Įsivaizduokite mažmeninės prekybos įmonę, kuri tikisi tam tikrų produktų paklausos padidėjimo savaitėmis prieš sezoninį apsipirkimo renginį. Arba apsvarstykite, ar sveikatos priežiūros paslaugų teikėjas tiksliai prognozuoja pacientų antplūdį gripo sezono piko metu, kad galėtų efektyviai paskirstyti išteklius ir pagerinti priežiūrą. Šie scenarijai nėra hipotetiniai – jie tampa norma organizacijose, naudojančiose dirbtinį intelektą (AI) realiu laiku įgyvendinamoms įžvalgoms gauti.
Dirbtinis intelektas iš esmės keičia verslo strategijų, sprendimų priėmimo ir konkurencinio pranašumo išlaikymą. Kaip atskleidžiama Deloitte ataskaitoje „State of AI in the Enterprise“, 94 % verslo lyderių mano, kad dirbtinis intelektas yra būtinas siekiant sėkmės per ateinančius penkerius metus. AI nebėra tik įrankis; Tai yra strateginis veiksnys, leidžiantis efektyviai veikiančioms organizacijoms patekti į naujas rinkas, tobulinti produktus ir žymiai padidinti pajamas.
Čia atsiranda DI vadovaujamos platformos. Peržengdamos tradicinį duomenų apdorojimą, šios platformos nuolat analizuoja ir interpretuoja duomenis iš įvairių šaltinių, paversdamos juos žvalgybos informacija, kuri vadovaujasi strateginiais veiksmais realiuoju laiku. Integruodamos dirbtinį intelektą į sprendimų palaikymo pagrindą, šios platformos suteikia įmonėms galimybę numatyti rinkos pokyčius, koreguoti strategijas ir greitai reaguoti į besikeičiančias sąlygas.
Nuo statinių duomenų iki realaus laiko strateginio judrumo
DI vadovaujamos platformos yra šuolis į priekį, palyginti su statinėmis ataskaitomis ir periodinėmis įžvalgomis. Šiandieninėms organizacijoms reikia žvalgybos, kuri nuolat prisitaikytų prie rinkos pokyčių ir vartotojų elgesio. McKinsey teigimu, iki 2030 m. daugelis įmonių priartės prie „duomenų visur“, kai duomenys bus ne tik prieinami, bet ir įterpti į kiekvieną sistemą, procesą ir sprendimo tašką. Šie įterptieji duomenys paskatins automatizuotus, įžvalgomis pagrįstus veiksmus ir pakankamai prižiūrint žmones, todėl įmonės galės akimirksniu reaguoti į pokyčius ir pagerinti veiklos efektyvumą.
Pavyzdžiui, sveikatos priežiūros organizacijos pasikliauja dirbtiniu intelektu grindžiamomis platformomis, kad galėtų nepaprastai tiksliai numatyti pacientų poreikius. Šios platformos analizuoja didelius, realaus laiko duomenų rinkinius iš pacientų įrašų, gydymo istorijų ir diagnostikos tendencijų, todėl paslaugų teikėjai gali optimizuoti priežiūros teikimą. Numatydamos pacientų srautą ir atitinkamai derindamos išteklius, sveikatos priežiūros įstaigos gali pagerinti rezultatus ir padidinti veiklos efektyvumą. Toks judrumas yra ne tik nauda; jis patenkina neatidėliotinus pramonės, kuri dažnai veikia esant ribotų išteklių, poreikius, todėl sveikatos priežiūros paslaugų teikimas tampa labiau pritaikomas ir reaguojantis.
Sprendimų ciklų pagreitinimas naudojant dirbtinio intelekto reagavimą
Pagrindinis DI vadovaujamų platformų pranašumas yra jų gebėjimas žymiai pagreitinti sprendimų priėmimo ciklus, o tai leidžia organizacijoms reaguoti į pokyčius realiuoju laiku. Tradiciniai verslo žvalgybos procesai dažnai apima daug laiko užimantį duomenų rinkimą, analizę ir interpretavimą, o tai riboja organizacijos gebėjimą veikti greitai. Priešingai, dirbtinio intelekto vadovaujamos platformos teikia nuolatinę analizę, suteikdamos lyderiams duomenimis pagrįstų įžvalgų, kurios suteikia galimybę greitai ir patikimai priimti sprendimus.
