Оптимізація робочих процесів компанії за допомогою агентів штучного інтелекту: міф чи реальність?

Проблема

Як все більше великих компаній інвестують в агентів штучного інтелекту, розглядаючи їх як майбутнє оперативної ефективності, зростає хвиля скептицизму. Хоча є збудження щодо потенціалу цих технологій, багато організацій знаходять, що реальність часто не відповідає гіперболі. Це розчарування можна в основному пояснити двома головними проблемами: надмірними обіцянками та високою специфікою бізнес-проблем.

Хоча штучний інтелект може excelling у певних завданнях – таких як аналіз даних та автоматизація процесів – багато організацій зустрічають труднощі, коли намагаються застосовувати ці інструменти до своїх унікальних робочих процесів. Стаття Lexalytics підкреслює, що відбувається, коли ви інтегруєте штучний інтелект лише для того, щоб приєднатися до хайпу штучного інтелекту. Результатом часто є розчарування та відчуття, що технологія не виправдовує своїх обіцянок.

Джерела розчарування під час впровадження штучного інтелекту

Джерела розчарування під час впровадження штучного інтелекту є багатоманітними.

• Одна з значних проблем полягає в тому, що багато компаній поспішно впроваджують штучний інтелект без чіткої стратегії чи визначених цілей. Це відсутність напрямку робить складним вимірювання успіху чи невдачі ініціатив штучного інтелекту. Компанії можуть опинитися в ситуації, коли вони розгортають інструменти, які не відповідають їхнім справжнім потребам, що призводить до марних витрат та розчарування. Що відбувається, коли ви інтегруєте штучний інтелект без належної планування та підготовки? Ну, ви отримуєте випадки, подібні до McDonald’s. Після трьох років підготовки влітку 2024 року у співпраці з IBM McDonald’s розгорнув свій агент штучного інтелекту, який може приймати замовлення на виїзді. Погано спроектована модель призвела до того, що штучний інтелект не зрозумів клієнтів. Одним з найвідоміших прикладів були два клієнти в TikTok, які просили штучний інтелект зупинитися, оскільки він продовжував додавати більше курячих наггетсів до їхнього замовлення, в результаті чого кількість наггетсів сягнула 260.
• Якість даних є ще однією критичною проблемою. Системи штучного інтелекту є такими ж хорошими, як і дані, які подаються їм. Якщо вхідні дані застарілі, неповні або упереджені, результати будуть невідповідними. На жаль, організації іноді нехтують цим фундаментальним аспектом, очікуючи, що штучний інтелект здійснить дива, незважаючи на недоліки даних.
• Проблеми інтеграції також становлять значні перешкоди. Об’єднання штучного інтелекту з існуючими системами може бути складним, часто виявляючи технічні проблеми та проблеми сумісності, особливо для підприємств, які покладаються на застарілі системи. Без ретельного планування та ресурсів ці проблеми інтеграції можуть зірвати ініціативи штучного інтелекту, посилюючи розчарування.

Використання агентів штучного інтелекту в робочих процесах компанії

Незважаючи на ці перешкоди, агенти штучного інтелекту мають потенціал революціонізувати бізнес-операції, оптимізуючи робочі процеси та підвищуючи ефективність у різних сферах.

Одним з найбільш переконливих застосувань штучного інтелекту є підтримка клієнтів. Штучний інтелект, що керує чат-ботами, може обробляти звичайні запити, звільняючи людей для більш складних питань. Автоматизуючи повторювані завдання, працівники можуть перенаправити свою енергію на більш стратегічні обов’язки. Одним з найбільших випадків інтеграції штучного інтелекту для підтримки клієнтів є Telstra, телекомунікаційна компанія з Австралії. Telstra розгорнула свій власний агент штучного інтелекту під назвою Ask Telstra. Ось результати, які компанія поділилася: 20% менше повторних дзвінків, 84% агентів сказали, що це позитивно вплинуло на взаємодію з клієнтами, 90% агентів стали більш ефективними.

