Jak Przezwyciężyć FOMO Innowacji i Wykorzystać AI/GenAI do Rozwiązania Konkretnych Problemów Biznesowych

Wchodzimy w sezon wzmożonej aktywności dla kierownictwa korporacyjnego, kiedy menedżerowie ze wszystkich działów spotykają się, aby ocenić wyniki i zaplanować to, co nastąpi. Po roku rosnących kosztów, utrzymujących się problemów łańcucha dostaw i ciągłych starań, aby osiągnąć cele zrównoważonego rozwoju, jest wiele wyzwań. Ale jeden temat nadal wydaje się być na pierwszym planie w umysłach wszystkich — sztuczna inteligencja (AI)/generatywna sztuczna inteligencja (GenAI).

Jest to era FOMO innowacji, a liderzy są przytłoczeni prośbami o włączenie do swoich operacji pewnych funkcjonalności AI/GenAI, aby ich firmy nie zostały pozostawione w tyle. Ale wśród całego entuzjazmu ważne jest, aby pamiętać, że innowacja jest procesem, a nie rozwiązaniem. Aby stworzyć trwały wpływ, organizacje muszą upewnić się, że nowe możliwości są dopasowane do konkretnych potrzeb, ocenione pod kątem ryzyka i powiązane z wymiernymi wynikami biznesowymi.

Oto trzy powszechne pytania/wyzwania ze strony zespołów kierownictwa korporacyjnego i jak AI/Gen AI może pomóc, wraz z przykładami z kilku branż, gdzie ta innowacja już robi różnicę:

Czuję, że co dzień pojawia się nowa technologia, a nasz budżet jest już wystarczająco cienki. Jak możemy określić, gdzie nasza inwestycja w innowację AI/GenAI przyniesie największy zwrot z inwestycji?

Paradoksalnie, kiedy wszyscy zaczynają przyspieszać, to czas, aby Twoje kierownictwo zwolniło i skupiło się na podstawach. Po pierwsze, upewnij się, że wszyscy są zgodni z tym, jak myślisz o AI/GenAI. AI jest już od dawna, a na wysokim poziomie najlepiej jest myśleć o niej jako o narzędziu do analizy danych, gromadzenia informacji i pracy w sposób bardziej inteligentny. GenAI jest bardziej wczesnym stadium i dotyczy tego, jak wykorzystać wszystkie te informacje do autonomicznego generowania rzeczywistych treści i rekomendacji. Każda firma może skorzystać na włączeniu możliwości AI/GenAI, ale pomaga to w demokratyzacji przejścia, aby pracownicy czuli się cenieni.

Firmy, które chcą zbudować firmowy ekosystem AI, mogą czerpać inspirację z metody „Kaizen”, która została zapoczątkowana przez Toyotę. Ten podejście polega na ciągłej poprawie, gdzie zespoły na wszystkich poziomach organizacji są zachęcane do wprowadzania małych, stopniowych zmian w celu wyeliminowania marnotrawstwa i optymalizacji procesów. Nie tylko pomaga to w identyfikowaniu, gdzie AI/GenAI mogą mieć największy wpływ, ale także zaczyna kształtować „test-and-learn” nastawienie, które przeniknie do kultury organizacji i doprowadzi do szczęśliwszych, bardziej produktywnych pracowników.

Skup się na: Branży Transportowej

W transporcie AI/GenAI pomaga firmom poprawić wszystko, od prognozowania popytu i zarządzania zapasami po konserwację predykcyjną i optymalizację tras. Linie Lotnicze Delta wykorzystują GenAI do analizy danych klientów i zapewnienia personalizowanych doświadczeń podróżnych, UPS wykorzystuje swój system ORION, aby dostosować trasy dostaw do zmieniających się warunków ruchu, a Nowojorskie MTA wdrożyło AI, aby zmniejszyć uchylanie się od opłat za przejazd.

Po tym, jak się rozwijamy, odkrywamy, że powstają luki komunikacyjne między kierownictwem a kierownictwem funkcjonalnym, szczególnie w IT. Jak możemy wykorzystać AI/GenAI, aby stworzyć bardziej skuteczne komunikaty wewnętrzne i zewnętrzne, nie tracąc autentyczności?

Chociaż GenAI może generować niezwykle realistyczne komunikaty, ważne jest, aby utrzymać pewne standardy, aby zabezpieczyć reputację marki. Innymi słowy, styl ma znaczenie, a ludzie chcą komunikować się w sposób, który wydaje się autentyczny. Według niedawnego sondażu PwC, ustanowienie zaufania jest coraz bardziej krytyczne wśród kierownictwa, konsumentów i pracowników, a 93% menedżerów zgadza się, że budowanie i utrzymywanie zaufania poprawia wyniki finansowe. To samo dotyczy organizacji, a często pracownicy są ostrożni wobec nowych dyrektyw kierownictwa, które brzmią nieszczery, lub nieufni wobec nowej technologii, która nie jest umieszczona w odpowiednim kontekście.

