3 หลักการหลักในการขับเคลื่อน ROI จากการนำ GenAI ไปใช้

ผู้นำบริษัทต่างๆ ต่างกระตือรือร้นที่จะนำ Generative AI (GenAI) มาใช้ในธุรกิจของตน แต่ทำไมโครงการมากมายจึงล้มเหลวในการออกจากขั้นตอนการตรวจสอบแนวคิด (POC) ในงาน Gartner ที่เพิ่งผ่านมา Rita Sallam ผู้วิเคราะห์ระดับด้านการวิเคราะห์ระดับสูงกล่าวว่าอย่างน้อย 30% ของโครงการ GenAI จะถูกยกเลิกหลังจาก POCs ในปี 2025 เนื่องจากปัญหาเช่น คุณภาพข้อมูลที่ไม่ดี, การควบคุมความเสี่ยงที่ไม่เพียงพอ, ต้นทุนที่เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว หรือความไม่สามารถที่จะบรรลุผลทางธุรกิจที่ต้องการ

ปัญหาเหล่านี้เป็นส่วนหนึ่งของเหตุผลที่ Gartner กล่าวว่า GenAI เริ่มเข้าสู่ ช่วงความผิดหวัง ใน Hype Cycle สำหรับเทคโนโลยีที่เกิดขึ้นใหม่ปี 2024 อย่างไรก็ตาม ในการสำรวจของ Gartner ที่แยกออกมา ผู้ตอบแบบสอบถามรายงานว่าการนำ GenAI ไปใช้ได้ช่วยให้บริษัทต่างๆ มีรายได้เพิ่มขึ้น 15.8%, ประหยัดต้นทุน 15.2% และเพิ่มประสิทธิภาพการผลิต 22.6%

ดังนั้น สิ่งที่ทำให้ธุรกิจที่ประสบความสำเร็จในการรวม GenAI เข้ากับกระบวนการทำงานหลักๆ ต่างจากธุรกิจที่ล้มเหลวในการบรรลุผลทางธุรกิจที่คาดหวังบ้าง ผู้นำและทีมเหล่านี้ใช้แนวทางที่แตกต่างซึ่งมีลักษณะเฉพาะคือการเตรียมการและจัดการการเปลี่ยนแปลงอย่างเข้มงวด มีหลักการหลัก 3 ประการในการชี้แนะการประเมิน การเลือก และการเปิดใช้งานกรณีการใช้งานด้วย GenAI เพื่อให้ทีมสามารถลดความเสี่ยงและจัดการต้นทุนในขณะเดียวกันก็เปลี่ยนแปลงกระบวนการทางธุรกิจ

1. หลักการหลัก 1: 量化มูลค่าทางธุรกิจอย่างเข้มงวดตั้งแต่ต้น:

ในขณะที่ผู้นำทางธุรกิจอาจให้ความสำคัญกับการทดลอง GenAI ในตอนแรก พวกเขากำลังกระตือรือร้นที่จะเก็บเกี่ยวมูลค่าทางธุรกิจที่เป็นรูปธรรมจากเงินลงทุน

พันธมิตรสามารถช่วยให้บริษัทต่างๆ พัฒนากรณีธุรกิจที่มีรายละเอียดโดยการจัดเวิร์กช็อปเพื่อทำความเข้าใจเป้าหมายโดยรวม สถานะปัจจุบันของกระบวนการและโครงสร้างพื้นฐานข้อมูล และอื่นๆ ในฐานะส่วนหนึ่งของกระบวนการนี้ พวกเขาทำงานร่วมกับทีมของบริษัทเพื่อประเมินกรณีการใช้งานที่อาจเกิดขึ้น โดยจัดลำดับความสำคัญตามการแก้ปัญหาทางธุรกิจ การกำหนดระดับความพยายามและ ROI ที่คาดหวัง และพัฒนาตัวชี้วัดประสิทธิภาพหลักเพื่อวัดความก้าวหน้า ในงาน Google Cloud Next ’24 บริษัทได้เน้น 101 เรื่องราว ขององค์กรที่ประสบความสำเร็จด้วย GenAI โดยการนำตัวแทนลูกค้า ตัวแทนพนักงาน ตัวแทนความคิดสร้างสรรค์ ข้อมูล รหัส และความปลอดภัยไปใช้

