Por que o Sucesso do AI Dependia de Melhores Fluxos de Trabalho, e não de Mais Ferramentas de AI

Eu notei um padrão consistente em instituições financeiras que testaram ferramentas de AI de propósito geral, mas lutam para identificar e medir o impacto. A liderança toma a decisão de investir, então implementa em equipes e espera pelo impacto. Após alguns meses, a confusão atinge. Os resultados não são claros, os processos não estão melhorando, a adoção está atrasada e os números permanecem inalterados. O ROI não é evidente, e eles apontam a ferramenta como o problema, mas a realidade é que, quando você implementa uma ferramenta geral para ganhos de produtividade gerais, não há uma maneira significativa de determinar o ROI.

Quando falo com bancos e uniões de crédito sobre AI, eu tento identificar o problema que eles estão tentando resolver com ele. A resposta frequentemente reflete uma abordagem orientada a ferramentas, em vez de uma abordagem orientada a problemas. Eles recebem tecnologia e são instruídos a serem produtivos, mas ninguém está levando o tempo para avaliar quais fluxos de trabalho estão comprometidos, onde os gargalos vivem e o que os métricos de sucesso parecem para a instituição. Essa identificação e discernimento ajudam a esclarecer se o AI é mesmo a ferramenta certa para o trabalho e mitigar a desconexão entre a tecnologia e os fluxos de trabalho que ela está tentando otimizar.

Por que o AI de Propósito Geral é o Problema

Quando você adiciona uma ferramenta de AI de propósito geral sem incorporá-la em um fluxo de trabalho específico, você está apenas adicionando à carga. O membro da equipe é obrigado a aprender algo novo, tirar conclusões sobre onde e como usá-lo, navegar por vários sistemas para informar o contexto e, em seguida, sintetizar as descobertas para informar as decisões. Isso também contribui para o que muitos de nós se referem como o efeito da cadeira giratória: constantemente se movendo entre plataformas e sistemas para construir uma imagem completa.

Em comparação, as ferramentas de AI projetadas para fluxos de trabalho específicos atendem os funcionários onde eles trabalham, em vez de pedir que eles introduzam um novo hábito ou sistema. Porque essas ferramentas são construídas com propósito, elas entendem as nuances do fluxo de trabalho, têm acesso a fontes de dados e entendem o que pode e não pode ser feito.

Se os objetivos são ROI e adoção, mas não há um plano de mudança ou orçamento, a diferença entre “mais uma ferramenta para aprender” e “uma adição construída com propósito para o seu fluxo de trabalho” é a diferença entre ver resultados e não.

Como Isso Parece na Prática

Os casos de uso são familiares. Uma chamada é encaminhada para um representante de serviço ao cliente solicitando suporte para um titular de conta que precisa fazer um pagamento maior do que o usual e se pergunta se os limites de transição o impedirão. Sem uma ferramenta de AI incorporada, o CSR é forçado a saltar entre vários sistemas: um para revisar transações recentes, um para avaliar limites e potencialmente um terceiro para solicitar ajustes, bem como uma revisão de política para confirmar o que é autorizado. Tudo isso acontece enquanto o titular da conta está em espera e às vezes leva até trinta minutos.

Quando o AI é construído com propósito no fluxo de trabalho, a mesma tarefa pode levar cerca de dez segundos. Detalhes de transações relevantes são superficiados instantaneamente, limites são comparados, ajustes são feitos que se alinham com as políticas da instituição e tudo pode ser visto em um lugar. A relação é construída entre o CSR e o titular da conta, e a instituição pode dedicar o que poderia ter sido trinta minutos para um trabalho mais significativo. A diferença é uma melhoria quantificável dentro dos fluxos de trabalho diários que afetam diretamente a experiência do cliente e do membro.

Uma Fundação para Resultados Medíveis

O AI construído com propósito simplifica a capacidade de quantificar e medir o sucesso porque é construído para os fluxos de trabalho identificados, medidos e selecionados como uma oportunidade para otimização com AI. Isso significa que uma linha de base já existe, e você pode então medir contra essas linhas de base após o fato. Isso importa porque o AI é caro. Os custos de uso são contínuos e precisam ser justificados. A capacidade de comunicar melhorias mensuráveis é crítica para garantir que os orçamentos sejam aprovados e contabilizados.

A Vantagem Competitiva da Instituição Comunitária

Eu trabalho em estreita colaboração com muitas instituições comunitárias, e elas têm uma vantagem que frequentemente é negligenciada. Esses bancos e uniões de crédito conhecem seus clientes e membros pessoalmente. Eles entendem as nuances operacionais que os tornam únicos e podem identificar rapidamente onde os fluxos de trabalho quebram, onde os gargalos e inconsistências existem. Essa proximidade importa. Quando o AI construído com propósito é implementado de forma pensada, frequentemente há um impacto imediato. As equipes se apresentam mais consistentemente e melhor informadas, e o conhecimento institucional se torna algo que toda a organização pode acessar e construir.

Quando o AI resolve problemas reais dos clientes e começa a automatizar o que é repetitivo, uma equipe de 20 pessoas pode entregar a saída e a consistência de uma equipe de 35 pessoas. A experiência melhora para os clientes e membros, e os funcionários recuperam seu tempo para se concentrar no que os humanos fazem melhor, como julgamentos, bondade e empatia que mantêm as pessoas voltando e destaca as instituições comunitárias.

Onde Começar

Se os investimentos em AI parecem esmagadores, comece com o problema, não com a ferramenta de AI. Leve o tempo para sentar com suas equipes e aprender quais são os desafios deles e onde está a oportunidade de melhorar a experiência de trabalho deles. Entenda onde a fricção existe, o que está exigindo mais saída do que deveria e quais informações são constantemente um desafio para descobrir. As respostas ajudarão a informar onde o AI pode criar valor real.

As instituições financeiras que estão fazendo o mais progresso com o AI não são as que se moveram mais rapidamente, mas as que construíram com propósito.