У сфері автоматизації маркетингу штучний інтелект також доводить свою цінність. Аналізуючи поведінку клієнтів та їхні вподобання, агенти штучного інтелекту можуть створювати персоналізовані маркетингові стратегії, які підвищують рівень залучення та конверсій. Bayer використав штучний інтелект для прогнозування попиту на ліки від грипу, і коли модель штучного інтелекту передбачила зростання попиту на 50%, команда використала його для адаптації своєї маркетингової стратегії. Результати були вражаючими: 85% зростання кількості кліків за рік, зниження вартості кліків на 33% порівняно з попереднім роком, зростання трафіку на сайті на 2,6 рази за довгий період.

Штучний інтелект також може оптимізувати процеси в ресурсах людини. За даними Decision Analytics Journal, штучний інтелект має багато переваг у сфері точності, ефективності та гнучкості. Автоматизуючи початкові етапи рекрутингу, такі як скринінг резюме та ідентифікація топ-кандидатів на основі конкретних критеріїв, штучний інтелект економить значний час і забезпечує більш об’єктивний процес відбору. Можливо, однією з найатрактивніших сторін штучного інтелекту є його ефективність та економічна вигода. У багатьох сценаріях штучний інтелект може виконувати завдання швидше та з меншим числом помилок порівняно з людьми, що робить його привабливим вибором для підприємств, які прагнуть спростити свої робочі процеси. Автоматизуючи повторювані та трудомісткі завдання, організації можуть суттєво скоротити операційні витрати, одночасно мінімізуючи ризик помилок людей. Це поєднання швидкості, точності та економії дозволяє компаніям оптимізувати свої процеси та розподіляти ресурси більш стратегічно.

Поради щодо інтеграції агентів штучного інтелекту

Для успішної інтеграції агентів штучного інтелекту до робочих процесів компанії підприємства повинні дотримуватися декількох ключових стратегій.

1. По-перше, необхідно визначити чіткі цілі до впровадження. Організації повинні ідентифікувати конкретні завдання, які вони хочуть вирішити за допомогою штучного інтелекту, та встановити вимірювані результати для оцінки ефективності. Ця ясність полегшує необхідні корективи протягом процесу. Якщо інтеграція штучного інтелекту фрагментарна, дуже складно порівняти вартість інтеграції з рівнем продуктивності та визначити, чи мала інтеграція позитивний вплив на компанію. Виміряйте час, витрачений на різні завдання з та без штучного інтелекту, кількість працівників, які займаються певним завданням, та якість роботи.
2. Іншим важливим аспектом є якість даних. Інвестиції в надійні практики управління даними є суттєвими для забезпечення точності, актуальності та відсутності упередженості інформації, яка подається системам штучного інтелекту. Якщо компанія використовує зовнішнє рішення, упевніться, що жодних чутливих та приватних даних не подається до штучного інтелекту. Гігієна даних штучного інтелекту – це новий концепт, невідомий багатьом, тому переконайтеся, що ви просвітили своїх працівників про це. Гарна стаття про те, чому не можна поділитися чутливими корпоративними даними з моделями штучного інтелекту, написана Micropro.
3. Як і з будь-якими новими технологіями, важливо моніторити інструменти штучного інтелекту під час їхньої інтеграції. Зберіть відгуки як від працівників, які використовують інструменти штучного інтелекту, так і від клієнтів, які взаємодіють з вашою моделлю в службі підтримки клієнтів чи інших каналах взаємодії. Таким чином, ви можете виявити будь-які помилки та проблеми на ранніх етапах, впливаючи лише на невелику кількість операційних процесів. Компанія повинна розвивати культуру адаптивності та тісно моніторити свої моделі штучного інтелекту, особливо на перших етапах впровадження.

Висновок

Натомість ніж розглядати штучний інтелект як магічне рішення, підприємства повинні розглядати його як потужний інструмент, який, якщо використовувати його правильно, може підвищити ефективність операцій та сприяти успіху. Питання полягає в тому, що штучний інтелект має знання про клієнта та його потреби, тому ми розуміємо, як ми можемо заощадити їм час у пошуках інформації та запропонувати робочий інструмент. Сьогодні має сенс розгортати агентів штучного інтелекту в рамках конкретних випадків використання, оскільки такий підхід дозволяє створити максимальну цінність. Це зараз категорія, яка отримує значні інвестиції, і протягом наступного року це, безумовно, стане основною тенденцією та може розвинутися у щось ще більш суттєве в майбутньому. Коли закінчиться золота лихоманка штучного інтелекту?