby zidentyfikować historyczne wzorce; mówią one organizacjom, co się wydarzyło. Analityka diagnostyczna wykorzystuje dodatkowe dane, aby umieścić to, co się wydarzyło, w kontekście, zidentyfikować przyczyny i wskazać skutki incydentów i zmian; mówią one organizacjom, dlaczego rzeczy wydarzyły się w taki sposób. Analityka predykcyjna wykorzystuje wglądy z przeszłych zdarzeń, aby modelować wpływ proponowanych zmian i śledzić trendy; pokazują one organizacjom, co może się wydarzyć. Analityka preskryptywna wykorzystuje wszystkie te dane wyjściowe, aby podejmować świadome decyzje; mówią one organizacjom, co robić dalej.

Chociaż rozwiązania analityczne takie jak te mogą korzystać z bardziej zaawansowanych możliwości AI, warto zauważyć, że — na początku — prawie wszystkie te procesy odbywają się za kulisami. Ostatecznie algorytmy predykcyjne i preskryptywne mogą znaleźć się w rozwiązaniach skierowanych do konsumentów, ale może to nastąpić dopiero po tym, jak zostanie położona ta krytyczna, wewnętrzna podstawa.

Gdy faza miodowa AI dobiega końca, tak samo zrobi jej reputacja jako „szybkiego rozwiązania” — ale pozbycie się tego postrzegania jest kluczowe dla zrealizowania pełnego potencjału tej technologii. Liderzy, którzy chcą robić nagłówki jutro z innowacyjnymi aplikacjami AI, muszą najpierw ukończyć tę podstawową pracę, co może być trudną pigułką do połknięcia wśród presji na szybsze i szybsze zwroty. Jednak przechodzenie w kierunku bardziej holistycznych, stopniowych i długoterminowych ocen wartości AI pozwoli organizacjom na przyspieszenie zwrotów. Ten podejście daje liderom narzędzia i czas, aby rozwinąć jasny obraz tego, co musi zostać naprawione, wgląd w małe zmiany, które będą miały największy wpływ, oraz możliwość opracowania solidnych strategii, które przyniosą zwroty dzisiaj, bez uszkadzania zysków jutro.

Pragmatyzm Od Końca Do Końca

Chociaż efektowne przypadki użycia mogą przyciągnąć klientów na pierwszy rzut oka, a możliwości cięcia kosztów mogą zwrócić uwagę liderów korporacyjnych, żadne z nich nie będzie definiowało wpływu AI w długiej perspektywie. Zamiast tego, ta technologia stanie się synonimem pracy za kulisami, która napędza realne ulepszenia w skali.

Koniec fazy miodowej oznacza początek bardziej dojrzałych relacji z AI, które wymagają starannej uwagi na to, jak może ono naprawdę poprawić doświadczenia klientów i napędzić zyski. Ostatecznie kluczem jest traktowanie AI nie jako „szybkiego rozwiązania”, ale jako strategicznego partnera w dążeniu do lojalności klientów, satysfakcjonujących doświadczeń i prostych rozwiązań w dzisiejszych coraz bardziej skomplikowanych operacjach.

W nadchodzących miesiącach i latach organizacje, które będą się wyróżniać, to te, które będą sięgać głębiej, angażować się w zmiany i rozpoznawać potencjał AI jako krótko- i długoterminowej inwestycji.