Может ли машина действительно изменить ваш бизнес? См. Доказательство.

Многие владельцы бизнеса задают мне один и тот же вопрос: может ли ИИ создать измеримую ценность для бизнеса или это всего лишь еще одна тенденция в области программного обеспечения? Ответ зависит от того, как используется инструмент. ИИ сам по себе не исправляет нечеткие цели, слабые данные или плохое обслуживание клиентов. Это может помочь бизнесу сократить повторяющуюся работу, быстрее реагировать на запросы клиентов и дать сотрудникам больше времени для задач, требующих суждения. Я видел, как компании допускали простую ошибку. Они покупают инструмент искусственного интеллекта, прежде чем выбрать бизнес-задачу. Через несколько недель команда подготовила отчеты, ответы в чате и изображения, однако продажи, качество обслуживания и эксплуатационные расходы остались практически неизменными. Лучший подход начинается с одного процесса. Выберите задачу, требующую времени Ищите работу, которая имеет следующие особенности: – Такое случается часто. - Это следует четкой закономерности. - Сотрудники тратят на это много часов. - Результат может проверить человек. - Ошибки приводят к видимым затратам. Вопросы клиентов, заметки о встречах, описания продуктов, внутренние отчеты, проверки счетов и сортировка потенциальных клиентов могут соответствовать этому шаблону. Я бы не стал начинать с такой широкой цели, как «использовать ИИ во всей компании». Я бы выбрал узкую цель, например, сократить время, необходимое для ответа на распространенные вопросы поддержки, с десяти минут до четырех. Четкая цель дает команде то, что она может измерить. Используйте доказательства вместо предположений В исследовании, проведенном исследователями из Стэнфордского университета и Массачусетского технологического института, сотрудники службы поддержки клиентов использовали генеративного ИИ-помощника. Исследование, опубликованное Национальным бюро экономических исследований в 2023 году, показало средний рост производительности примерно на 14%. Новые или менее опытные работники увидели больший прирост, в то время как высококвалифицированные работники увидели меньшие изменения. Это не означает, что каждая компания получит одинаковый результат. Исследование дает полезный урок: ИИ может помочь больше всего, когда сотрудники отвечают на повторяющиеся вопросы и могут просмотреть предлагаемые ответы перед их отправкой. Человеческий контроль по-прежнему имеет значение. Агент службы поддержки должен подтвердить детали продукта, правила возврата, информацию о доставке и данные учетной записи. ИИ может подготовить ответ. Ответственность за итоговое сообщение остается за сотрудником. Проведите небольшой тест Практический тест ИИ состоит из пяти шагов: 1. Выберите одну команду и одно задание. 2. Запишите текущее время, стоимость и частоту ошибок. 3. Предоставьте команде одобренный инструмент искусственного интеллекта. 4. Установите четкие правила проверки. 5. Сравните результаты через определенный период. Например, небольшой интернет-магазин может попросить свою службу поддержки использовать искусственный интеллект для ответа на вопросы о статусе заказа. Команда может сравнить: - Среднее время ответа - Количество вопросов, обработанных на одного сотрудника - Оценки удовлетворенности клиентов - Количество неправильных ответов - Часы, потраченные на исправление текста, сгенерированного ИИ. Подобный тест создает полезные доказательства, не меняя сразу всю компанию. Защитите качество и доверие клиентов Контент, созданный с помощью искусственного интеллекта, может звучать уверенно, но содержать неверную информацию. Я бы установил ограничения, прежде чем сотрудники будут использовать его при работе с клиентами. Инструмент не должен давать обещаний относительно возмещения средств, дат доставки, цен, медицинских результатов, финансовых результатов или юридических вопросов без одобрения человека. Конфиденциальные данные клиентов не следует вставлять в общедоступный инструмент. Компания также должна вести учет подсказок, шагов проверки и изменений в процессе. Четкие правила облегчают усыновление. Сотрудники знают, где ИИ может помочь, а где требуется человеческое суждение. Оцените ценность бизнеса Производительность сама по себе не дает полной картины. Команда может выполнить больше задач, создав при этом больше жалоб. Я бы отслеживал несколько показателей одновременно: - Стоимость выполненной задачи - Время ответа - Частота ошибок - Удовлетворенность клиентов - Рабочая нагрузка сотрудников - Доход от квалифицированных потенциальных клиентов - Время, затрачиваемое на ручную работу Предположим, команда продаж использует ИИ для сортировки входящих запросов. Этот инструмент может сэкономить три часа каждую неделю, но при этом отправлять неудовлетворительные