AI Menja Način Donošenja Odluka u Poslovanju

CIO i drugi u C-suite timovima već sada vide rezultate korišćenja veštačke inteligencije (AI) za automatizaciju različitih vrsta poslovnih zadataka i procesa. Sada razmatraju sledeću fazu mogućnosti – oslanjanje na mašinsku inteligenciju za upravljanje kompleksnim odlukama.

AI postaje neizostavan deo donošenja odluka u mnogim poslovnim funkcijama – od finansija do proizvodnje i prodaje. Evo nekoliko oblasti gde AI stiče uticaj.

Razgovori i odluke chatbot-ova

Prema nekim procenama, inteligentni chatbot-ovi već mogu odgovoriti na 80% rutinskih pitanja korisnika. To smanjuje troškove i poboljšava korisničko iskustvo. Umesto čekanja na liniji ili navigacije kroz menije na telefonu, korisnici mogu odmah dobiti odgovore od virtuelnog agenta koji je daleko angažovaniji i informisaniji od prethodnih generacija chatbot-ova.

„Chatbot-ovi mogu doći u pomoć sa odgovorom iz baze znanja i znaju koju vrstu tona treba koristiti pri odgovoru“, kaže Prasad Ramakrishnan, CIO i viši potpredsednik IT u Freshworks.

Kompanije sada prelaze na AI-powered odlučivanje u korisničkoj podršci – koristeći analizu glasa i sentimenta kako bi automatizovali kompleksne procese kao što su prepoznavanje namera korisnika i preduzimanje preporučenih akcija za njihovo rešavanje.

Optimizacija prodaje

U prodaji, AI može pružiti prodajnim predstavnicima informacije koje su im potrebne za zaključivanje poslova. AI sistem može prikupiti podatke iz softvera za upravljanje odnosima sa korisnicima, profila na društvenim mrežama, interakcija putem e-maila i istorije kupovine kako bi identifikovao kandidate sa najvećim potencijalom za konverziju.

Može takođe uzeti u obzir podatke specifične za potencijalnog kupca, poput toga da li je osoba preuzela neki resurs ili se angažovala sa određenom e-mail porukom. AI zatim može voditi prodajne predstavnike da prate najobećavajuće mogućnosti.

„To čak može biti deo prodajnog narativa, podstičući predstavnika da postavi prava pitanja ili koristi ponude koje verovatno više odgovaraju određenom kupcu“, kaže Ramakrishnan.

Rezultati se vraćaju u modele mašinskog učenja kako bi se kontinuirano poboljšala tačnost predviđanja.

Dinamično određivanje cena

Aviokompanije, usluge deljenja vožnje i online prodavnice već duže vreme koriste dinamično određivanje cena kako bi se prilagodili promenama na tržištu. Dostavljačke službe su napredan primer: energetske kompanije koriste sofisticirane algoritme za dinamičko određivanje cena u skladu sa količinom električne energije proizvedene od obnovljivih izvora energije i potražnjom u različitim vremenima tokom dana.

AI omogućava svakom poslovanju da ima ovu mogućnost. Na primer, maloprodajni trgovac može prilagoditi cene na svojoj veb stranici na osnovu identiteta posetioca, nivoa inventara i cena konkurencije. Hoteli mogu dinamički prilagoditi cene soba na osnovu prognoza o posećenosti, vremenskih uslova i događaja u okolini.

Logistika lanca snabdevanja

Optimizacija lanaca snabdevanja je izazovna zadatka zbog velikog broja promenljivih. AI može pomoći na svakom koraku. AI generisani „digitalni blizanci“ ili virtualne reprezentacije fizičke imovine ili sistema mogu replicirati stvarne scenarije i predviđati kvarove.

Alati za AI analitiku mogu oceniti performanse i sposobnosti dobavljača kako bi kompanijama pomogli da izaberu najpouzdanije izvore sa najnižim troškovima, a takođe mogu dodatno optimizovati operacije koristeći blockchain tehnologiju za sprovođenje pametnih ugovora, u kojima se transakcije automatski pokreću kada se određeni uslovi ispunjavaju.

Prediktivno održavanje

AI alati omogućavaju proaktivne pristupe održavanju, koristeći analitiku podataka da otkriju anomalije u opremi i procesima – poput performansi mlaznih motora – kako bi se popravili pre nego što dođe do kvara. Prednosti su dvostruke: vreme zastoja se smanjuje kada je održavanje unapred zakazano i obavljeno bez zaustavljanja operacija, a kompanije mogu uštedeti novac izbegavanjem nepotrebnog održavanja. Deloitte procenjuje da prediktivno održavanje povećava produktivnost za 25%, smanjuje kvarove za 70% i smanjuje ukupne troškove održavanja za 25%.

Iako AI ima potencijal za poboljšanje sposobnosti donošenja odluka, izvršni direktori moraju pažljivo proceniti ozbiljne rizike.

„AI motori postaju sve pametniji, ali ne želite da se oslanjate na odluke koje donosi bot za budućnost vaše kompanije“, kaže Ramakrishnan. „Obavezno uključite čoveka kako bi proverio kvalitet rezultata“.

Za više saznanja o kritičnoj ulozi softvera u modernom poslovanju, posetite The Works.