Faza de lună de miere a inteligenței artificiale s-a încheiat, ce urmează?

În ultimii doi ani, de la lansarea inițială a ChatGPT, au avut loc numeroase discuții despre potențialul transformator al inteligenței artificiale. Liderii corporațiilor au fost dornici să utilizeze tehnologia pentru a reduce cheltuielile operaționale. Poate surprinzător, însă, pentru mulți lideri, metrica cheie utilizată pentru a evalua succesul unui instrument de inteligență artificială nu este rentabilitatea investiției (ROI) pe termen lung. Este viteza de obținere a ROI.

În contextul unei toleranțe la risc în scădere și al unei presiuni crescute asupra veniturilor, liderii așteaptă ca investițiile să genereze schimbări și să aducă rezultate rapide. În același timp, entuziasmul din jurul inteligenței artificiale scade, făcând loc unor discuții mai pragmatice despre rentabilitatea investițiilor în inteligență artificială.

Următoarea fază: Să devenim realiști despre unde funcționează inteligența artificială

Succesul pe piața de astăzi, unde abonamentele sunt regina, depinde de capacitatea de a păstra clienții, nu de a-i atrage. În majoritatea sectoarelor, piața este saturată, iar multe organizații oferă servicii de calitate similară. Adăugați o scădere a loialității clienților, așteptări crescute și o disponibilitate crescută de a schimba brandurile, și organizațiile se găsesc fără spațiu de manevră pentru a ține pasul cu concurența acerbă. Experiența clienților (CX) este factorul care determină dacă organizațiile cu abonamente reușesc sau nu.

În acest mediu, organizațiile pot concura cel mai bine prin îmbunătățiri incrementale, mai degrabă decât prin reducerea cheltuielilor. Fiecare alegere pe care o face organizația trebuie să fie orientată către obiective specifice, centrate pe clienți — chiar dacă costa un pic mai mult la început. Acest lucru se aplică și implementării inteligenței artificiale. Organizațiile au întrebat cum inteligența artificială poate recupera costurile sale prin utilizarea sa ca înlocuitor pentru resursele existente. Acum, ele trebuie să întrebe cum inteligența artificială poate crea valoare pentru organizație prin îmbunătățirea modului în care lucrează cu clienții.

Răspunsul este suficient de simplu. Inteligența artificială are numeroase aplicații potențiale care îmbunătățesc experiența clienților atât direct, cât și indirect. Instrumentele bazate pe inteligență artificială pot îmbunătăți personalizarea prin utilizarea datelor despre comportamentul clienților pentru a asigura că utilizatorii văd mesajul sau promovarea potrivită la momentul potrivit. Aceleași date pot ajuta la dezvoltarea produselor, evidențiind lacunele de pe piață pe care organizația le-ar putea capitaliza pentru a servi mai bine nevoile clienților. Ele pot face, de asemenea, organizațiile mai proactive, ajutându-le să anticipeze perturbările, să activeze planurile de urgență și să comunice informații necesare utilizatorilor.

Cu toate acestea, această muncă are loc în principal în spatele scenei și nu poate fi făcută peste noapte.

Vrei inteligență artificială la cel mai bun nivel? Începe cu aplicații “invizibile”

Singurul mod de a ști cu siguranță dacă un caz de utilizare din spatele scenei sau din fața scenei va produce rezultatele dorite este să utilizezi capacitățile mai discrete, din spatele scenei, ale inteligenței artificiale.

În spatele titlurilor despre transformări instantanee se află capacitatea de bază a inteligenței artificiale: analiza. Modelele de limbaj mari (LLM) precum ChatGPT au atras atenția datorită flexibilității aparente, dar ele efectuează doar o singură sarcină, indiferent de locul în care operează. Ele rezumă informații. Organizațiile trebuie să pună la dispoziție informațiile corecte, iar acest lucru necesită timp. Acestea sunt două fapte care au fost adesea pierdute în discuție și reprezintă sfârșitul reputației “soluției rapide” pe care inteligența artificială a ajuns să o aibă.

Următoarea eră va fi definită de îmbunătățirile “invizibile” facilitată de inteligența artificială, pe măsură ce organizațiile își construiesc fundațiile tehnice. Organizațiile pot începe cu LLM care ajută la:

1. Integrarea bazelor de date existente și eliminarea silozurilor pentru a oferi vizibilitate de la un capăt la altul – și contextul care vine cu aceasta.
2. Implementarea unor instrumente de colectare a datelor în timp real pentru a asigura că informațiile sunt actualizate și reflectă tendințele, modelele și perturbările cele mai recente.
3. Grăbirea reconcilierii și managementului pentru a asigura acuratețea și a elibera angajații pentru a se concentra pe sarcini de nivel superior care necesită atingere umană.

