Làm thế nào một sự thay đổi trong tổ chức có thể mở khóa giá trị thực sự từ một chiến lược AI bị đình trệ

Làm thế nào một sự thay đổi về tổ chức có thể khai thác giá trị thực sự từ một chiến lược AI bị đình trệ - NỘI DUNG ĐƯỢC TÀI TRỢ BỞI PUBLICIS SAPIENT

Đến năm 2028, phần lớn các doanh nghiệp sẽ chuyển đổi sang vận hành và kích hoạt các hành động trong quy trình làm việc và trên toàn tổ chức, Gartner dự đoán. Tuy nhiên, rất ít tổ chức đã tích hợp AI đủ sâu để hành động ở cấp độ đó, chứ đừng nói đến việc thấy được kết quả. Điều này là do một khoảng cách lớn ngăn cách khoản đầu tư công nghệ của họ với khả năng ứng dụng AI trong các hệ thống cốt lõi và quy trình làm việc thực tế, mở rộng quy mô những gì hiệu quả và kết nối đầu ra với hiệu suất có thể theo dõi được. Để thu hẹp khoảng cách này, các tổ chức phải tích hợp AI vào hoạt động của họ. Cho đến khi họ làm như vậy, họ có nguy cơ xây dựng các sáng kiến AI chỉ mang lại hiệu quả trong các trường hợp biệt lập - không kết nối với các kết quả quan trọng nhất.

Thách thức thực thi

Nhiều tổ chức đã đầu tư mạnh vào các công cụ và nền tảng AI, nhưng những khoản đầu tư đó thường nằm cạnh các hệ thống hiện có thay vì bên trong chúng. AI này có thể tạo ra thông tin chi tiết, nội dung hoặc mã, nhưng nếu không tích hợp vào quy trình làm việc hoạt động, những đầu ra đó hiếm khi chuyển thành các quyết định hoặc hành động ở quy mô lớn. Với quá nhiều công cụ và nhà cung cấp để lựa chọn và quá ít hướng dẫn phối hợp về cách tích hợp các giải pháp AI hiệu quả, các tùy chọn rất khó triển khai ở quy mô lớn. Do đó, các tổ chức thường gặp khó khăn trong việc chuyển từ các trường hợp sử dụng riêng lẻ sang ứng dụng lặp lại trên toàn doanh nghiệp.

Các công ty đang đạt được tiến bộ với AI xem nó như một khả năng cần xây dựng hơn là một sản phẩm để triển khai. Các tổ chức này thiết kế các nỗ lực AI của họ có tính đến việc triển khai để họ có thể duy trì và mở rộng các khả năng mới theo thời gian. Một công ty dịch vụ tài chính toàn cầu gần đây đã đẩy nhanh quá trình hiện đại hóa của mình với AI sau khi gặp khó khăn trong việc thường xuyên cập nhật nền tảng ứng dụng giao dịch của mình, điều này đã làm đình trệ sự tăng trưởng và làm tăng rủi ro. Sau khi nhúng một nền tảng AI vào quy trình của mình, các kỹ sư đã làm việc nhanh hơn và thông minh hơn, giảm chi phí bảo trì 30% và tăng hiệu quả lên đến 70%. Sự thay đổi này cho phép công ty cung cấp các bản cập nhật cho nền tảng giao dịch của mình một cách nhanh chóng và hỗ trợ các yêu cầu thị trường đang phát triển.

