3 Principii de Bază pentru a Obține Rentabilitate din Implementările GenAI

Liderii companiilor sunt dornici să implementeze inteligența artificială generativă (GenAI) în afacerile lor. De ce atâtea proiecte nu reușesc să iasă din stadiul de concept demonstrativ (POC)? La un eveniment recent Gartner, Rita Sallam, vicepreședinte analist distins, a declarat că cel puțin 30% din proiectele GenAI vor fi abandonate după POC-uri până la sfârșitul anului 2025 din cauza unor probleme precum calitatea slabă a datelor, controlul insuficient al riscurilor, costurile în creștere rapidă sau incapacitatea de a realiza valoarea comercială dorită.

Aceste probleme sunt printre motivele pentru care Gartner a declarat că GenAI începe să intre în trough of disillusionment în ultimul său Hype Cycle pentru Tehnologii Emergente, 2024. Cu toate acestea, într-un sondaj separat Gartner, respondenții au raportat că implementările lor GenAI au ajutat companiile să obțină creșteri de venituri de 15,8%, economii de costuri de 15,2% și îmbunătățiri ale productivității de 22,6%.

Deci, ce separă întreprinderile care reușesc să integreze GenAI în fluxurile de lucru cheie de la cele care nu reușesc să realizeze valoarea comercială proiectată? Acești lideri și echipe folosesc o abordare diferită, caracterizată prin pregătire riguroasă și managementul schimbării. Iată trei principii de bază pentru a ghida evaluarea, selectarea și activarea cazurilor de utilizare cu GenAI, astfel încât echipele să poată reduce riscurile și gestiona costurile, în timp ce transformă procesele de afaceri.

1. Principiul de bază 1: Cuantificați riguros valoarea comercială de la început:

În timp ce liderii de afaceri au putut prioritiza experimentarea GenAI inițial, acum sunt dornici să obțină o valoare comercială tangibilă din investiții.

Partenerii pot ajuta întreprinderile să dezvolte cazuri de afaceri detaliate prin organizarea de ateliere pentru a înțelege obiectivele generale, starea actuală a proceselor și infrastructurilor de date și tehnologie și multe altele. Ca parte a acestui proces, ei lucrează cu echipele întreprinderilor pentru a evalua cazurile de utilizare potențiale, prioritizându-le prin rezolvarea problemelor de afaceri, determinarea nivelului de efort și a ROI-ului așteptat și dezvoltarea indicatorilor de performanță cheie pentru a măsura progresul. La Google Cloud Next ’24, compania a evidențiat 101 de povești despre organizații care reușesc cu GenAI prin implementarea agenților clienți, angajați, creativi, date, cod și securitate.

Capacitățile de piață continuă să evolueze, simplificând calea către crearea de valoare. Microsoft și Google au integrat modele de limbaj mare în motoarele lor de căutare. Utilizatorii de internet pot primi acum răspunsuri rezumate și linkuri, accelerând timpul lor de a obține informații. În mod similar, partenerii oferă platforme de accelerare GenAI cu modele de inteligență artificială și învățare automată pe care companiile le pot personaliza și implementa în mediul lor în câteva săptămâni. Întreprinderile beneficiază prin obținerea unor instrumente dovedite, reducerea costurilor și a riscurilor de implementare și extinderea noilor capacități de afaceri mai rapid.

2. Principiul de bază 2: Asigurați-vă de calitatea, confidențialitatea și securitatea datelor.

Asigurarea calității, confidențialității și securității datelor pentru antrenarea și inferența modelului este fundamentul oricărei implementări de succes a GenAI. Întreprinderile trebuie să pregătească datele pentru a se asigura că modelele de inteligență artificială generează ieșiri precise și fiabile. În plus, ele implementează pârghii de control și instrumente noi pentru a proteja informațiile sensibile, inclusiv ieșirile modelului, de expunere. În mod similar, GenAI poate fi utilizat pentru a identifica probleme de securitate care pot fi remediate de echipe sau automatizate.

