بحث های بی شماری در مورد پتانسیل تحول آفرین هوش مصنوعی در دو سال گذشته از زمانی که انتشار اولیه ChatGPT هیجان زیادی ایجاد کرد، صورت گرفته است. رهبران شرکت ها مشتاق استفاده از این فناوری برای کاهش هزینه های عملیاتی بوده اند. با این حال، شاید تعجب آور این باشد که برای بسیاری از رهبران، معیار کلیدی مورد استفاده برای ارزیابی موفقیت ابزار هوش مصنوعی، بازگشت سرمایه مادام العمر (ROI) نیست. این است سرعت به ROI.
در میان کاهش تحمل ریسک و افزایش فشار درآمد، رهبران انتظار دارند سرمایه‌گذاری‌ها منجر به تغییرات شوند و به سرعت نتیجه بدهند. در همان زمان، هیاهو در مورد هوش مصنوعی در حال فروکش است و راه را برای گفتگوهای عملی تر در مورد بازگشت سرمایه گذاری های هوش مصنوعی باز می کند.
مرحله بعدی: واقعی بودن درباره جایی که هوش مصنوعی کار می کند
موفقیت در بازار امروز – جایی که اشتراک ها پادشاه هستند – به این بستگی دارد که چقدر مشتریان را حفظ می کنید، نه اینکه چقدر آنها را به دست می آورید. در بیشتر بخش‌ها، بازار بیش از حد اشباع شده است و بسیاری از سازمان‌ها خدمات مشابهی با کیفیت تقریباً یکسان ارائه می‌دهند. به کاهش وفاداری مشتری، افزایش انتظارات و افزایش تمایل به تغییر برند اضافه کنید، و سازمان‌ها برای همگام شدن با رقابت شدید، جایی برای خطا پیدا نمی‌کنند. تجربه مشتری (CX) است را عاملی که تعیین می کند آیا سازمان های مبتنی بر اشتراک رشد می کنند یا کوتاه می آیند.
در این محیط، سازمان‌ها می‌توانند با گرایش به بهبودهای تدریجی به جای دوری از هزینه، بهترین رقابت را داشته باشند. هر انتخابی که سازمان انجام می دهد باید به سمت اهداف خاص و مشتری محور باشد – حتی اگر در ابتدا هزینه آن کمی بیشتر باشد. این به پیاده سازی هوش مصنوعی نیز گسترش می یابد. سازمان‌ها می‌پرسند چگونه هوش مصنوعی می‌تواند هزینه‌های خود را با استفاده از آن به عنوان جایگزینی برای منابع موجود جبران کند. اکنون، آنها باید بپرسند که چگونه هوش مصنوعی می تواند ایجاد کنید ارزش برای سازمان از طریق بهبود نحوه کار آنها با مشتریان است.
پاسخ به اندازه کافی سرراست است. هوش مصنوعی دارای کاربردهای بالقوه متعددی است که CX را به طور مستقیم و غیر مستقیم بهبود می بخشد. ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند با استفاده از داده‌های رفتار مشتری، شخصی‌سازی را افزایش دهند تا اطمینان حاصل شود که کاربران پیام یا تبلیغ مناسب را در زمان مناسب می‌بینند. همین داده‌ها می‌توانند به هدایت توسعه محصول کمک کنند و شکاف‌های موجود در بازار را برجسته کنند که سازمان ممکن است از آنها برای پاسخگویی بهتر به نیازهای مشتریان سرمایه‌گذاری کند. آنها همچنین می توانند سازمان ها را فعال تر کنند و به آنها کمک کنند تا اختلالات را پیش بینی کنند، برنامه های اضطراری را فعال کنند و اطلاعات لازم را به کاربران منتقل کنند.
با این حال، این کار در درجه اول در پشت صحنه اتفاق می افتد و نمی تواند یک شبه اتفاق بیفتد.
