Növelje piaci versenyképességét AI vezérelt megoldásokkal
Egy 2018-as McKinsey felmérés szerint az AI (más néven: mesterséges intelligencia) alapú megoldások 3,5 és 5,8 billió dolláros értéket tudnak teremteni éves szinten. Az 1 milliárd dollár feletti bevétellel rendelkező cégek C szintű vezetőivel készített ezer telefonos interjú azonban azt is megmutatta, hogy mindössze a cégek 8%-a tette meg eddig a megfelelő lépéseket a széleskörű bevezetés irányába.
2019-ben, öt évvel az Ant Financial Services Group megalakulása után, ügyfeleinek száma átlépte az egymilliárdos küszöböt. Az Alibaba csoport részeként tevékenykedő cég, az Alipay adataira és AI technológiájára épülő szolgáltatásaival, így már több mint tízszer annyi ügyfelet szolgál ki, mint a legnagyobb amerikai bankok. Az Ant Financial kevesebb mint 10.000 munkavállalót foglalkoztat, ami nagyjából tizede egy hasonló méretű bank alkalmazotti számának. 2018-ban a cég értékét 150 milliárd dollárra becsülték, ami majdnem a fele a JPMorgan Chase, a világ legértékesebb pénzügyi szolgáltatásokkal foglalkozó cége értékének.
A cég sikerének titka, hogy a többi pénzügyi cégnél jóval erősebb digitális alapokra épülhetett. Az Ant Financial Services-nél nincsenek menedzserek, akik kölcsönöket hagynak jóvá és nincsenek ügyintézők, akik pénzügyi tanácsokat adnak. Az üzleti tevékenységek szinte teljes egészét automatizált, AI vezérelt folyamatok biztosítják.
Satya Nadella, a Microsoft vezérigazgatója szerint a AI egyike lesz azoknak a technológiai trendeknek, amelyek meghatározzák majd közeljövőnket. Az AI, ami a megjelenített árakat szabályozza Amazon-on, zenéket ajánl a Spotify-on vagy minősíti a hitelkérelmeket az Ant Financial Services-nél.
Egy 2018-as McKinsey felmérés szerint az AI alapú megoldások csak az analitikai technológiák piacán 3,5 és 5,8 billió dolláros értéket tudnak teremteni éves szinten. Az 1 milliárd dollár feletti bevétellel rendelkező cégek C szintű vezetőivel készített ezer telefonos interjú azonban azt is megmutatta, hogy mindössze a cégek 8%-a tette meg eddig a megfelelő lépéseket a széleskörű bevezetés irányába.
Fontos megjegyeznünk amikor az AI technológiákról beszélünk, hogy itt nem minden esetben van szó bonyolult vagy kifinomult rendszerekről. Az automatizált döntési folyamatokat sokszor egy egyszerűbb, a már eltárolt és idővel egyre bővülő adatpontokra épülő, heurisztikus logika szabályozza.
Mi az oka annak, hogy csak ennyire kevés cég elkötelezett az AI alapú technológiák iránt?
A legnagyobb kihívás vezetők számára egy AI alapú technológia bevezetésénél a befektetési költségek megtérülésének mérése. Még a sikeres implementáció után is hónapokat vagy éveket kell várni arra, hogy kimutatható legyen az ebből realizálódó érték. Ennek egyik oka az, hogy a digitális működési modell a tradicionálistól eltérő pályán mozog. A korai adoptációs fázisban a digitális modell alacsonyabb üzleti értéket termel és hosszabb felfutási időt igényel, a későbbi fázisokban viszont már túlszárnyalja a tradicionális modellt.
A digitális modell ezenkívül egy idő után már önfenntartóvá is válik, minél több adattal rendelkezik annál jobb szolgáltatásokat tud nyújtani, amivel egyre több felhasználót lesz képes elérni. A tradicionális működési elveken alapuló cégeknek ezenkívül még egyéb kihívásokkal is szembe kell nézniük, ha versenyben akarnak maradni digitális riválisaikkal szemben.
Silóktól a kollaborációig
Az AI funkció tervezéséhez az agilis, többfunkciós csapatok a legideálisabbak. Az üzleti, technikai és analitikai csapatok izoláltsága nagy mértékben csökkentheti az adoptáció sikerességét és gyorsaságát.
Tapasztalati alapú döntésektől adat vezérelt döntésekig
Az AI vezérelt funkciók széles elterjedése egy szervezetben a döntési folyamatok drasztikus változásához vezet. Az algoritmusokból érkezett ajánlások nemcsak a döntések támogatásában segíthetnek, de megnyithatnak egy új utat is, ami a fentről lefelé vezérelt döntési folyamatok átalakulását is eredményezheti.
Kockázat kerüléstől az adaptív agilitásig
A szervezeteknek félre kell tenniük azt a szemléletet, hogy egy ötlet vagy szolgáltatás csak teljesen kiforrottan lehet piacképes. A legelső bevezetés után csak nagyon kevés AI funkcionalitás váltja be a hozzáfűzött reményeket. Az iteratív tesztelés-tanulás, a visszajelzések alapján történő folyamatos fejlesztés és a gyors prototípus építés (MVP) azok az eszközök, amelyek egy AI alapú fejlesztés sikerét meghatározzák.
Azok a cégek, amelyek képesek lesznek beilleszteni az AI vezérelt folyamatokat a szervezeteik életébe hosszútávon is képesek lesznek fenntartani sikerüket a piacon és olyan előnyre tehetnek szert, amivel akár túl is szárnyalhatják versenytársaikat.
„Az AI ott lesz az Edge rétegben és a felhőben. Része lesz SaaS applikációknak és infrastruktúrának is.”
Satya Nadella
Sugár Csaba
Business Analyst
Qualysoft Informatikai Zrt.
csaba.sugar@qualysoft.com |My LinkedIn Profile
Forrásanyagok:
Peter Bisson, Bryce Hall, Brian McCarthy, and Khaled Rifai „Breaking away: The secrets to scaling analytics”
Michael Chui, James Manyika, Mehdi Miremadi, Nicolaus Henke, Rita Chung, Pieter Nel, Sankalp Malhotra „Notes from the AI frontier: Applications and value of deep learning”
Marco Iansiti, Karim R. Lakhani „Competing in the Age of AI”
https://hbr.org/2020/01/competing-in-the-age-of-ai
https://hbr.org/webinar/2020/01/competing-in-the-age-of-ai
Tim Fountaine, Brian McCarthy, Tamim Saleh „Building the AI-Powered Organization”
https://hbr.org/2019/07/building-the-ai-powered-organization
Microsoft CEO Satya Nadella On The Extraordinary Potential Of AI