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

Ми вступаємо в сезон активності для корпоративного керівництва, коли менеджери всіх рівнів збираються, щоб оцінити результати та спланувати подальші дії. Після року зростання витрат, постійних проблем з ланцюгами поставок та тривалих зусиль для досягнення цілей сталості, існують багато викликів. Але одна тема все ще залишається на порядку денному для всіх – штучний інтелект (AI)/генеративний інтелект (GenAI).

Це епоха інноваційного FOMO, і лідери все частіше запитують про інтеграцію деяких функцій AI/GenAI в свої операції, щоб компанії не відставали. Але серед усіх цих емоцій важливо пам’ятати, що інновації – це процес, а не рішення. Для створення тривалого впливу організації повинні забезпечити, щоб будь-які нові можливості були пов’язані з конкретними потребами, оцінені на ризик та прив’язані до вимірюваних бізнес-результатів.

Ось три загальних питання/виклики для команд корпоративного керівництва та те, як AI/GenAI можуть допомогти, разом з прикладами з кількох галузей, де ця інновація вже робить різницю:

В нас є нова технологія, яку вводять майже щодня, а наш бюджет вже достатньо обмежений. Як ми можемо визначити, де наш інвестування в інновації AI/GenAI принесе найбільшу віддачу?

Парадоксально, коли всі починають прискорюватися, саме час для вашої команди керівництва сповільнитися та зосередитися на фундаментальних питаннях. По-перше, переконайтеся, що всі погоджені щодо того, як ви думаєте про AI/GenAI. AI вже існує деякий час, і на високому рівні його найкраще розглядати як інструмент для аналізу даних, збору інформації та розумнішої роботи. GenAI є більш молодим і пов’язаним з тим, як використовувати всі ці знання для автономного створення фактичного контенту та рекомендацій. Кожна компанія може виграти від інтеграції можливостей AI/GenAI, але це допомагає демократизувати перехід, щоб працівники відчували себе цінними.

Компанії, які хочуть створити корпоративну екосистему AI, можуть взяти приклад з методу “Кайдзен”, започаткованого компанією Toyota. Цей підхід передбачає безперервне покращення, коли команди всіх рівнів організації заохочуються робити малі, інкрементальні зміни для ліквідації відходів та оптимізації процесів. Це не тільки допомагає визначити, де AI/GenAI можуть мати найбільший вплив, але й починає розвивати “тестово-навчальний” спосіб мислення, який проникне в культуру організації та призведе до щасливіших, більш продуктивних працівників.

Фокус на: Транспортна галузь

У сфері транспорту AI/GenAI допомагає компаніям покращити все – від прогнозування попиту та управління запасами до передбачувального обслуговування та оптимізації маршрутів. Delta Air Lines використовує GenAI для аналізу даних клієнтів та надання персоналізованих trải nghiệm, UPS використовує свою систему ORION, яка працює на основі AI, для регулювання маршрутів доставки залежно від умов руху, а Нью-Йоркський метрополітен розгортає AI для зменшення кількості випадків ухилення від оплати проїзду.

Під час розширення ми виявили, що розриви у спілкуванні виникають між керівництвом та функціональним керівництвом, особливо в галузі ІТ. Як ми можемо використовувати AI/GenAI для створення більш ефективних внутрішніх та зовнішніх повідомлень без втрати автентичності?

Хоча GenAI може створювати надзвичайно реалістичні повідомлення, важливо дотримуватися певних стандартів для захисту репутації бренду. Інакше кажучи, стиль має значення, і люди хочуть спілкуватися таким чином, щоб це відчувалося справжнім. За даними недавнього опитування PwC, встановлення довіри все більш критично серед керівництва, споживачів та працівників, і 93% керівників погоджуються, що будівництво та підтримання довіри покращує фінансові результати. Те саме стосується організації, і часто працівники ставляться з обережністю до нових директив керівництва, які здаються нечесними, або недовіряють новій технології, яка не пояснюється належним чином.

