Нет сомнений в том, что компании по искусству могут предложить значительные возможности для повышения эффективности, открытия знаний и улучшения своего бизнеса. Тем не менее, скачок от концепции эффективного исполнения остается сложным путешествием для многих. Организации часто чрезмерно оптимистичны в отношении того, насколько легко будет реализовать ИИ, но быстро обнаруживает, что генерация реальных эффектов с помощью масштабируемых систем основана не только на амбициях.
К сожалению, многообещающие инициативы ИИ слишком часто остаются в «доказательстве ощущения концепции» и не переключаются на производство из-за проблем интеграции, особенно с помощью данных. Правда состоит в том, что ИИ не удастся, если основные процессы и данные дезорганизованы. ИИ живет в средах, в которых данные структурированы, подключены, подключены и легко судоходны. Он должен быть встроен в рабочие процессы и не добавляется в качестве последующей мысли. Это особенно важно в секторах с высокими операциями, в которых успех ИИ полностью зависит от качества и доступности информации.
Консультант по трансформации в Netcall.
Содержание
За пределами оснований
Если автоматизация и принятие KI ускоряется, задача больше не существует, если вы применяете ИИ — но насколько хорошо. Это означает, что вы выходите за рамки фруктов с низким содержанием и приоритетным для стратегической реализации, которая поддерживается готовностью данных и решениями, которые обеспечивают бесшовную интеграцию.
Такие термины, как «генеративный ки», «агент AI», «LLMS» или даже более «интеллектуальная автоматизация», безусловно, вызвали сенсацию в последние годы, но, к сожалению, многие реализации их истинного потенциала вернулись. Во многих случаях компании на самом деле являются расширенными чат -ботами или детерминированными системами, которые не полностью используют потенциал ИИ. Например, многие компании по-прежнему находятся на этапе, где они используют ИИ для простых задач, таких как генерация контента, язык в текст или наивысшая-автоматизация простых процессов. В то время как использование ИИ для таких задач, как это, безусловно, является ценным шагом для поддержки производительности и одобрения сотрудников, эти несложные процессы только царапают поверхность, которую ИИ может предложить.
Как выглядит инновационный ИИ?
Реальные инновации в области ИИ часто включают в себя дело с вероятностными задачами, в которых неопределенность и изменчивость в спросе на данные более продвинутые системы ИИ для контроля решений. Чтобы повлиять на эффект ИИ, компании настало время выходить за рамки основных приложений и подумать о том, как ИИ может укреплять и поддерживать принятие решений человеком и улучшить результаты в разных каналах.
Речь идет не о замене человеческих работников, а в поддержке их с помощью реального времени. Для тех, кто находится в ролях контактного центра, эффективно интегрированный ИИ может дать следующие лучшие рекомендации и контекстуализированные руководящие принципы для взаимодействия с клиентами. Значительный переход традиционных систем на основе правил к интеллектуальной адаптивной поддержке, который позволяет командам принимать более быстрые и более точные решения. Кроме того, ИИ может быть автоматизирован путем автоматизации рутинных и повторяющихся задач — например, B. Определение намерений или вызов истории клиента — помогают уменьшить трение в поездке клиента. Это не только повышает эксплуатационную эффективность, но и повышает удовлетворенность клиентов и устраняет необходимость, которую клиенты должны повторять себя по точкам контактов.
Интеграционная дилемма
К сожалению, для многих секторов самый большой контрольный препятствие для введения KI Внедрения ИИ происходит от сложности, которая касается его интеграции с устаревшими системами. При использовании бота искусственного интеллекта для автоматизации генерации контента или обслуживания клиентов довольно легко взаимодействовать с системой для доступа, и с реальными данными клиентов, такими как системы CRM, базы данных продуктов или записи услуг, могут быть монументальной задачей. Например, многие организации государственного сектора имеют сотни различных систем одновременно, причем различные аспекты обслуживания клиентов или получения данных управляются. Фактическая задача состоит в том, чтобы гарантировать, что все эти системы говорят эффективно и чтобы ИИ, безусловно, может получить доступ к соответствующим данным из организации.
Без беспроблемной интеграции ИИ не может работать оптимально, и его обещание изменить бизнес -операции гораздо сложнее достичь. В конце концов, ИИ может быть таким же эффективным, как и данные, от которых он зависит. Если данные в бункерах в разных системах бессвязные или хранятся, у вас будет трудности иметь значимую информацию или эффективно контролировать решения. Чтобы преодолеть это, компании должны учитывать свои процессы и рабочие процессы целостно и обеспечить хорошо организованную, последовательную и доступную в этих системах данные.
Это может потребовать реструктуризации данных и принять смелые решения о том, подходит ли базовая устаревшая технология для потребностей компании. Здесь назначение процесса является важной отправной точкой. Назначение процесса — это практика создания подробной карты всех рабочих процессов, которые разбросаны по всей компании, и визуализировать ее, чтобы понять прямые и косвенные эффекты одного процесса на другой.
От концепции к воздействию
Чтобы изменить набор по ИИ от концепции на разумный эффект, компании должны использовать прагматический и результат, ориентированный на результат. ИИ должен быть интегрирован разумно и часто является наиболее успешным, когда он расширяет существующие системы. Инструменты для искусственного интеллекта на основе платформы, которые объединяют функции с низким кодом, могут предложить компаниям отличное решение, демонтируя барьеры для разработки и устранение необходимости разрывать и заменить решения.
Более систематический и более интеллектуальный подход к реализации также важен. ИИ должен применяться только там, где он ясно дополняет значение. Видимость в рабочих процессах и определение процессов узких мест является ключом к этому. Это способствует тому, что ИИ нацелен на области, которые обеспечивают измеримые улучшения.
Концентрируясь на обмене замены, внедрению инструментов ИИ на основе платформы, которые поддерживают интеграцию и согласовывают инициативы ИИ с бизнес-требованиями, компании могут разблокировать масштабируемые, устойчивые результаты ИИ, которые выходят далеко за рамки этапа подтверждения концепции.
Мы представили лучший инструмент производительности.
Эта статья была произведена в рамках канала Expert Insights Techradarpro, в котором мы сегодня предлагаем лучшие и умные руководители в технологической индустрии. Взгляды, выраженные здесь, относятся к авторскому и не обязательно мнениям Techradarpro или Future PLC. Если вы заинтересованы в том, чтобы определить больше здесь:
