Як подолати інновації FOMO та використовувати AI/GenAI для вирішення конкретних бізнес-проблем

Ми вступаємо в напружений сезон для корпоративного керівництва, коли менеджери з усіх підрозділів збираються, щоб оцінити роботу та спланувати подальші дії. Після року зростання витрат, постійних проблем з ланцюгом поставок і постійних зусиль, спрямованих на досягнення цілей сталого розвитку, з’явилося багато проблем. Але одна тема, як і раніше, здається, є головною для всіх — штучний інтелект (ШІ)/генеративний ШІ (GenAI).

Зараз епоха інновацій FOMO, і лідерів переважно просять включити деякі функції AI/GenAI у свою діяльність, щоб їхні компанії не залишилися позаду. Але серед усього цього хвилювання важливо пам’ятати, що інновація – це процес, а не рішення. Щоб створити тривалий вплив, організації повинні забезпечити відповідність будь-яких нових можливостей конкретним потребам, оцінку ризику та прив’язку до вимірних бізнес-результатів.

Нижче наведено три поширені запитання/завдання від команд керівництва корпорації та те, як AI/Gen AI може допомогти, а також приклади з кількох галузей, де ці інновації вже мають значення:

Таке відчуття, що щодня впроваджуються нові технології, а наш бюджет і так розтягнутий. Як ми можемо визначити, де наші інвестиції в інновації AI/GenAI принесуть найбільшу рентабельність інвестицій?

Парадоксально, але коли всі починають прискорюватися, вашій команді лідерів настав час уповільнити темп і зосередитися на основах. По-перше, переконайтеся, що всі погоджуються з тим, як ви думаєте про AI/GenAI. ШІ існує вже деякий час, і на високому рівні найкраще розглядати його як інструмент для аналізу даних, збору розуміння та ефективнішої роботи. GenAI є більш зародковим і включає в себе те, як використовувати всі ці знання для автономного створення фактичного вмісту та рекомендацій. Кожна компанія може отримати вигоду від впровадження можливостей AI/GenAI, але це допомагає демократизувати перехід, щоб працівники відчували, що їх цінують.

Компанії, які хочуть побудувати загальнокорпоративну екосистему штучного інтелекту, можуть черпати натхнення з «Kaizen” метод, запроваджений Toyota. Цей підхід передбачає безперервне вдосконалення, коли команди на всіх рівнях організації заохочуються вносити невеликі, поступові зміни, щоб усунути відходи та оптимізувати процеси. Це не тільки допомагає визначити, де штучний інтелект/генеральний штучний інтелект може мати найбільший вплив, але й починає розвивати мислення «тестування та навчання», яке проникне через культуру організації та призведе до щасливіших і продуктивніших працівників.

Фокус на: Транспортна галузь 

 У сфері транспорту AI/GenAI допомагає компаніям удосконалити все: від прогнозування попиту та управління запасами до прогнозного технічного обслуговування та оптимізації маршрутів. Delta Air Lines використовує GenAI для аналізу даних клієнтів і надання персоналізованого досвіду подорожей, UPS використовує свою систему ORION на базі штучного інтелекту для коригування маршрутів доставки відповідно до зміни умов руху, а MTA Нью-Йорка використовує штучний інтелект, щоб зменшити ухилення від оплати проїзду.

У міру масштабування ми виявляємо, що між C-Suite та функціональним керівництвом, особливо ІТ, виникають розриви в спілкуванні. Як ми можемо використовувати AI/GenAI для створення ефективніших внутрішніх і зовнішніх повідомлень без втрати автентичності?

Хоча GenAI може створювати надзвичайно реалістичні повідомлення, важливо підтримувати певні стандарти, щоб зберегти репутацію бренду. Іншими словами, стиль має значення, і люди хочуть спілкуватися так, щоб відчувати себе щирим. Згідно з недавнім опитуванням від PwC, встановивши, що довіра стає все більш критичною серед керівників, споживачів і працівників, і 93% керівників компаній погоджуються, що побудова та підтримка довіри покращує кінцевий результат. Те ж саме вірно і в організації, і для працівників зазвичай обережно ставляться до нових вказівок керівництва, які здаються помилковими, або з недовірою ставляться до нових технологій, які не розглядаються в належному контексті.