Từ hiệu quả đến kết quả

Tập trung vào thực thi sẽ thay đổi vị trí và cách AI tạo ra giá trị. Thay vì chỉ làm cho các tổ chức hiệu quả hơn, AI mà một doanh nghiệp nhúng vào các hệ thống cốt lõi sẽ ảnh hưởng đến các quyết định và tương tác định hình trực tiếp doanh thu của nó, bao gồm những sản phẩm mà nó cung cấp, cách nó đặt giá, cách nó tương tác với khách hàng và tốc độ đưa các khả năng mới ra thị trường. Sự thay đổi này trở nên hữu hình trong cách các nhóm đưa ra quyết định và hành động dựa trên chúng. Các doanh nghiệp có thể cập nhật các mô hình định giá một cách linh hoạt trong quản lý doanh thu và nền tảng thương mại thay vì thông qua các đánh giá thủ công định kỳ. Và các nhóm sản phẩm và kỹ thuật có thể kết hợp dữ liệu sử dụng và hiệu suất trực tiếp vào các chu kỳ phát hành, ưu tiên các tính năng và bản sửa lỗi dựa trên hành vi thực tế thay vì các kế hoạch đã đặt.

Trong mỗi trường hợp, AI không chỉ đơn thuần tạo ra đầu ra để xem xét riêng. Nó hoạt động trong các hệ thống nơi một tổ chức đưa ra quyết định, định hình kết quả khi chúng xảy ra - vì vậy những cải tiến gia tăng tích lũy và chuyển thành tác động doanh thu có thể đo lường được.

Nền tảng được hỗ trợ bởi đối tác

Để thực thi ở quy mô lớn, các tổ chức cần các nền tảng tích hợp với các hệ thống hiện có của họ và hỗ trợ AI trong quy trình làm việc thực tế, ngay cả trong các môi trường được quản lý phức tạp. Và các doanh nghiệp cũng cần hướng dẫn. Bên cạnh việc kết hợp các nền tảng hiện đại hóa và đại diện mới có thể tự động hóa vòng đời phần mềm và cho phép các tác nhân AI hành động trong bối cảnh, những người xây dựng có kinh nghiệm và các chuyên gia trong lĩnh vực này là rất quan trọng để nhúng kỹ thuật, khoa học dữ liệu và chuyên môn trong lĩnh vực này vào AI này để đảm bảo khả năng mở rộng, quản trị tốt và tính bền vững của các hệ thống mới này. Sự tích hợp giữa công nghệ và chuyên môn này cho phép các tổ chức mở rộng AI vượt ra ngoài các thử nghiệm và đi vào hoạt động liên tục. Mô hình hướng đến quan hệ đối tác là sự kết nối mà các doanh nghiệp cần để hành động một cách thông minh trong các thông số thực tế, chuyển đổi chiến lược AI của họ thành các kết quả hữu hình, có thể lặp lại: phân phối sản phẩm nhanh hơn, chi phí vận hành thấp hơn, dự báo chính xác hơn, giảm rủi ro và cải thiện trải nghiệm khách hàng.

Một công ty chăm sóc sức khỏe hàng đầu của Hoa Kỳ gần đây cần hiện đại hóa hơn 10.000 màn hình lỗi thời để xử lý yêu cầu bồi thường. Sử dụng nền tảng phát triển phần mềm hỗ trợ AI của đối tác, công ty đã giảm thời gian hiện đại hóa xuống 70%, loại bỏ các lỗ hổng bảo mật trong mã của mình và cắt giảm ngân sách 90 triệu đô la. Khách hàng thấy những cải tiến với trải nghiệm người dùng mới có giao diện đơn giản hơn, nhanh hơn, quy trình xử lý yêu cầu bồi thường hiệu quả hơn và sự tương tác tốt hơn.

Tăng trưởng bền vững

Ghép nối các nền tảng hỗ trợ AI với các chuyên gia doanh nghiệp sẽ phân biệt các khái niệm AI bị đình trệ với những khái niệm thực thi AI một cách nhất quán và ở quy mô lớn để thúc đẩy quá trình hiện đại hóa liên tục, cải thiện trải nghiệm của nhân viên và người dùng và tăng trưởng doanh thu bền vững. Và mặc dù các công ty công nghệ AI rất nhiều, nhưng đối tác hiếm hoi hỗ trợ sản phẩm của mình bằng doanh nghiệp