Mastercard utilizează GenAI pentru a facilita interacțiunile cu clienții și a reduce frauda. Chatbot-urile sale conduse de inteligență artificială oferă clienților acces instantaneu la recomandări personalizate, informații despre cont și istoricul tranzacțiilor.

Compania utilizează, de asemenea, modelarea predictivă GenAI pentru a identifica modele de cheltuieli neobișnuite, care ar putea indica o potențială fraudă. Cu GenAI, Mastercard a dublat rata de detectare a cardurilor compromise; a redus falsurile pozitive cu până la 200%; și a crescut viteza de identificare a comercianților vulnerabili la fraudă cu 300%.

3. Principiul de bază 3: Consolidarea colaborării umane-GenAI.

În timp ce GenAI va automatiza unele procese, de cele mai multe ori va ajuta oamenii să ia decizii mai bune. GenAI poate crea date sintetice, procesa date, recunoaște modele și crea analize predictive pentru a împuternici munca în echipă și crearea de servicii noi. De exemplu, GenAI poate oferi scenarii și recomandări pentru decidenți pentru a le lua în considerare, astfel încât aceștia să poată optimiza rezultatele. Oamenii aduc conștientizarea pieței și contextuală, cunoștințe de afaceri, judecată și empatie în procesul de luare a deciziilor, consolidând capacitățile GenAI.

Deci, cum pot companiile să maximizeze potențialul colaborării umane-GenAI? Liderii ar trebui să aloce timp pentru a stabili roluri și responsabilități bine definite, să instruiască continuu echipele despre cele mai recente capacități și să ofere pârghii de control și căi de escaladare atunci când GenAI nu funcționează așa cum se așteaptă. În plus, ar trebui să împărtășească viziunea lor pentru GenAI care reconfigurează afacerea și să sublinieze că sunt capabile să îmbunătățească capacitățile umane, în loc să le înlocuiască. Un sondaj Forrester a constatat că 36% dintre angajați se tem că își vor pierde locurile de muncă din cauza automatizării sau a inteligenței artificiale, dar doar 1,5% vor face acest lucru, în timp ce 6,5% vor avea roluri influențate de GenAI. Ca urmare, angajații ar trebui să adopte această tehnologie, în loc să o evite.

Allstate a implementat un chatbot GenAI care utilizează procesarea limbajului natural pentru a oferi suport în timp real, multilingv și pentru a obține o mai bună înțelegere a comportamentului clienților. De exemplu, își propune să îmbunătățească performanța modelelor anterioare de trei ori, identificând acele călătorii ale clienților care necesită suport agent.

Chatbot-ul simplifică procesul de depunere a cererilor prin oferirea unei platforme centralizate pentru colectarea și examinarea informațiilor relevante. În timp ce agenții umani continuă să gestioneze cererile complexe care necesită judecată expertă, chatbot-ul îmbunătățește semnificativ eficiența prin automatizarea sarcinilor rutiniere și reducerea timpului de procesare. Prin utilizarea inteligenței artificiale pentru a simplifica completarea formularelor, Allstate îmbunătățește acuratețea și satisfacția clienților.

Obțineți Mai Multă Rentabilitate din GenAI prin Adoptarea acestor 3 Principii de Bază

Când GenAI a apărut în conștientizarea lumii, liderii au aplicat rapid această tehnologie în afacerile lor, încurajând experimentarea și inovarea. Cu toate acestea, uneori POC-urile au precedat fundamentalele, escaladând costurile și creând soluții care nu au oferit valoarea dorită.

Liderii pot utiliza aceste trei principii de bază – dezvoltarea unui caz de afaceri solid, abordarea cerințelor de date și ajutarea echipelor să colaboreze cu inteligența artificială – pentru a face noile inițiative GenAI de succes. Ei vor putea să arate cazuri de utilizare de înaltă valoare și instrumente, măsuri de protecție a datelor și îmbunătățiri ale productivității și inovării care să încânte conducerea, consiliile de administrație, clienții și investitorii deopotrivă.