AI:s honungsmån är över, så vad kommer härnäst?

Det har funnits otaliga diskussioner om AI:s transformerande potential under de senaste två åren sedan ChatGPT:s initiala release genererade så mycket uppmärksamhet. Företagsledare har varit angelägna om att använda tekniken för att minska driftskostnader. Kanske överraskande är att för många ledare är den viktigaste metriken för att utvärdera framgången för ett AI-verktyg inte livstidsavkastning på investeringen (ROI). Det är hastigheten till ROI.

I ett läge med minskad risktolerans och ökad revenuepress förväntar sig ledare att investeringar ska driva förändringar och ge snabb avkastning. Samtidigt avtar hypen kring AI och ger plats för mer pragmatiska samtal om avkastningen på AI-investeringar.

Nästa fas: Att bli realistisk om var AI fungerar

Framgång på dagens marknad – där prenumerationer är kung – beror på hur väl man behåller kunder, inte hur väl man förvärvar dem. I de flesta sektorer är marknaden översåld, och många organisationer erbjuder liknande tjänster av nästan identisk kvalitet. Lägg till en minskning av kundlojalitet, ökade förväntningar och en ökad villighet att byta varumärken, och organisationer har inget utrymme för fel för att hålla jämna steg med den hårda konkurrensen. Kundupplevelse (CX) är den faktor som avgör om prenumerationstjänster lyckas eller misslyckas.

I denna miljö kan organisationer tävla bäst genom att fokusera på inkrementella förbättringar snarare än att dra sig undan från utgifter. Varje beslut som organisationen fattar måste vara inriktat på specifika, kundcentrerade mål – även om det kostar lite mer från början. Detta gäller även AI-implementering. Organisationer har frågat hur AI kan återbetala sin kostnad genom att använda det som en ersättning för befintliga resurser. Nu måste de fråga sig hur AI kan skapa värde för organisationen genom att förbättra hur de arbetar med kunder.

SVaret är tillräckligt enkelt. AI har många potentiella tillämpningar som förbättrar CX både direkt och indirekt. AI-drivna verktyg kan förbättra personalisering genom att använda kundbeteendedata för att se till att användarna ser rätt meddelande eller kampanj vid rätt tidpunkt. Samma data kan hjälpa till att vägleda produktutveckling, lyfta fram luckor på marknaden som organisationen kan utnyttja för att bättre tillfredsställa kundernas behov. De kan också göra organisationer mer proaktiva, hjälpa dem att förutse störningar, aktivera kontrollplaner och kommunicera nödvändig information till användare.

Men detta arbete sker främst bakom kulisserna och kan inte ske över natten.

Vill du ha AI på dess bästa? Börja med “osynliga” tillämpningar

Det enda sättet att veta med säkerhet om ett bak- eller front-end-användningsfall kommer att ge de resultat du är ute efter är att utnyttja AI:s mer diskreta, bakom kulisserna-kapacitet först.

Bakom rubrikerna om omedelbar transformation ligger AI:s kärnkapacitet: analys. Stora språkmodeller (LLM) som ChatGPT vände huvuden för sin tydligen flexibilitet, men de utför bara en uppgift oavsett var de opererar. De sammanfattar information. Det är organisationernas ansvar att göra rätt information tillgänglig, och det tar tid. Dessa är två fakta som ofta har tappats bort i samtalet, och de representerar ett slut på AI:s “snabbfix”-rykte.

Den nästa eran kommer att definieras av de osynliga förbättringarna som möjliggörs av AI, när organisationer bygger upp sina tekniska grunder. Organisationer kan börja med LLM som hjälper till att:

1. Integrera befintliga databaser och bryta ner silos för att ge slut-till-slut-synlighet – och kontexten som följer med det.
2. Implementera verktyg för realtidsdatainsamling för att säkerställa att insikter är uppdaterade och återspeglar de senaste trenderna, mönstren och störningarna.
3. Besluta om försoning och hantering för att säkerställa noggrannhet och frigöra arbetare för att fokusera på högre nivåuppgifter som kräver en mänsklig beröring.

