Як штучний інтелект дозволяє підприємствам рухатися до епохи самообслуговування

Чи ви є менеджером з продаж, аналітиком або фінансовим директором, у вас будуть питання, на які ваша компанія повинна відповісти.

У швидко рухаючихся підприємствах ці питання виникають без попередження, часто викликані засіданнями ради директорів, змінами у поведінці клієнтів, регулярними оглядами або зміною ринкових умов.

Можливо, це визначення того, чи був оплачений постачальник, або який останній рівень відтоку клієнтів, або що його викликає, або, можливо, це щось, що вимагає ще глибшого аналізу – наприклад, відсоток доходу компанії, який представляють ваші топ-10% клієнтів. Це не великі дані наукових досліджень, а практичні питання, часто критичні для бізнесу, які все ще вимагають багато енергії для вирішення.

Що відбувається далі, це часто затягнутий процес, пов’язаний з переглядом таблиць, панелей моніторингу та програм для отримання правильної інформації, а також надання відповіді, яка може зайняти години або навіть дні. Цей процес зазвичай фрагментований, ускладнений тим, що дані розкидані по різних системах і інструментах, кожний з яких належить або керується різними командами.

Ці затримки гальмують прогрес і спричиняють величезні, непотрібні витрати для підприємства, оскільки деякі дослідження вказують на те, що будь-яку суму між 20%-30% доходу втрачається щороку через неефективність. Окрім затримок, вони також підірвають довіру і сповільнять процес прийняття рішень. Це відштовхує працівників від постановки стратегічних питань.

Наступний етап штучного інтелекту полягає в тому, щоб надати працівникам можливість доступу до кількох джерел даних та отримання висновків без залежності від багатьох команд у підприємстві для підтримки. Натомість штучний інтелект стає не бар’єром, а засобом, який усуває перешкоди.

Цей тип штучного інтелекту дозволяє всім зосередитися на пріоритетних завданнях і створює більшу автономію для всіх – або, якщо бути більш прямим, дозволяє використовувати самообслуговування під час збору інформації, відповідей на питання та отримання висновків.

Еволюція штучного інтелекту в підприємствах

Галузь “самообслуговування штучного інтелекту” діє на перетині між витягуванням ключових даних підприємства та збором висновків, з можливістю виконання будь-ким, в будь-який час. Це представляє собою зміну від централізованої до розподіленої інтелектуальної функції, де висновок вбудований у робочі процеси. Окрім обходу тривалих внутрішніх процесів, команди мають можливість поставити проникливі питання та прийняти знання, отримані. Самообслуговування штучного інтелекту – це не тільки “бізнес для себе”, а й підвищення кваліфікації працівників для стратегічного мислення та глибшого зв’язку між даними.
Цей тип штучного інтелекту не тільки знає, де дані знаходяться в сховищах компанії, а й розуміє їх контекст, значення та навіть може запропонувати, як їх використовувати. Він може інтерпретувати взаємозв’язки між метриками та виділяти аномалії, а також виявляти тенденції, які інакше могли б залишитися непоміченими. Це те, як підприємства стають більш гострими, ефективними та надають більше цінності своїм клієнтам.

Боротьба з панелями моніторингу та даними

Робочий світ потребує оновлення щодо грамотності даних. Незважаючи на десятиліття інвестицій в платформи аналітики, працівники все ще відчувають відчуження від даних, які керують їхньою продуктивністю.

97% керівників підприємств вважають дані критично важливими для успіху, проте лише 26% вважають свої команди “грамотними щодо даних“. Результатом цього є втрачені можливості та марні ресурси. Висновки залишаються заблокованими за технічними бар’єрами або спеціалізованими командами в багатьох випадках, що означає, що вони недостатньо використовуються.

McKinsey вказує, що працівники витрачають близько 1,8 години на день, що еквівалентно п’ятій частині робочого тижня, на пошук інформації.

Що, якщо це можна скоротити до хвилин?

Нова технологія, розроблена з використанням штучного інтелекту, може допомогти підприємствам перейти від традиційних, статичних та однорівневих панелей моніторингу, які залежать від команд інженерів даних та вчених-даних для підтримки та розробки.

Панелі моніторингу, до яких переходять компанії, є динамічними – окрім доступу до всіх даних та інформації в режимі реального часу, вони також можуть взаємодіяти з користувачем для допомоги у вивченні даних та висновків. Вони пропонують як автономне, так і стратегічне прийняття рішень миттєво, що в кінцевому підсумку означає кращий контроль, більший бізнес-огляд та глибший зв’язок з наявними даними.

Самообслуговування штучного інтелекту в ділі

Не весь штучний інтелект однаковий.

Демократизація штучного інтелекту та даних – це сміла та похвальна амбіція, проте, як багато хто зрозумів від взаємодії з ChatGPT або іншими інструментами штучного інтелекту, відповіді можуть змінюватися залежно від того, як поставити питання та яких даних має доступ платформа. Аналогічно, коли мова йде про приватні та конфіденційні матеріали, або абсолютну точність є критично важливою, нежádoucí результати, такі як “галюцинації штучного інтелекту”, можуть підірвати довіру дуже швидко.

Для надання більшої автономії та контролю в підприємствах платформа штучного інтелекту повинна розуміти, які дані можуть бути поділілися з кожною людиною. Як тільки ці елементи будуть включені, будь-який працівник може поставити питання та очікувати миттєвої, точної та персоналізованої відповіді, яку потім можна уточнити на основі людської обратної зв’язку.

Працівники будь-якого рівня можуть використовувати самообслуговування штучного інтелекту для відповідей на питання, які інакше мали б бути перенаправлені до інших відділів. Це не тільки скорочує затори, але й забезпечує миттєві відповіді та дозволяє спеціалізованим командам зосередитися на більш важливих завданнях чи рішеннях.

Деталі щодо виконання компанії або прогнозу, організації графіків для різних команд, яких сегментів клієнтів найчастіше генерують доходи, та інше можуть бути вирішені методично та миттєво.

Директор з продаж, замість звернення до кожного регіонального менеджера з продаж, міг би підрахувати цифри за квартал та зіставити їх з целями – він міг би визначити середній час циклу продажів, витрачений на кожного типу клієнта, та розподілити ресурси відповідно, або зрозуміти, чи є цілі з доходу досяжними на основі поточного потоку від маркетингу. Це означає, що лідери можуть приймати обґрунтовані рішення в режимі реального часу, а не реактивні рішення після факту.

Найбільш прибуткові клієнти могли б бути швидко перераховані, а стратегія їх утримання чи стимулювання могла б бути розроблена в результаті.只要 інформація контекстуалізована для штучного інтелекту, все це можливо та надається з великою швидкістю.

Можливості, які надає технологія, керована штучним інтелектом

Використання штучного інтелекту в цьому спосіб прискорює прийняття рішень, користуючи не тільки нижній рядок, а й впливаючи на те, як компанія веде свій бізнес.

Платформа самообслуговування штучного інтелекту діє як хребет компанії; підтримуючи її, рухаючи її та забезпечуючи підтримку всіх органів, які складають бізнес-тіло.

З більш швидкими та ефективними висновками, компанії стануть більш продуктивними. Прогнозування та прогнозування майбутнього будуть більш точними та підтримуватимуть стійкий розвиток. Перешкоди та виклики будуть попереджені або керовані ефективно.

Як часто кажуть, дані – це нова нафта – і відкриваючи джерела для всіх, є можливості для створення багатства підприємств та рівня емансипації працівників, якого компанії ще не зустрічали.