День визнання ШІ: Реальна еволюція ШІ в бізнес-стратегії

Штучний інтелект у підприємстві більше не є футуристичною концепцією; це критично важлива частина того, як компанії працюють, конкурують та розвиваються. За останні кілька років те, що колись зустрічалося з ажіотажем або ваганнями, стало важливим фактором успішної бізнес-стратегії. Від персоналізації взаємодії з клієнтами до управління рішеннями в маркетингу, аналітиці та обслуговуванні клієнтів, Штучний інтелект допомагає організаціям отримувати більше від своїх даних та надавати більше своїм клієнтам.

З нагоди Дня вдячності за штучний інтелект стає зрозуміло, що ми вступили в нову еру – еру, де відповідальний, обґрунтований та орієнтований на бізнес штучний інтелект більше не є необов'язковим. Справжній виклик полягає не в тому, чи використовувати штучний інтелект, а в тому, як використовувати його правильно.

Розумніші дані починаються зі штучного інтелекту

Підприємства переповнені даними, значна їх частина фрагментована між системами, ізоляційними блоками та командами. недавнє опитування виявили, що фахівці з обробки даних витрачають майже половину свого часу на підготовку даних перед їх використанням, що є приголомшливим податком на інновації.

Штучний інтелект стає мультиплікатором сили у сфері даних про клієнтів. Від автоматизації розпізнавання ідентифікаційних даних до створення сегментів у режимі реального часу та прийняття рішень щодо активації, ШІ допомагає командам пришвидшити отримання вигоди та зосередитися більше на стратегії, ніж на обробці даних. Такі інструменти, як ChatGPT, Claude та Perplexity, відкрили нові можливості, але найефективніше застосування ШІ все ще зводиться до вирішення практичних проблем: усунення ручних робочих процесів, зменшення затримки між аналізом та дією, а також створення розумнішого, безпечного для конфіденційності клієнтського досвіду.

В основі всього лежить проста істина: ШІ не виправляє погані дані. Якщо ваші дані ізольовані, неповні або застарілі, навіть найсучасніші моделі не спрацюють. Ось чому створення надійних та доступних активів даних – це нульовий крок для будь-яких корпоративних зусиль зі ШІ.

Як виглядає відповідальний штучний інтелект на практиці

З владою приходить відповідальність. Оскільки штучний інтелект відіграє дедалі більш важливу роль у бізнес-процесах, його дизайн та управління мають більше значення, ніж будь-коли.

Відповідальний ШІ — це більше, ніж просто справедливість, поясненьність та конфіденційність; це забезпечення того, щоб інструменти ШІ були зручними для використання, перевірялися та відповідали реальним обмеженням. Довіра заробляється, коли команди можуть перевіряти поведінку моделі, надавати зворотний зв'язок та адаптувати системи до потреб, що змінюються. Інструменти, побудовані на основі ШІ, повинні за замовчуванням підтримувати керування версіями, відстеження змін та прозорість.

Однак, навіть попри зростання кількості впроваджених, 72% керівників кажуть, що їхні організації інтегрували штучний інтелект у більшість ініціатив — менше ніж кожен третій каже, що готовий керувати пов’язаними з цим ризиками. Відповідальний штучний інтелект вимагає спільних структур, міжфункціональної співпраці та глибокого розуміння як обмежень моделі, так і готовності організації.

Конфіденційність – це ще один невід’ємний аспект, який вимагає технічної основи, де надійно керується стабільна та постійна особистість клієнта. Цілком можливо розробити штучний інтелект, який забезпечує персоналізований досвід без шкоди для довіри клієнтів, але будь-які такі зусилля повинні починатися з передумови єдиної основи ідентифікації клієнта для забезпечення згоди та управління в масштабах.

Персоналізація, яка працює

Мало які випадки використання демонструють потенціал штучного інтелекту ясніше, ніж персоналізація. Чи то email-кампанія, взаємодія в додатку чи взаємодія з клієнтами, сучасні споживачі очікують, що бренди знають, хто вони та чого вони хочуть, і все це без нав'язливого втручання.