Mažmeninėje prekyboje, kur klientų pageidavimai greitai keičiasi, o paklausa gali svyruoti kas valandą, dirbtinio intelekto platformos yra neįkainojamos. Nuolat analizuodami tiesioginius pardavimo, atsargų ir klientų sąveikos duomenis, šios platformos leidžia mažmenininkams dinamiškai koreguoti atsargų lygį ir pritaikyti kainodaros strategijas. Remiantis „Deloitte“ ataskaita, iki 2025 m. tikimasi, kad 20 % geriausių pasaulio mažmenininkų pasieks holistinių rezultatų naudodami paskirstytas dirbtinio intelekto sistemas. Be to, 91 % vadovų nurodė, kad dirbtinis intelektas yra labiausiai per ateinančius trejus metus keičianti mažmeninės prekybos technologija.
Šis jautrumas padeda mažmenininkams sumažinti atliekų kiekį, išvengti atsargų išsikrovimo ir užtikrinti, kad produktai būtų prieinami tiksliai tada ir ten, kur klientai jų tikisi. Toks judrumas ne tik patenkina neatidėliotinus poreikius – jis paverčia mažmenininkus iš reaktyvių į iniciatyvius, leisdamas jiems teikti išskirtinę klientų patirtį ir veiklos efektyvumą konkurencingoje rinkoje.
Kurti AI vertę naudojant mokymosi sistemas
DI vadovaujamos platformos ne tik suteikia statinių įžvalgų; tai savarankiško mokymosi sistemos, kurios tobulėja su kiekviena sąveika. Dėl šio gebėjimo „mokytis“ iš praeities duomenų ir patikslinti rekomendacijas AI platformos gali geriau numatyti būsimus rezultatus, sukuriant nuolatinį tobulinimo ciklą, padedantį organizacijoms ugdyti atsparumą ir numatymą. Kuriant AI vertę, šios platformos leidžia kiekvienam sėkmingam sprendimui pagerinti būsimus rezultatus tarpusavyje susijusiose verslo srityse.
Finansinių paslaugų teikėjams ši sudėtinė vertė yra transformuojanti. Prognozuojami dirbtinio intelekto platformų modeliai leidžia bankams, investicinėms įmonėms ir draudikams aktyviai nustatyti ir sumažinti riziką. Atpažindamos naujus rinkos duomenų modelius, šios platformos padeda finansų įstaigoms koreguoti savo strategijas, priimti pagrįstus investavimo sprendimus ir laikytis reguliavimo reikalavimų. Šis iniciatyvus požiūris apsaugo jų veiklą ir didina klientų pasitikėjimą – tai esminis pranašumas sektoriuje, kuriame stabilumas ir pasitikėjimas yra svarbiausi. Laikui bėgant šis kaupiamasis mokymasis veda į stipresnę, atsparesnę organizaciją, pasirengusią drąsiai naršyti besikeičiančioje finansinėje aplinkoje.
Klientų įtraukimo didinimas naudojant itin suasmenintą intelektą
Dirbtinio intelekto valdomos platformos keičia klientų įtraukimą, suteikdamos precedento neturintį personalizavimo lygį. Tradiciniai klientų segmentavimo metodai yra riboti, todėl klientai dažnai skirstomi į dideles grupes. Kita vertus, dirbtinis intelektas gali užtikrinti hiper-asmeninimą analizuodamas individualų elgesį, pageidavimus ir pirkimo modelius. Tai leidžia įmonėms teikti patirtį, pritaikytą kiekvieno kliento unikaliems poreikiams, skatinant stipresnius ryšius ir skatinant lojalumą.
Pavyzdžiui, mažmenininkai jau naudoja dirbtinio intelekto platformų galią, kad suprastų klientų elgesį realiuoju laiku. Analizuodami duomenis apie ankstesnius pirkinius, naršymo įpročius ir net vietos duomenis, mažmenininkai gali optimaliu laiku pateikti pritaikytas produktų rekomendacijas, išskirtines akcijas ir asmeninius priminimus. Toks įsitraukimo lygis skatina tiesioginius pardavimus ir ilgalaikį klientų lojalumą bei giminingumą prekės ženklui. Konkurencingoje mažmeninės prekybos aplinkoje, kur klientų lūkesčiai dėl individualizavimo nuolat auga, tokios galimybės tampa būtinos ilgalaikei sėkmei.