запросы сотрудникам отдела продаж. Тест приносит пользу только в том случае, если команда получает полезных потенциальных клиентов и тратит меньше времени на некачественные запросы. Цифры должны определять следующее решение. Продолжайте процесс, когда качество и эффективность улучшаются одновременно. Отрегулируйте его, когда результаты неоднозначны. Прекратите использовать его, когда затраты, риски или корректирующие работы превышают выгоду. Дайте сотрудникам четкую роль Некоторые сотрудники опасаются, что ИИ заменит их работу. Лучшее сообщение будет более конкретным: ИИ будет обрабатывать выбранные части процесса, а люди будут управлять решениями, отношениями и исключениями. Сотрудник службы поддержки клиентов может тратить меньше времени на копирование стандартных ответов и больше времени на обработку расстроенных клиентов. Маркетолог может использовать ИИ для подготовки черновых вариантов, а затем формировать сообщение на основе исследований клиентов. Операционный менеджер может получить быстрый отчет и потратить больше времени на устранение причины задержки. Эта смена работает только тогда, когда сотрудники проходят обучение. Им нужно знать, как проверить ответ, защитить личную информацию, сообщить об ошибке и улучшить рабочий процесс. ИИ может изменить бизнес, но изменения обычно начинаются с небольшого процесса, а не с масштабного проекта в масштабах всей компании. Самые убедительные доказательства получены в результате взвешенных тестов, четких ограничений и честного сравнения со старым способом работы. Мой совет прост: выберите одну повторяющуюся задачу, определите желаемый результат, просмотрите каждый результат и измерьте влияние как на стоимость, так и на качество. Если цифры улучшатся и клиенты получат лучшее обслуживание, у бизнеса появится веская причина расширить использование ИИ.

Многие предприятия инвестируют в интеллектуальные технологии и все еще не могут добиться явного роста. Проблема зачастую не в самом инструменте. Компания может собирать данные о клиентах, не используя их, автоматизировать плохо спроектированные задачи или добавлять программное обеспечение, усложняющее повседневную работу. Я обнаружил, что интеллектуальные технологии создают ценность для бизнеса, когда решают конкретную проблему. Это может помочь команде реагировать быстрее, сократить повторную работу, понять потребности клиентов и принимать решения на основе более качественной информации. Это не заменяет хорошее планирование. Это дает людям более эффективный способ действовать в соответствии с этим планированием. Практический подход начинается с бизнес-проблемы. Если запросы клиентов остаются без ответа в течение нескольких часов, может помочь общий почтовый ящик, чат-бот или система ответов. Если записи о запасах часто неверны, подключенные инструменты продаж и инвентаризации могут сократить необходимость обновления вручную. Если менеджеры полагаются на догадки, простая панель отчетности может отображать продажи, затраты и активность клиентов в одном месте. Технология должна соответствовать потребностям. Необходимость не должна создаваться для оправдания технологии. 1. Определите цену текущей проблемы. Я начинаю с рассмотрения того, где теряется время, деньги и доверие клиентов. Сервисная компания может тратить несколько часов каждую неделю на копирование данных о клиентах из электронных писем в электронные таблицы. Розничный торговец может заказывать товары по привычке, но в итоге у него будет медленно оборачиваться товар. Маркетинговая команда может отправлять одно и то же сообщение каждому клиенту, поскольку она не может видеть прошлые покупки или запросы. Эти проблемы легко не заметить, поскольку они проявляются в небольших ежедневных действиях. В совокупности они могут повлиять на время отклика, рабочую нагрузку персонала и прибыль. Запишите: - Задача, требующая наибольшего повторения усилий - Ошибка, которая случается чаще всего - Жалоба клиента, которая появляется снова и снова - Менеджеры отчетов нуждаются, но не могут легко получить к ним доступ - Шаг, который задерживает запрос на продажу или обслуживание Этот список дает бизнесу практическую отправную точку. 2. Выберите один четкий вариант использования. Умные технологии работают лучше, когда первый проект имеет узкую цель. Небольшой интернет-магазин может начать с автоматического оповещения о наличии товара. Система может уведомить владельца, когда выбранные продукты достигнут заданного уровня. Это не решает все проблемы бизнеса, но может снизить количество упущенных продаж и помочь владельцу более тщательно планировать заказы поставщикам. Местная ремонтная компания может использовать программное обеспечение для планирования, которое сопоставляет рабочие места с наличием персонала. Владелец может тратить меньше времени на проверку календарей и больше времени на общение с клиентами. Профессиональная фирма может связать записи своих клиентов с активностью электронной почты. Сотрудники могут просмотреть предыдущие разговоры перед тем, как позвонить, что может сделать обсуждение более полезным и уменьшить количество повторяющихся вопросов. Каждый пример начинается с одной бизнес-потребности. Это облегчает проверку результата. 