“Não se preocupe com o que a IA pode fazer primeiro e pensar no que a empresa precisa fazer melhor.”
É um resumo das lições mais importantes que aprendi enquanto trabalhava em estreita colaboração com muitas organizações que introduziram a IA. A mídia está entusiasmada com as últimas conquistas dos modelos gerados por IA e agente, mas a questão de que a gerência realmente deveria ser é “como essa tecnologia pode nos ajudar a resolver as tarefas de negócios mais importantes para nós?”
AI está agora na bacia hidrográfica. Não está mais no Instituto de Pesquisa da Inovação ou no Concept, mas é realmente aplicado a todos os setores, produtos e experiências de clientes. No entanto, mesmo com essas expectativas, muitas empresas ainda estão lutando para atrair valor real na IA. Quando o projeto de IA começa com a ferramenta, não uma performance, o excesso de embalagem sobrecarrega o efeito.
Aqui, gostaria de compartilhar o fato de ter testemunhado diretamente qual abordagem é eficaz e qual abordagem falha em garantir o ROI do investimento de IA. Ele também explica como você pode alinhar a IA à sua meta comercial com base na sua experiência real do cliente, pesquisa da terceira parte e minha observação. A boa notícia é que, se você se concentrar nos resultados, não no próprio algoritmo, a IA terá um grande lucro.
Problemas e soluções fundamentais que os projetos de IA falham
A IA é apenas uma ferramenta poderosa quando introduzida com intenção e propósito. No entanto, muitas empresas estão promovendo à força o projeto de IA sem tarefas claras a serem resolvidas. Como resultado, há casos em que os casos não são aplicados à operação e não têm diretores.
O mesmo fracasso é repetido. De fato, os pilotos de IA que não se aplicam à operação, ferramentas segmentares e desconectadas introduzidas sem processos convencionais e demos técnicos que terminam com apenas algumas demonstrações. Também existem estudos que muitos projetos de IA não percebem o ROI porque não estão ligados ao desempenho dos negócios mensuráveis.
O projeto de IA deve começar com tarefas de negócios, não ferramentas. A abordagem mais eficaz é definir as realizações esperadas primeiro e acompanhar o que a IA pode contribuir para alcançar esse desempenho.
Ao revisar a introdução da IA, a empresa deve fazer duas perguntas -chave:
- Primeiro, como isso afetará seus negócios? Posso acelerar, reduzir custos, aumentar a precisão ou melhorar a experiência do cliente?
- Em seguida, podemos realizar a diferenciação de negócios? Você pode ter uma vantagem competitiva melhor, mais rápida e inteligente do que agora?
A oportunidade mais promissora está no ponto em que a eficiência operacional e a diferenciação estratégica se encontram. Este não é um experimento de verificação conceitual, mas uma aceleração comercial que fornece valor real de acordo com o desempenho estratégico. Em todas as tarefas, como encurtar o ciclo de tomada de decisão, melhorar a velocidade de resposta do cliente e otimizar a alocação de recursos, o ponto principal é como a IA pode jogar na diferenciação da IA e diferenciar a empresa.
A IA não é uma ferramenta para preencher a lista de verificação da inovação. Ele deve ser usado para eliminar o atrito, criar um novo valor e fortalecer o fluxo de trabalho mais importante. Uma empresa que começa com um entendimento claro do resultado de alcançá -lo pode ir além do sucesso tático para expandir e efeitos contínuos. A maneira resultante de pensar é o critério para remover o exagero da IA e perceber um verdadeiro ROI.
ROI Realização de IA comprovada por dados
A pesquisa mais recente da Nucleus Research mostra claramente o possível ROI quando está intimamente ligado à IA e à automação de código com prioridades de negócios. A empresa que adotou essa abordagem disse que alcançou resultados práticos e mensuráveis dos negócios.
A empresa disse que reduziu o custo médio da tecnologia em 37%, simplificando a integração, reduzindo a carga e a estrutura de preços previsível. Além dessa redução de custo, o período de implementação foi reduzido em 70%, para que pudesse ser operado mais rápido que a plataforma existente e percebeu o valor rapidamente.
A eficiência operacional também foi bastante aprimorada. Uma das principais áreas era o gerenciamento potencial de clientes, e os clientes disseram que o tempo de resposta foi reduzido em 61% através do roteamento e automação de tempo real baseados em IA. Isso levou a um aumento de 11%de taxa de conversão. Ao mesmo tempo, a automação de fluxo de trabalho baseada em IA reduziu a entrada de dados manuais em 17% para economizar tempo dos funcionários e melhorar a produtividade.
O mais importante é que a avaliação da empresa de que tais melhorias têm áreas para o mercado e permitir melhorias contínuas. O sucesso da IA pode ser reafirmado de que não é apenas uma redução de custo, mas também permite escalabilidade, velocidade e flexibilidade em toda a empresa.
5 princípios que maximizam a IA ROI
A diferença entre o pacote e os efeitos reais é dividida da execução. Na minha experiência, as empresas com o maior ROI da IA têm cinco hábitos comuns.
1. Comece com a meta comercial.
Antes de escrever uma linha de código, você precisa alinhar a IA com realizações operacionais claras.
Os projetos de IA bem -sucedidos sempre começam com objetivos claros. A primeira coisa a fazer é definir o que mudar, como reduzir a taxa de partida do cliente, melhorar o fluxo de trabalho interno, melhorar a precisão da previsão e aumentar a participação do usuário. Sem objetivos claros, não importa quão tecnicamente excelentes soluções de IA sejam, é difícil alcançar resultados.
