3 måter å få AI til å jobbe for deg

De fleste virksomheter har AI på radaren, da noe de vet kan øke driftseffektiviteten og forbedre kundetilfredsheten. I det enorme økosystemet med AI-implementeringer er det imidlertid ikke alltid åpenbart hvor du skal begynne å generere den beste avkastningen. Dessuten er det lett å la seg forføre av de prangende og dristigste AI-initiativene som er dyre og vanskelige å ta i bruk.

Generelt sett er det en god ting å drømme stort, men for de fleste bedrifter som kommer i gang med AI, er det langt smartere å fokusere på målrettede, håndterbare tiltak og bygge derfra.

Denne artikkelen fokuserer på hvordan organisasjoner kan begynne å bygge AI inn i deres virksomhet ved bruk av teknologi som allerede er tilgjengelig. Ingen venter på at robothæren skal ankomme. Vi snakker om hvor AI kan ha størst innvirkning i umiddelbar fremtid.

I det store og hele er AI allerede i stand til å støtte tre viktige forretningsbehov: automatisere forretningsprosesser, få innsikt gjennom dataanalyse og engasjere seg med kunder og ansatte. Nedenfor vil vi detaljere hvordan implementeringer i hver av disse tre kategoriene ser ut og hvordan de kan hjelpe bedriftens bunnlinje.

ai

Automatisering av forretningsprosesser

Hvis du lukker øynene og forestiller deg hvilke oppgaver du vil outsource til en robot hvis du hadde en til din disposisjon, er de første tingene du tenker på, sannsynligvis de mest rotte og monotone elementene på din gjøremålsliste.

Gode nyheter: AI kan hjelpe med det.

Prosessautomatisering er et område der AI allerede hjelper selskaper med å øke effektiviteten i virksomheten. Ved hjelp av en form for AI kjent som Robotic Process Automation (RPA), kan bedrifter effektivt delegere administrative oppgaver som har lav kompleksitet, men som likevel er svært tidkrevende.

Eksempler inkluderer datainnføring og -overføring, spørringsadministrasjon, skjemabehandling og ulike kundekontostyringsoppgaver. Automatisering av denne typen prosesser frigjør verdifull medarbeidertid til å bruke på prosjekter som krever analyse, problemløsing og beslutningsprosesser.

Dataanalyse og innsikt

Den digitale tidsalderen har skapt en flom av forbrukerdata som er tilgjengelige for merkevarer å samle inn og analysere. Imidlertid sliter de fleste selskaper med å effektivisere dataene de samler inn fordi det rett og slett er for vanskelig å analysere handlingsbar innsikt fra så store deler av informasjonen.

Heldigvis for oss er AI veldig flink til å finne mønstre i store datasett. Maskinlæringsalgoritmer kan sortere og tolke data for å finne trender og forutsi sannsynlige resultater.

Disse algoritmene blir smartere automatisk, jo lenger de blir brukt, og jo mer eksponering for data får de. Dermed blir maskinlæringsspådommer over tid enda mer nøyaktige og pålitelige.

Praktiske eksempler på denne teknologien på jobben inkluderer oppdagelse av svindel i sanntid, prediktiv analyse og personlig kurering av innhold.

Engasjement

Som markedsførere bruker mye av tiden vår på å utvikle måter for bedre å få kontakt med publikum. AI er allerede godt posisjonert for å gi løsninger. Maskinlæring kan tilpasse opplevelser og fylle hull i kundeservicen. Chatbots og intelligente agenter er for tiden i stand til å håndtere oppgaver og problemer med lav kompleksitet, noe som frigjør tiden til ansatte for å takle mer kompliserte forespørsler.

Men AI driver ikke bare strategier for kundeengasjement, det kan ha en enda større rolle å spille i ansattes engasjement.

Å forstå ansattes tilfredshet er nøkkelen til å redusere omsetningen og holde de beste menneskene i rollene. AI tilbyr bedrifter muligheten til å generere tilbakemelding i sanntid. Å få denne tilbakemeldingen raskt, i motsetning til å generere den en eller to ganger i året i gjennomgangsperioder, gir bedre oversikt over medarbeidertilfredshet og gjør det mulig for bedrifter å være kvikk i å løse problemer.

Samtale AI kan også tjene en intern rolle. For eksempel kan den øke menneskelige ressursteam ved å håndtere enkle spørsmål og forespørsler. Andre steder kan AI brukes til å hjelpe kundeservicemedarbeidere med å løse kundeproblemer og fungere som IT-støtte.

AI for den virkelige verden

I fremtiden er vi sikker på å se mange dristige AI-implementeringer som vil forstyrre virksomheten som vanlig, men vi trenger ikke å vente på at fremtiden skal komme før vi setter AI i arbeid i den virkelige verden.

Fokusering på mindre, mer oppnåelige AI-implementeringer gjør at organisasjoner kan utnytte eksisterende teknologi for å gi større effektivitet i drift, kommunikasjon og kundeservice.