3 основных принципа для получения большей отдачи от инвестиций в GenAI

Руководители компаний стремятся внедрить в свои бизнесы генеративный ИИ (GenAI). Итак, почему так много проектов не могут выйти за рамки стадии доказательства концепции (POC)? На недавней конференции Gartner Рита Саллам, вице-президент аналитик, сказала, что как минимум 30% проектов GenAI будут прекращены после POC к концу 2025 года из-за проблем, таких как плохое качество данных, недостаточные меры контроля рисков, быстро растущие затраты или невозможность реализации желаемой бизнес-ценности.

Эти проблемы являются среди причин, почему Gartner сказал, что GenAI начинает входить в трогательную фазу разочарования в своем последнем цикле ажиотажа для новых технологий 2024 года. Однако в отдельном опросе Gartner респонденты сообщили, что их развертывания GenAI помогли компаниям увеличить выручку на 15,8%, снизить затраты на 15,2% и повысить производительность на 22,6%.

Итак, что отличает предприятия, которые успешно интегрируют GenAI в ключевые рабочие процессы, от тех, кто не может реализовать запланированную бизнес-ценность? Эти лидеры и команды используют другой подход, характеризующийся тщательной подготовкой и управлением изменениями. Вот три основных принципа, которые могут руководить оценкой, выбором и обеспечением использования случаев с GenAI, чтобы команды могли снизить риски и управлять затратами, преобразуя бизнес-процессы.

1. Основной принцип 1: Тщательно количественно оценить бизнес-ценность с самого начала:

Пока бизнес-лидеры могли отдавать приоритет экспериментам с GenAI изначально, они теперь стремятся получить осязаемую бизнес-ценность от инвестиций.

Партнеры могут помочь предприятиям разработать подробные бизнес-кейсы, проводя семинары, чтобы понять общие цели, текущее состояние процессов и технологических инфраструктур, и многое другое. В рамках этого процесса они работают с командами предприятий, чтобы оценить потенциальные случаи использования, отдающие приоритет им по решению бизнес-боль, определению уровня усилий и ожидаемой отдачи от инвестиций, и разработке ключевых показателей эффективности, чтобы измерить прогресс. На Google Cloud Next ’24 компания подчеркнула 101 историю организаций, успешно использующих GenAI, развертывая агентов для клиентов, сотрудников, творческих людей, данных, кода и безопасности.

Возможности рынка продолжают эволюционировать, упрощая путь к созданию ценности. Microsoft и Google интегрировали большие языковые модели в свои поисковые системы. Пользователи Интернета теперь могут получать суммарные ответы и ссылки, ускоряя время получения информации. Аналогично, партнеры предлагают платформы ускорения GenAI с моделями ИИ и машинного обучения, которые компании могут настраивать и развертывать в своей среде в течение нескольких недель. Предприятия получают пользу, получая проверенные инструменты, снижая затраты и риски развертывания, и быстрее масштабируя новые бизнес-возможности.

2. Основной принцип 2: Обеспечить качество, конфиденциальность и безопасность данных.

Обеспечение высококачественных, соответствующих конфиденциальности и безопасных данных для обучения и вывода моделей является основой каждого успешного внедрения GenAI. Предприятия должны подготовить данные, чтобы гарантировать, что модели ИИ генерируют точные и надежные выходные данные. Кроме того, они реализуют ограничения и новые инструменты, чтобы защитить конфиденциальную информацию, включая выходные данные моделей, от раскрытия. Аналогично, GenAI можно использовать для выявления проблем безопасности, которые могут быть устранены командами или автоматизацией.

Mastercard использует GenAI для облегчения взаимодействия с клиентами и снижения мошенничества. Его чат-боты, основанные на ИИ, предоставляют клиентам мгновенный доступ к персонализированным рекомендациям, информации о счете и истории транзакций.

Компания также использует прогностическое моделирование GenAI для выявления необычных моделей расходов, которые могут указывать на потенциальное мошенничество. С помощью GenAI Mastercard смогла удвоить скорость обнаружения скомпрометированных карт; снизить количество ложных положительных результатов до 200%; и увеличить скорость выявления уязвимых для мошенничества торговцев на 300%.

3. Основной принцип 3: Укрепить сотрудничество между людьми и GenAI.

Хотя GenAI будет автоматизировать некоторые процессы, в большинстве случаев он будет помогать людям в принятии лучших решений. GenAI может создавать синтетические данные, обрабатывать данные, распознавать закономерности и создавать прогностические аналитики, чтобы расширить возможности команд и создания новых услуг. Например, GenAI может предоставлять сценарии и рекомендации для лиц, принимающих решения, чтобы они могли оптимизировать результаты. Люди приносят на рынок и контекстную осведомленность, деловое знание, суждение и эмпатию в процесс принятия решений, основываясь на возможностях GenAI.

Итак, как компании могут максимизировать потенциал сотрудничества между людьми и GenAI? Лидеры должны потратить время на установление четко определенных ролей и обязанностей, непрерывную подготовку команд по последним возможностям, и предоставление ограничений и путей эскалации, когда GenAI не работает так, как ожидается. Кроме того, они должны поделиться своей видением того, как GenAI меняет бизнес, и подчеркнуть, что они дополняют возможности человека, а не заменяют их. Опрос Forrester показал, что 36% сотрудников боятся потерять свою работу из-за автоматизации или ИИ, но только 1,5% потеряют ее, а 6,5% будут подвержены влиянию GenAI. Следовательно, сотрудники должны принять эту технологию, а не избегать ее.

Allstate реализовал чат-бот, основанный на GenAI, который использует обработку естественного языка, чтобы предоставить реальное, многоязычное поддержку и получить более глубокое понимание поведения клиентов. Например, он стремится улучшить производительность предыдущих моделей в три раза, выявляя те клиентские пути, которые требуют поддержки агентов.

Чат-бот оптимизирует процесс подачи заявок, предоставляя централизованную платформу для сбора и рассмотрения соответствующей информации. Хотя человеческие агенты продолжают обрабатывать сложные заявки, требующие экспертного суждения, чат-бот значительно повышает эффективность, автоматизируя рутинные задачи и снижая время обработки. Используя ИИ для оптимизации заполнения форм, Allstate улучшает точность и удовлетворенность клиентов.

Получить большую отдачу от инвестиций в GenAI, приняв эти 3 основных принципа

Когда GenAI ворвался в сознание мира, лидеры быстро применили его к своим бизнесам, поощряя экспериментирование и инновации. Однако иногда POC опережали фундаментальные принципы, увеличивая затраты и создавая решения, которые не приносили желаемой ценности.

Лидеры могут использовать эти три основных принципа – разработку прочного бизнес-кейса, решение проблем с данными и помощь командам в сотрудничестве с ИИ – чтобы сделать новые инициативы GenAI успешными. Они смогут указать на высокоценные случаи использования и инструменты, меры безопасности данных и улучшения производительности и инноваций, которые впечатлят высшее руководство, советы директоров, клиентов и инвесторов.