Недорозуміння витрачає час і гроші, сповільнюючи інновації та операційну ефективність. GenAI може активно звернутися до цього питання, аналізуючи величезні набори даних попередніх взаємодій (з клієнтами та працівниками) для моделювання потенційних реакцій, надання реального часу інформації та виконання ролі мосту між двома “мовами” (тобто, що бізнес хоче сказати, і як це сприймається клієнтами/працівниками). Коли виконавці мають своєчасну, керовану AI інформацію про результати, вони можуть краще узгоджувати операційні рішення зі стратегічними цілями. І коли працівники включаються в процес через безперервну освіту та підвищення кваліфікації, AI/GenAI можуть бути сприйняті як актив, а не загроза.

Фокус на: Роздрібна торгівля

Післяпандемічне споживче поведінка змінилося суттєво, тому роздрібним компаніям критично використовувати AI для аналізу даних клієнтів та надання високоперсоналізованої служби, рекомендацій продуктів та маркетингових кампаній. У масштабі AI також можна використовувати для передбачення майбутньої поведінки, що дозволяє здійснювати націлені продажі та покращувати придбання клієнтів. Майбутнє в цій сфері цікаве і готується революціонізувати, як ми купуємо. Наприклад, Amazon продовжує вдосконалювати свою технологію “Just Walk Out”, яка аналізує дані з камер та сенсорів у магазинах для забезпечення безкоштовних магазинів у всьому світі.

У нашій галузі ми працюємо з великими обсягами конфіденційних даних клієнтів, і ми стурбовані тим, як введення нової технології може збільшити вразливість наших даних. Які є переваги використання AI/GenAI в цих галузях, і як ми можемо мінімізувати ризик?

Як і в медицині, золоте правило трансформації AI/GenAI – “По-перше, не нашкодь”. Деякі галузі, такі як охорона здоров’я та фінансові послуги, мали повільшу широкомасштабну адоптацію AI через свої складні, високорегульовані середовища, але були зроблені великі кроки в певних функціях. Найбільш помітний приклад – це сфера обслуговування клієнтів, де чатботи та віртуальні помічники, керовані AI, можуть забезпечувати підтримку 24/7 та допомагати відповісти на загальні логістичні питання. Наприклад, з моменту запуску в 2018 році чатбот Bank of America “Erica” відповів на 800 мільйонів запитів від понад 42 мільйонів клієнтів та надав персоналізовані інсайти/поради понад 1,2 мільярда разів.

Іронічно, попри триваючі занепокоєння щодо безпеки в чутливих галузях, AI/GenAI мали чисто позитивний вплив у сфері виявлення шахрайства. Шахрайство є ендемічною проблемою у фінансах, яка тільки погіршується, і експерти передбачають, що шахрайство в банку коштуватиме галузі 48 мільярдів доларів до 2029 року. Алгоритми AI можуть аналізувати величезні набори даних для ідентифікації аномалій, які можуть вказувати на шахрайську діяльність, а команди безпеки можуть встановлювати пороги для підозрілої діяльності, що викликає втручання лише тоді, коли ці пороги перевищуються. GenAI також можуть допомогти автоматизувати певні рутинні завдання (введення даних, узгодження тощо) та звільнити час для команд для прийняття більш нюансированих рішень (підтвердження кредитів, дефолти тощо), які виграють від глибшого людського аналізу.

Фокус на: Банківська галузь

У 2021 році PNC запустив PINACLE, застосунок для управління готівкою, який використовує AI та машинне навчання (ML) для навчання з історичних даних компанії. Як тільки модуль навчається, його можна оновлювати щодня та генерувати прогноз для передбачення майбутнього грошового потоку, зменшення проблем з контролем версій та отримання кращого розуміння поточної та майбутньої грошової позиції для різних сценаріїв. AI також допомагає емпаверувати інвесторів, особливо тих, хто зосереджується на сталості. Morgan Stanley радить, що аналітичні можливості AI можуть допомогти “ідентифікувати компанії з сильними показниками ESG, мінімізувати ризики та формувати портфелі, які краще узгоджуються з цілями сталості”.

Встановлення тона для 2025 року

Компанії мають унікальну можливість оптимізувати свої операції за допомогою AI/GenAI, але такий тип трансформації вимагає дисципліни. У вступі до наступного року керівництво повинно зробити ясним, що: (1) зміна – це командний спорт; (2) ROI будь-якої нової технології повинен бути прив’язаний до конкретних бізнес-результатів; і (3) швидкість без напрямку створює хаос. Виключивши шум та зосередившись на значимому впливі, організації будуть підготовлені до тривалого успіху в цій цікавій новій ері інновацій.