3 Основні Принципи для Отримання РОІ від Розгортання GenAI

Лідери компаній бажають розгорнути генеративний AI (GenAI) у своїх бізнесах. Тому чому так багато проєктів не можуть вийти за межі стадії доказу концепції (POC)? На недавньому заході Gartner Ріта Саллам, віцепрезидент-аналітик, сказала, що щонайменше 30% проєктів GenAI будуть припинені після POC до кінця 2025 року через такі проблеми, як погана якість даних, недостатні заходи контролю ризику, швидкорослі витрати або нездатність реалізувати бажану бізнес-цінність.

Ці питання серед тих, чому Gartner сказав, що GenAI починає входити в трог долини розчарування у своєму останньому Хайп-циклі для технологій, що з’являються, 2024. Однак у окремому опитуванні Gartner респонденти повідомили, що їхні розгортання GenAI допомогли компаніям отримати 15,8% зростання доходів, 15,2% економії витрат та 22,6% покращення продуктивності.

Отже, що відрізняє підприємства, які успішно інтегрують GenAI у ключові робочі процеси, від тих, які не можуть реалізувати заплановану бізнес-цінність? Ці лідери та команди використовують інший підхід, характеризований суворою підготовкою та управлінням змін. Ось три ключових принципів для оцінки, вибору та впровадження випадків використання GenAI, щоб команди могли мінімізувати ризики та керувати витратами під час трансформації бізнес-процесів.

1. Основний принцип 1: Суворо кількісно оцінювати бізнес-цінність з початку:

Хоча бізнес-лідери могли спочатку пріоритезувати експерименти з GenAI, тепер вони бажають отримувати відчутну бізнес-цінність від інвестицій.

Партнери можуть допомогти підприємствам розробити детальні бізнес-кейси, проводячи семінари для розуміння загальних цілей, поточного стану процесів даних та технологічних інфраструктур тощо. У рамках цього процесу вони працюють з командами підприємств для оцінки потенційних випадків використання, пріоритезації їх за розв’язанням бізнес-болю, визначення рівня зусиль та очікуваного РОІ, а також розробки ключових показників ефективності для вимірювання прогресу. На Google Cloud Next ’24 компанія підкреслила 101 історію організацій, які успішно працюють з GenAI, розгортаючи агентів для клієнтів, працівників, творчих людей, даних, коду та безпеки.

КапабILITIES ринку продовжують еволюціонувати, спрощуючи шлях до створення цінності. Microsoft та Google інтегрували великі мовні моделі у свої пошукові системи. Користувачі Інтернету тепер можуть отримувати підсумкові відповіді та посилання, прискорюючи час отримання інформації. Аналогічно, партнери пропонують платформи-акселератори GenAI з моделями штучного інтелекту та машинного навчання, які компанії можуть налаштувати та розгорнути у своєму середовищі протягом тижнів. Підприємства отримують вигоду від отримання перевірених інструментів, зниження витрат та ризику розгортання, а також швидшого масштабування нових бізнес-капабILITIES.

2. Основний принцип 2: Забезпечити якість даних, конфіденційність та безпеку.

Надання високоякісних, конфіденційних та безпечних даних для навчання моделей та висновків є основою кожного успішного впровадження GenAI. Підприємства повинні підготувати дані, щоб забезпечити генерацію точних та надійних виводів моделями штучного інтелекту. Крім того, вони впроваджують охоронні заходи та нові інструменти для захисту конфіденційної інформації, включаючи виводи моделей, від витоку. Аналогічно, GenAI можна використовувати для виявлення проблем безпеки, які можна виправити командами або автоматизацією.

Mastercard використовує GenAI для полегшення взаємодії з клієнтами та зниження рівня фальсифікації. Її чат-боти, керовані штучним інтелектом, забезпечують клієнтам миттєвий доступ до персоналізованих рекомендацій, інформації про рахунок та історії транзакцій.

Компанія також використовує прогнозне моделювання GenAI для виявлення незвичайних моделей витрат, які можуть свідчити про потенційну фальсифікацію. З допомогою GenAI Mastercard подвоїла рівень виявлення скомпрометованих карток; зменшила кількість помилкових спрацьовувань до 200%; та збільшшила швидкість виявлення мерчантів, які вразливі до фальсифікації, на 300%.

3. Основний принцип 3: Зміцнити співробітництво людини та GenAI.

Хоча GenAI буде автоматизувати деякі процеси, більшість часу воно буде допомагати людям у прийнятті кращих рішень. GenAI може створювати синтетичні дані, обробляти дані, розпізнавати моделі та створювати прогнозну аналітику для підтримки командної роботи та створення нових сервісів. Наприклад, GenAI може забезпечувати сценарії та рекомендації для осіб, які приймають рішення, щоб вони могли оптимізувати результати. Люди забезпечують осведомленість ринку та контекстну осведомленість, бізнес-знання, судження та емпатію при прийнятті рішень, розширюючи капабILITIES GenAI.

Отже, як компанії можуть максимізувати потенціал співробітництва людини та GenAI? Лідери повинні знайти час для встановлення чітко визначених ролей та відповідальності, постійного навчання команд щодо останніх капабILITIES, забезпечення охорони та шляхів ескалації, коли GenAI не працює так, як очікувалося. Крім того, вони повинні поділитися своєю візією щодо того, як GenAI змінює бізнес, та підкреслити, що вони доповнюють людські капабILITIES, а не замінюють їх. Опитування Forrester виявило, що 36% працівників бояться втрачати роботу через автоматизацію або штучний інтелект, але лише 1,5% їх втрачать, тоді як 6,5% будуть впливати на їхні ролі. Тому працівники повинні приймати цю технологію, а не уникати її.

Allstate впровадила чат-бот, керований GenAI, який використовує обробку природної мови для забезпечення реального часу, багатомовної підтримки та отримання більш глибокого розуміння поведінки клієнтів. Наприклад, вона намагається покращити продуктивність попередніх моделей у три рази, ідентифікуючи ті клієнтські історії, які потребують підтримки агентів.

Чат-бот оптимізує процес подачі заяв, забезпечуючи центральну платформу для збору та перегляду відповідної інформації. Хоча людські агенти продовжують обробляти складні заяви, які потребують експертного судження, чат-бот значно підвищує ефективність шляхом автоматизації рутинних завдань та скорочення часу обробки. Використовуючи штучний інтелект для оптимізації заповнення форм, Allstate покращує точність та задоволеність клієнтів.

Отримайте Більше РОІ від GenAI, Приймаючи Ці 3 Основні Принципи

Коли GenAI увірвався у світову свідомість, лідери швидко застосували його до своїх бізнесів, заохочуючи експериментування та інновації. Однак іноді POC вийшли за межі фундаментальних засад, підвищуючи витрати та створюючи рішення, які не забезпечували бажаної цінності.

Лідери можуть використовувати ці три основні принципи – розробку солідного бізнес-кейсу, вирішення вимог до даних та допомогу командам у співробітництві з штучним інтелектом – для забезпечення успіху нових ініціатив GenAI. Вони зможуть вказати на високоцінні випадки використання та інструменти, заходи захисту даних, а також покращення продуктивності та інновацій, які будуть радувати вищу керівництво, ради директорів, клієнтів та інвесторів.