Хватит мечтать, хватит спекуляций, хватит шумихи – это год действий. Согласно Глобальный институт McKinseyПочти 50% типичных бизнес-операций теперь могут быть автоматизированы с помощью генеративного ИИ (GenAI), типа искусственного интеллекта, который может создавать текст, изображения, видео и синтетические данные.

Такая автоматизация приносит огромную пользу и решает важнейшие бизнес-задачи в различных отраслях и функциях, улучшая качество обслуживания клиентов, оптимизируя операции и стимулируя инновации. Но по большей части GenAI не подвергался широкомасштабным испытаниям, и истинную рентабельность инвестиций в эти инвестиции необходимо уточнить.

Хотя компании начали вкладывать значительные средства в экспериментальные и специальные проекты GenAI, масштабирование этих усилий может оказаться сложной задачей. Лидеры пытаются понять, как максимизировать преимущества GenAI, одновременно наблюдая и минимизируя затраты, обеспечивая проверяемость и контроль доступа, повышая производительность, предоставляя абстракции моделей и усиливая безопасность. Тем, кто до сих пор не решался использовать GenAI из-за страха перед высокими накладными расходами и проблемами управления данными/безопасностью, следует учитывать следующее при включении GenAI в свои рабочие процессы и более крупные бизнес-стратегии.

Создайте план масштабной трансформации: 3 ключевых действия, которые нужно предпринять прямо сейчас

1. Повышайте квалификацию своих сотрудников, чтобы использовать весь потенциал GenAI, минимизируя риски.

Это дивный новый мир искусственного интеллекта, и существуют разные уровни понимания того, что возможно. Компании, которые только начинают этот путь, могут получить выгоду от запуска организационных программ для обучения ИТ-команд и бизнес-команд потенциалу GenAI, разработке конкретных протоколов, касающихся рисков, прозрачности и этики.

Организации могут выбирать, привлекать ли сторонних экспертов или создавать новую должность, посвященную этике ИИ, но они должны понимать, что обучение проводится не для показухи. Посвятив дни или недели разработке программ, обучающих всех сотрудников (а не только технических специалистов) использованию GenAI, вы получите большую поддержку всей организации, чем те, кто этого не делает.

Обучая бизнес-команды выявлению потенциальных приложений GenAI, которые могут помочь им в их работе (и отделяя факты от вымысла в вопросах безопасности), организации смогут гораздо лучше оценить общую ценность.

2. Объедините искусственный интеллект с GenAI: подготовьте свою инфраструктуру к изменениям, связанным с большим объемом данных.

GenAI быстро привлекает внимание благодаря своей способности повышать производительность, поднимая операционную прибыль до ранее невиданного уровня. Однако важно помнить, что GenAI — это не панацея. С появлением GenAI традиционные методы обработки данных и искусственный интеллект стали более важными, чем когда-либо.

Рассмотрим следующие решения на базе GenAI:

  1. Розничная торговля: обеспечение гиперперсонализации в розничной торговле с использованием автономных агентов для генерации рекомендаций.
  2. Путешествие: использование рабочего процесса с использованием GenAI для создания персонализированных маршрутов путешествий на основе индивидуальных предпочтений.
  3. Банковское дело: использование агентов диалога для персонализации банковских операций, от оплаты счетов до анализа тенденций расходов и рекомендаций.

Одного лишь GenAI недостаточно для реализации упомянутых выше решений. Крайне важно связать способность GenAI понимать естественный язык и рассуждать с проверенной точностью и эффективностью традиционного ИИ.

Например, гиперперсонализация может быть достигнута с большей последовательностью, если мы будем использовать традиционные алгоритмы машинного обучения для генерации набора рекомендаций и использовать агенты на базе GenAI, чтобы определить, какие из них будут наиболее актуальными для пользователя.

Таким образом, крайне важно рассматривать GenAI, традиционные методы ИИ и инженерии данных в единой призме, а не изолированно. Поэтому для организаций чрезвычайно важно предоставлять инфраструктуру для объединения разработки ИИ с решениями GenAI.

3. Повысьте готовность к GenAI: масштабируйте, внедряйте инновации, контролируйте

Проявлять инициативу – это разумно, но трансформация не происходит в одночасье. Определив обязательные требования для организации, вы можете скорректировать график разработки в зависимости от критических потребностей.

Затем назначьте группу внутренних руководителей, чтобы ускорить осведомленность и внедрение операционной системы GenAI — платформы, которая обеспечивает возможность аудита, контроль затрат и возврат платежей, безопасность, конфиденциальность, контроль доступа и абстракции моделей — для внедрения приложений и процессов GenAI с использованием эта платформа. Это поможет ускорить и масштабировать инновации, обеспечивая быстрые итерации вариантов использования GenAI, уделяя особое внимание функциональности, и, таким образом, повышая заинтересованность всей организации.

