3 Основні Принципи для Повышення Рентабельності Інвестицій у GenAI

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

Ці проблеми серед тих, чому Gartner сказав, що GenAI починає входити в троху розчарування у своєму останньому Хайп-циклі для нових технологій, 2024. Однак у окремому опитуванні Gartner респонденти повідомили, що їхнє впровадження GenAI допомогло компаніям збільшити доходи на 15,8%, скоротити витрати на 15,2% та покращити продуктивність на 22,6%.

Тож, 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, який характеризується ретельною підготовкою та управлінням змінами. Ось три ключових принципи, щоб спрямовувати оцінку, вибір та забезпечення випадків використання з GenAI, щоб команди могли мінімізувати ризики та управляти витратами під час трансформації бізнес-процесів.

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

Лідери бізнесу, можливо, спочатку пріоритезували експерименти з GenAI, але тепер вони бажають отримувати від нього відчутну бізнес-цінність.

Партнери можуть допомогти підприємствам розробити детальні бізнес-кейси, проводячи семінари для розуміння загальних цілей, поточного стану процесів даних та технологічних інфраструктур тощо. Як частина цього процесу, вони працюють з командами підприємств над оцінкою потенційних випадків використання, пріоритезацією їх за розв’язанням бізнес-болю, визначенням рівня зусиль та очікуваного ROI, а також розробкою ключових показників ефективності для вимірювання прогресу. На Google Cloud Next ’24 компанія висвітлила 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 свій час до отримання інформації. Аналогічно, партнери пропонують платформи прискорення GenAI з моделями ІІ та машинного навчання, які компанії можуть налаштувати та розгорнути у своєму середовищі впродовж тижнів. Підприємства отримують вигоду від отримання перевірених інструментів, скорочення витрат та ризику розгортання, а також прискорення нових бізнес-капабILITIES.

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

Надання високоякісних, приватних та безпечних даних для навчання моделей та висновків є основою кожного успішного впровадження GenAI. Підприємства повинні підготувати дані, щоб забезпечити генерацію точних та надійних виходів моделями ІІ. Крім того, вони впроваджують засоби захисту та нові інструменти для захисту конфіденційних даних, включаючи виходи моделей, від розкриття. Аналогічно, GenAI можна використовувати для виявлення проблем безпеки, які можуть бути виправлені командами або автоматизацією.

Mastercard використовує GenAI для полегшення взаємодії клієнтів та скорочення шахрайства. Її чат-боти, керовані ІІ, забезпечують клієнтам миттєвий доступ до персоналізованих рекомендацій, інформації про рахунки та історії транзакцій.

Компанія також використовує GenAI для прогнозної моделі, щоб виявити незвичайні моделі витрат, які можуть вказувати на потенційне шахрайство. З допомогою GenAI Mastercard подвоїла кількість виявлених компрометованих карток; скоротила кількість хибно-позитивних результатів до 200%; і збільшчила швидкість виявлення мерчантів, вразливих до шахрайства, на 300%.

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

Хоча GenAI автоматизуватиме деякі процеси, більшість часу воно буде допомагати людям у прийнятті кращих рішень. GenAI може створювати синтетичні дані, обробляти дані, розпізнавати моделі та створювати прогнозні аналітичні дані для підтримки командної роботи та створення нових послуг. Наприклад, GenAI може надавати сценарії та рекомендації для прийняття рішень, щоб оптимізувати результати. Люди привносять ринкову та контекстну осведомленість, бізнес-знання, судження та емпатію до прийняття рішень, розширюючи можливості GenAI.

Тож, як компанії можуть максимізувати потенціал співробітництва людини та GenAI? Лідери повинні знайти час для визначення чітких ролей та обов’язків, постійного навчання команд щодо останніх можливостей, надання засобів захисту та шляхів ескалації, коли GenAI не працює так, як очікувалося. Крім того, вони повинні поділитися своєю баченням щодо того, як GenAI змінює бізнес, та підкреслити, що вони посилюють можливості людини, а не заміняють їх. Опитування Forrester виявило, що 36% працівників бояться втратити роботу через автоматизацію або ІІ, але лише 1,5% їх дійсно втратять роботу, 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 надання реального часу, багатомовної підтримки та отримання більшої інформації про поведінку клієнтів. Наприклад, вона намагається покращити продуктивність попередніх моделей у три рази, ідентифікуючи ті клієнтські історії, які потребують підтримки агентів.

Чат-бот спрощує процес обробки претензій, забезпечуючи централізовану платформу для збору та перегляду відповідної інформації. Хоча люди продовжують обробляти складні претензії, які вимагають експертного судження, чат-бот суттєво підвищує ефективність, автоматизуючи повторювані завдання та скорочуючи час обробки. Використовуючи ІІ для спрощення заповнення форм, Allstate покращує точність та задоволеність клієнтів.

Отримайте Більше ROI з GenAI, Використовуючи Ці 3 Основні Принципи

Коли GenAI раптово з’явився у світовій свідомості, лідери швидко застосували його до своїх підприємств, заохочуючи експерименти та інновації. Однак іноді POC витягувалися вперед фундаментальних питань, збільшуючи 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 ІІ – щоб зробити нові ініціативи GenAI успішними. Вони зможуть вказати на випадки високої цінності та інструменти, засоби захисту даних, покращення продуктивності та інновацій, які будуть радувати вищу керівництво, ради директорів, клієнтів та інвесторів.