Разблокирование экономической ценности с помощью генеративного ИИ путь к успеху

Просто добавление генеративного искусственного интеллекта поверх недостающего процесса не будет действовать как быстрое исправление.

“`html

Оценить рыночное значение генеративного искусственного интеллекта (AI) можно только сочетанием его с другими факторами.

Исследование консалтинговой компании Accenture прогнозирует экономическое воздействие генеративного искусственного интеллекта (AI) в корпоративной сфере. Согласно прогнозам отчета на 2024 год, более $10.3 триллионов дополнительной экономической ценности могут быть разблокированы к 2038 году, если организации ответственно и в масштабе примут генеративный AI. Это впечатляющая цифра, учитывая потенциал AI для революционизации различных отраслей. Но что думают бизнес-лидеры и работники? И какие вызовы возникают при внедрении генеративного AI в крупном масштабе? Давайте поглубже погрузимся в увлекательный мир генеративного AI.

Обещание и потенциал генеративного AI

Согласно исследованию, проведенному Accenture, бизнес-лидеры видят в генеративном AI способ увеличить рыночную долю и признают его ценность в улучшении опыта клиентов. Фактически, 95% работников видят ценность работы с генеративным AI. Однако есть одна основная опасение: доверие. Работники боятся, что организации могут не гарантировать положительные результаты для всех при внедрении новых технологий.

Сложности принятия AI

Отчет MuleSoft о бенчмарке коннективности показывает, что точка инфлекции AI усиливает необходимость последовательной IT-стратегии. Интеграционные и безопасностные вопросы являются основными барьерами для принятия AI, с трудностями в интеграции AI с другими системами и обеспечением безопасности данных, являются основными заявлениями, представленными организациями. Изолированные данные и хрупкость систем дополнительно затрудняют принятие AI. Большинство отделов ИТ сталкиваются с проблемами в области цифровой трансформации, такими как изолированные данные и хрупкость тесно связанных систем.

Q&A: Консультирование читателей

Q1: С какими основными вызовами сталкиваются организации при внедрении AI?

A1: Интеграционные и безопасностные проблемы являются основными проблемами, с которыми сталкиваются организации при внедрении AI. Трудности в интеграции AI с существующими системами и обеспечении безопасности данных – это основные проблемы, которые необходимо решить.

Q2: Как изолированные данные и хрупкость систем мешают принятию AI?

A2: Изолированные данные и хрупкость систем создают препятствия для цифровой трансформации. Они мешают завершению проектов по автоматизации вовремя и в рамках бюджета. Более того, они препятствуют гибкости, необходимой для того, чтобы бизнес-пользователи могли воспользоваться автоматизацией способом, который был бы безопасен и организован.

Путь к лучшему опыту клиентов

Для иллюстрации влияния принятия генеративного AI на опыт клиентов мы провели интервью с двумя экспертами в области управления отношениями с клиентами (CRM): Майклом Маозом и Эдом Томпсоном из Salesforce. Увлекательно понимать, как генеративный AI может быть применен в клиентских сервисных приложениях и процессах.

Реальность генеративного AI в обслуживании клиентов

Хотя более 95% крупных организаций проводят пилотные испытания или внедряют генеративный AI в производство, не все достигли значительного успеха. Некоторые ранние принявшие эту технологию бизнесы видели впечатляющие результаты, но многие сталкиваются с трудностями в получении ценности. Эта реальность подчеркивает факт, что генеративный AI не является универсальным решением, обеспечивающим автоматический результат.

Q&A: Ответы на больше вопросов читателей

Q3: С какими сложностями сталкиваются при применении генеративного AI в обслуживании клиентов?

A3: Одной из сложностей является интеграция генеративного AI в уже существующие поврежденные процессы. Простое добавление генеративного AI к дефектному процессу обслуживания клиентов только усилит существующие проблемы. Необходимо исправить дефекты процессов перед внедрением генеративного AI для получения лучших результатов.

Q4: Есть ли какие-то легкие пути применения генеративного AI в обслуживании клиентов?

A4: Да, есть несколько областей, где генеративный AI демонстрирует успех в обслуживании клиентов. Сюда входит подготовка после звонка и резюмирование обращения, персонализированный контент для клиентов во время взаимодействий, взаимодействие с клиентом при вводе и анализ настроения / служебный интеллект.

Начинайте с простого: Двигайтесь к сложным решениям

Ключ к успешному внедрению генеративного AI заключается в начале с простых вариантов использования, приносящих измеримую ценность и пользу. Процессы должны быть четко определены, а данные о клиентах должны быть точными. Также важно вовлекать небольшое количество лояльных клиентов в процесс проектирования для обеспечения успеха.

Q&A: Продолжаем разговор

Q5: Справляется ли генеративный AI с сложными клиентскими взаимодействиями?

“““html

A5: Генеративный AI лучше всего подходит для простых запросов или запросов, связанных с фактической информацией. Хотя он может не быть идеальным решением для сложных взаимодействий с тонкими ответами, он все еще может помочь, отводя вызовы к человеческим агентам и предоставляя ресурсы для анализа и вмешательства.

Q6: Как компании могут избежать повторения прошлых ошибок в реализации ботов?

A6: Компании должны учиться на опыте прошлого и обеспечивать построение генеративных AI-систем на точных данных и с дизайном, способствующим процессам качественного обслуживания клиентов. Крайне важно решать ключевые проблемы, такие как предвзятость, галлюцинации и токсичные ответы, избегая неинтегрированных и изолированных источников данных.

В заключение: Путь к успеху с генеративным AI

Прежде чем организации смогут полностью овладеть потенциалом генеративного AI, у них должны быть четко определенные процессы и чистые, точные данные. Начиная с малого и постепенно расширяясь, компании могут делать пошаговые улучшения и строить доверие среди клиентов. Генеративный AI не является магическим решением, но с тщательной реализацией он может приносить значительную пользу в клиентских взаимодействиях и общей эффективности бизнеса.

Примечание: Эта статья является первой из двух частей серии о генеративном AI и его влиянии на клиентский опыт. Следите за второй частью, где мы обсудим способы операционализации вашей стратегии генеративного AI для скорости, масштаба и прибыли.

References:

Изображения: – Строительные блоки, представляющие AI (Источник: MixImages) – Майкл Маоз (Источник: LinkedIn) – Эд Томпсон (Источник: LinkedIn)

👉 Вы когда-нибудь сталкивались с обслуживанием клиентов, основанным на генеративном AI? Поделитесь своими впечатлениями в комментариях ниже и присоединитесь к обсуждению!

✨ Если вы нашли эту статью ценной, не забывайте делиться ею на своих любимых социальных сетях, чтобы распространить знания и заставить ваших друзей и коллег посмеяться! 🚀

“`

Rivian R2 горячий полностью электрический в...
Российские хакеры продолжают нацеливаться н...
Глава 5 Сезон 2 Мифы и Смертные – Что новог...
IPO Turo Поездка на рынки 🚗💸
Первая отзывная кампания Faraday Future неп...
Фонд Артемида Инвестиции в недостаточно пре...
Tech

Tech