Как преодолеть FOMO инноваций и использовать ИИ/GenAI для решения конкретных бизнес-проблем

Мы вступаем в忙ый сезон для корпоративного руководства, когда менеджеры из всех функций собираются, чтобы оценить результаты и спланировать, что будет 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, кажется, находится в центре внимания всех – искусственный интеллект (ИИ)/генеративный ИИ (GenAI).

Это эпоха FOMO инноваций, и лидеры подавляющим большинством требуют включения некоторых функций 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 влияние, организации должны обеспечить, чтобы любые новые возможности были сопоставлены с конкретными потребностями, оценены на предмет риска и связаны с измеримыми бизнес-результатами.

Вот три общие 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 вводятся новые технологии, и наш бюджет уже растянут до предела. Как мы можем определить, где наши инвестиции в инновации ИИ/GenAI принесут наибольшую отдачу от инвестиций?

Парадоксально, когда все начинают ускоряться, руководство вашей команды должно замедлить темп и сосредоточиться на фундаментальных вещах. Сначала убедитесь, что все согласны с тем, как вы думаете об ИИ/GenAI. ИИ существует уже некоторое время, и на высоком уровне лучше всего думать о нем как об инструменте для анализа данных, сбора информации и более умной работы. GenAI более новый и связан с тем, как использовать все эти идеи для автономного создания реального контента и рекомендаций. 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 вдохновение из метода “Кайдзен“, который был запущен компанией Toyota. Этот подход включает в себя непрерывное улучшение, при котором команды на всех уровнях организации поощряются делать небольшие, постепенные изменения для устранения отходов и оптимизации процессов. Это не только помогает определить, где ИИ/GenAI может иметь наибольшее влияние, но и начинает создавать “тестово-обучающий” настрой, который будет проникать через культуру организации и приведет к более счастливым, более продуктивным сотрудникам.

Фокус на: Транспортной отрасли

В транспорте ИИ/GenAI помогает компаниям улучшить все, от прогнозирования спроса и управления запасами до прогностического обслуживания и оптимизации маршрутов. Delta Air Lines использует GenAI для анализа данных клиентов и предоставления персонализированных путешествий, UPS использует свою систему ORION, работающую на ИИ, для регулирования маршрутов доставки при изменении условий движения, и Нью-Йоркский метрополитен развертывает ИИ для снижения количества случаев безоплатного проезда.

Когда мы расширяемся, мы обнаруживаем, что между руководством и функциональным руководством, особенно в ИТ, возникают разрывы в коммуникации. Как мы можем использовать ИИ/GenAI для создания более эффективных внутренних и внешних сообщений, не теряя свою аутентичность?

Хотя GenAI может производить удивительно реалистичные сообщения, важно поддерживать определенные стандарты для защиты репутации бренда. Другими словами, стиль имеет значение, и люди хотят общаться таким образом, чтобы это казалось искренним. Согласно недавнему опросу PwC, установление доверия становится все более важным среди руководства, потребителей и сотрудников, и 93% руководителей бизнеса согласны с тем, что построение и поддержание доверия улучшает финансовые результаты. То же самое верно и внутри организации, и часто работники осторожно относятся к новым директивам руководства, которые звучат неискренне, или не доверяют новой технологии, которая не представлена в правильном контексте.

Недоразумения тратят 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 это воспринимается клиентами/сотрудниками). Когда руководители имеют своевременные, обусловленные ИИ идеи о производительности, они могут лучше согласовать операционные решения со стратегическими целями. И когда работники вовлекаются в процесс через непрерывное образование и программы повышения квалификации, ИИ/GenAI может быть рассмотрен как актив, а не как угроза.

Фокус на: Розничной отрасли

Поведение потребителей после пандемии изменилось кардинально, поэтому важно, чтобы розничные компании использовали ИИ для анализа данных клиентов и предоставления высоко персонализированных услуг, рекомендаций по продуктам и маркетинговых кампаний. В масштабе ИИ также может быть использован для прогнозирования будущего поведения, что позволяет осуществлять целевые продажи и улучшать привлечение клиентов. Будущее в этой области волнующее и готово полностью революционизировать то, как мы покупаем. Например, Amazon продолжает совершенствовать свою технологию “Просто выйди”, которая анализирует данные с камер и датчиков в магазине, чтобы обеспечить магазины без касс во всем мире.

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 некоторые преимущества использования ИИ/GenAI в этих отраслях, и как мы можем снизить риски?

Как и в медицине, золотое правило трансформации ИИ/GenAI – “Сначала не навреди”. Определенные отрасли, такие как здравоохранение и финансовые услуги, имели более медленное широкое внедрение ИИ из-за их сложных, высокорегулируемых сред, но были сделаны огромные шаги в конкретных функциях. Наиболее заметным доказательством является обслуживание клиентов, где ИИ-чаты и виртуальные помощники могут предоставить круглосуточную поддержку и помочь ответить на общие логистические вопросы. Например, с момента запуска в 2018 году чата-бота 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, что, несмотря на сохраняющиеся опасения по поводу безопасности в чувствительных отраслях, ИИ/GenAI имел чисто положительное влияние в области обнаружения мошенничества. Мошенничество – это эндемическая проблема в финансах, которая только ухудшается, и эксперты прогнозируют, что мошенничество в банковском секторе будет стоить отрасли 48 миллиардов долларов к 2029 году. Алгоритмы ИИ могут проанализировать огромные наборы данных, чтобы выявить аномалии, которые могут указывать на мошенническую деятельность, и команды безопасности могут установить пороги для подозрительной деятельности, запуская вмешательства только тогда, когда эти пороги превышаются. GenAI также может помочь автоматизировать определенные рутинные задачи (ввод данных, согласование и т. д.) и освободить время для команд, чтобы принимать более тонкие решения (одобрение кредитов, просрочка и т. д.), которые выигрывают от более глубокого человеческого анализа.

Фокус на: Банковской отрасли

В 2021 году PNC запустил PINACLE, приложение для управления денежными средствами, которое использует ИИ и машинное обучение (МО) для обучения на исторических данных компании. Как только модуль обучен, его можно обновлять ежедневно и производить прогноз на будущий денежный поток, снижать проблемы с контролем версий и получать лучшее понимание текущего и будущего положения денежных средств в различных сценариях. 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-выступлением, смягчить риски и формировать портфели, которые лучше соответствуют целям устойчивости”.

Установление тона для 2025 года

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