如何克服创新恐惧症（FOMO）并利用AI/GenAI解决特定的商业问题

我们即将进入公司领导层的繁忙季节，此时各个部门的经理将聚集在一起评估业绩并规划下一步。经过一年不断上涨的成本、持续的供应链问题和持续的可持续性目标努力，挑战仍然很多。但有一件事仍然似乎是每个人心中的中心话题——人工智能（AI）/生成式人工智能（GenAI）。

这是创新恐惧症（FOMO）的时代，领导者们被要求将某些AI/GenAI功能纳入他们的运营中，以免公司被落在后面。但在所有的兴奋中，必须记住创新是一个过程，而不是一个解决方案。为了产生持久的影响，组织必须确保任何新的能力都与特定的需求相匹配，评估风险，并与可衡量的商业成果相关联。

以下是来自公司领导团队的三个常见问题/挑战，以及AI/Gen AI如何帮助解决这些问题，包括来自几个行业的例子，这些创新已经在这些行业中产生了影响：

感觉每天都有新技术被推出，我们的预算已经很紧张。我们如何确定在AI/GenAI创新上投资将带来最大的回报率（ROI）？

矛盾的是，当每个人都开始加速时，是时候让您的领导团队放慢脚步，专注于基本问题。首先，确保每个人都对如何思考AI/GenAI有一个共同的理解。AI已经存在了一段时间了，从高层次上讲，AI最好被视为一种分析数据、收集洞察力和更智能地工作的工具。GenAI更为初级，涉及如何使用所有这些洞察力来自主生成实际内容和推荐。每家公司都可以从将AI/GenAI功能纳入中受益，但有助于使转变民主化，使工人感到被重视。

正在建设企业范围内的AI生态系统的公司可以从丰田开创的“Kaizen”方法中汲取灵感。这种方法涉及持续改进，在组织的所有层级中，团队都被鼓励进行小的、渐进的改变，以消除浪费和优化流程。不仅可以帮助确定AI/GenAI可能产生最大影响的领域，而且开始培养一种“测试和学习”的心态，这将渗透到组织的文化中，导致员工更加幸福和高效。

关注：交通行业

在交通领域，AI/GenAI正在帮助公司改善从需求预测和库存管理到预测性维护和路线优化等一切。 达美航空 使用GenAI分析客户数据并提供个性化的旅行体验， UPS 使用其AI驱动的ORION系统根据交通状况变化调整送货路线，纽约市地铁管理局（MTA）部署AI以减少逃票行为。

随着我们扩张，我们发现C级高管和职能领导层之间，特别是IT部门，正在出现沟通差距。我们如何利用AI/GenAI创建更有效的内部和外部信息而不失去真实性？

虽然GenAI可以产生非常逼真的信息，但维护某些标准以保护品牌声誉至关重要。换句话说，风格很重要，人们希望以真实的方式进行沟通。根据普华永道最近的一项调查，在C级高管、消费者和员工中建立信任越来越重要，93%的商业高管同意，建立和维护信任可以提高利润。在组织内部，这也是如此，工人通常会对新管理指令持谨慎态度，如果这些指令听起来不真实，或者对没有得到适当背景的新技术持怀疑态度。

误解会浪费时间和金钱，减慢创新和运营效率。GenAI可以通过分析大量的历史交互数据（与客户和员工的交互）来主动解决这个问题，模拟潜在反应，提供实时洞察，并作为业务想要表达的内容和客户/员工接受的内容之间的桥梁。当高管们有及时的、由AI驱动的对业绩的洞察力时，他们可以更好地将运营决策与战略目标对齐。当工人通过持续的教育和提升技能计划成为这一过程的一部分时，AI/GenAI可以被视为一种资产，而不是威胁。

关注：零售行业

疫情后的消费者行为已经发生了显著的变化，因此对于零售公司来说，使用AI分析客户数据并提供高度个性化的服务、产品推荐和营销活动至关重要。在大规模上，AI还可以帮助预测未来的行为，从而实现有针对性的销售努力和改善客户获取。这个领域的未来很令人兴奋，并且有可能彻底改变我们购物的方式。例如，亚马逊继续改进其AI驱动的“Just Walk Out”技术，该技术使用来自摄像头和店内传感器的数据来为全球的无人值守商店提供动力。

在我们的行业中，我们处理大量敏感的客户信息，我们担心引入新技术可能会使我们的数据面临更大的漏洞。使用AI/GenAI在这些行业中有什么好处，我们如何减轻风险？

与医学一样，AI/GenAI转型中的黄金法则是“首先，不要造成伤害”。像医疗保健和金融服务这样的行业由于其复杂、受监管的环境，AI的采用速度较慢，但在特定功能方面已经取得了巨大的进步。最明显的证据是在客户服务方面，AI驱动的聊天机器人和虚拟助手可以提供24/7的支持，并帮助回答常见的后勤问题。例如，自2018年推出以来，美国银行的AI驱动聊天机器人“Erica”已响应了800万个来自4200万客户的查询，并提供了超过12亿次个性化的见解/指导。

讽刺的是，尽管人们对敏感行业的安全性仍然存在担忧，但AI/GenAI在欺诈检测领域已经产生了净正面的影响。 金融领域的欺诈是一个普遍的问题，预计到2029年，欺诈性银行业务将使该行业损失480亿美元。AI算法可以扫描大量数据以识别可能指示欺诈活动的异常情况，安全团队可以建立可疑活动的阈值，只有当这些阈值被超过时才会触发干预。GenAI还可以帮助自动执行某些例行任务（数据输入、对账等），并为团队腾出时间来做出更细致的决定（贷款批准、违约等），这些决定可以从更深入的人类分析中受益。

关注：银行业

2021年，PNC推出了PINACLE，一种使用AI和机器学习（ML）从公司的历史数据中训练的现金管理应用。一旦该模块被训练，它可以每天更新并生成滚动预测，以帮助预测未来现金流、减少版本控制问题并更好地了解当前和未来现金位置的各种场景。AI还可以帮助赋予投资者权力，特别是那些专注于可持续性的投资者。 摩根士丹利建议，AI的分析能力可以帮助“识别具有强大ESG表现的公司，减轻风险，并塑造更好地符合可持续性目标的投资组合。”

为2025年定下基调

公司有一个千载难逢的机会来优化他们的运营使用AI/GenAI，但这种转变需要纪律。进入明年，领导层需要明确：（1）改变是一项团队运动；（2）任何新技术的投资回报率必须与特定的商业成果相关联；以及（3）没有方向的速度会造成混乱。通过忽略炒作并专注于有意义的影响，组织将为在这个令人兴奋的创新新时代中取得持久的成功做好准备。