Незліченна кількість дискусій щодо трансформаційного потенціалу штучного інтелекту відбулася протягом останніх двох років, оскільки перший випуск ChatGPT викликав стільки ажіотажу. Корпоративні лідери прагнули використовувати цю технологію для зменшення операційних витрат. Проте, можливо, дивно, що для багатьох лідерів ключовим показником, який використовується для оцінки успіху інструменту штучного інтелекту, є не рентабельність інвестицій (ROI). Це швидкість до ROI.
На тлі зниження терпимості до ризику та збільшення тиску на доходи керівники очікують, що інвестиції сприятимуть змінам і швидко окупляться. У той же час ажіотаж навколо штучного інтелекту спадає, звільняючи місце для більш прагматичних розмов про повернення інвестицій у штучний інтелект.
Наступний етап: зрозуміти, де працює ШІ
Успіх на сучасному ринку, де передплата є головним, залежить від того, наскільки добре ви утримуєте клієнтів, а не від того, наскільки добре ви їх залучаєте. У більшості секторів ринок перенасичений, і багато організацій пропонують подібні послуги майже однакової якості. Додайте до цього зниження лояльності клієнтів, зростання очікувань і збільшення готовності змінювати бренди, і організації не матимуть права на помилку, щоб не відставати від жорсткої конкуренції. Клієнтський досвід (CX) є в фактор, який визначає, чи процвітають організації, що базуються на передплаті, чи програють.
У цьому середовищі організації можуть конкурувати найкраще, якщо схиляються до поступових покращень, а не від витрат. Кожен вибір, який робить організація, має бути орієнтований на конкретні, орієнтовані на клієнта цілі — навіть якщо спочатку це буде коштувати трохи більше. Це поширюється на впровадження ШІ. Організації запитують, як штучний інтелект може компенсувати свої витрати, використовуючи його як заміну існуючим ресурсам. Тепер їм потрібно запитати, як штучний інтелект може це зробити створити цінність для організації, покращуючи спосіб роботи з клієнтами.
Відповідь досить проста. ШІ має багато потенційних застосувань, які покращують CX як прямо, так і опосередковано. Інструменти на базі штучного інтелекту можуть покращити персоналізацію, використовуючи дані про поведінку клієнтів, щоб переконатися, що користувачі побачать правильне повідомлення чи рекламу в потрібний час. Ті самі дані можуть допомогти в розробці продукту, висвітлюючи прогалини на ринку, які організація може використати для кращого обслуговування потреб клієнтів. Вони також можуть зробити організації більш активними, допомагаючи їм передбачити збої, активувати плани на випадок надзвичайних ситуацій і повідомляти необхідну інформацію користувачам.
Однак ця робота відбувається переважно за кадром, і це не може статися відразу.
Хочете найкращий ШІ? Почніть із «невидимих» програм
Єдиний спосіб дізнатися напевно, чи обробка дасть результати, які ви прагнете, — це спершу скористатися більш стриманими закулісними можливостями штучного інтелекту.
За заголовками про миттєву трансформацію стоїть основна здатність ШІ: аналіз. Великі мовні моделі (LLM), такі як ChatGPT, привернули увагу своєю очевидною гнучкістю, але вони виконують лише одне завдання незалежно від того, де вони працюють. Вони узагальнюють інформацію. Організаціям належить зробити правильну інформацію доступною, а це потребує часу. Ці два факти часто втрачаються в розмові, і вони означають кінець репутації «швидкого вирішення проблеми», якою користується ШІ.
Наступна ера визначатиметься невидимими вдосконаленнями за допомогою штучного інтелекту, коли організації створюватимуть свої технічні основи. Організації можуть почати з LLM, які допомагають:
- Інтегруйте наявні бази даних і розбийте роз'єднані дані, щоб забезпечити наскрізну видимість і контекст, який з цим пов'язаний.
- Застосуйте інструменти збору даних у режимі реального часу, щоб стати актуальною та відображати останні тенденції, моделі та збої.
- Прискорення узгодження та управління, щоб забезпечити точність і звільнити працівників, щоб зосередитися на завданнях вищого рівня, які вимагають людського контакту.