هوش مصنوعی را در بهترین حالت خود می خواهید؟ با برنامه های نامرئی شروع کنید
تنها راه برای اطمینان از اینکه آیا یک کیس استفاده پشتی یا جلویی نتایج مورد نظر شما را به همراه خواهد داشت این است که ابتدا از قابلیت های محتاطانه تر و پشت صحنه هوش مصنوعی استفاده کنید.
در پشت سرفصل های مربوط به تحول فوری، قابلیت اصلی هوش مصنوعی وجود دارد: تجزیه و تحلیل. مدل های زبان بزرگ (LLM ها) مانند ChatGPT به دلیل انعطاف ظاهری خود سر به سر می گذارند، اما صرف نظر از اینکه در کجا کار می کنند، تنها یک کار را انجام می دهند. آنها اطلاعات را خلاصه می کنند. این بر عهده سازمان ها است که اطلاعات مناسب را در دسترس قرار دهند، و این زمان می برد. اینها دو واقعیتی هستند که اغلب در گفتگو گم می شوند و نشان دهنده پایانی بر شهرت “رفع سریع” هستند که هوش مصنوعی از آن لذت می برد.
دوران بعدی با پیشرفت های نامرئی که توسط هوش مصنوعی تسهیل می شود، تعریف می شود، زیرا سازمان ها پایه های فنی خود را ایجاد می کنند. سازمان ها می توانند با LLM شروع کنند که کمک می کند:
- پایگاه داده های موجود را ادغام کنید و سیلوها را تجزیه کنید تا دید سرتاسری – و زمینه ای که با آن همراه است – فراهم کنید.
- ابزارهای جمع آوری داده های بلادرنگ را پیاده سازی کنید تا اطمینان حاصل کنید که بینش ها به روز هستند و جدیدترین روندها، الگوها و اختلالات را منعکس می کنند.
- تسریع در آشتی و مدیریت برای اطمینان از دقت و آزاد کردن کارگران برای تمرکز بر کارهای سطح بالاتر که نیاز به لمس انسانی دارند.
تغییر سازمانی اولین گام برای اجرای موثر است و هم سیستم ها و هم کارکنان را در بر می گیرد. در این مرحله، رهبران باید راه‌هایی را نیز در نظر بگیرند که استقرار هوش مصنوعی ممکن است بر کارکنان و کار برای پیشی گرفتن از موانع احتمالی تأثیر بگذارد. توسعه برنامه های ارتقاء مهارت و مهارت مجدد کمک می کند تا اطمینان حاصل شود که کارکنان آماده کار موثر در کنار فناوری های جدید هستند. خود هوش مصنوعی می تواند در این تلاش ها کمک کند – یکی دیگر از برنامه های نامرئی آن. به عنوان مثال، می تواند شکاف های دانش فردی را بر اساس داده های استفاده برجسته کند. این نوع اطلاعات می تواند برنامه های آموزشی را راهنمایی کند تا اطمینان حاصل شود که کارگران همه چیزهایی را که برای پیشرفت نیاز دارند دارند.
هنگامی که سازمان‌ها سوابق یکپارچه، دقیق و به‌روز و کارکنانی که نحوه و زمان استفاده از هوش مصنوعی را درک می‌کنند، داشته باشند، می‌توانند لایه دیگری از ابزارهای نامرئی را اضافه کنند. موج بعدی راه‌حل‌ها باید بر تجزیه و تحلیل‌هایی تمرکز کند که به پرورش درک عمیقی از نحوه عملکرد کسب‌وکار، آنچه مشتریان می‌خواهند و موانع سر راه را کمک می‌کند. این راه حل ها بر روی یکدیگر ساخته می شوند و هر مرحله سطح جدیدی از بینش را نشان می دهد.