3. Подключите данные, которые уже существуют. Многие компании уже имеют полезную информацию в разных местах. Записи о продажах могут храниться в одной системе, сообщения клиентов — в другой, а сведения о платежах — в электронной таблице. Когда эти источники остаются отдельными, люди тратят время на поиск и сравнение записей. Подключенная система может создать более четкое представление об активности клиентов и эффективности бизнеса. Качество данных здесь имеет значение. Неправильные имена, старые контактные данные и повторяющиеся записи могут привести к принятию неверных решений. Я рекомендую очистить небольшой набор записей перед подключением дополнительных систем. Установите правила, определяющие, кто может редактировать данные, как часто их следует проверять и какая информация действительно нужна компании. Больше данных не всегда приводит к лучшим решениям. Полезным данным легче доверять, получать к ним доступ и действовать. 4. Дайте сотрудникам простой процесс. Новый инструмент не улучшит работу, если сотрудники не знают, когда и как его использовать. Я бы создал короткие инструкции для общих задач: - Как ввести нового клиента - Когда обновлять запись о продажах - Кто проверяет оповещения - Что происходит, когда система показывает ошибку - Какие задачи все еще требуют одобрения человека В обучении следует использовать повседневные примеры, а не технические термины. Сотруднику отдела продаж, возможно, не нужно понимать, как работает автоматизация за ширмой. Сотруднику необходимо знать, какую информацию вводить и какие действия предпринять дальше. Менеджер также должен спрашивать сотрудников, что им кажется трудным. Люди, которые используют систему каждый день, часто видят проблемы, которые упускаются из виду во время демонстрации программного обеспечения. 5. Измеряйте результаты бизнеса. Умные технологии следует оценивать по бизнес-показателям, а не по количеству функций, которые они предлагают. Компания может отслеживать: - Среднее время ответа - Количество сэкономленных часов ручного труда - Ошибки заказов - Повторные покупки - Удержание клиентов - Стоимость одного запроса - Время от запроса до продажи Рассмотрим сервисную компанию со штатом 20 человек, которая получает запросы клиентов по электронной почте и телефону. Прежде чем использовать общую клиентскую систему, сотрудникам может потребоваться выполнить поиск в нескольких файлах, чтобы понять каждый запрос. После изменения компания может сравнить время ответа и скорость отслеживания клиентов. Система, возможно, не обеспечит роста сама по себе, но она может показать, приводит ли более быстрое выполнение последующих действий к большему количеству завершенных рабочих мест. Компания также должна учитывать стоимость программного обеспечения, обучения, обслуживания и настройки. Рост полезен только тогда, когда добавленный доход или сэкономленные затраты поддерживают более широкий бизнес. 6. Защищайте доверие. Клиенты хотят удобства, но они также ожидают разумного обращения со своей информацией. Компания должна объяснить, какие данные она собирает, зачем ей эти данные и как клиенты могут связаться с компанией по поводу своей информации. Доступ должен быть ограничен персоналом, которому он необходим для работы. Контроль паролей, резервное копирование и регулярные проверки системы могут уменьшить количество проблем, которых можно было бы избежать. Автоматизация требует человеческого контроля, когда решение может повлиять на деньги, доступ или обслуживание клиента. Система может сортировать запросы, отправлять напоминания или отмечать необычную активность. Его не следует считать правильным без проверки. Моя точка зрения проста: умные технологии наиболее полезны тогда, когда они облегчают хорошую работу, а не когда они скрывают слабые процессы. Компания, которая понимает свою проблему, начинает с целенаправленного варианта использования, поддерживает свой персонал и измеряет результат, имеет больше шансов превратить технологию в устойчивый прогресс бизнеса. Самый сильный рост часто происходит за счет небольших улучшений, повторяющихся на протяжении всего пути клиента: более быстрый ответ, более точный заказ, более четкий отчет или более плавная передача данных между командами. Технология поддерживает эти улучшения. Люди по-прежнему решают, как им обслуживать клиентов и как строить бизнес.

