День вдячності штучному інтелектові: Реальна еволюція штучного інтелекту в бізнес-стратегії

Штучний інтелект у великих корпораціях вже не є футуристичною концепцією; це критична частина того, як компанії працюють, конкурують і ростуть. За останні кілька років те, що раніше зустрічалося з гіпом або ваганням, стало важливим драйвером успішної бізнес-стратегії. Від персоналізації клієнтського досвіду до надання рішень у сфері маркетингу, аналітики та клієнтського сервісу штучний інтелект допомагає організаціям отримувати більше від своїх даних і надавати більше своїм клієнтам.

Як ми відзначаємо День вдячності штучному інтелектові, стало ясно, що ми вступили в нову еру – еру, в якій відповідальний, ґрунтований і бізнес-орієнтований штучний інтелект вже не є опціональним. Реальна проблема полягає не в тому, чи використовувати штучний інтелект, а в тому, як його використовувати правильно.

Розумні дані починаються зі штучного інтелекту

Корпорації переповнені даними, багато з яких фрагментовані по системах, сховищах і командам. Останній опитування показало, що фахівці з даних витрачають майже половину свого часу на підготовку даних до того, як вони можуть бути використані, що є приголомшливим податком на інновації.

Штучний інтелект стає множником сили в сфері клієнтських даних. Від автоматизації вирішення ідентифікації до генерації сегментів в реальному часі та прийняття рішень про активацію, штучний інтелект допомагає командам прискорити час до отримання цінності та зосередитися більше на стратегії, ніж на боротьбі з даними. Інструменти, такі як ChatGPT, Claude і Perplexity, відкрили нові можливості, але найбільш ефективні застосування штучного інтелекту все одно зводяться до вирішення практичних проблем: ліквідації ручних робочих процесів, скорочення затримки між інсайтом і діями та створення розумніших, безпечних клієнтських досвідів.

У центрі всього цього лежить проста істина: штучний інтелект не виправляє погані дані. Якщо ваші дані фрагментовані, неповні або застарілі, навіть найрозвітліші моделі будуть недостатніми. Тому будівництво надійних, доступних активів даних є нульовим кроком для будь-яких корпоративних зусиль зі штучного інтелекту.

Як виглядає відповідальний штучний інтелект на практиці

З силою приходить відповідальність. Коли штучний інтелект займає центральну роль у бізнес-процесах, його проектування та управління стають ще важливішими.

Відповідальний штучний інтелект полягає не тільки у справедливості, пояснюваності та конфіденційності; це також про те, щоб забезпечити, що інструменти штучного інтелекту є придатними для використання, аудиту та узгоджені з реальними обмеженнями. Довіра здобувається, коли команди можуть інспектувати поведінку моделі, надавати відгук та адаптувати системи до змінних потреб. Інструменти, побудовані на штучному інтелекті, повинні підтримувати версіонування, відстежування змін та прозорість за замовчуванням.

Але навіть попри зростання прийняття, 72% виконавчих директорів кажуть, що їхні організації інтегрували штучний інтелект у більшість ініціатив – менше однієї третини кажуть, що вони готові керувати пов’язаними з цим ризиками. Відповідальний штучний інтелект вимагає спільних рамок, міжфункціональної співпраці та глибокого розуміння як обмежень моделі, так і готовності організації.

Конфіденційність є ще однією непорушною умовою, яка вимагає технічної основи, де постійна, стабільна клієнтська ідентичність керується безпечно. Це цілком можливо розробити штучний інтелект, який надає персоналізовані досвіди без порушення довіри клієнта, але будь-яка така спроба повинна починатися з передумови єдиної клієнтської ідентичності для забезпечення згоди та управління у великому масштабі.

Персоналізація, яка працює

Мало яких випадків демонструє потенціал штучного інтелекту так чітко, як персоналізація. Чи це електронна кампанія, досвід у додатку чи взаємодія з клієнтським сервісом, сучасні споживачі очікують, що бренди знають, хто вони є і чого вони хочуть, все це без вторгнення у приватне життя.

