Liderzy opinii

Poza Sztuczną Inteligencją Generatywną: Budowanie Kompleksowej i Skalowalnej Infrastruktury Cyfrowej

mm
Dodaj Unite.AI do preferowanych źródeł w Google

Praktycznie nie mija dzień, gdy Sztuczna Inteligencja Generatywna (GenAI) nie dominuje w nagłówkach mediów biznesowych. W ciągu ostatnich 12 miesięcy stała się powszechna w strategiach biznesowych, a organizacje z różnych branż coraz częściej inwestują w rozwiązania GenAI.

Dane Google Trends wizualizują wzrost znaczenia GenAI w biznesie od 2022 roku, z szczytem w czerwcu 2023. Chociaż nie możemy ignorować transformacyjnego potencjału GenAI, skok do niego bez odpowiedniego planowania oznacza ryzyko dla zasobów bez gwarancji zwrotu z inwestycji.

Niestandardowe rozwiązania GenAI są drogie, kosztujące do trzystu tysięcy dolarów rocznie według WebFX, i wymagają głębokiej wiedzy technicznej do utrzymania. Rzeczywistość jest taka, że tylko niektóre organizacje są gotowe zainwestować w GenAI. Chociaż liderzy mogą czuć presję, by kupić hajp, przyjęcie GenAI przed jego operacyjną realnością może oznaczać ogromne straty zasobów. Według McKinsey, obszary biznesu, które najbardziej skorzystają na GenAI, to sprzedaż, marketing, relacje z klientami, operacje klienta, rozwój oprogramowania i badania i rozwój. Użycie GenAI w innych funkcjach biznesowych, takich jak finanse i HR, może nie przynieść takiego samego zwrotu.

Tymczasem, gdy hajp słabnie, a GenAI staje się bardziej wyrafinowane i dostępne, istnieją inne sposoby, by przyspieszyć innowacje. Priorytetem powinna być efektywność operacyjna, aby gwarantować wymierne ROI. Największe korzyści będą prawdopodobnie pochodzić z następujących przypadków użycia. Jeśli Twoja organizacja jest już silna w tych obszarach lub nie jest istotna dla celów Twojego biznesu, rozwiązanie GenAI może nie być konieczne. Oto jak wiedzieć, kiedy zrobić ruch:

Przeprowadź Wewnętrzny Inwentaryz

Przed podjęciem dużej inwestycji organizacje powinny zrobić przerwę i ocenić swoją wewnętrzną strukturę, aby zidentyfikować luki w danych, nieefektywności procesów lub sylaby między funkcjami biznesowymi.

W międzyczasie, wiedząc, że udane wdrożenie GenAI opiera się na jakości danych, liderzy powinni spytać, które procesy mogą być zdigitizowane, zautomatyzowane i lepiej zorganizowane, aby maksymalnie wykorzystać swoje zasoby i usprawnić operacje, aby zoptymalizować efektywność i skalowalność. Prezes powinien zadać następujące pytania: czy jesteśmy gotowi, czy mamy odpowiednich ludzi, czy celujemy we właściwym kierunku i czy generujemy więcej przychodu?

Rozważ nieustanną koncentrację Amazon (AMZN ) na doświadczeniu klienta, filozofię głęboko zakorzenioną w jego etosie operacyjnym. Ten podejście doprowadziło do innowacji, takich jak technologia “Just Walk Out” Amazon, wykorzystująca AI i uczenie maszynowe, aby wyobrazić sobie handel detaliczny.

Podobnie, firmy rozważające inwestycje w GenAI muszą zacząć od głębokiej analizy swojej tkanki operacyjnej, identyfikując nieefektywności i obszary, w których transformacja cyfrowa może wywołać rewolucyjne doświadczenia klienta.

Wzmocnij Swój Zespół

Z jasnym zrozumieniem, gdzie procesy operacyjne mogą być udoskonalone, rozważ, jak dać czas swoim zespołom, aby uwolnić przestrzeń na dalsze uczenie się w przygotowaniu do GenAI.

Jedną z opcji jest przyjęcie rozwoju obywatelskiego, pozwalającego nie-technicznym pracownikom budować aplikacje, które prosto i szybko wprowadzają efektywność i skalowalność do nudnych zadań. Używając narzędzi o niskim i bez kodowym, ogólni użytkownicy biznesu mogą budować aplikacje niestandardowe bez obciążania zespołu IT.

Zespół Pepsi polegał ciężko na rozwoju o niskim i bez kodowym, aby zbudować i wdrożyć aplikacje cyfrowe dla swoich funkcji inwentaryzacji i merchandisingu, oszczędzając firmie 500 000 dolarów w pierwszym roku bez profesjonalnego programisty na pokładzie według VentureBeat.

Intuicyjne interfejsy wizualne, pre-fabrykowane szablony i elementy drag-and-drop mogą rozwiązać skomplikowany problem biznesowy, który kiedyś wymagał wiedzy programistycznej, w ciągu zaledwie jednego dnia z minimalnym przeszkoleniem. Przyjęcie tego podejścia pozwala Twoim zespołom IT, które rozumieją nuanse inżynierii cyfrowej, aby skierować swoją uwagę na GenAI, bez poświęcania produktywności Twojego zespołu.

Pracuj Nad Wielką Innowacją

Tworzenie infrastruktury, która jest zaprojektowana, aby rosnąć wraz z biznesem, powinna być głównym priorytetem dla liderów technologicznych w 2024 roku. Czy nieefektywności powstałe podczas pierwszej fali transformacji cyfrowej wymagają korekty?

Kluczem do maksymalizacji zwrotu z inwestycji w GenAI jest celowanie wysoko, ale rozpoczynanie od małych kroków i wzrostu stopniowego, podążając za dobrze zaplanowaną mapą drogową. Koncentrując się najpierw na usprawnieniu istniejących procesów i stopniowym wprowadzaniu GenAI, jeden przypadek użycia na raz, organizacje mogą zapewnić, że gdy GenAI zostanie zintegrowany, wzmacnia raczej niż zakłóca efektywność operacyjną.

Kiedy Następuje Czas Na GenAI?

Aby naprawdę wykorzystać transformacyjny potencjał GenAI, firmy muszą podejść do jego integracji stopniowo, koncentrując się na długoterminowych udoskonaleniach. Podróż w kierunku efektywności GenAI nie jest tylko ulepszeniem technicznym, ale inicjatywą strategiczną, która wymaga holistycznego widzenia procesów biznesowych, kultury technicznej i celów.

Włączając GenAI w operacje, które są już zoptymalizowane pod kątem elastyczności i innowacji, firmy mogą zapewnić, że ich inwestycja nie tylko poprawia obecne możliwości, ale także otwiera nowe ścieżki wzrostu i różnicowania. Prawdziwy zwrot z inwestycji w GenAI nie leży w przyjęciu technologii dla samej technologii, ale w jej strategicznej integracji z rdzeniem biznesu.

Mohan jest Chief Evangelist of Digital Transformation w Kissflow. Mohan ma obszerną wiedzę w zakresie wdrażania rozwiązań ERP, bankowych i ubezpieczeniowych w regionie APAC, USA i Europie, prowadząc duże zespoły w celu osiągnięcia wyjątkowych wyników dla klientów. Jego ostatnim celem było prowadzenie klientów w ich drodze do transformacji cyfrowej. Specjalizuje się w prowadzeniu warsztatów Design Thinking w celu identyfikacji problemu i oceny korzyści różnych innowacyjnych pomysłów. Jest inżynierem (IIT) i posiada tytuł MBA (XLRI).