Многие владельцы бизнеса, слыша слово «машины», думают о крупных заводах, дорогих роботах или программном обеспечении, для которого требуется целая техническая команда. Раньше я тоже так видел автоматизацию. Затем я заметил более простую закономерность: машины уже меняют способы повседневной работы магазинов, складов, ферм, банков и офисов. Изменения касаются не только замены людей. Речь идет о том, чтобы отвести от сотрудников повторяющиеся задачи, сократить количество ошибок, которых можно избежать, и дать командам больше времени для работы, которая требует рассудительности, внимательности и общения. Правильный вопрос не в том: «Может ли машина выполнить эту работу?» Лучше задаться вопросом: «Какую часть этой работы должна выполнять машина, а какая часть должна оставаться за человеком?» Машины берут на себя повторяющиеся задачи Машина работает лучше всего, когда задача следует четкой схеме. Сканер штрих-кода может зарегистрировать продажу за считанные секунды. Складская система может отслеживать запасы по мере поступления и ухода товаров. Программное обеспечение для планирования может назначать встречи без длинной цепочки телефонных звонков. Кофейня может использовать цифровую систему заказов, чтобы снизить нагрузку на стойку в периоды занятости. Amazon предлагает полезный пример. В центрах выполнения заказов используются мобильные роботы для перемещения полок и товаров по складским этажам. Люди по-прежнему управляют многими частями процесса, включая проверки качества, решение проблем и обработку заказов. Машины поддерживают рабочих, а не полностью заменяют каждую роль. Эта модель подходит и для многих небольших компаний. Местный дистрибьютор может использовать автоматические оповещения о наличии товара вместо того, чтобы просить сотрудника проверить каждую полку. Стоматологическая клиника может отправлять напоминания о визитах через программное обеспечение, в то время как персонал остается доступным для вопросов пациентов. Выигрыш часто достигается за счет объединения небольших задач. Машины могут облегчить бизнес-решения Современные системы могут обрабатывать больше информации, чем человек может просмотреть в течение обычного рабочего дня. Это помогает предприятиям выявить закономерности в продажах, сроках доставки, запросах клиентов и использовании оборудования. Ресторан может сравнить данные о заказах, чтобы увидеть, какие блюда хорошо продаются в разные дни. Ремонтная компания может отследить распространенные неисправности и подготовить нужные детали до визита технического специалиста. Ферма может использовать датчики для контроля влажности почвы и корректировки полива в зависимости от полевых условий. Компания John Deere разработала сельскохозяйственное оборудование, в котором используются камеры, датчики и программное обеспечение для поддержки посадки и полевых работ. Эти инструменты не устраняют необходимости для фермеров. Они дают фермерам больше информации, сокращая при этом необходимость ручной проверки. Я считаю это одной из самых полезных ролей машин: они могут показать закономерность, но человеку все равно нужно решить, что означает эта закономерность. Отчет о продажах может показать, что один продукт теряет внимание. Он не объясняет, является ли причиной цена, плохой дисплей, слабое обслуживание или изменение потребностей клиентов. Человеческое суждение остается частью процесса. Машины могут изменить качество обслуживания клиентов Инструменты самообслуживания дают клиентам больше контроля над простыми запросами. Банкоматы позволяют людям получить доступ к основным банковским услугам, не посещая филиал. Киоски регистрации авиакомпаний сокращают время ожидания для путешественников благодаря простому бронированию. Заказ еды онлайн позволяет клиентам просматривать выбор в удобном для них темпе. Эти инструменты работают хорошо, когда процесс понятен. Они создают разочарование, когда клиент сталкивается с проблемой и не может связаться с человеком. Заблокированная учетная запись, отсутствие платежа или ошибка доставки могут потребовать человеческой поддержки. Хороший бизнес прокладывает