Hur AI möjliggör för företag att gå mot en självbetjäningsera

Oavsett om du är försäljningschef, analytiker eller CFO kommer du att ha förfrågningar som kräver svar från ditt företag.

I snabbt föränderliga företag dyker dessa frågor upp utan förvarning, ofta driven av styrelsemöten, förändringar i kundbeteende, regelbundna översyner eller marknadsförändringar.

Kanske handlar det om att avgöra om en leverantör har betalats eller vad den senaste avhoppningsfrekvensen är eller vad som orsakar den, eller kanske är det något som kräver ännu djupare analys – som exempelvis procenten av företagets intäkter som de översta 10% kunderna representerar. Dessa är inte “stora datavetenskaps”-dilemman, utan praktiska, och ofta företagskritiska, som fortfarande kräver mycket energi för att hanteras.

Vad som följer är ofta en utdragen process som innebär att man måste traska igenom kalkylblad, instrumentpaneler och applikationer för att hitta rätt intelligens, och ge ett svar som kan ta timmar eller till och med dagar. Denna process är vanligtvis fragmenterad, komplicerad med data spridda över olika system och verktyg, var och en ägd eller opererad av olika team.

Dessa förseningar bromsar upp framstegen och medför enorma, onödiga kostnader för ett företag, med vissa undersökningar som tyder på att mellan 20%-30% av intäkterna går förlorade varje år på grund av ineffektiviteter. Utöver förseningarna undergräver de också förtroendet och bromsar beslutsfattandet. Detta uppmuntrar inte anställda att ställa strategiska frågor.

Nästa steg för AI är att ge anställda möjlighet att komma åt flera datakällor och generera insikter utan att behöva förlita sig på lager av team inom ett företag för stöd. Istället för att fungera som en grindvakt blir AI en möjliggörare och tar bort friktionen.

Denna typ av AI låter alla fokusera på prioriterade uppgifter och främjar större självständighet för alla – eller mer rakt uttryckt; möjliggör en självbetjänings-tillvägagångssätt för informationsinsamling, frågeställning och insiktsgenerering.

Utvecklingen av AI i företag

Fältet “självbetjänings-AI” fungerar vid skärningspunkten mellan extrapolering av nyckelföretagsdata och skörd av insikter, med möjligheten för alla att göra det, när som helst. Detta representerar en förändring från centraliserad till distribuerad intelligensfunktion, där insikt är inbäddad i arbetsflöden. Utöver att kringgå långsamma interna processer, ges team möjlighet att ställa skarpare frågor och ta till sig den kunskap som erhålls. Självbetjänings-AI är mer än bara “DIY-företag”, det handlar om att utbilda vår arbetskraft att tänka strategiskt och skapa djupare kopplingar mellan datapunkter.

Denna typ av AI känner inte bara till var data finns i företagets valv, utan förstår också dess sammanhang, dess betydelse och kan till och med föreslå hur man kan använda den. Den kan tolka relationer mellan mått och flagga avvikelser, samt bringa fram trender som annars kan förbli oupptäckta. Detta är hur företag blir skarpare, mer strömlinjeformade och erbjuder mer värde till sina kunder.

Att kämpa med instrumentpaneler och data

Arbetsvärlden kräver en uppgradering när det gäller datalitteracitet. Trots decennier av investeringar i analytikplattformar, känner sig fortfarande arbetare frånkopplade från de data som styr deras prestationer.

97% av företagsledare säger att data är kritiskt för framgång, men endast 26% säger att deras team är “datalitterata“. Resultatet av detta är slösade möjligheter och slösade resurser. Insikter förblir låsta bakom tekniska väggar eller specialistteam i många fall, vilket innebär att de är underutnyttjade.

McKinsey indikerar att arbetare tillbringar cirka 1,8 timmar per dag, vilket motsvarar nästan en femtedel av arbetsveckan, på att leta efter information.

Vad om detta kunde reduceras till minuter?

Ny AI-utvecklad teknik kan hjälpa företag att flytta bort från traditionella, statiska och en dimensionella instrumentpaneler, som är beroende av team av dataingenjörer och dataforskare för underhåll och utveckling.

Instrumentpanelen som företagen går mot är dynamisk – utöver att ha tillgång till all realtidsdata och information som finns tillgänglig, kan den också interagera med användaren för att hjälpa dem att förhöra sig om data och insikter. Den erbjuder både autonom och strategisk beslutsfattning på en gång, vilket ultimat innebär bättre kontroll, större företagsöversikt och en djupare relation med tillgängliga data.

Självbetjänings-AI i praktiken

Inte all AI är lika.

Att demokratisera AI och data är ett modigt och beundransvärt mål, men lika många har insett från att engagera sig med ChatGPT eller andra konversations-AI-verktyg, kan svaren variera beroende på hur man ställer frågorna och beroende på vilken data plattformen har tillgång till. Likaså, när privata och konfidentiella material är i spel, eller absolut precision är mission-kritisk, kan oönskade resultat som AI-hallucinationer snabbt undergräva förtroendet.

För att erbjuda mer autonomi och kontroll i företag, måste AI-plattformen förstå vilken data den kan dela med varje person. När dessa element är inkorporerade, kan vilken anställd som helst ställa en fråga och förvänta sig att få ett omedelbart, exakt och personligt svar, som sedan kan raffineras baserat på mänsklig feedback.

Anställda på alla nivåer kunde använda självbetjänings-AI för att besvara frågor som annars skulle hänvisas till andra avdelningar. Detta minskar flaskhalsar, säkerställer att svaren är omedelbara och låter specialistteam fokusera på högre värdesproblem eller lösningar.

Detaljer om företagets prestation eller prognos, organisering av scheman för olika team, vilka kundsegment som driver mest intäkter och mer, kunde lösas, metodiskt, omedelbart.

En försäljningschef, istället för att gå till varje regional försäljningschef, kunde summera siffror per kvartal och korrelera med deras mål – de kunde fastställa den genomsnittliga tiden för en försäljningscykel per kundtyp och distribuera resurser därefter, eller förstå om intäktsmålen är uppnåeliga baserat på den nuvarande pipen från marknadsföring. Detta innebär att ledare kan fatta informerade beslut i realtid, istället för reaktiva beslut efteråt.

De mest lönsamma kunderna kunde snabbt förtecknas och en strategi för kundbehållning eller incitament utformas som ett resultat. Så länge informationen är kontextualiserad för AI, är allt detta möjligt och tillhandahålls i rekordfart.

Möjligheterna som AI-driven teknik medför

Att använda AI på detta sätt accelererar beslutsfattandet, till förmån inte bara för resultaträkningen, utan också för hur ett företag bedriver sin verksamhet.

En självbetjänings-AI-plattform fungerar som företagets ryggrad; den stödjer det, håller det i rörelse och säkerställer att alla organ som utgör företagskroppen är understödda.

Med snabbare och mer effektiva insikter, kommer företag att bli mer produktiva. Prognostisering och framtidsspaning kommer att bli mer exakt och underlätta hållbar tillväxt. Hinder och utmaningar kommer att förebyggas eller hanteras effektivt.

Som ofta sägs, är data den nya oljan – och genom att öppna källorna för alla, finns det möjligheter till rikedom för företag och en nivå av empowerment för anställda som företag ännu inte har mött.