Pelajari bagaimana AI dapat membuka produktivitas, menurut pendiri AI Andrew Louder

Dalam lanskap bisnis yang berlomba-lomba menuju transformasi berbasis AI, pertanyaannya bukan apakah AI akan diadopsi, melainkan bagaimana caranya.

Munculnya AI telah membuka peluang baru bagi bisnis yang ingin mengoptimalkan operasi dan memenangkan keunggulan kompetitif. Kini, organisasi dihadapkan pada beragam alat dan solusi, yang masing-masing menjanjikan hasil transformatif, dan tantangannya tidak hanya terletak pada pemilihan alat yang tepat namun juga memastikan integrasi dan adopsi yang lancar.

Dan itulah bidang keahlian Andrew Louder. Andrew adalah pendiri dan CEO Louder Co., sebuah konsultan yang membantu bisnis mengembangkan strategi dan proses AI untuk mengoptimalkan operasi dan mendorong keunggulan kompetitif. Dia juga pembawa acara podcast Dallas Based Innovators dan anggota dewan serta mitra Social Venture Partners. Andrew dan rekan-rekannya telah membicarakan solusi AI selama enam atau tujuh tahun terakhir, namun dengan kemajuan terkini dalam AI generatif, khususnya peluncuran ChatGPT, segalanya berubah. Tiba-tiba, semua orang ingin masuk.

Angka-angka tersebut membuktikannya – para peneliti dari Stanford University dan MIT melakukan penelitian selama setahun yang menunjukkan bahwa AI generatif meningkatkan produktivitas agen pendukung rata-rata sebesar 14%, dengan lonjakan sebesar 35% di antara perwakilan terbaru dan yang kinerjanya paling rendah. Demikian pula dalam laporan terbaru mereka, The Economic Potency of Generative AI , McKinsey memperkirakan bahwa AI generatif dapat meningkatkan produktivitas layanan pelanggan hingga 45%. Dan pelanggan Louder Co. sudah merasakan dampaknya – satu klien mengalami peningkatan pendapatan tahunan dari $10 juta menjadi hampir $20 juta tanpa menambahkan satu orang pun ke staf mereka.

Potensinya sangat besar. Lebih dari sekadar alat, AI adalah sebuah transformasi yang menunggu untuk diwujudkan. Tapi di mana tepatnya Anda harus memulai? Area atau titik nyeri mana yang harus Anda atasi terlebih dahulu? Haruskah Anda membuat solusi khusus sendiri atau membeli solusi siap pakai? Dan jika Anda membeli, bagaimana Anda bisa memastikan bahwa Anda memilih alat yang tepat?

Dalam episode hari ini, kami bertemu dengan Andrew Louder untuk berbincang tentang memilih dan menerapkan alat AI yang tepat untuk bisnis Anda.

Berikut adalah beberapa poin penting:

• Penerapan AI dulunya memerlukan pembangunan khusus yang mahal, namun kemajuan terkini menghadirkan solusi siap pakai yang dapat diakses. Namun, keputusan untuk membangun vs. membeli bergantung pada persyaratan dan proses seseorang.
• Manajemen perubahan sering kali diabaikan, padahal hal ini penting untuk memastikan keberhasilan penerapan sistem baru. Hal ini melibatkan kesadaran, komunikasi, dan pelatihan di seluruh perusahaan.
• Penilaian kesiapan AI dapat membantu mengidentifikasi kelemahan dan peluang penerapan AI yang cepat, sekaligus menentukan tingkat penerapan AI yang optimal.
• Minimalkan risiko adopsi AI dengan menilai persyaratan dan membandingkan sistem, memprioritaskan alat yang dapat dikonfigurasi, berinvestasi dalam manajemen perubahan, dan menulis kebijakan AI.
• Untuk memastikan efektivitas AI, terapkan rencana pengelolaan data dan bangun basis pengetahuan yang kuat dengan data, kebijakan, dan dokumentasi yang akurat.

Jika Anda menikmati diskusi kami, lihat episode podcast kami lainnya. Anda dapat mengikuti di Apple Podcasts, Spotify, YouTube atau mengambil RSS feed di pemutar pilihan Anda. Berikut ini adalah transkrip episode yang telah diedit dengan ringan.

Membebaskan diri dari kesibukan hukum

Liam Geraghty: Halo, dan selamat datang di Inside Intercom. Saya Liam Geraghty. Layanan pelanggan berada di garis depan revolusi AI, dan semua orang berusaha untuk mengikutinya. Baru-baru ini kami menerbitkan Laporan Status AI dalam Layanan Pelanggan 2023, yang menemukan bahwa momen ini penuh dengan peluang. Semakin cepat Anda mengadopsi AI untuk strategi layanan pelanggan Anda, semakin besar peluang untuk memenangkan keunggulan kompetitif. Dan itulah mengapa hari ini kita berbicara tentang AI dan cara menggunakannya untuk membebaskan produktivitas Anda. Dan siapa yang lebih baik untuk diajak bicara selain Andrew Louder, pendiri dan CEO Louder Co., sebuah perusahaan yang berspesialisasi dalam menyederhanakan integrasi AI ke dalam bisnis. Andrew, Anda diterima dengan baik di pertunjukan ini.