Organisatorisk förändring är det första steget till effektiv implementering och omfattar både system och personal. Vid detta tillfälle bör ledare också överväga hur AI-distributioner kan påverka personalen och arbeta för att komma före potentiella hinder. Utveckling av om- och vidareutbildningsprogram kommer att säkerställa att personalen är redo att arbeta effektivt tillsammans med de nya teknologierna. AI själv kan hjälpa till i dessa ansträngningar – en av dess osynliga tillämpningar. Till exempel kan det lyfta fram individuella kunskapsluckor baserat på användningsdata. Denna typ av information kan vägleda utbildningsprogram för att se till att arbetare har allt de behöver för att blomstra.

När organisationer har integrerat, korrekta och uppdaterade register och en personal som förstår hur och när de ska använda AI, kan de lägga till ett annat lager av “osynliga” verktyg. Den nästa vågen av lösningar bör fokusera på analyser som hjälper till att odla en djup förståelse av hur affären fungerar, vad kunder vill och hinder som kommer i vägen. Dessa lösningar bygger på varandra, med varje steg som avslöjar en ny nivå av insikt.

Mer specifikt använder deskriptiv analys historiska data för att identifiera historiska mönster; de berättar för organisationer vad som hände. Diagnostisk analys använder ytterligare data för att kontextualisera vad som hände, identifiera orsaker och lyfta fram effekterna av incidenter och förändringar; de berättar för organisationer varför saker och ting hände på det sätt de gjorde. Prediktiv analys använder insikter från tidigare händelser för att modellera effekterna av föreslagna förändringar och hålla koll på trender; de visar organisationer vad som kan hända. Preskriptiv analys använder alla dessa utdata för att fatta informerade beslut; de berättar för organisationer vad de ska göra härnäst.

Även om analytiska lösningar som dessa kan utnyttja AI:s mer avancerade kapaciteter, är det värt att notera att – till en början – nästan alla dessa processer sker bakom kulisserna. Till slut kan prediktiva och preskriptiva algoritmer göra sin väg in i kundvända lösningar, men det kan bara hända när denna kritiska, interna grund är lagd.

När AI:s honungsmån är över, kommer också dess rykte som en magisk lösning att försvinna – men att bli av med denna uppfattning är avgörande för att förverkliga teknologins fulla potential. Ledare som vill göra rubriker i morgon med innovativa AI-tillämpningar måste först slutföra detta grundläggande arbete, som kan vara ett hårt piller att svälja mitt i trycket för snabbare och snabbare avkastning. Men att gå mot mer holistiska, inkrementella och långsiktiga bedömningar av AI:s värde kommer att möjliggöra för organisationer att påskynda avkastning. Detta tillvägagångssätt ger ledare verktygen och tiden att utveckla en tydlig bild av vad som behöver åtgärdas, insikt i de små förändringar som kommer att ha den största påverkan och möjligheten att utveckla sunda strategier som ger avkastning idag utan att skada lönsamheten imorgon.

Pragmatism från början till slut

Även om imponerande användningsfall kan locka kunder vid första anblicken, och kostnadsbesparingsmöjligheter kan fånga ögonen på företagsledare, är det troligtvis inte dessa som kommer att definiera AI:s påverkan på lång sikt. Istället kommer tekniken att bli synonym med bakom kulisserna-arbete som driver mätbara förbättringar i stor skala.

Slutet på honungsmånsfasen markerar början på ett mer moget förhållande till AI, ett som kräver en noggrann övervägning av hur det kan äkta förbättra kundupplevelser och driva lönsamhet. I slutändan är nyckeln att se AI inte som en snabb lösning, utan som en strategisk partner i jakten på kundlojalitet, tillfredsställande upplevelser och enkla lösningar i dagens alltmer komplexa verksamheter.

Under de kommande månaderna och åren kommer de organisationer som excellerar att vara de som gräver djupare, åtar sig förändring och erkänner AI:s potential som både en kort- och långsiktig investering.