به طور خاص، تجزیه و تحلیل توصیفی از داده های تاریخی برای شناسایی الگوهای تاریخی استفاده می کند. آنها به سازمان ها می گویند که چه اتفاقی افتاده است. تجزیه و تحلیل تشخیصی از داده‌های اضافی برای ایجاد زمینه‌ای در مورد آنچه اتفاق افتاده، شناسایی علل و برجسته کردن اثرات حوادث و تغییرات استفاده می‌کند. آنها به سازمان ها می گویند که چرا اتفاقات به این شکل رخ داده است. تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده از بینش‌های رویدادهای گذشته برای مدل‌سازی تأثیرات تغییرات پیشنهادی استفاده می‌کند و روندها را بررسی می‌کند. آنها به سازمان ها نشان می دهند که چه اتفاقی ممکن است بیفتد. تجزیه و تحلیل تجویزی از همه این خروجی ها برای تصمیم گیری آگاهانه استفاده می کند. آنها به سازمان ها می گویند که در آینده چه کاری انجام دهند.
اگرچه راه‌حل‌های تحلیلی مانند این ممکن است از قابلیت‌های پیشرفته‌تر هوش مصنوعی بهره ببرند، اما شایان ذکر است که – در ابتدا – تقریباً همه این فرآیندها در پشت صحنه اتفاق می‌افتند. در نهایت، الگوریتم‌های پیش‌بینی‌کننده و تجویزی ممکن است راه خود را به راه‌حل‌های مربوط به مصرف‌کننده باز کنند، اما این تنها زمانی می‌تواند اتفاق بیفتد که این زیربنای حیاتی و داخلی گذاشته شود.
همانطور که ماه عسل هوش مصنوعی به پایان می رسد، شهرت آن به عنوان یک راه حل جادویی نیز افزایش می یابد – اما کنار گذاشتن این تصور برای تحقق پتانسیل کامل این فناوری بسیار مهم است. رهبرانی که می‌خواهند فردا با برنامه‌های هوش مصنوعی خلاقانه خبرساز شوند، ابتدا باید این کار اساسی را انجام دهند، که ممکن است در میان فشار برای بازگشت سریع‌تر و سریع‌تر، قرص سختی برای بلعیدن باشد. با این حال، حرکت به سمت ارزیابی‌های جامع‌تر، افزایشی و بلندمدت از ارزش هوش مصنوعی، سازمان‌ها را قادر می‌سازد تا بازده را تسریع کنند. این رویکرد به رهبران ابزار و زمان می‌دهد تا تصویر روشنی از آنچه باید اصلاح شود، بینش نسبت به تغییرات کوچکی که بیشترین تأثیر را خواهند داشت و توانایی توسعه استراتژی‌های درستی که امروز بدون آسیب رساندن به سودآوری فردا، بازدهی داشته باشند، ایجاد کنند.
پراگماتیسم از انتها به انتها
اگرچه موارد استفاده پر زرق و برق ممکن است در نگاه اول مشتریان را مجذوب خود کند و فرصت های کاهش هزینه ممکن است چشم رهبران شرکت ها را به خود جلب کند، هیچ کدام به احتمال زیاد تاثیر هوش مصنوعی را در بلندمدت تعریف نمی کنند. در عوض، این فناوری مترادف با کارهای پشت صحنه خواهد شد که باعث پیشرفت ملموس در مقیاس می شود.
پایان مرحله ماه عسل آغاز یک رابطه بالغ تر با هوش مصنوعی است، رابطه ای که نیاز به بررسی دقیق دارد که چگونه می تواند واقعاً تجربیات مشتری را افزایش دهد و سودآوری را افزایش دهد. در نهایت، نکته کلیدی این است که هوش مصنوعی را نه به عنوان یک راه حل سریع، بلکه به عنوان یک شریک استراتژیک در پیگیری وفاداری مشتری، تجربیات رضایت بخش و راه حل های ساده در عملیات پیچیده امروزی مشاهده کنید.
در ماه‌ها و سال‌های آینده، سازمان‌هایی که سرآمد خواهند بود، سازمان‌هایی خواهند بود که عمیق‌تر می‌کوشند، متعهد به تغییر و شناسایی پتانسیل هوش مصنوعی به عنوان سرمایه‌گذاری کوتاه‌مدت و بلندمدت خواهند بود.