ความสามารถของตลาดยังคงพัฒนาไปอย่างต่อเนื่อง ทำให้เส้นทางสู่การสร้างมูลค่า变得ง่ายขึ้น Microsoft และ Google ได้รวมโมเดลภาษาขนาดใหญ่เข้ากับเครื่องมือค้นหาของตน ผู้ใช้อินเทอร์เน็ตสามารถรับคำตอบที่สรุปและลิงก์ได้ โดยเร่งเวลาในการเข้าถึงข้อมูลเชิงลึก ในทำนองเดียวกัน พันธมิตรกำลังเสนอแพลตฟอร์มเร่งการทำงาน GenAI ที่มีโมเดล AI และ ML ที่บริษัทต่างๆ สามารถปรับแต่งและนำไปใช้ในสภาพแวดล้อมของตนเองภายในไม่กี่สัปดาห์ บริษัทต่างๆ ได้รับประโยชน์จากการได้รับเครื่องมือที่พิสูจน์แล้ว ลดต้นทุนและความเสี่ยงในการนำไปใช้ และขยายความสามารถทางธุรกิจใหม่ๆ ได้เร็วขึ้น

2. หลักการหลัก 2: รับรองคุณภาพข้อมูล ความเป็นส่วนตัว และความปลอดภัย

การให้ข้อมูลที่มีคุณภาพสูง เป็นไปตามข้อกำหนดด้านความเป็นส่วนตัว และมีความปลอดภัยสำหรับการฝึกอบรมแบบจำลองและการอนุมานคือรากฐานของการนำ GenAI ไปใช้สำเร็จทุกครั้ง บริษัทต่างๆ ต้องเตรียมข้อมูลให้พร้อมเพื่อให้แน่ใจว่าโมเดล AI จะสร้างผลลัพธ์ที่ถูกต้องและเชื่อถือได้ นอกจากนี้ พวกเขายังได้นำการป้องกันและเครื่องมือใหม่ๆ มาใช้เพื่อปกป้องข้อมูลที่ละเอียดอ่อน รวมถึงผลลัพธ์ของโมเดล จากการเปิดเผย ในทำนองเดียวกัน GenAI สามารถใช้เพื่อระบุปัญหาเกี่ยวกับความปลอดภัยที่ทีมหรือระบบอัตโนมัติสามารถแก้ไขได้

Mastercard กำลังใช้ GenAI เพื่ออำนวยความสะดวกในการโต้ตอบกับลูกค้าและลดการฉ้อโกง โชตบอทที่ขับเคลื่อนด้วย AI ของบริษัทให้ลูกค้าเข้าถึงข้อมูลบัญชีและประวัติการทำธุรกรรมได้ทันที

บริษัทยังใช้การสร้างแบบจำลองการคาดการณ์ของ GenAI เพื่อระบุรูปแบบการใช้จ่ายที่ไม่ปกติ ซึ่งอาจบ่งบอกถึงการฉ้อโกงที่อาจเกิดขึ้น ด้วย GenAI Mastercard ได้เพิ่มอัตราการตรวจจับการฉ้อโกงบัตรที่ถูกบุกรุกเป็นสองเท่า ลดผลลัพธ์เชิงลบลงได้ถึง 200% และเพิ่มความเร็วในการระบุผู้ขายที่มีความเสี่ยงต่อการฉ้อโกงถึง 300%

3. หลักการหลัก 3: เสริมสร้างความร่วมมือระหว่างมนุษย์และ GenAI

ในขณะที่ GenAI จะทำให้บางกระบวนการทำงานอัตโนมัติ ส่วนใหญ่จะช่วยให้มนุษย์ตัดสินใจได้ดีขึ้น GenAI สามารถสร้างข้อมูลสังเคราะห์ประมวลผลข้อมูล ระบุรูปแบบ และสร้างการวิเคราะห์เชิงพยากรณ์เพื่อเพิ่มพลังให้กับทีมงานและสร้างบริการใหม่ๆ ตัวอย่างเช่น GenAI สามารถให้สถานการณ์และคำแนะนำสำหรับผู้ตัดสินใจเพื่อพิจารณาเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพผลลัพธ์ มนุษย์นำความรู้เกี่ยวกับตลาดและความเข้าใจในบริบท ความรู้ทางธุรกิจ การตัดสินใจ และความเห็นอกเห็นใจมาผสมผสานกับความสามารถของ GenAI

