Как ИИ позволяет бизнесу перейти к эре самообслуживания

Независимо от того, являетесь ли вы менеджером по продажам, аналитиком или финансовым директором, у вас будут вопросы, на которые ваша компания должна дать ответ.

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, оплачен ли счет поставщику, или какой последний показатель отказов от услуг, или что его причины, или, может быть, это что-то, что требует более глубокого анализа – например, какой процент дохода компании приходится на долю ваших лучших 10% клиентов. Эти вопросы не являются «большим cientific» дилеммами, а практическими, и часто бизнес-критическими, которые все еще требуют много энергии для решения.

Что следует за этим, это часто длительный процесс, включающий просмотр таблиц, панелей и приложений для получения 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 владеют или управляют разные команды.

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 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 выступать в качестве посредника, ИИ становится активатором и удаляет трение.

Этот тип ИИ позволяет всем сосредоточиться на приоритетных задачах и способствует большей автономии для всех – или, более прямо; позволяет самообслуживание подход к сбору информации, ответам на вопросы и генерации идей.

Эволюция ИИ в корпоративном секторе

Область «самообслуживания ИИ» работает на пересечении между экстраполяцией ключевых корпоративных данных и сбором информации, с возможностью для всех сделать это, в любое время. Это представляет собой сдвиг от централизованной к децентрализованной интеллектуальной функции, где информация встроена в рабочие процессы. Помимо обхода длительных внутренних процессов, команды уполномочены задавать проницательные вопросы и брать на себя знания, полученные. Самообслуживание ИИ – это больше, чем просто «DIY-бизнес», это повышение квалификации наших рабочих сил, чтобы мыслить стратегически и устанавливать более глубокие связи между точками данных.

Этот тип ИИ не только знает, где находятся данные в хранилищах компании, но и понимает их контекст, их значение и даже может 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

Мир работы требует обновления, когда речь идет о грамотности данных. Несмотря на десятилетия инвестиций в платформы аналитики, работники все еще чувствуют оторванность от данных, которые управляют их производительностью.

97% лидеров бизнеса говорят, что данные имеют решающее значение для успеха, но только 26% говорят, что их команды «грамотны в данных.» В результате этого теряются возможности и ресурсы. Информация остается заблокированной за техническими стенами или специализированными командами в многих случаях, что означает, что они недооценены.

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

Что, если это можно сократить до минут?

Новая технология, разработанная на основе ИИ, может помочь бизнесу перейти от традиционных, статических и одномерных панелей, которые зависят от команд инженеров и ученых по данным для обслуживания и разработки.

Панель, к которой переходят фирмы, динамична – помимо доступа ко всем реальным данным и информации, она также может взаимодействовать с пользователем, чтобы помочь ему изучить данные и информацию. Она предлагает как автономное, так и стратегическое принятие решений в мгновение ока, что в конечном итоге означает лучший контроль, большую бизнес-надзорность 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 колебаться в зависимости от того, как вы задаете вопросы и какие данные имеет доступ платформа. Аналогично, когда речь идет о конфиденциальных материалах или абсолютной точности, нежелательные результаты, такие как зрелища 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, чтобы ответить на вопросы, которые в противном случае были бы перенаправлены в другие отделы. Это сокращает瓶ки, гарантирует, что ответы являются мгновенными, и позволяет специализированным командам сосредоточиться на более высоких задачах или решениях.

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

Директор по продажам, вместо того, чтобы обращаться к каждому региональному менеджеру по продажам, может подсчитать цифры по кварталам и сопоставить их с целями – он может определить среднее время цикла продаж для каждого типа клиента и распределить ресурсы соответственно или понять, являются ли цели дохода достижимыми на основе текущей информации от маркетинга. Это означает, что лидеры могут принимать обоснованные решения в реальном времени, а не реактивные после факта.

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

Возможности, которые приносит технология, управляемая 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 выступает в качестве основы компании; поддерживая ее, сохраняя ее в движении и гарантируя, что все органы, составляющие тело бизнеса, поддерживаются.

С более быстрыми и эффективными идеями компании станут более продуктивными. Прогнозирование и взгляд в будущее будут более точными и будут способствовать устойчивому росту. Препятствия и проблемы будут предотвращены или управляемы профессионально.

Как часто говорят, данные – это новая нефть – и, открывая источники для всех, есть возможности для бизнеса и уровень расширения прав и возможностей для сотрудников, с которыми компании еще не сталкивались.