Принципы внедрения генеративного ИИ-процесса в обслуживании клиентов

McKinsey Global Institute провел исследование наиболее часто используемых вариантов использования генеративного ИИ. Наиболее часто сообщаемые варианты использования генеративного ИИ — это маркетинг и продажи. Так, генеративный ИИ создает персонализированный маркетинг и составляет технические документы, а в сфере услуг чат-бот способен отвечать на запросы клиентов. Большинство людей думают, что генеративный ИИ используется в высокотехнологичных случаях, но если посмотреть на частоту этих вариантов, мы увидим, он гораздо больше привязан к обыденным задачам.

* * *

Принципы внедрения генеративного ИИ-процесса в обслуживании клиентов

Следующее пошаговое руководство может помочь руководителям, желающим внедрить генеративный ИИ (ИИ-генерацию) для обслуживания клиентов и взыскания задолженностей:

1. Придумайте и разработайте длинный список вариантов использования искусственного интеллекта.
2. Для каждого варианта использования определите влияние, осуществимость и требуемое приложение ИИ, например, создание документа с вопросами и ответами и виртуального эксперта.
3. Расставьте приоритеты в вариантах использования искусственного интеллекта на основе воздействия, осуществимости и организационных потребностей.
4. Согласуйте наиболее приоритетный вариант использования искусственного интеллекта и начните разработку минимально жизнеспособного продукта (MVP).
5. Доработайте MVP на основе пользовательского опыта, а затем разверните и масштабируйте MVP для всей организации.
6. Повторите шаги четыре и пять для следующего варианта использования в списке приоритетов.

Источник.

https://www.mckinsey.com/capabilities/risk-and-resilience/our-insights/the-promise-of-generative-ai-for-credit-customer-assistance

Дела в экономике в сентябре 2024 по опросам респондентов

С марта респонденты стали менее оптимистично относиться к делам в мировой и национальной экономике.

Когда предпочитают не рисковать?

Мохандас Карамчанд Ганди о том, что нас губит:

• политика без принципов,

• удовольствие без совести,

• богатство без труда,

• знание без характера,

• бизнес без морали,

• наука без гуманизма,

• поклонение без жертвенности.

Взято из

И. Адизес. 

Управление жизненным циклом корпорации.

***

Когда предпочитают не рисковать?

Когда от результатов зависит слишком многое, все члены команды начинают нервничать. В такой ситуации люди предпочитают не рисковать. И выбирают самые безопасные методы. Но самые безопасные – не самые не лучшие.

 

• Прежде всего, по всем спорным вопросам, отсекается все, что противоречит единому мнению.
• Новые идеи не приветствуются.
• Интересует – где это уже применялось.
• Везде «подстилается соломка».
• В принятии решений «менее рискованный план А всегда считается явно лучше оригинального Б»
• По мере нарастания напряженности команда постепенно отказывается от принципа коллегиальности в пользу иерархического распределения ролей.
• Несогласных осуждают.
• Коллективное знание ценится больше опыта отдельных специалистов.

И ничего невозможно изменить.

 
Источник
«Работать профессионально – и никаких компромиссов». Хейди Гарднер. HBR, №5, 2012

ИИ и принятие решений

«Навигатор по принятию решений». Этот процесс из шести шагов.

1. Определите проблему.
2. Разработайте несколько вариантов в пространстве "остаться в том же" - "сменить привычную среду".
3. Определите предположения и прогнозы для сделанных вариантов. Для каждого из вариантов спросите себя: «Почему я считаю, что это хороший вариант?»
4. Проверьте свои гипотезы. После того, как все предположения записаны и прояснены, они становятся гипотезами. Гипотезы можно проверять с помощью фактов. По мере поиска фактов вы узнаете новые возможности, которые приведут вас к шагу «поворота». Поворот — это когда ваши варианты начинают меняться и улучшаться по мере того, как вы узнаете новые факты. Через некоторое время ваши варианты становятся достаточно хорошими для того, чтобы вы могли принять решение. Существует шестиэтапный процесс понимания проблемы, который разрабатывает варианты действий идти проторенной дорогой или пустится в новый путь.
5. Оптимизируйте свои решения.
6. Примите решение как часть осознанного процесса.

А теперь стоит рассмотреть, как генеративный ИИ  может изменить процесс принятия решений?