ดังนั้น บริษัทต่างๆ จะขยายศักยภาพของความร่วมมือระหว่างมนุษย์และ GenAI ได้อย่างไร ผู้นำควรใช้เวลาในการกำหนดบทบาทและความรับผิดชอบที่ชัดเจนฝึกอบรมทีมอย่างต่อเนื่องเกี่ยวกับความสามารถล่าสุด และให้การป้องกันและเส้นทางการเพิ่มระดับเมื่อ GenAI ไม่ทำงานตามที่คาดหวัง นอกจากนี้ พวกเขาควรแบ่งปันความมุ่งมั่นในการเปลี่ยนแปลงธุรกิจด้วย GenAI และเน้นย้ำว่าพวกเขากำลังเสริมสร้างความสามารถของมนุษย์แทนที่จะแทนที่พวกเขา การสำรวจของ Forrester พบว่า 36% ของพนักงานกลัวว่าจะเสียงานให้กับการอัตโนมัติหรือ AI แต่มีเพียง 1.5% เท่านั้นที่จะทำ และ 6.5% จะมีบทบาทที่ได้รับอิทธิพลจาก GenAI ดังนั้น พนักงานจึงควรยอมรับเทคโนโลยีนี้แทนที่จะหลีกเลี่ยง

Allstate ได้ใช้ GenAI ที่มีพลังในการพูดคุยแบบชัตบอทที่ใช้การประมวลผลภาษาธรรมชาติเพื่อมอบการสนับสนุนแบบเรียลไทม์หลายภาษาและเข้าใจพฤติกรรมของลูกค้าได้ดีขึ้น ตัวอย่างเช่น มันพยายามที่จะปรับปรุงประสิทธิภาพของโมเดลก่อนหน้านี้สามเท่าโดยการระบุการเดินทางของลูกค้าที่ต้องการการสนับสนุนจากตัวแทน

ชัตบอทนี้ทำให้กระบวนการเคลมเป็นกลางโดยการให้แพลตฟอร์มที่รวมศูนย์สำหรับการรวบรวมและตรวจสอบข้อมูลที่เกี่ยวข้อง ในขณะที่ตัวแทนมนุษย์ยังคงจัดการเคลมที่ซับซ้อนซึ่งต้องการการตัดสินใจจากผู้เชี่ยวชาญ ชัตบอทนี้เพิ่มประสิทธิภาพอย่างมากโดยการทำให้งานประจำอัตโนมัติและลดเวลาในการประมวลผล ด้วยการใช้ AI ในการทำให้แบบฟอร์มเสร็จสมบูรณ์ Allstate ได้ปรับปรุงความแม่นยำและความพึงพอใจของลูกค้า

เพิ่ม ROI มากขึ้นจาก GenAI โดยการนำหลักการหลัก 3 ประการเหล่านี้ไปใช้

เมื่อ GenAI เข้าสู่ความตระหนักของโลก ผู้นำได้นำไปใช้กับธุรกิจของตนอย่างรวดเร็ว โดยส่งเสริมการทดลองและนวัตกรรม อย่างไรก็ตาม บางครั้งการตรวจสอบแนวคิดก็แซงหน้าหลักการ ทำให้ต้นทุนพุ่งสูงขึ้นและสร้างโซลูชันที่ไม่ได้มอบคุณค่าที่ต้องการ

ผู้นำสามารถใช้หลักการหลัก 3 ประการเหล่านี้ – การพัฒนกรณีธุรกิจที่มีเหตุผล การตอบสนองความต้องการข้อมูล และการช่วยให้ทีมทำงานร่วมกับ AI – เพื่อทำให้โครงการ GenAI ใหม่ๆ ประสบความสำเร็จ พวกเขาจะสามารถชี้ให้เห็นถึงกรณีการใช้งานที่มีคุณค่าสูง เครื่องมือ การป้องกันข้อมูล และการปรับปรุงประสิทธิภาพและนวัตกรรมที่ทำให้ผู้บริหารระดับสูง คณะกรรมการ ลูกค้า และนักลงทุนต่างๆ ตื่นเต้น