Neden Genel Amaçlı AI, Daha Fazla AI Aracından Daha İyi İş Akışlarına Bağımlı

Finansal kurumların genel amaçlı AI araçlarını test ettiğini ancak etkisini belirleme ve ölçme konusunda mücadele ettiğini gözlemledim. Liderlik yatırım kararı alır, ardından ekiplere uygular ve etkiye bekler. Birkaç ay sonra karışıklık başlar. Sonuçlar net değil, süreçler gelişmiyor, benimseme geride kalıyor ve rakamlar değişmiyor. Getiri oranı belirgin değil ve mereka aracı sorun olarak gösteriyorlar, ancak gerçeklik, genel bir araç için genel üretkenlik kazanımları olduğunda, getirinin anlamlı bir şekilde belirlenmesi mümkün değildir.

Bankalar ve kredi birlikleriyle AI hakkında konuştuğumda, problemi tanımlamaya çalışırım. AI ile çözmeye çalıştıkları problemi belirlemeye çalışırım. Cevap genellikle araç odaklı bir yaklaşımı yansıtır, problem odaklı bir yaklaşım değil. Onlara teknoloji verilir ve üretken olmaları söylenir, ancak kimse hangi iş akışlarının tehlikeye girdiğini, nerede tıkanıklıkların yaşandığını ve kurum için başarı ölçütlerinin neler olduğunu değerlendirmeye zaman ayırmaz. Bu tanımlama ve ayırt etme, AI’nin iş için doğru araç olup olmadığını belirlemede ve teknoloji ile optimize etmeye çalıştığı iş akışları arasındaki bağı koparmada yardımcı olur.

Genel Amaçlı AI Neden Problemdir

Bir iş akışına gömülmeden genel amaçlı bir AI aracı eklediğinizde, yalnızca yükü artırıyorsunuz. Takım üyesi yeni bir şey öğrenmek, nerede ve nasıl kullanacağını çıkarsamak, birden fazla sistemi bağlamı hakkında bilgi almak ve ardından bulguları sentezleyerek kararlar almak zorundadır. Ayrıca, birçok kişinin “swivel chair effect” olarak adlandırdığı şeye katkıda bulunur: platformlar ve sistemler arasında sürekli hareket ederek tam bir resim oluşturmak.

Karşılaştırıldığında, belirli iş akışları için tasarlanmış AI araçları, çalışanları nerede çalıştıkları yerde bulur, yeni bir alışkanlık veya sistem öğrenmelerini istemez. Bu araçlar amaçlarına göre tasarlandığından, iş akışı nüanslarını anlar, veri kaynaklarına erişebilir ve neyin yapılabileceğini veya yapılamayacağını anlar.

Hedefler getirisi ve benimseme ise, ancak hiçbir değişim yönetimi planı veya bütçesi yoksa, “bir daha öğrenilecek araç” ile “iş akışınıza amaçlanan bir ek” arasındaki fark, sonuçları görmek ve görmemek arasındaki farktır.

Pratikte Nasıl Görünür

Kullanım örnekleri tanıdıktır. Müşteri hizmetleri temsilcisine yönlendirilen bir çağrı, hesabın normalden daha büyük bir ödemeyi yapmasını isteyen bir hesap sahibi tarafından yapılır ve bu işlemin sınırlarını aşıp aşmayacağını merak eder. Gömülü bir AI aracı olmadan, müşteri hizmetleri temsilcisi birden fazla sistemi gezinmek zorundadır: yakın zamanda yapılan işlemleri gözden geçirmek için biri, sınırları değerlendirmek için diğeri ve muhtemelen bir üçüncü sistem için ayarlamalar yapmak ve ayrıca politika gözden geçirmesi için bir tane daha. Tüm bunlar, hesap sahibi beklerken ve bazen otuz dakika sürebilir.

AI, iş akışına gömülü olduğunda, aynı görev on saniyeye kadar düşebilir. İlgili işlem ayrıntıları anında ortaya çıkar, sınırlar karşılaştırılır, kurum politikalarına uygun ayarlamalar yapılır ve her şey bir yerde görülebilir. Müşteri hizmetleri temsilcisi ve hesap sahibi arasında bir bağ kurulur ve kurum, otuz dakika yerine daha anlamlı işlere ayırabilir. Fark, müşteri ve üye deneyimi doğrudan etkileyen günlük iş akışlarındaki ölçülebilir bir iyileştirmedir.

Ölçülebilir Sonuçlar için Bir Temel

Amaçlarına göre tasarlanmış AI, başarıyı ölçme ve nicelendirme yeteneğini basitleştirir, çünkü optimize edilmek için tanımlanan, ölçülen ve AI ile fırsatına göre seçilen iş akışları için inşa edilmiştir. Bu, bir bazın zaten mevcut olduğu ve sonra AI’nin uygulanmasından sonra bu bazlara karşı ölçüm yapılabileceği anlamına gelir. Bu önemlidir, çünkü AI pahalıdır. Kullanım maliyetleri devam etmektedir ve haklı gösterilmelidir. Ölçülebilir iyileştirmeleri net bir şekilde iletmek, bütçelerin onaylanması ve hesaplanması için kritiktir.

Topluluk Kurumu Rekabet Avantajı

Birçok topluluk kurumlarıyla yakın çalışıyorum ve genellikle göz ardı edilen bir avantaja sahipler. Bu bankalar ve kredi birlikleri, müşterilerini ve üyelerini kişisel olarak tanır. Operasyonel nüansları anlar, nerede iş akışları bozulduğunu, tıkanıklıkları ve tutarsızlıkları nerede olduğunu nhanh chóng tanımlayabilir. Bu yakınlık önemlidir. Amaçlarına göre tasarlanmış AI dikkatli bir şekilde uygulandığında, genellikle immediate bir etkiye sahiptir. Ekipler daha tutarlı ve daha iyi bilgilendirilmiş bir şekilde ortaya çıkar, kurumsal bilgi tüm organizasyonun erişebileceği ve üzerine inşa edebileceği bir şey haline gelir.

AI, gerçek müşteri sorunlarını çözmeye başlar ve tekrarlanan işleri otomatikleştirmeye başladığında, yirmi kişilik bir ekip, otuz beş kişilik bir ekibin üretkenliği ve tutarlılığını sağlayabilir. Müşteri ve üye deneyimi iyileşir, çalışanlar zamanlarını insanlara özgü şeylere, yani yargıya, nezakete ve müşterileri geri getiren ve topluluk kurumlarını ayıran empatiye odaklayabilirler.

Nereden Başlayacağınız

AI yatırımları ezici geliyorsa, araçtan değil, problemle başlayın. Ekiplerinizle birlikte oturun, onların zorluklarını ve iş deneyimlerini iyileştirmek için fırsatları belirleyin. Nerede sürtünme olduğunu, neyin olması gerektiğinden daha fazla çıktı gerektirdiğini ve hangi bilginin sürekli olarak keşfedilmesi gerektiğini anlamaya çalışın. Cevaplar, AI’nin gerçek değer yaratabileceği yerleri belirlemenize yardımcı olacaktır.

AI ile en çok ilerleme kaydeden finansal kurumlar, en hızlı hareket edenler değil, amaçlarına göre inşa edenlerdir.