3 Principii de Bază pentru a Obține Mai Mult ROI din Implementările GenAI

Liderii companiilor sunt nerăbdători să implementeze inteligența artificială generativă (GenAI) în afacerile lor. Dar de ce atâtea proiecte nu reușesc să iasă din stadiul de concept demonstrativ (POC)? La un eveniment recent Gartner, Rita Sallam, analist vicepreședinte 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 dorită a afacerii.

Aceste probleme sunt printre motivele pentru care Gartner a declarat că GenAI începe să intre în faza de deziluzie a ciclului de hype pentru tehnologiile emergente din 2024, subliniind productivitatea dezvoltatorilor, experiența totală, inteligența artificială și securitatea. 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%.

Ce separă, așadar, întreprinderile care reușesc să integreze GenAI în fluxurile de lucru cheie de la cele care nu reușesc să realizeze valoarea de afaceri proiectată? Acești lideri și echipe utilizează o abordare diferită, caracterizată prin pregătire riguroasă și managementul schimbărilor. 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 de afaceri de la început:

În timp ce liderii de afaceri au prioritizat inițial experimentarea GenAI, acum sunt nerăbdători să obțină o valoare de afaceri 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 de date și a infrastructurilor tehnologice și multe altele. Ca parte a acestui proces, ei lucrează cu echipele întreprinderilor pentru a evalua cazurile de utilizare potențiale, prioritizându-le prin rezolvarea durerilor 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 subliniat 101 de povești despre organizații care au reușit cu GenAI prin implementarea de agenți pentru 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 link-uri, accelerând timpul lor de a obține informații. 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 de unelte dovedite, reducerea costurilor și a riscurilor de implementare și extinderea noilor capacități de afaceri mai rapid.

2. Principiul de bază 2: Asigurați 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 de încredere. În plus, ele implementează baraje și unelte noi pentru a proteja informațiile sensibile, inclusiv ieșirile modelului, de expunere. 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 falsul pozitiv 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 asista oamenii în luarea unor decizii mai bune. GenAI poate crea date sintetice, procesa date, recunoaște modele și crea analize predictive pentru a împuternici echipa și crearea de noi servicii. De exemplu, GenAI poate oferi scenarii și recomandări pentru decidenți pentru a optimiza rezultatele, astfel încât aceștia să poată lua decizii mai informate. Oamenii aduc conștientizarea pieței și contextuală, cunoștințe de afaceri, judecată și empatie în procesul de luare a deciziilor, construind pe capacitățile GenAI.

Deci, cum pot companiile să maximizeze potențialul colaborării umane-GenAI? Liderii ar trebui să aloce timp pentru a stabili roluri și responsabilități clar definite, să instruiască continuu echipele despre cele mai recente capacități și să ofere baraje și căi de escaladare atunci când GenAI nu funcționează așa cum se așteaptă. În plus, ar trebui să împărtășească viziunea lor pentru GenAI, care va remodela afacerea, și să sublinieze faptul că acestea își sporesc 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 folosește procesarea limbajului natural pentru a oferi suport în timp real, multilingv, și pentru a obține o înțelegere mai bună a comportamentului clienților. De exemplu, își propune să îmbunătățească performanța modelelor anterioare de trei ori, identificând acele călătorii ale clienților care necesită suportul agenților.

Chatbot-ul simplifică procesul de depunere a cererilor prin furnizarea 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 de rutină și reducerea timpului de procesare. Prin utilizarea inteligenței artificiale pentru a simplifica completarea formularului, Allstate îmbunătățește acuratețea și satisfacția clienților.

Obțineți Mai Mult ROI din GenAI Adoptând Aceste 3 Principii de Bază

Când GenAI a apărut în conștiința lumii, liderii au aplicat rapid această tehnologie în afacerile lor, încurajând experimentarea și inovarea. Cu toate acestea, uneori POC-urile au avansat mai repede decât fundamentul, escaladând costurile și creând soluții care nu au livrat 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 indica cazuri de utilizare de înaltă valoare și unelte, măsuri de protecție a datelor și îmbunătățiri ale productivității și inovației care să încânte conducerea, consiliile de administrație, clienții și investitorii deopotrivă.