В розничной торговле, по данным недавнего исследование IBM впереди НРФ 2024Современные покупатели ожидают индивидуального похода за покупками, дополненного «удобством выбора продуктов, подробной информацией, разнообразными способами оплаты и плавной интеграцией опыта в магазине и онлайн», который соответствует их индивидуальным предпочтениям.

Чтобы оправдать эти ожидания, ритейлерам необходимо организовать и демократизировать доступ к своим данным, чтобы бизнес-функции — от исследований и разработок до продаж и маркетинга — работали из одной базы. Без четкого представления данных или плана их кросс-функциональной реализации организации могут чрезмерно инвестировать в решения на основе искусственного интеллекта и получить низкую окупаемость инвестиций. Розничным торговцам, которые не знают, как максимально эффективно использовать существующие данные, следует обратиться к партнеру с глубоким отраслевым опытом для создания инфраструктуры, готовой к использованию искусственного интеллекта. Только тогда они смогут воспользоваться преимуществами GenAI, чтобы оптимизировать обслуживание клиентов с меньшим вмешательством человека, предоставляя сводки разговоров, автоматизируя задачи и, в конечном итоге, стимулируя конверсию — ключевой приоритет для отрасли.

Кроме того, ритейлеры экспериментируют с идеей динамических описаний товаров. Благодаря искусственному интеллекту списки электронной коммерции могут меняться в зависимости от зрителя, с учетом уникальных желаний и потребностей каждого клиента. Сильная команда, подкрепленная уровнем готовности GenAI, будет хорошо подготовлена ​​к тому, чтобы извлечь выгоду из этих технологий AI, опередив конкурентов.

Определите преобразующие варианты использования GenAI и предложите измеримые бизнес-результаты.

Часто, стремясь продемонстрировать прогресс, компании могут начать бежать, не имея в виду никакого направления. Вместо того, чтобы тратить эту энергию на все сразу, обратите внимание на конкретные варианты использования, которые можно завершить в течение 3–6 месяцев, 6–12 месяцев и т. д. Сначала расставьте приоритеты для этих краткосрочных проектов, чтобы продемонстрировать ценность запуска GenAI в большом масштабе. а затем, в областях, которые имеют потенциал, сосредоточиться на создании платформ, которые смогут продемонстрировать преимущества GenAI другим отделам. Такие области, как обучение моделей, автономные агенты и частные программы LLM, обладают огромным потенциалом для будущих инноваций, и стратегические инвестиции в эти области сейчас дадут вам преимущество перед конкурентами.

В банковском деле подача заявки на кредит для средних и крупных предприятий требует анализа множества документов, включая банковские выписки компании, аудиторские отчеты, налоговые декларации, отчеты кредитного бюро и последние новости. Все это необходимо обработать вручную для подготовки согласительной записки. Автоматизация этого процесса с помощью GenAI не только экономит измеримые затраты, но и скорость снижения общего объема TAT может стать конкурентным преимуществом и отличительной чертой, которая может помочь создать новый бизнес.

Благодаря GenAI банковский сектор, среди прочего, готов снять стресс и обеспечить дополнительную прозрачность для клиентов с относительно небольшими усилиями и временем безотказной работы. Несмотря на то, что существует множество уникальных вариантов использования GenAI, переход на следующий этап бизнеса на базе GenAI требует тиражирования и внедрения технологии на предприятии, чтобы внедрить ее в общую бизнес-стратегию.

Не откладывайте на потом, пришло время проснуться и заняться доставкой ИИ

Преодоление проблем с внедрением и масштабное внедрение GenAI — немалый подвиг. Это требует полной согласованности со стороны совета директоров и высшего руководства, а также приверженности бизнес-лидеров всей организации. Чтобы преодолеть страх упустить возможность использовать ИИ и начать создавать инструменты на базе ИИ, приносящие прибыль, информируйте свои команды о том, что будет дальше, создайте инфраструктуру, способную выдержать быстрые изменения, и сосредоточьтесь на краткосрочных результатах, которые имеют значение. вашим клиентам и партнерам.

По мере трансформации важно привлекать к работе экспертов или внешних консультантов, которым вы можете доверять, чтобы обеспечить плавный переход. Ищите тех, кто ориентирован на действия (т. е. строителей, а не просто консультантов), и привлекайте лидерство к процессу принятия решений на ранних этапах, чтобы повысить прозрачность и способствовать сотрудничеству. Возможности GenAI быстро развиваются, и, действуя сейчас, вы встанете на путь к созданию организации, готовой к будущему и готовой к устойчивому росту.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

error: Content is protected !!