Schimbarea organizațională este primul pas către implementarea eficientă și se extinde atât la sisteme, cât și la personal. În acest moment, liderii ar trebui să ia în considerare și modurile în care implementările de inteligență artificială ar putea afecta personalul și să se pregătească pentru a depăși obstacolele potențiale. Dezvoltarea programelor de recalificare și reskilling va ajuta la asigurarea faptului că personalul este pregătit să lucreze eficient alături de noile tehnologii. Inteligența artificială însăși poate ajuta la aceste eforturi – o altă aplicație “invizibilă”. De exemplu, ea poate evidenția lacunele individuale de cunoaștere pe baza datelor de utilizare. Informațiile de acest fel pot ghida programele de formare pentru a asigura că angajații au tot ce au nevoie pentru a prospera.

Odată ce organizațiile au integrate, exacte și actualizate înregistrări și un personal care înțelege cum și când să utilizeze inteligența artificială, ele pot adăuga un alt strat de “instrumente invizibile”. Următoarea valură de soluții ar trebui să se concentreze pe analize care ajută la cultivarea unei înțelegeri profunde a modului în care funcționează afacerea, a ceea ce doresc clienții și a obstacolelor care stau în cale. Aceste soluții se construiesc unele pe altele, cu fiecare pas dezvăluind un nou nivel de înțelegere.

Mai specific, analizele descriptive utilizează date istorice pentru a identifica modele istorice; ele spun organizațiilor ce s-a întâmplat. Analizele diagnostice utilizează date suplimentare pentru a contextualiza ce s-a întâmplat, pentru a identifica cauzele și pentru a evidenția efectele incidentelor și schimbărilor; ele spun organizațiilor de ce s-au întâmplat lucrurile în felul în care s-au întâmplat. Analizele predictive utilizează informațiile din evenimentele trecute pentru a modela impactul schimbărilor propuse și pentru a ține evidența tendințelor; ele arată organizațiilor ce s-ar putea întâmpla. Analizele prescriptive utilizează toate aceste ieșiri pentru a lua decizii informate; ele spun organizațiilor ce să facă mai departe.

Deși soluțiile de analiză precum acestea pot utiliza capacitățile mai avansate ale inteligenței artificiale, este important de remarcat că – la început – aproape toate aceste procese au loc în spatele scenei. În cele din urmă, algoritmii predictivi și prescriptivi pot ajunge în soluții cu față spre client, dar acest lucru poate fi făcut doar atunci când această fundație internă critică este pusă.

Pe măsură ce se încheie faza de lună de miere a inteligenței artificiale, se va încheia și reputația sa de “soluție magică” – dar pierderea acestei percepții este esențială pentru a-și atinge potențialul deplin. Liderii care vor să facă titluri mâine cu aplicații inovatoare de inteligență artificială trebuie să finalizeze mai întâi această muncă de bază, care poate fi un pilul greu de înghițit în contextul presiunii pentru returnări din ce în ce mai rapide. Cu toate acestea, trecerea către evaluări mai holistice, incrementale și pe termen lung ale valorii inteligenței artificiale va permite organizațiilor să accelereze returnările. Acest abordare oferă liderilor instrumentele și timpul necesare pentru a dezvolta o imagine clară a ceea ce trebuie reparat, a insight-urilor despre schimbările mici care vor avea impactul cel mai mare și a strategiilor solide care vor aduce returnări astăzi fără a compromite profitabilitatea de mâine.

Pragmatism de la un capăt la altul

Deși cazurile de utilizare spectaculoase pot atrage clienții la prima vedere, iar oportunitățile de reducere a costurilor pot atrage atenția liderilor corporațiilor, niciunul dintre acestea nu va defini impactul inteligenței artificiale pe termen lung. În schimb, tehnologia va deveni sinonimă cu munca din spatele scenei care generează îmbunătățiri tangibile la scară.

Sfârșitul fazei de lună de miere marchează începutul unei relații mai mature cu inteligența artificială, una care necesită o considerare atentă a modului în care poate îmbunătăți cu adevărat experiențele clienților și poate genera profitabilitate. În cele din urmă, cheia este să se vadă inteligența artificială nu ca o soluție rapidă, ci ca un partener strategic în căutarea loialității clienților, experiențelor satisfăcătoare și soluțiilor simple în operațiunile din ce în ce mai complexe de astăzi.

În lunile și anii care urmează, organizațiile care vor excela vor fi cele care vor săpa mai adânc, se vor angaja să schimbe și vor recunoaște potențialul inteligenței artificiale atât pe termen scurt, cât și pe termen lung.