Inžinerijos meistriškumas ir mastelio optimizavimas
Kad visiškai išnaudotų AI vadovaujamų platformų potencialą, technologijų lyderiai turi teikti pirmenybę kelioms strateginėms ir veiklos būtinybėms. Tai apima įsipareigojimą siekti inžinerijos meistriškumo, prisitaikymo, mastelio ir etinio skaidrumo:
- Tikslumas kuriant modelius
AI modeliai yra tiek pat veiksmingi, kiek už juos esantys duomenys ir dizainas. Kuriant modelius, teikiančius patikimas ir tikslias įžvalgas, reikia daug dėmesio skirti duomenų kokybei, modelių mokymui ir patvirtinimo procesams. Veiksmingas diegimas taip pat reiškia, kad dirbtinio intelekto modeliai gali gerai veikti pagal įvairius realaus pasaulio scenarijus ir prisitaikyti, kai gaunami nauji duomenys. - Modulinės ir adaptyviosios architektūros
Organizacijoms labai naudinga modulinė architektūra, kuri palaiko greitą diegimą ir prisitaiko prie besikeičiančių poreikių. Dėl šio lankstumo technologijų komandos gali koreguoti komponentus arba integruoti naujas galimybes nepažeidžiant visos platformos. Keičiantis rinkos sąlygoms, ši prisitaikanti architektūra tampa neįkainojama išlaikant tinkamumą ir reagavimą. - Mastelio optimizavimas po bandomojo etapo
Daugeliui organizacijų sunku perkelti AI iniciatyvas už bandomojo etapo. Norint iš tikrųjų suvokti AI vertę, būtina kurti platformas, kurios būtų keičiamos, tvirtos ir nuoseklios. Sėkmingam mastelio keitimui reikalingos platformos, galinčios patenkinti padidėjusį duomenų kiekį ir vartotojų poreikius nepakenkiant našumui. Keičiami sprendimai maksimaliai padidina AI pasiekiamumą ir poveikį visoje organizacijoje, užtikrindami nuspėjamą IG ir sklandų perėjimą nuo eksperimentavimo prie diegimo visoje įmonėje. - Deterministiniai stabilumo ir patikimumo rezultatai
Organizacijoms pasikliaujant AI vadovaujamomis platformomis, priimdamos svarbius, duomenimis pagrįstus sprendimus, būtina užtikrinti deterministinius rezultatus – nuoseklius, nuspėjamus ir patikimus rezultatus. Deterministinės AI sistemos sumažina netikėto elgesio ar „haliucinacijų“ riziką, užtikrindamos tikslumą ir stabilumą net didėjant duomenų kiekiui ir keičiantis aplinkai. Šis nuspėjamumas leidžia organizacijoms išlaikyti pasitikėjimą AI pagrįstomis įžvalgomis, kurios yra labai svarbios palaikant naujoves, nepakenkiant veiklos stabilumui. - Saugumas ir etinis skaidrumas
Dirbtinio intelekto sistemoms suteikiant prieigą prie jautrių duomenų, ypač tokiuose sektoriuose kaip sveikatos priežiūra ir finansai, saugumo ir etikos sumetimai tampa vyraujantys. Dirbtinio intelekto valdomos platformos turi apimti griežtą duomenų valdymą, privatumo priemones ir etines apsaugos priemones, kad jos veiktų skaidriai ir atsakingai. Pasitikėjimo stiprinimas taikant skaidrią praktiką ir įsipareigojimą laikytis etikos standartų yra labai svarbus norint sėkmingai pritaikyti dirbtinio intelekto pagrįstas sistemas didelės svarbos pramonės šakose.
Naujo sprendimų palaikymo ir konkurencingo numatymo standarto nustatymas
Dirbtinio intelekto valdomų platformų galia slypi ne tai, kad viskas vyksta geriau, o keičiasi įmonių veiklos ir konkurencijos keitimas. Būsimi lyderiai panaudos dirbtinį intelektą, kad gautų papildomos naudos, ir pasinaudos strateginėmis galimybėmis, kurių kiti nepastebi, sukurdami išskirtines AI palaikančių įmonių pozicijas.
Šios platformos leidžia įmonėms kurti modelius, kurie su kiekvienu sprendimu stiprėja, derinant žmonių žinias ir dirbtinio intelekto galimybes, kad būtų užtikrinta ilgalaikė vertė. Numatydami ir aktyviai tenkindami klientų poreikius, jie skatina lojalumą ir skatina eksponentinį augimą.
Šiandienos lyderiams klausimas yra ne kaip AI gali pagerinti sprendimus, o kaip jis gali iš naujo apibrėžti žaidimą. Tie, kurie laiko dirbtinį intelektą kaip tvaraus augimo pagrindą, nustatys rytojaus etalonus – naudos platformas, kurios nuolat diegia naujoves, prisitaiko ir kuria pridėtinę vertę, o tai padės savo organizacijoms vadovauti pažangaus verslo ateityje.
