Как преодолеть страх упустить инновации и использовать ИИ/GenAI для решения конкретных бизнес-задач

Мы вступаем в忙ый сезон для корпоративного руководства, когда менеджеры из всех функций собираются, чтобы оценить результаты и спланировать, что дальше. После года роста затрат, постоянных проблем с цепочками поставок и продолжающихся усилий по достижению целей устойчивости, есть множество проблем. Но одна тема все еще seems быть в центре внимания всех – искусственный интеллект (ИИ)/генеративный ИИ (GenAI).

Это эпоха страха упустить инновации, и лидеры подавляющим образом требуют включить некоторую функциональность ИИ/GenAI в свои операции, чтобы их компании не отстали. Но среди всего этого волнения важно помнить, что инновации – это процесс, а не решение. Чтобы создать долгосрочное воздействие, организации должны обеспечить, чтобы любые новые возможности были сопоставлены с конкретными потребностями, оценены на предмет риска и связаны с измеримыми бизнес-результатами.

Вот три распространенных вопроса/проблемы из команд корпоративного руководства и то, как ИИ/GenAI может помочь, вместе с примерами из нескольких отраслей, где эта инновация уже делает разницу:

Кажется, что каждые день появляется новая технология, и наш бюджет уже истощен. Как мы можем определить, где наши инвестиции в инновации ИИ/GenAI принесут наибольший ROI?

Парадоксально, когда все начинают ускоряться, руководство вашей команды должно замедлить темп и сосредоточиться на фундаментальных аспектах. Сначала убедитесь, что все согласны с тем, как вы думаете об ИИ/GenAI. ИИ уже некоторое время существует, и на высоком уровне его лучше рассматривать как инструмент для анализа данных, сбора информации и более умной работы. GenAI более новый и предполагает, как использовать все эти знания, чтобы автономно генерировать фактический контент и рекомендации. Каждая компания может извлечь выгоду из включения возможностей ИИ/GenAI, но помогает демократизировать переход, чтобы работники чувствовали себя ценными.

Компании, стремящиеся построить корпоративную экосистему ИИ, могут взять пример с метода “Кайдзен”, разработанного Toyota. Этот подход предполагает непрерывное совершенствование, при котором команды на всех уровнях организации поощряются к внесению небольших, постепенных изменений для устранения отходов и оптимизации процессов. Это не только помогает определить, где ИИ/GenAI может оказать наибольшее влияние, но и начинает формировать “тест-и-обучение” образ мышления, который проникнет в культуру организации и приведет к более счастливым и продуктивным сотрудникам.

Фокус на: Транспортная отрасль

В транспортной отрасли ИИ/GenAI помогает компаниям улучшить все, от прогнозирования спроса и управления запасами до прогнозирования технического обслуживания и оптимизации маршрутов. Delta Air Lines использует GenAI для анализа данных клиентов и предоставления персонализированных путешествий, UPS использует свою систему ORION, основанную на ИИ, для корректировки маршрутов доставки при изменении условий движения, и Нью-Йоркский метрополитен использует ИИ для снижения количества случаев уклонения от оплаты проезда.

Когда мы расширяемся, мы обнаруживаем, что между руководством и функциональным руководством, особенно в ИТ, возникают пробелы в коммуникации. Как мы можем использовать ИИ/GenAI, чтобы создать более эффективные внутренние и внешние сообщения, не теряя при этом свою аутентичность?

Хотя GenAI может производить удивительно реалистичные сообщения, важно поддерживать определенные стандарты, чтобы защитить репутацию бренда. Другими словами, стиль имеет значение, и люди хотят общаться таким образом, чтобы это казалось искренним. Согласно недавнему опросу PwC, установление доверия все более важно среди руководства, потребителей и сотрудников, и 93% руководителей согласны с тем, что построение и поддержание доверия улучшает финансовые результаты. То же самое относится и к организации, и обычной является ситуация, когда сотрудники осторожно относятся к новым директивам руководства, которые звучат неискренне, или недоверчиво относятся к новой технологии, которая не представлена в правильном контексте.

