Как ИИ позволяет бизнесу перейти к эпохе самообслуживания

Будь вы менеджером по продажам, аналитиком или финансовым директором, у вас будут вопросы, которые потребуют ответов от вашей компании.

В быстро меняющихся предприятиях эти вопросы возникают без предупреждения, часто под влиянием заседаний совета директоров, изменений в поведении клиентов, регулярных обзоров или сдвигов на рынке.

Возможно, это определение того, был ли оплачен поставщик или какой является последний уровень оттока клиентов или что его вызывает, или, может быть, это что-то, что требует еще более глубокого анализа – например, какой процент дохода компании представляют ваши лучшие 10% клиентов. Это не проблемы «больших данных», а практические, и часто бизнес-критические, которые все еще требуют много энергии для решения.

Что следует за этим, часто является длительным процессом, включающим просмотр таблиц, панелей и приложений для поиска правильной информации, и предоставление ответа, который может занять часы или даже дни. Этот процесс обычно фрагментирован, усложнен данными, распределенными по разным системам и инструментам, каждым из которых владеет или управляет разными командами.

Эти задержки тормозят прогресс и вызывают огромные, ненужные затраты для бизнеса, и некоторые исследования предполагают, что где-то между 20%-30% от выручки теряется каждый год из-за неэффективности. Помимо просто задержек, они также подрывают доверие и замедляют принятие решений. Это отпугивает сотрудников от задавания стратегических вопросов.

Следующий этап ИИ позволяет сотрудникам получить доступ к нескольким источникам данных и генерировать идеи без опоры на слои команд внутри бизнеса для поддержки. Вместо того, чтобы действовать как посредник, ИИ становится возможным и удаляет трение.

Этот тип ИИ позволяет всем сосредоточиться на приоритетных задачах и способствует большей автономии для всех – или, более прямолинейно, позволяет самообслуживанию при сборе информации, ответах на вопросы и генерации идей.

Эволюция ИИ в корпоративном секторе

Область «самообслуживания ИИ» работает на пересечении между экстраполяцией ключевых корпоративных данных и сбором идей, с возможностью для любого сделать это, в любое время. Это представляет собой сдвиг от централизованной к децентрализованной интеллектуальной функции, где идеи встроены в рабочие процессы. Помимо обхода длительных внутренних процессов, команды уполномочены задавать проницательные вопросы и использовать полученные знания. Самообслуживание ИИ – это не только «DIY-бизнес», но и повышение квалификации наших рабочих сил для стратегического мышления и более глубокого понимания связей между данными.

Этот тип ИИ не только знает, где находятся данные в корпоративных хранилищах, но и понимает их контекст, их смысл и может даже предложить, как их использовать. Он может интерпретировать отношения между метриками и флагировать аномалии, а также выявлять тенденции, которые в противном случае могут остаться незамеченными. Это то, как бизнес становится более острым, более оптимизированным и предлагает больше ценности своим клиентам.

Борьба с панелями и данными

Рабочий мир требует обновления, когда речь идет о грамотности данных. Несмотря на десятилетия инвестиций в аналитические платформы, сотрудники все еще чувствуют оторванность от данных, которые определяют их производительность.

97% лидеров бизнеса говорят, что данные имеют решающее значение для успеха, но только 26% говорят, что их команды являются «грамотными в данных». Результатом этого является потеря возможностей и ресурсов. Идеи остаются заблокированными за техническими стенами или специализированными командами во многих случаях, что означает, что они используются не в полной мере.

McKinsey указывает, что сотрудники тратят около 1,8 часов в день,, что эквивалентно почти пятой части рабочей недели, на поиск информации.

Что, если это можно было бы сократить до минут?

Новые технологии, разработанные на основе ИИ, могут помочь бизнесу перейти от традиционных, статических и одномерных панелей, зависящих от команд инженеров и ученых по данным для поддержки и разработки.

Панели, к которым переходят фирмы, являются динамичными – помимо доступа ко всем данным и информации в режиме реального времени, они также могут взаимодействовать с пользователем, чтобы помочь ему изучить данные и идеи. Они предлагают как автономное, так и стратегическое принятие решений в мгновение ока, что в конечном итоге означает лучший контроль, более глубокое понимание бизнеса и более глубокие отношения с доступными данными.

Самообслуживание ИИ в практике

Не все ИИ равны.

Демократизация ИИ и данных – смелая и похвальная амбиция, но, как многие поняли из взаимодействия с ChatGPT или другими разговорными инструментами ИИ, ответы могут варьироваться в зависимости от того, как задается вопрос и какие данные имеет доступ платформа. Аналогично, когда речь идет о конфиденциальных материалах или абсолютной точности, нежелательные результаты, такие как галлюцинации ИИ, могут быстро подорвать доверие.

Чтобы предложить больше автономии и контроля в бизнесе, платформа ИИ должна понимать, какие данные она может поделиться с каждым человеком. Как только эти элементы будут включены, любой сотрудник может задать вопрос и ожидать мгновенного, точного и персонализированного ответа, который затем можно уточнить на основе обратной связи человека.

Сотрудники любого уровня могут использовать самообслуживание ИИ для ответов на вопросы, которые в противном случае были бы перенаправлены в другие отделы. Это сокращает заторы, гарантирует мгновенные ответы и позволяет специализированным командам сосредоточиться на более ценных проблемах или решениях.

Детали о производительности компании или прогнозе, организации графиков для разных команд, какие сегменты клиентов приносят наибольший доход и многое другое, могут быть решены методично и мгновенно.

Глава по продажам, вместо того, чтобы обращаться к каждому региональному менеджеру по продажам, может подсчитать цифры по кварталам и сопоставить их с их целями – он может определить среднее время цикла продаж, затраченное на каждый тип клиента, и распределить ресурсы соответственно, или понять, являются ли цели по доходу достижимыми на основе текущей трубы от маркетинга. Это означает, что лидеры могут принимать обоснованные решения в режиме реального времени, вместо реактивных после факта.

Самые прибыльные клиенты могут быть быстро перечислены, и может быть разработана стратегия по удержанию или стимулированию в результате. Пока информация контекстуализирована для ИИ, все это возможно и предоставляется с молниеносной скоростью.

Возможности, которые приносит технология, основанная на ИИ

Использование ИИ таким образом ускоряет принятие решений, принося пользу не только дну линии, но и влияя на то, как компания ведет бизнес.

Платформа самообслуживания ИИ действует как основа компании; поддерживая ее, сохраняя движение и гарантируя, что все органы, составляющие тело бизнеса, поддерживаются.

С более быстрыми и эффективными идеями компании станут более продуктивными. Прогнозирование и прогнозирование будущего будет более точным и обеспечит устойчивый рост. Препятствия и проблемы будут предотвращены или управляемы эффективно.

Как часто говорят, данные – это новый нефть – и, открывая доступ ко всем, есть возможности для бизнеса и уровень расширения прав и возможностей сотрудников, с которыми компании еще не сталкивались.