четкий путь от автоматизированного обслуживания к помощи сотрудникам. Этот баланс имеет значение. Машина не должна становиться стеной между компанией и ее клиентами. Лучшая отправная точка — это задача малого бизнеса Я бы не стал начинать с поиска самой совершенной машины. Я бы начал с задачи, которая отнимает время и приводит к повторяющимся ошибкам. Практический процесс выглядит следующим образом: 1. Составьте список повторяющихся задач Запишите работу, которую ваша команда выполняет каждый день или каждую неделю. Включите ввод данных, проверку запасов, напоминания о встречах, счета-фактуры, упаковку и регулярные отчеты. 2. Оценивайте текущий процесс Записывайте, сколько времени занимает каждая задача, как часто возникают ошибки и где у клиентов или сотрудников возникают задержки. Простые заметки могут рассказать больше, чем большая презентация программного обеспечения. 3. Выберите одно ограниченное использование Компания может начать с автоматического сопоставления счетов, складского сканера или чат-бота службы поддержки клиентов для ответа на основные вопросы. Узкий проект легче протестировать и объяснить. 4. Сохраняйте возможность человеческого контроля Сотрудники должны иметь возможность проверять необычные результаты, исправлять ошибки и связываться с клиентами, если случай не соответствует обычному шаблону. 5. Обучайте людей, использующих систему Машина не создает ценности, сидя в офисе. Персоналу нужны четкие инструкции, время для практики и способ сообщить о проблемах. 6. Проверьте эффект после пробной версии Сравните время обработки, частоту ошибок, отзывы клиентов и рабочую нагрузку сотрудников. Система, которая экономит минуты, но создает путаницу, возможно, не является правильным выбором. Машины могут создавать новые проблемы Автоматизация требует осторожности. Система может использовать некачественные данные и давать плохие результаты. Датчик может выйти из строя. Программное обеспечение может перестать работать. Сотрудник может довериться автоматической рекомендации, не проверяя детали. Есть также проблемы конфиденциальности. Предприятия должны собирать только ту информацию, которая им необходима, объяснять, как она используется, и ограничивать доступ к конфиденциальным записям. Данные о клиентах не следует рассматривать как бесплатный ресурс. Рабочие места могут меняться, когда машины входят на рабочее место. Некоторые рутинные обязанности могут сократиться, в то время как появятся новые работы по обслуживанию, проверкам систем, поддержке клиентов и проверке данных. Компании, которые проводят обучение, дают сотрудникам больше шансов адаптироваться к изменениям. Будущее автоматизации бизнеса не будет одинаковым в каждой отрасли. Заводу может понадобиться роботизированное оружие. Небольшой магазин может получить больше пользы от программного обеспечения для инвентаризации. Консультант может получить больше от автоматического планирования, чем от сложной платформы искусственного интеллекта. Машины меняют бизнес, выполняя повторяемую работу, находя закономерности и обеспечивая более быстрое обслуживание. Их ценность зависит от того, как люди их используют. Когда я оцениваю новый инструмент, я ищу четкую задачу, измеримую выгоду, безопасный процесс проверки и простой способ получить помощь. При таком подходе основное внимание уделяется более качественной работе, а не технологиям ради самих технологий. Свяжитесь с нами по телефону: 836582693@qq.com/WhatsApp +8618660131107.

Эрик Бриньольфссон, Даниэль Ли и Линдси Р. Рэймонд Апрель 2023 г. Генеративный искусственный интеллект в работе Глобальный институт McKinsey Июнь 2023 г. Экономический потенциал генеративного искусственного интеллекта Всемирный экономический форум Май 2023 г. Отчет о будущем рабочих мест за 2023 г. Организация экономического сотрудничества и развития Февраль 2021 г. Цифровая трансформация МСП Персонал Amazon Июнь 2023 г. Как Amazon использует робототехнику для поддержки сотрудников и улучшения качества обслуживания клиентов Поставка John Deere, сентябрь 2022 г. См. технологию опрыскивания для более точного земледелия.