Неправильне спілкування витрачає час і гроші, уповільнюючи інновації та ефективність роботи. GenAI може активно вирішувати це, аналізуючи величезні набори даних попередніх взаємодій (з клієнтами та співробітниками), щоб моделювати потенційні реакції, пропонувати статистичні дані в реальному часі та служити мостом між двома «мовами» (тобто те, що бізнес хоче сказати і як його отримують клієнти/працівники). Коли керівники мають своєчасне, кероване штучним інтелектом уявлення про продуктивність, вони можуть краще узгоджувати операційні рішення зі стратегічними цілями. І коли працівники стають частиною процесу через безперервне навчання та ініціативи з підвищення кваліфікації, ШІ/GenAI можна розглядати як актив, а не як загрозу.

Фокус на: Роздрібна торгівля

Поведінка споживачів після пандемії кардинально змінилася, тому вкрай важливо, щоб роздрібні компанії використовували ШІ для аналізу даних клієнтів і надання високоперсоніфікованих послуг, рекомендацій щодо продуктів і маркетингових кампаній. У масштабі ШІ також можна використовувати для прогнозування майбутньої поведінки, забезпечуючи цілеспрямовані продажі та покращуючи залучення клієнтів. Майбутнє в цьому просторі захоплююче та готове кардинально революціонізувати наші покупки. Наприклад, Amazon продовжує вдосконалювати свою технологію «Just Walk Out» на основі штучного інтелекту, яка аналізує дані з камер і датчиків у магазинах, щоб забезпечити роботу магазинів без каси по всьому світу.

У нашій галузі ми маємо справу з великою кількістю конфіденційної інформації про клієнтів, і ми стурбовані тим, як запровадження нових технологій може зробити наші дані більш вразливими. Які переваги використання AI/GenAI у цих галузях і як ми можемо зменшити ризик? 

Як і в медицині, золоте правило трансформації AI/GenAI таке: «По-перше, не нашкодь». У певних галузях, як-от охорона здоров’я та фінансові послуги, штучний інтелект поширювався повільніше через їхнє складне, жорстко регульоване середовище, але в окремих функціях було досягнуто величезних успіхів. Найочевидніший доказ – служба обслуговування клієнтів, де чат-боти та віртуальні помічники на основі штучного інтелекту можуть надавати цілодобову підтримку та допомагати відповідати на типові логістичні запитання. Наприклад, з моменту запуску в 24 році Чат-бот “Erica” Банку Америки на базі ШІ відповіла на 800 мільйонів запитів від понад 42 мільйонів клієнтів і надала персоналізовану інформацію/консультації понад 1.2 мільярда разів.

За іронією долі, незважаючи на триваючі занепокоєння щодо безпеки в чутливих галузях, AI/GenAI отримав чистий позитивний вплив у сфері виявлення шахрайства. Шахрайство є поширеною проблемою фінансів ситуація лише погіршується, і експерти прогнозують, що до 48 року банківське шахрайство коштуватиме галузі 2029 мільярдів доларів. Алгоритми штучного інтелекту можуть переглядати величезні масиви даних, щоб виявити аномалії, які можуть вказувати на шахрайську діяльність, а групи безпеки можуть встановити порогові значення для підозрілої діяльності, ініціюючи втручання лише за цих порогових значень. перевищено. GenAI також може допомогти автоматизувати певні звичайні завдання (введення даних, узгодження тощо) і звільнити час для команд, щоб приймати детальніші рішення (затвердження кредитів, дефолти тощо), які виграють від глибшого людського аналізу.

Фокус: банківська галузь

Ще у 2021 році PNC запустила PINACLE, програма для керування готівкою, яка використовує AI та машинне навчання (ML) для навчання на основі історичних даних компанії. Після того, як модуль навчено, його можна оновлювати щодня та створювати поточний прогноз, який допоможе передбачити майбутні грошові потоки, зменшити проблеми з контролем версій і отримати краще розуміння поточних і майбутніх грошових позицій для різних сценаріїв. ШІ також допомагає розширити можливості інвесторів, особливо тих, хто зосереджений на сталому розвитку. Morgan Stanley повідомляє, що аналітичні можливості штучного інтелекту можуть допомогти «визначати компанії з високою ефективністю ESG, зменшувати ризики та формувати портфелі, які краще відповідають цілям сталого розвитку».

Задаючи тон на 2025 рік

Компанії мають унікальну можливість оптимізувати свої операції за допомогою AI/GenAI, але така трансформація вимагає дисципліни. У наступному році керівництво має чітко дати зрозуміти, що: (1) зміни — це командний вид спорту; (2) рентабельність інвестицій будь-якої нової технології має бути прив’язана до конкретних бізнес-результатів; і (3) швидкість без напрямку створює хаос. Відмовившись від ажіотажу та зосередившись на суттєвому впливі, організації зможуть досягти тривалого успіху в цю захоплюючу нову еру інновацій.