Tidak ada keraguan bahwa AI dapat menawarkan peluang signifikan bagi bisnis untuk meningkatkan efisiensi, membuka wawasan dan meningkatkan operasi mereka. Namun, membuat lompatan dari konsep ke eksekusi yang efektif tetap merupakan perjalanan yang kompleks bagi banyak orang. Organisasi seringkali terlalu optimis tentang betapa mudahnya diterapkan AI, tetapi dengan cepat menemukan bahwa menghasilkan dampak nyata melalui sistem yang dapat diskalakan bergantung pada lebih dari sekadar ambisi saja.
Sayangnya, terlalu sering, inisiatif AI yang menjanjikan tetap terjebak dalam “Bukti Penyucian Konsep”, gagal pindah ke produksi karena masalah integrasi, terutama dengan data back-end. Yang benar adalah bahwa AI tidak akan berhasil jika proses dan data yang mendasarinya tidak terorganisir. AI tumbuh subur di lingkungan di mana data terstruktur, terhubung, dan mudah dilayari – oleh kedua mesin dan orang. Itu harus tertanam ke dalam alur kerja, tidak ditambahkan sebagai renungan. Ini sangat penting di sektor-sektor berisiko tinggi, di mana keberhasilan AI sepenuhnya tergantung pada kualitas dan aksesibilitas informasi.
Konsultan Transformasi di NetCall.
Di luar dasar -dasarnya
Saat otomatisasi dan adopsi AI semakin cepat, tantangannya bukan lagi apakah akan mengadopsi AI – tetapi bagaimana melakukannya dengan baik. Itu berarti bergerak melampaui buah yang menggantung rendah dan memprioritaskan implementasi strategis yang didukung oleh kesiapan dan solusi data yang memungkinkan integrasi yang mulus.
Istilah -istilah seperti ‘AI generatif’, ‘agen ai’, ‘llms’ atau bahkan lebih luas ‘otomatisasi cerdas’ tentu saja menciptakan buzz dalam beberapa tahun terakhir, tetapi sayangnya, banyak implementasi yang gagal mencapai potensi sebenarnya. Dalam banyak kasus, bisnis apa yang sebenarnya digunakan adalah chatbot canggih atau sistem deterministik yang tidak sepenuhnya memanfaatkan potensi AI. Misalnya, banyak bisnis masih pada tahap di mana mereka menggunakan AI untuk tugas-tugas sederhana seperti pembuatan konten, ucapan-ke-teks, atau paling banyak-otomatisasi proses sederhana. Sementara menggunakan AI untuk tugas -tugas seperti ini tentu saja merupakan langkah yang berharga untuk mendukung produktivitas dan membebaskan karyawan, proses langsung ini hanya menggaruk permukaan pada apa yang ditawarkan AI.
Seperti apa penampilan AI inovatif?
Inovasi AI sejati sering melibatkan penanganan tugas probabilistik, di mana ketidakpastian dan variabilitas dalam menuntut data sistem AI yang lebih maju untuk memandu keputusan. Untuk mendorong dampak dari AI, sudah saatnya bagi organisasi untuk bergerak melampaui aplikasi dasar dan mulai berpikir tentang bagaimana AI dapat menambah dan mendukung pengambilan keputusan manusia dan meningkatkan hasil di berbagai saluran.
Ini bukan tentang mengganti pekerja manusia, tetapi mendukung mereka dengan wawasan waktu nyata. Bagi mereka yang berada dalam peran pusat kontak, AI yang terintegrasi secara efektif dapat memberikan rekomendasi aksi terbaik berikutnya dan panduan kontekstual selama interaksi pelanggan. Pergeseran signifikan dari sistem berbasis aturan tradisional ke dukungan yang cerdas dan adaptif yang memberdayakan tim untuk membuat keputusan yang lebih cepat dan lebih akurat. Selain itu, dengan mengotomatisasi tugas rutin dan berulang – seperti mengidentifikasi niat atau mengambil riwayat pelanggan – AI dapat membantu mengurangi gesekan dalam perjalanan pelanggan. Ini tidak hanya meningkatkan efisiensi operasional tetapi juga meningkatkan kepuasan pelanggan, menghilangkan kebutuhan pelanggan untuk mengulangi diri mereka di titik kontak.