Організаційні зміни є першим кроком до ефективного впровадження і поширюються як на системи, так і на персонал. На цьому етапі керівники також повинні розглянути, як розгортання штучного інтелекту може вплинути на персонал, і працювати над тим, щоб випереджати потенційні перешкоди. Розробка програм підвищення кваліфікації та перекваліфікації допоможе забезпечити готовність персоналу ефективно працювати разом із новими технологіями. Сам штучний інтелект може допомогти в цих зусиллях — ще один із його невидимих додатків. Наприклад, він може підкреслити окремі прогалини в знаннях на основі даних про використання. Такого роду інформація може керувати навчальними програмами, щоб гарантувати, що працівники мають усе необхідне для процвітання.
Щойно організації отримають інтегровані, точні та актуальні записи та персонал, який розуміє, як і коли використовувати ШІ, вони зможуть додати ще один рівень «невидимих» інструментів. Наступна хвиля рішень має зосередитися на аналітиці, яка допоможе культивувати глибоке розуміння того, як працює бізнес, чого хочуть клієнти та перешкод, які стають на шляху. Ці рішення будуються одне на одному, і кожен крок відкриває новий рівень розуміння.
Точніше, описова аналітика використовує історичні дані для виявлення історичних закономірностей; вони розповідають організаціям, що сталося. Діагностична аналітика використовує додаткові дані, щоб контекстуалізувати те, що сталося, визначити причини та підкреслити наслідки інцидентів і змін; вони розповідають організаціям, чому все сталося саме так. Прогностична аналітика використовує дані минулих подій, щоб моделювати вплив запропонованих змін і стежити за тенденціями; вони показують організаціям, що може статися. Наказова аналітика використовує всі ці результати для прийняття обґрунтованих рішень; вони говорять організаціям, що робити далі.
Хоча подібні аналітичні рішення можуть використовувати розширені можливості ШІ, варто зазначити, що спочатку майже всі ці процеси відбуваються за лаштунками. Згодом прогнозні та директивні алгоритми можуть пробитися до рішень для споживачів, але це станеться лише після того, як буде закладено цю критичну внутрішню основу.
Оскільки медовий місяць штучного інтелекту закінчиться, його репутація як чарівного виправлення також закінчиться, але відмова від цього сприйняття має вирішальне значення для реалізації повного потенціалу технології. Лідери, які завтра хочуть потрапити в заголовки новин завдяки інноваційним програмам штучного інтелекту, повинні спершу завершити цю фундаментальну роботу, яка може виявитися важкою таблеткою для ковтання під час тиску на швидшу й швидшу віддачу. Однак перехід до більш цілісної, поступової та довгострокової оцінки цінності ШІ дозволить організаціям пришвидшити віддачу. Такий підхід дає керівникам інструменти та час, щоб скласти чітку картину того, що потрібно виправити, зрозуміти невеликі зміни, які матимуть найбільший вплив, і спроможність розробити надійні стратегії, які принесуть прибуток сьогодні без шкоди для прибутковості завтра.
Прагматизм від кінця до кінця
Незважаючи на те, що яскраві варіанти використання можуть спокусити клієнтів з першого погляду, а можливості скорочення витрат можуть привернути увагу керівників компаній, жоден із них навряд чи визначить вплив штучного інтелекту в довгостроковій перспективі. Натомість ця технологія стане синонімом закулісної роботи, яка сприяє відчутним покращенням у масштабі.
Кінець фази «медового місяця» знаменує собою початок більш зрілих відносин зі штучним інтелектом, які вимагають ретельного розгляду того, як він може справді покращити клієнтський досвід і підвищити прибутковість. Зрештою, головне — розглядати штучний інтелект не як швидке рішення, а як стратегічного партнера в прагненні до лояльності клієнтів, задоволення від досвіду та простих рішень у сьогоднішніх дедалі складніших операціях.
У найближчі місяці та роки найкращими будуть ті організації, які копатимуть глибше, зобов’язуються змінюватися та визнають потенціал штучного інтелекту як коротко- та довгострокову інвестицію.
