День оценки ИИ: Реальная эволюция ИИ в бизнес-стратегии

ИИ в корпоративном секторе больше не является футуристической концепцией; это критически важная часть того, как компании работают, конкурируют и растут. За последние несколько лет то, что когда-то встречалось с хайпом или колебаниями, стало важным фактором успешной бизнес-стратегии. От персонализации опыта клиентов до руководства решениями в области маркетинга, аналитики и обслуживания клиентов ИИ помогает организациям получить больше от своих данных и предоставить больше своим клиентам.

Когда мы отмечаем День оценки ИИ, становится ясно, что мы вступили в новую эру – ту, где ответственный, обоснованный и бизнес-ориентированный ИИ больше не является необязательным. Реальной проблемой не является вопрос о том, использовать ли ИИ, а о том, как его использовать эффективно.

Умные данные начинаются с ИИ

Корпорации переполнены данными, многие из которых фрагментированы по системам, силосам и командам. Недавний опрос показал, что специалисты по данным тратят почти половину своего времени на подготовку данных до того, как они могут быть использованы, что является ошеломляющей налогом на инновации.

ИИ становится умножителем силы в области данных клиентов. От автоматизации разрешения идентичности до генерации сегментов в реальном времени и принятия решений об активации, ИИ помогает командам ускорить время получения ценности и сосредоточиться больше на стратегии, чем на борьбе с данными. Инструменты như ChatGPT, Claude и Perplexity открыли новые возможности, но наиболее эффективные применения ИИ все еще сводятся к решению практических проблем: устранению ручных рабочих процессов, сокращению задержки между прозрением и действием и созданию более умных, безопасных для конфиденциальности опытов клиентов.

В основе всего этого лежит простая истина: ИИ не исправляет плохие данные. Если ваши данные фрагментированы, неполны или устарели, даже самые передовые модели будут неудовлетворительными. Поэтому построение надежных, доступных активов данных является нулевым шагом для любой корпоративной инициативы ИИ.

Как выглядит ответственный ИИ на практике

С властью приходит ответственность. Когда ИИ принимает на себя более центральную роль в бизнес-потоках, его проектирование и управление становятся более важными, чем когда-либо.

Ответственный ИИ заключается в том, чтобы обеспечить, чтобы инструменты ИИ были пригодны для использования, аудитории и соответствовали реальным ограничениям. Доверие заслуживается, когда команды могут проверить поведение модели, предоставить обратную связь и адаптировать системы к меняющимся потребностям. Инструменты, построенные на ИИ, должны поддерживать версионирование, отслеживание изменений и прозрачность по умолчанию.

Однако даже когда принятие ИИ растет, 72% руководителей говорят, что их организации интегрировали ИИ во большинство инициатив – меньше одной трети говорят, что они готовы управлять связанными с этим рисками. Ответственный ИИ требует общих рамок, межфункционального сотрудничества и глубокого понимания как ограничений модели, так и готовности организации.

Конфиденциальность является еще одним непреходящим требованием, которое требует технической основы, где постоянная, стабильная идентичность клиента управляется безопасно. Совершенно возможно разработать ИИ, который обеспечивает персонализированные опыты без компрометации доверия клиентов, но любая такая попытка должна начинаться с предварительного условия единой основы идентичности клиента для обеспечения согласия и управления в масштабе.

Персонализация, которая работает

Немногие случаи использования демонстрируют потенциал ИИ более четко, чем персонализация. Будь то кампания по электронной почте, опыт в приложении или взаимодействие с обслуживанием клиентов, современные потребители ожидают, что бренды будут знать, кто они такие и что они хотят, все без вторжения в их частную жизнь.

ИИ помогает брендам удовлетворять эти ожидания персонализации в масштабе. Но эффективная персонализация все еще зависит от одного: высококачественных данных. Это означает разрешение идентичности клиентов на устройствах, моделирование поведения по мере его возникновения и обеспечение того, чтобы данные были чистыми, полными, актуальными и доступными.

Согласно McKinsey, бренды, которые принимают данные, управляемую персонализацию, могут увеличить доход на 5–15% и улучшить ROI маркетинга до 30%. Но чтобы добиться этого, корпорации все чаще используют ИИ не только для аналитики, но и для подготовки самих данных – автоматизации моделирования, принятия решений и доставки по бизнес-системам.

Мы видим это каждый день. Бренды используют ИИ для улучшения совпадений, прогнозирования атрибутов, таких как стоимость клиента, и активации данных клиентов по кампаниям, каналам и стадиям жизненного цикла, без написания пользовательского кода или поддержки хрупких конвейеров данных. Такая инфраструктура открывает как масштаб, так и скорость.

Что дальше: Будущее ИИ в корпоративной стратегии

В течение следующих 12–24 месяцев ИИ перейдет от отдельных инструментов к глубокой интеграции в корпоративную инфраструктуру. Чтобы оставаться конкурентоспособными, корпорации будут нуждаться в системах, которые не только совместимы с ИИ, но и ориентированы на ИИ.

Вот как это выглядит:

• Готовность данных в масштабеСтатические хранилища уступят место хранилищам данных, которые предоставляют ИИ богатый контекст, необходимый для постоянного совершенствования, дополнения и активации данных клиентов в реальном времени. Эта гибкость позволяет командам быстрее предоставлять прозрения с меньшим инженерным накладным расходом.
• Моделирование, специфичное для случая использованияВместо построения одной мастер-модели клиента корпорации будут использовать ИИ для адаптации контекста клиента к каждому отдельному рабочему процессу, будь то сегментация маркетинга, оптимизация реальных путей или отчетность для руководства.
• Составные инструменты ИИМодульные, взаимодействующие компоненты ИИ позволят командам строить, тестировать и итерировать быстро, начиная с малого и получая инкрементную ценность. Это будет способствовать экспериментам и сокращению цикла между продуктом, данными и бизнес-командами.
• Рост агентов ИИ корпоративного уровняПомощники ИИ будут выходить за рамки ответов на вопросы клиентов. Они будут действовать от имени клиента, используя профиль клиента с брендом в качестве отправной точки. Бренды с наиболее точными данными клиентов будут получать непропорциональную выгоду от этого.
• Доступный ИИ для всехБлагодаря генеративным интерфейсам и инструментам с низким кодом ИИ больше не будет ограничен только специалистами по данным. Бизнес-пользователи смогут исследовать тенденции, генерировать контент и действовать без необходимости PhD или билета в очереди.

Соответствие ИИ стратегии, а не только технологии

В конечном итоге вопрос не в том, является ли ИИ мощным – это то, как вы соответствуете своей стратегии, чтобы максимально использовать его.

Самые успешные организации будут теми, которые инвестируют не только в возможности ИИ, но и в базовую инфраструктуру данных, управление и культуру, чтобы сделать это работать. Это означает построение для прозрачности, приоритизацию качества данных и предоставление каждой команде инструментов для быстрого и ответственного действия.

Мы видели, как ИИ может разблокировать ценность, когда он основан на чистых данных клиентов, предназначенных для использования и встроенных во все функции. Когда мы смотрим вперед, становится ясно, что ИИ не только о моделях или коде – это о людях, партнерствах и цели.

Дорога впереди полна возможностей, и это что-то, что стоит оценить.