Dilema integrasi
Sayangnya, bagi banyak sektor, penghalang jalan terbesar untuk adopsi AI yang berdampak berasal dari kompleksitas seputar integrasi dengan sistem warisan. Sementara menggunakan bot AI untuk mengotomatiskan pembuatan konten atau tugas layanan pelanggan cukup mudah, membuat sistem itu mengakses dan berinteraksi dengan data pelanggan nyata – seperti sistem CRM, basis data produk, atau catatan layanan, dapat menjadi tantangan monumental. Misalnya, banyak organisasi sektor publik memiliki ratusan sistem yang berbeda secara bersamaan, masing -masing mengelola berbagai aspek layanan pelanggan atau pengumpulan data. Tantangan sebenarnya terletak pada memastikan semua sistem ini berbicara satu sama lain secara efektif dan bahwa AI dapat mengakses data yang relevan dari seluruh organisasi dengan aman.
Tanpa integrasi yang mulus, AI tidak dapat berfungsi secara optimal, dan janjinya untuk mengubah operasi bisnis menjadi jauh lebih sulit untuk dicapai. Lagi pula, AI hanya bisa seefektif data yang diandalkannya. Jika data terputus -putus atau disimpan dalam silo di berbagai sistem yang berbeda, ia akan berjuang untuk memberikan wawasan yang bermakna, atau memandu keputusan secara efektif. Untuk mengatasi hal ini, organisasi perlu melihat proses mereka dan alur kerja secara holistik, memastikan data dalam sistem ini terorganisir dengan baik, konsisten dan dapat diakses.
Ini mungkin memerlukan reorganisasi data dan membuat keputusan yang berani di sekitar apakah teknologi warisan yang mendasarinya masih tepat untuk kebutuhan bisnis. Di sinilah pemetaan proses adalah titik awal yang penting. Pemetaan proses adalah praktik membuat peta terperinci dari semua alur kerja yang tersebar di seluruh bisnis dan memvisualisasikannya untuk memahami dampak langsung dan tidak langsung yang mungkin dimiliki satu proses pada yang lain.
Dari konsep ke dampak
Menggeser dial pada AI dari konsep ke dampak yang bermakna, mengharuskan organisasi untuk mengambil pendekatan pragmatis dan berfokus pada hasil. AI harus dimasukkan secara cerdas, dan seringkali paling sukses ketika menambah sistem yang ada. Alat AI berbasis platform yang menggabungkan kemampuan kode rendah dapat menawarkan kepada organisasi solusi yang bagus untuk ini dengan memecah hambatan untuk pengembangan dan menghilangkan kebutuhan untuk merobek dan mengganti solusi.
Mengadopsi pendekatan yang lebih sistematis dan cerdas untuk implementasi sama pentingnya. AI hanya boleh diterapkan di mana ia dengan jelas menambah nilai. Mendapatkan visibilitas ke dalam alur kerja dan mengidentifikasi kemacetan proses adalah kunci untuk ini – membantu memastikan AI ditargetkan ke area yang memberikan perbaikan yang terukur.
Dengan berfokus pada augmentasi atas penggantian, mengadopsi alat AI berbasis platform yang mendukung integrasi, dan menyelaraskan inisiatif AI dengan kebutuhan bisnis, organisasi dapat membuka hasil yang dapat dikupas dan berkelanjutan hasil AI yang jauh melampaui tahap pembuktian konsep.
Kami telah menampilkan alat produktivitas terbaik.
Artikel ini diproduksi sebagai bagian dari saluran Wawasan Ahli TechRadarPro di mana kami menampilkan pikiran terbaik dan paling cerdas dalam industri teknologi saat ini. Pandangan yang diungkapkan di sini adalah pandangan penulis dan tidak harus dari TechRadarPro atau Future Plc. Jika Anda tertarik untuk berkontribusi, cari tahu lebih lanjut di sini: https://www.techradar.com/news/submit-your-story-to-techradar-pro