Есть веские основания полагать, что ИИ не «заменит», а «дополнит» человеческое принятие решений . Как? Хорошее принятие решений заключается в расширении вариантов и работе с фактами. ИИ полезен в этих двух задачах. 

Если вы задаетесь вопросом, где вам провести отпуск, у вас может быть две или три идеи в голове. Попросите ИИ дать вам «десять советов о хороших местах для отпуска» и немного информации о себе. Результатом могут быть семь, восемь или девять вариантов, о которых вы не думали. Таким образом, он может помочь вам открыть пространство для вариантов, и он может почти немного послужить в качестве оппонента для дебатов, как мы уже упоминали ранее, как ваш партнер или хороший друг.

Второе, с чем может помочь вам ИИ, — это проводить исследования и собирать факты. Он быстро укажет на существующие исследования, анализы или исследования, которые были сделаны, которые могут понадобиться или которые можно использовать для принятия решений или для проверки связанных гипотез. В этом смысле ИИ может расширить радиус исследования и помочь создать больше вариантов. Он может предоставить множество фактов или указать на факты, которые имеют отношение к быстрой проверке гипотез. Но в конечном итоге принятие многих решений сводится к очень человеческим вещам, которые нелегко заменить.

Источник.

https://www.mckinsey.com/featured-insights/mckinsey-on-books/author-talks-supersize-your-decisions

Потенциал ИИ

Представьте себе мир, преобразившийся не за десятилетия, а за годы одним изобретением. Таково потенциальное будущее искусственного интеллекта (ИИ). 

Для сравнение возьмем изобретение электричества. Эта, казалось бы, простая технология потребовала 40 лет, чтобы полностью произвести революцию на фабриках, навсегда изменив производство. Попутно она изменила нашу домашнюю жизнь, изменила рабочую силу и преобразила различные аспекты общества. 

Вопрос - как темпом ИИ будет преобразовать нашу жизнь: медленно или мы будем наблюдать экспоненциальный скачок?

Влияние электричества обусловлено его статусом технологии общего назначения — фундаментальной инновации, применимой во всех отраслях. Аналогично, ИИ обладает потенциалом для преобразования всего, от здравоохранения до транспорта. Так же, как и работающие на электричестве машины, ИИ может автоматизировать задачи, анализировать данные в беспрецедентных масштабах и даже генерировать креативный контент.

Почему ИИ может внедряться быстрее: В отличие от медленного развертывания инфраструктуры электроснабжения, сегодняшняя быстрая коммуникация и сотрудничество могут ускорить внедрение ИИ. Достижения в исследованиях ИИ распространяются по всему миру и развиваются практически мгновенно. Этого не было в случае с электроснабжением, где развитие инфраструктуры ограничило его первоначальный охват. Кроме того, сам ИИ процветает за счет экспоненциального обучения, что означает, что его возможности могут улучшаться с постоянно увеличивающейся скоростью.

Однако внедрение ИИ не столь радужно. Имеются препятствия.

Социальные и этические проблемы, такие как перемещение рабочих мест и алгоритмическая предвзятость, требуют тщательного рассмотрения — проблемы, с которыми не сталкивалась электроэнергетика. Кроме того, полное использование ИИ может потребовать сложной новой инфраструктуры для сбора данных, обработки и установления этических рамок. Эти факторы могут привести к задержкам по сравнению с относительно простой инфраструктурой электросетей.

Влияние ИИ, скорее всего, будет значительным. Электричество не было изобретением, которое оказало единичное влияние на фабрики, поскольку холодильники, комфорт кондиционирования воздуха и другие достижения были основаны на этом одном изобретении. Истинное влияние электричества было многогранным. То же самое будет справедливо и для ИИ, поскольку он конвергирует в различных аспектах общества — в таких областях, как работа, образование, здравоохранение, транспорт, энергетика и другие. Точные сроки остаются неопределенными, но ясно одно: экономические и социальные последствия ИИ требуют проактивного планирования и сосредоточения на ответственном развитии.

Потенциал ИИ изменить наш мир неоспорим. Произойдет ли это быстрее, чем революция электричества — интригующий вопрос. Но одно можно сказать наверняка: путешествие будет захватывающим, а пункт назначения может оказаться преобразующим.

Источник.
и
https://frankdiana.net/2024/04/03/will-ai-reshape-our-world-faster-than-electricity/

Изменит ли ИИ наш мир быстрее, чем электричество?
3 апреля 2024 г. Фрэнк Диана