Andrew Louder: Liam, terima kasih banyak telah menerima saya. Ini suatu kehormatan, dan saya senang menjadi bagian darinya.

“Hari-hari dimana AI merasa tidak mungkin tercapai dan mengintimidasi seharusnya sudah berakhir”

Liam: Anda mendapatkan presentasi yang luar biasa tentang kekuatan AI, yang dimulai dengan cerita yang sangat menarik tentang firma hukum pertahanan kriminal ini. Saya ingin tahu apakah Anda dapat berbagi cerita itu dengan kami.

Andrew: Ya, terima kasih, Liam. Untuk konteksnya, saya telah menjadi bagian dari kelompok sejawat yang disebut Vistage, dan kami memiliki sejumlah jenis kelompok yang berbeda. Ada kelompok CEO dan kelompok pemimpin baru, dan saya telah bepergian ke seluruh Amerika Serikat, menyampaikan presentasi ini kepada sejumlah kelompok berbeda. Dan pesan utama yang ingin saya sampaikan adalah bahwa hari-hari dimana AI merasa tidak mungkin tercapai dan mengintimidasi harus segera berakhir. Ada begitu banyak alat AI yang cepat diakses, biaya relatif rendah, dan waktu implementasi relatif singkat.

“Mereka beralih dari hampir 1.000 jam kerja per kasus menjadi sekitar 40 hingga 50 jam kerja karena AI mampu menuangkan semua informasi tersebut dengan relatif cepat”

Saya memulai dengan cerita tentang klien firma hukum pertahanan kriminal kami. Bagi mereka yang memahami keseluruhan proses, ada hambatan besar dalam fase e-discovery. Mereka harus memilah-milah data elektronik senilai dua, tiga, atau lebih terabyte untuk mencoba dan menemukan bukti yang mendukung klien mereka. Dan biasanya, sebuah tim yang terdiri dari enam atau tujuh orang menghabiskan 60, 70 jam kerja dalam seminggu dengan tingkat stres yang tinggi, dan mereka hanya menyisir sekitar 25% dari semua informasi tersebut.

Dan kami berkata, “Lihat, ada alat AI yang dapat membantu Anda.” Kami menjalani proses implementasi alat yang disebut Nextpoint dan meluncurkannya. Dan yang kami temukan adalah bahwa durasinya berkurang dari hampir 1.000 jam kerja per kasus menjadi sekitar 40 hingga 50 jam kerja karena AI mampu menuangkan semua informasi tersebut dengan relatif cepat. Bagian penting dari keseluruhan persamaan ini adalah AI dan interaksi manusia. Di sinilah tim yang terdiri dari orang-orang administratif dapat menuangkan semua informasi itu sendiri, memvalidasinya, menjalankannya kembali, merasa yakin akan hal itu, dan melanjutkan.

Itu adalah beberapa keuntungan besar bagi perusahaan ini. Sekarang mereka dapat keluar, meningkatkan pendapatan tanpa perlu menambah biaya dan gaji, dan bahkan mungkin mempertimbangkan untuk beralih ke struktur biaya tetap untuk beberapa tugas administratif ini sehingga mereka tetap dapat memperoleh keuntungan melalui semua itu. Ini sangat kuat.

Menjadi siap AI

Liam: Bagi para pemimpin yang memikirkan AI, dan saya kira bagi banyak orang lainnya – Anda mungkin mengatakan bahwa sebagian besar orang masih baru dalam hal AI –, apa perbedaan utama antara membangun dan membeli solusi AI? Bagaimana dunia usaha dapat memutuskan pendekatan mana yang lebih sesuai dengan kebutuhan mereka?

“Ya, membangun AI menjadi relatif lebih mudah, namun masih membutuhkan banyak waktu, uang, sakit hati, tenaga, dan tidak bisa tidur semalaman”

Andrew: Jika Anda dan saya melakukan percakapan ini lima atau delapan tahun yang lalu, jawabannya akan sangat berbeda. Saat itu, untuk memasukkan AI ke dalam bisnis Anda, kemungkinan besar Anda harus membangun sesuatu yang khusus, dan melakukan hal itu membutuhkan banyak darah, keringat, air mata, uang, dan waktu. Namun telah terjadi gerakan demokratisasi AI di mana kekuatan alat dan alur kerja ini dapat digunakan oleh banyak orang untuk menciptakan aplikasi yang canggih.