Недостаточная коммуникация тратит время и деньги, замедляя инновации и операционную эффективность. GenAI может проактивно решить эту проблему, анализируя огромные наборы данных предыдущих взаимодействий (с клиентами и сотрудниками), чтобы смоделировать потенциальные реакции, предложить актуальные идеи и служить мостом между двумя “языками” (т.е. тем, что бизнес хочет сказать, и тем, как оно воспринимается клиентами/сотрудниками). Когда руководители имеют своевременные, основанные на ИИ идеи о производительности, они могут лучше согласовать операционные решения со стратегическими целями. И когда сотрудники вовлечены в процесс через непрерывное образование и программы повышения квалификации, ИИ/GenAI может быть рассмотрен как актив, а не угроза.

Фокус на: Розничная торговля

Поведение потребителей после пандемии изменилось кардинально, поэтому розничным компаниям важно использовать ИИ для анализа данных клиентов и предоставления высоко персонализированной службы, рекомендаций по продуктам и маркетинговых кампаний. В масштабе ИИ также можно использовать для прогнозирования будущего поведения, что позволяет осуществлять целевые продажи и улучшать приобретение клиентов. Будущее в этой области перспективно и готово полностью революционизировать, как мы покупаем. Например, Amazon продолжает совершенствовать свою технологию “Просто выйди”, основанную на ИИ, которая анализирует данные с камер и датчиков в магазине, чтобы обеспечить магазины без кассиров по всему миру.

В нашей отрасли мы имеем дело с большими объемами конфиденциальной информации клиентов, и мы обеспокоены тем, как введение новой технологии может увеличить уязвимость наших данных. Каковы преимущества использования ИИ/GenAI в этих отраслях, и как мы можем снизить риски?

Как и в медицине, золотое правило трансформации ИИ/GenAI заключается в том, чтобы “сначала не навредить”. Определенные отрасли, такие как здравоохранение и финансовые услуги, имели более медленное внедрение ИИ из-за их сложных, высокорегулируемых сред, но были достигнуты огромные успехи в определенных функциях. Самое очевидное доказательство – в сфере обслуживания клиентов, где чат-боты и виртуальные помощники, основанные на ИИ, могут предоставлять круглосуточную поддержку и помогать ответить на обычные логистические вопросы. Например, с момента запуска в 2018 году чات-бот Bank of America “Erica” ответил на 800 миллионов запросов от более 42 миллионов клиентов и предоставил персонализированные идеи/рекомендации более 1,2 миллиарда раз.

Иронично, но несмотря на сохраняющиеся опасения по поводу безопасности в чувствительных отраслях, ИИ/GenAI оказал чисто положительное влияние в области обнаружения мошенничества. Мошенничество – это эндемическая проблема в финансах, которая только ухудшается, и эксперты прогнозируют, что мошенничество в банковской сфере будет стоить отрасли 48 миллиардов долларов к 2029 году. Алгоритмы ИИ могут просматривать огромные наборы данных, чтобы выявить аномалии, которые могут указывать на мошенническую деятельность, и команды безопасности могут установить пороги для подозрительной деятельности, запуская вмешательства только при превышении этих порогов. GenAI также может помочь автоматизировать определенные рутинные задачи (ввод данных, сверку и т. д.) и освободить время для команд, чтобы принимать более тонкие решения (одобрение кредитов, дефолты и т. д.), которые выигрывают от более глубокого человеческого анализа.

Фокус на: Банковская отрасль

В 2021 году PNC запустил PINACLE, приложение для управления денежными средствами, которое использует ИИ и машинное обучение для обучения на исторических данных компании. Как только модуль обучен, его можно обновлять ежедневно и производить прогноз, чтобы помочь предсказать будущий денежный поток, уменьшить проблемы с управлением версиями и получить лучшее понимание текущих и будущих денежных позиций для различных сценариев. ИИ также помогает расширить возможности инвесторов, особенно тех, кто фокусируется на устойчивости. Morgan Stanley советует, что аналитические возможности ИИ могут помочь “выявить компании с сильной ESG-отчетностью, снизить риски и сформировать портфели, которые лучше соответствуют целям устойчивости”.

Задание тона для 2025 года

Компании имеют уникальную возможность оптимизировать свои операции с помощью ИИ/GenAI, но такого рода трансформация требует дисциплины. В преддверии нового года руководство должно сделать ясно, что: (1) изменение – это командный спорт; (2) ROI любой новой технологии должен быть связан с конкретными бизнес-результатами; и (3) скорость без направления создает хаос. Отключившись от шума и сосредоточившись на значимом воздействии, организации будут подготовлены к долгосрочному успеху в этой захватывающей новой эпохе инноваций.