Штучний інтелект допомагає брендам досягти цих очікувань щодо персоналізації у великих масштабах. Але ефективна персоналізація все ще залежить від одного: високоякісних даних. Це означає розпізнавання ідентифікаційних даних клієнтів на різних пристроях, моделювання поведінки в міру її виникнення та забезпечення чистоти, повноти, актуальності та доступності даних.

За оцінкою McKinseyБренди, які впроваджують персоналізацію на основі даних, можуть збільшити дохід на 5–15% та покращити рентабельність маркетингових інвестицій до 30%. Але щоб досягти цього, підприємства все частіше використовують штучний інтелект не лише для аналітики, а й для підготовки самих даних — автоматизації моделювання, прийняття рішень та доставки в усіх бізнес-системах.

Ми бачимо це щодня. Бренди використовують штучний інтелект для покращення коефіцієнтів збігу, прогнозування таких атрибутів, як цінність протягом усього терміну дії, та активації даних клієнтів у різних кампаніях, каналах та на етапах життєвого циклу, без написання власного коду чи підтримки крихких каналів передачі даних. Така інфраструктура розкриває можливості як масштабування, так і швидкості.

Що далі: Майбутнє штучного інтелекту в корпоративній стратегії

Протягом наступних 12–24 місяців штучний інтелект перейде від готових інструментів до глибокої інтеграції в корпоративну інфраструктуру. Щоб залишатися конкурентоспроможними, підприємствам знадобляться системи, які не просто сумісні зі штучним інтелектом, а в першу чергу базуються на штучному інтелекті.

Ось що виглядає так:

• Готовність даних у великих масштабах
  Статичні сховища даних поступляться місцем сховищам даних, які надають ШІ багатий контекст, необхідний для постійного уточнення, доповнення та активації даних клієнтів у режимі реального часу. Така гнучкість дозволяє командам швидше надавати аналітичні дані з меншими інженерними витратами.
• Моделювання для конкретних випадків використання
  Замість того, щоб створювати одну головну модель клієнта, підприємства використовуватимуть штучний інтелект для адаптації контексту клієнта до кожного окремого робочого процесу, будь то сегментація маркетингу, оптимізація шляхів у реальному часі чи звітність керівництва.
• Композитний інструментарій штучного інтелекту
  Модульні, сумісні компоненти штучного інтелекту дозволять командам швидко створювати, тестувати та виконувати ітерації, починаючи з малого та отримуючи додаткову цінність. Це заохочуватиме експерименти та зміцнюватиме зв'язок між командами, що займаються продуктом, даними та бізнесом.
• Зростання кількості корпоративних агентів штучного інтелекту
  Копілоти зі штучним інтелектом не просто відповідатимуть на запитання клієнтів. Вони діятимуть від імені клієнта, використовуючи його профіль та бренд як відправну точку. Бренди з найточнішими даними про клієнтів отримають від цього непропорційно велику вигоду.
• Доступний ШІ для кожного
  Завдяки генеративним інтерфейсам та low-code інструментам, штучний інтелект більше не обмежуватиметься спеціалістами з обробки даних. Бізнес-користувачі зможуть досліджувати тенденції, створювати контент та вживати заходів без необхідності мати ступінь доктора філософії чи чекати в черзі.

Узгодження ШІ зі стратегією, а не лише з технологіями

Зрештою, питання не в тому, чи є штучний інтелект потужним, а в тому, як ви вирішуєте свою стратегію, щоб найкраще скористатися його перевагами.

Найуспішнішими організаціями будуть ті, які інвестують не лише в можливості штучного інтелекту, а й у базову інфраструктуру даних, управління та культуру, щоб забезпечити його функціонування. Це означає забезпечення прозорості, пріоритезацію якості даних та надання кожній команді інструментів для швидкої та відповідальної роботи.

Ми бачили, як ШІ може розкрити цінність, коли він базується на чистих даних про клієнтів, розроблених для зручності використання та вбудованих у всі функції. Дивлячись у майбутнє, стає зрозуміло, що ШІ — це не лише моделі чи код, а й люди, партнерства та цілі.

Дорога попереду сповнена можливостей, і це варто цінувати.