AI 的蜜月期已经结束，接下来会发生什么？

过去两年里，关于人工智能（AI）转型潜力的无数讨论已经发生，自从 ChatGPT 首次发布以来，引起了极大的兴奋。企业领导者渴望利用这项技术来降低运营费用。然而，令人惊讶的是，对于许多领导者来说，评估 AI 工具成功的关键指标不是其整个生命周期的投资回报率（ROI）。而是 ROI 的 速度。

在风险承受能力下降和收入压力增加的同时，领导者希望投资能够带来快速变化和回报。与此同时，人工智能的炒作正在消退，取而代之的是关于人工智能投资回报的更为务实的对话。

下一阶段：对人工智能的作用有现实的认识

在今天的市场中，订阅模式是王道，成功取决于您如何留住客户，而不是如何吸引新客户。在大多数行业中，市场已经饱和，许多组织提供的服务质量几乎相同。添加客户忠诚度下降、期望值上升和更愿意切换品牌的因素，组织们发现自己在与激烈的竞争中没有任何错误的余地。 客户体验 (CX) 是决定订阅制组织是否蓬勃发展或陷入困境的 关键 因素。

在这种环境中，组织可以通过倾向于渐进式改进而不是远离支出来最好地竞争。组织做出的每个选择都必须以特定的、以客户为中心的目标为导向，即使这需要在开始时多花一点钱。这也适用于人工智能的实施。组织一直在问如何使用人工智能来取代现有的资源以收回其成本。现在，他们需要问如何使用人工智能 为 组织 创造 价值，方法是改善他们与客户的合作方式。

答案很简单。人工智能有许多潜在的应用，可以直接或间接地改善客户体验。人工智能工具可以通过使用客户行为数据来增强个性化，确保用户在正确的时间看到正确的消息或促销活动。同样的数据也可以帮助指导产品开发，突出市场中的差距，组织可以利用这些差距更好地满足客户的需求。它们还可以使组织更加积极主动，帮助他们预测中断，激活应急计划，并向用户传达必要的信息。

然而，这些工作主要发生在幕后，不能一夜之间完成。

要获得最好的 AI 效果，请从“隐形”应用开始

唯一能够确定后端或前端用例是否会产生所需的结果的方法是首先利用人工智能更为微妙的、幕后能力。

关于瞬间转型的头条新闻背后是人工智能的核心能力：分析。像 ChatGPT 这样的 大型语言模型 (LLM) 因其显然的灵活性而引起了人们的关注，但它们无论在哪里运行，都只执行一个任务。它们总结信息。组织必须提供正确的信息，这需要时间。这些事实往往在对话中被忽略，它们标志着人工智能所享有的“快速解决方案”声誉的结束。

下一个时代将以人工智能促进的“隐形”改进为特征，因为组织正在建立他们的技术基础。组织可以从以下方面开始使用大型语言模型：

1. 集成现有的数据库，打破数据孤岛，提供端到端的可见性——以及随之而来的背景信息。
2. 实施实时数据收集工具，以确保洞察力是最新的，并反映最新的趋势、模式和中断。
3. 加快对账和管理的速度，以确保准确性，并让工人专注于需要人工触感的更高级任务。

组织变革是有效实施的第一步，它涵盖了系统和员工。到这一点，领导者还应该考虑人工智能部署可能如何影响员工，并努力预测潜在的障碍。开发提升和再培训计划将有助于确保员工能够有效地与新技术一起工作。人工智能本身可以在这些努力中提供帮助——这是它的另一个“隐形”应用。例如，它可以根据使用数据突出个人的知识缺口。这种信息可以指导培训计划，以确保工人拥有蓬勃发展所需的一切。

一旦组织拥有集成、准确和最新的记录，以及了解如何和何时使用人工智能的员工，他们就可以添加另一层“隐形”工具。下一波解决方案应该专注于分析，以帮助培养对业务运作、客户需求和障碍的深入理解。这些解决方案是建立在彼此之上的，每一步都会揭示新的洞察力。

更具体地说，描述性分析使用历史数据来识别历史模式；它们告诉组织发生了什么。诊断分析使用额外的数据来上下文化发生了什么，找出原因，并突出事件和变化的影响；它们告诉组织事情发生的原因。预测分析使用过去事件的洞察力来建模拟议变化的影响，并跟踪趋势；它们向组织展示可能发生的事情。规定性分析使用所有这些输出来做出明智的决定；它们告诉组织下一步该做什么。

虽然这些分析解决方案可能会利用人工智能的更高级功能，但值得注意的是，最初几乎所有这些过程都发生在幕后。最终，预测和规定性算法可能会出现在面向消费者的解决方案中，但这只能发生在这个关键的内部基础被奠定之后。

随着人工智能的蜜月期结束，其作为“魔术解决方案”的声誉也将结束——但摆脱这种认知对于实现该技术的全部潜力至关重要。明天希望通过创新的人工智能应用程序制造头条新闻的领导者必须首先完成这项基础工作，这可能是一个难以接受的苦药，尤其是在面临更快、更快的回报压力的情况下。然而，转向更全面的、渐进的和长期的对人工智能价值的评估将使组织能够加快回报。这种方法为领导者提供了工具和时间来开发对需要解决的问题的清晰图景，对于将产生最大影响的微小变化有了洞察力，并制定了能够在不损害明天利润的情况下为今天带来回报的明智策略。

从端到端的务实主义

虽然引人注目的用例可能一开始会吸引客户的注意力，成本削减的机会可能会吸引企业领导者的目光，但这两者都不太可能定义人工智能的长期影响。相反，该技术将与幕后工作紧密相关，这种工作推动了大规模的有形改进。

蜜月期的结束标志着与人工智能关系的成熟开始，这种关系需要仔细考虑人工智能如何真正增强客户体验和推动盈利能力。最终，关键是将人工智能视为快速解决方案，而不是将其视为客户忠诚度、令人满意的体验和在今天日益复杂的运营中简单解决方案的 战略伙伴。

在未来几个月和几年里，能够深入挖掘、致力于改变并认识到人工智能既是短期也是长期投资潜力的组织将会脱颖而出。