Eu sempre aconselho a equipe a fazer uma solução ou comprar uma solução diretamente, mas para coordenar o KPI primeiro. Como é o sucesso? Como medir a melhoria? Essa clareza torna o projeto baseado na realidade.
exemplo. Um departamento de vendas teve como objetivo melhorar a precisão preditiva e reduzir a atualização dos pipelines manuais. De acordo com esse objetivo, a IA foi projetada para analisar dados de negócios e obter automaticamente a possibilidade de transações. Como resultado, os desvios preditivos foram reduzidos em 25%e os gerentes de vendas podem gastar mais tempo nas vendas.
2. Automação para automação visa proibido e atrito.
As prioridades devem ser priorizadas por processos ineficientes, e não pela frescura.
Nem todos os processos exigem IA, nem você usa a IA para criar valor. Os verdadeiros lucros surgem quando a IA resolve os gargalos que eram muito centrados na mão ou erros no passado. Nesse caso, a IA pode ter um efeito claro na velocidade, escala e inteligência.
Existe um critério simples. Os processos já eficientes e rápidos são automatizados como IA, mas existem poucos ROIs. No entanto, se for um processo que requer feedback repetitivo, revisão que consome tempo e determinação, a IA pode aumentar bastante a produtividade e a consistência.
exemplo. Os departamentos de marketing têm uma grande quantidade de dados distribuídos, mas geralmente não têm a capacidade de organizá -los e analisá -los. Para resolver esse problema, a equipe de marketing de um banco usou a IA para analisar o desempenho passado e os dados de reação real e otimizar a meta de campanha. Como resultado, a taxa de cliques aumentou 20%e a exposição desperdiçada nos canais digitais foi reduzida.
3. A IA é transparentemente, rastreando e indicadores.
Começando com um caso de uso explicativo e mensurável, você precisa acompanhar seu desempenho.
A capacidade de rastrear o que a IA contribuiu não é apenas para relatórios de ROI. Também é necessário garantir confiança. Quanto mais você entende o que a IA faz, maior a aceitação. Deve ser claramente revelado a lógica da tomada de decisão e uma opção de intervenção manual e um loop de feedback.
A medição de desempenho deve ser projetada desde o início. Não tente determinar os critérios de sucesso após a introdução e deve definir como medir o efeito de eficiência, qualidade e salvamento do tempo desde o início.
exemplo. A equipe de suporte ao cliente de um fabricante local propôs a resposta apropriada à IA e apoiou o resumo do caso. Ao medir a redução média do tempo de processamento e a melhoria da primeira solução de resposta, a confiança interna no modelo de IA foi construída e, em seguida, a expansão do guerreiro poderia ser justificada.
4. Projetado para uso real além do piloto.
Não apenas colocação usuário Experiência e educaçãoGarantido o uso da introdução através.
A IA deve ser amigável e integrada às ferramentas que as pessoas já estão usando. Para esse fim, é necessário projetar de perto o UX e introduzir uma estratégia que inclua o contexto, não apenas a educação. Explique o motivo da existência da IA, como apoiar e expectativas do usuário.
Muitos projetos piloto de IA falham devido à precisão do modelo, mas porque a experiência do usuário é cortada. Se você não é natural, não familiar e difícil de acessar, é ignorado pelo usuário. A melhor maneira de implementar é reduzir e simplificar o procedimento.
exemplo. Um governo local integrou a IA em um sistema de processamento de reclamação e um processo de solicitação de serviço. Isso ocorre porque a taxa de introdução aumentou sem nenhuma educação e foi realmente mais fácil de usar e economizar tempo.
5. Projetado para alterações, não um sucesso de tempo.
Garanta a possibilidade de adaptação na premissa de que os processos e a IA evoluem.
A primeira solução de IA não será a última, e não é assim. Alterações de prioridade dos negócios, os dados evoluem e os modelos podem ser tendenciosos. Portanto, a adaptabilidade é um fator -chave.
Não é lógica codificada ou integração fixa, mas pode ser ajustada sem engenharia pesada. Sem código plataformaDeve ser usado. Mesmo depois do tempo, a equipe deve ser capaz de ajustar o processo por si só. A sustentabilidade deve ser uma meta, não um sucesso precoce.
exemplo. Uma equipe de sucesso do cliente usou a IA para monitorar o status da conta e detectar o risco de partida. Com o tempo, o modelo continuou a ajustar o modelo à ferramenta de código NO, refletindo o feedback e o novo padrão de comportamento dos gerentes de contas. Como resultado, o sistema continuou a manter a precisão e a adequação.
Ai trabalhando para negócios
As empresas que obtêm lucros reais na IA não seguem moda. Concentre -se na solução de problemas práticos. A IA é considerada um meio de expandir a operação, a aceleração da tomada de decisão e garantir a competitividade.
Se você o implementar corretamente, a IA terá um efeito de amplificação. Você pode aprimorar sua execução, aumentar seu aprendizado e expandir sua personalização. O ponto importante é que o sucesso começa com uma tarefa comercial que vale a pena resolver, não o modelo de IA. Por favor, pergunte a si mesmo agora. Onde o ROI está escondendo? Onde está o valor que não é usado? Esse é o ponto em que a IA deve ser colocada.