Niewłaściwa komunikacja marnuje czas i pieniądze, spowalniając innowacje i efektywność operacyjną. GenAI może proaktywnie rozwiązać ten problem, analizując ogromne zestawy danych poprzednich interakcji (z klientami i pracownikami), aby modelować potencjalne reakcje, oferować informacje w czasie rzeczywistym i służyć jako mostek między dwoma „językami” (tj. tym, co firma chce powiedzieć, a tym, jak jest odbierane przez klientów/pracowników). Kiedy menedżerowie mają terminowe, napędzane przez AI informacje o wynikach, mogą lepiej dopasować decyzje operacyjne do strategicznych celów. A kiedy pracownicy są włączeni do procesu poprzez ciągłe edukowanie i doskonalenie, AI/GenAI mogą być postrzegane jako aktywa, a nie zagrożenie.

Skup się na: Branży Detalicznej

Zachowania konsumentów w erze postpandemicznej zmieniły się dramatycznie, więc kluczowe jest, aby firmy detaliczne wykorzystywały AI do analizy danych klientów i dostarczania wysoko personalizowanych usług, rekomendacji produktów i kampanii marketingowych. W skali AI może być również wykorzystywana do przewidywania przyszłych zachowań, umożliwiając ukierunkowane wysiłki sprzedażowe i poprawę pozyskiwania klientów. Przyszłość w tym obszarze jest ekscytująca i gotowa całkowicie zmienić sposób, w jaki robimy zakupy. Na przykład, Amazon nadal doskonali swoją technologię „Just Walk Out”, która wykorzystuje dane z kamer i czujników w sklepie, aby napędzać sklepy bez kas na całym świecie.

W naszej branży mamy do czynienia z dużymi ilościami wrażliwych informacji klientów i martwimy się, jak wprowadzenie nowej technologii może nasze dane narażać na zwiększone ryzyko. Jakie są korzyści z wykorzystania AI/GenAI w tych branżach i jak możemy zminimalizować ryzyko?

Podobnie jak w medycynie, złotą zasadą w transformacji AI/GenAI jest „Po pierwsze, nie szkodzić”. Pewne branże, takie jak opieka zdrowotna i usługi finansowe, miały wolniejszą powszechną adopcję AI z powodu ich złożonych, ściśle regulowanych środowisk, ale dokonano ogromnych postępów w określonych funkcjach. Najbardziej widocznym dowodem jest obszar obsługi klienta, gdzie AI-pomysłowe czatboty i wirtualni asystenci mogą zapewnić obsługę 24/7 i pomóc odpowiedzieć na powszechne pytania logistyczne. Na przykład, od swojego uruchomienia w 2018 roku, AI-pomysłowy czatbot Banku Ameryki „Erica” odpowiedział na 800 milionów zapytań od ponad 42 milionów klientów i zapewnił spersonalizowane informacje i wskazówki ponad 1,2 miliarda razy.

Ironicznie, pomimo utrzymujących się obaw o bezpieczeństwo w wrażliwych branżach, AI/GenAI miały netto pozytywny wpływ w dziedzinie wykrywania oszustw. Oszustwa są powszechnym problemem w finansach, który tylko się pogarsza, a eksperci przewidują, że oszustwa bankowe będą kosztować branżę 48 miliardów dolarów do 2029 roku. Algorytmy AI mogą przeszukiwać ogromne zestawy danych, aby zidentyfikować anomalie, które mogą wskazywać na oszustwa, a zespoły bezpieczeństwa mogą ustalić progi dla podejrzanej aktywności, wyzwalając interwencje tylko wtedy, gdy te progi są przekroczone. GenAI może również pomóc w zautomatyzowaniu pewnych rutynowych zadań (wprowadzania danych, rozliczania itp.) i uwolnić czas dla zespołów, aby podejmować bardziej nuansowane decyzje (zatwierdzenia kredytów, niewypłacalności itp.), które korzystają z głębszej analizy ludzkiej.

Skup się na: Branży Bankowej

W 2021 roku PNC uruchomił PINACLE, aplikację zarządzania gotówką, która wykorzystuje AI i ML do szkolenia na podstawie historycznych danych firmy. Po tym, jak moduł jest wyszkolony, może być aktualizowany codziennie i generować prognozę przewidywanych przepływów pieniężnych, zmniejszając problemy z kontrolą wersji i zapewniając lepszą wiedzę o bieżących i przyszłych stanach gotówki w różnych scenariuszach. AI również pomaga wzmocnić inwestorów, szczególnie tych, którzy koncentrują się na zrównoważonym rozwoju. Morgan Stanley doradza, że możliwości analityczne AI mogą pomóc „zidentyfikować firmy z silnymi wynikami ESG, zminimalizować ryzyko i ukształtować portfele, które lepiej odpowiadają celom zrównoważonego rozwoju”.

Ustawianie tonu dla 2025

Firmy mają okazję życia, aby zoptymalizować swoje operacje za pomocą AI/GenAI, ale tego rodzaju transformacja wymaga dyscypliny. W nadchodzącym roku kierownictwo musi jasno powiedzieć, że: (1) zmiana jest sportem zespołowym; (2) zwrot z inwestycji w nową technologię musi być powiązany z konkretnymi wynikami biznesowymi; i (3) prędkość bez kierunku tworzy chaos. Poprzez wyłączenie szumu i skupienie się na znaczącym wpływie, organizacje będą przygotowane do trwałego sukcesu w tym ekscytującym nowym erze innowacji.