Штучний інтелект допомагає брендам задовольняти ці очікування персоналізації у великому масштабі. Але ефективна персоналізація все ще залежить від однієї речі: високоякісних даних. Це означає розв’язання клієнтських ідентифікаторів по пристроям, моделювання поведінки по мірі її виникнення та забезпечення того, що дані є чистими, повними, актуальними та доступними.

За даними McKinsey, бренди, які приймають дані-орієнтовану персоналізацію, можуть збільшити доходи на 5–15% і покращити маркетингову віддачу інвестицій до 30%. Але щоб досягти цього, підприємства все частіше використовують штучний інтелект не тільки для аналітики, а й для підготовки самих даних – автоматизації моделювання, прийняття рішень та доставки по бізнес-системам.

Ми бачимо це щодня. Бренди використовують штучний інтелект для покращення співвідношення збігів, передбачення атрибутів, таких як життєва цінність, та активації клієнтських даних по кампаніям, каналам та стадіям життєвого циклу, все це без написання спеціального коду чи підтримки хитких даних-пайплайнів. Така інфраструктура розблокує як масштаб, так і швидкість.

Що далі: Майбутнє штучного інтелекту в корпоративній стратегії

За наступні 12–24 місяці штучний інтелект перейде від окремих інструментів до глибокої інтеграції в корпоративну інфраструктуру. Щоб залишатися конкурентоспроможними, підприємства будуть потребувати систем, які не тільки сумісні зі штучним інтелектом, а й орієнтовані на нього.

Ось, як це виглядатиме:

• Готовність даних у великому масштабі Статичні склади даних поступаються місцем сховищам даних, які забезпечують штучному інтелекту багатий контекст, необхідний для безперервного уточнення, доповнення та активації клієнтських даних у реальному часі. Ця гнучкість дозволяє командам доставляти інсайти швидше, з меншим інженерним накладом.
• Моделювання для конкретних випадків застосування Замість будівництва однієї загальної моделі клієнта підприємства будуть використовувати штучний інтелект для адаптації клієнтського контексту до кожної окремої робочої потоки, чи то маркетинговий сегмент, оптимізація реального часу чи звітність для виконавців.
• Композитне інструментування штучного інтелекту Модульні, міжопераційні компоненти штучного інтелекту дозволять командам будувати, тестувати та ітерувати швидко, починаючи з малого та реалізуючи інкрементну цінність. Це заохочуватиме експериментування та звужуватиме цикл між продуктом, даними та бізнес-командами.
• Поява корпоративних агентів штучного інтелекту Агенти-копілоти штучного інтелекту будуть діяти не тільки на запит клієнта. Вони будуть діяти від імені клієнта, використовуючи профіль клієнта з брендом як початкову точку. Бренди з найбільш точними клієнтськими даними будуть користуватися цим непропорційно.
• Доступний штучний інтелект для всіх Завдяки генеративним інтерфейсам та низькому кодуванню штучний інтелект вже не буде обмежений тільки фахівцями з даних. Бізнес-користувачі зможуть досліджувати тенденції, генерувати контент та діяти без потреби у PhD чи квитку в черзі.

Вирівнювання штучного інтелекту зі стратегією, а не тільки технологією

У кінцевому рахунку, питання полягає не в тому, чи є штучний інтелект потужним – це про те, як ви вирівнюєте свою стратегію, щоб максимально використати його можливості.

Найбільш успішні організації будуть тими, які інвестують не тільки у можливості штучного інтелекту, а й у базову інфраструктуру даних, управління та культуру, щоб зробити це працювати. Це означає будівництво для прозорості, пріоритезації якості даних та надання кожній команді інструментів для швидкої та відповідальної дії.

Ми бачили, як штучний інтелект може розблокувати цінність, коли він ґрунтується на чистих клієнтських даних, призначених для використання та впроваджених по функціям. Оглядаючи майбутнє, стало ясно, що штучний інтелект не тільки про моделі чи код – це про людей, партнерства та мету.

Дорога вперед повна можливостей, і це щось, чого варто цінувати.