Saat ini, analisis seputar membangun versus membeli didorong oleh beberapa hal, namun dimulai dengan kesadaran. Anda mungkin memiliki visi atau masalah yang perlu dipecahkan, dan jika Anda tidak tahu apa yang ada di luar sana, Anda mungkin tertarik pada keputusan untuk membangun. Dan ya, membangun AI menjadi relatif lebih sederhana, namun tetap memerlukan banyak waktu, uang, sakit hati, tenaga, dan tidak bisa tidur semalaman. Hal ini mungkin terjadi, dan biayanya telah turun cukup banyak, namun alasan mengapa Anda mempertimbangkan hal tersebut adalah karena mungkin tidak ada solusi di luar sana yang dapat menyelesaikan masalah Anda, sehingga Anda mencari sesuatu yang sangat unik.

Mungkin Anda mencoba membangun pembeda kompetitif yang besar, baik dalam hal penawaran produk baru atau dalam cara Anda beroperasi secara internal. Namun itulah alasan Anda mungkin ingin membeli jika sesuatu belum ada dan Anda ingin memperoleh penghasilan baru. Dan tentu saja, ketika Anda membeli sesuatu yang siap pakai, itu adalah sesuatu yang lebih umum digunakan, mudah diakses, relatif cepat diterapkan, relatif murah, dan biasanya Anda juga menargetkan peningkatan efisiensi operasional yang besar.

“Persoalannya belum tentu apakah Anda harus menggunakan AI atau tidak, karena jawabannya pasti – yang penting adalah sejauh mana, seberapa dalam, atau bahkan seberapa cepat manajemen perubahan harus dilakukan”

Liam: Apakah ada langkah-langkah yang perlu diambil oleh bisnis saya agar siap dengan AI?

Andrew: Itu pertanyaan yang selalu kami dengar. Kami memiliki penilaian kesiapan AI yang dapat Anda lakukan melalui situs web kami, dan apa yang diukur belum tentu apakah Anda harus menggunakan AI atau tidak karena jawaban menyeluruhnya adalah mutlak – sejauh mana, seberapa dalam, atau bahkan pada kecepatan berapa manajemen perubahan yang harus Anda tuju atau rasakan nyaman. Kami menilai berbagai hal berdasarkan operasi strategi, dukungan AI, dan bahkan orang-orang yang menjadi bagian dari perusahaan untuk mengetahui seberapa siap orang-orang Anda. Apakah Anda berpikir secara strategis dengan mempertimbangkan AI? Apakah Anda memiliki strategi AI? Banyak perusahaan yang akhirnya mendapat skor rendah dalam strategi tersebut karena mereka baru mulai memikirkan AI.

Peluang lain yang sering saya terima adalah datang dan mempresentasikan AI kepada tim pimpinan, yang kami lakukan dalam bentuk lokakarya. Kemudian, kita masuk ke dalam apa yang kita sebut penilaian cepat, yang merupakan titik awal yang baik untuk mengidentifikasi masalah-masalah dalam bisnis yang merupakan titik kesulitan utama dan tugas-tugas manual yang membosankan yang perlu diatasi untuk memetakan masalah-masalah tersebut ke solusi AI yang potensial. Kami mengidentifikasi peluang kemenangan cepat dan menyusun peta jalan dalam memilih dan menerapkan alat yang tepat untuk peluang tersebut. Seringkali, hal ini dimulai dengan penilaian kesiapan, membangun kesadaran di dalam perusahaan, menemukan peluang-peluang AI yang kecil, dan menerapkannya untuk mulai mendapatkan keluaran dan hasil yang luar biasa serta mulai mendapatkan kepercayaan pada bisnis seputar AI.

“Manajemen perubahan sering kali diabaikan, dan hal ini sangat disayangkan karena Anda menghabiskan waktu selama ini untuk menyiapkan segala sesuatunya hanya untuk memungkinkan para CEO mengabaikan upaya tersebut dan berkata, 'Ayo kirimkan saja tautannya ke orang-orang kita'”

Liam: Jadi, jika mereka membeli solusi AI yang sudah ada, menurut Anda faktor apa yang paling penting yang harus mereka pertimbangkan untuk memastikan manfaat langsung dan laba atas investasi yang tinggi?

Andrew: Saya pikir ini dimulai dengan melihat ke dalam. Jika teman Anda bertanya, “Hei, saya sedang belanja mobil. Mobil apa yang harus saya dapatkan?” Saya bisa menyarankan mobil, tapi mungkin tidak cocok untuk Anda, bukan? Apakah Anda punya keluarga? Apakah kamu ingin pergi dengan cepat? Apakah Anda perlu menarik banyak barang? Jadi, Anda perlu menentukan apa yang tepat untuk Anda dan bisnis Anda. Anda perlu memahami proses Anda dan menangkap persyaratan yang Anda butuhkan. Anda juga memerlukan visibilitas tentang peraturan keamanan atau kepatuhan apa pun yang harus dipatuhi oleh bisnis atau alat Anda. Selain itu, poin integrasi apa yang perlu Anda waspadai? Sistem dan aplikasi lain apa yang ingin Anda integrasikan? Setelah Anda memiliki daftar tersebut, daftar tersebut akan membahas apa yang ada di pasar yang dapat memenuhi sebanyak mungkin persyaratan dan memilih yang tepat – tidak hanya berdasarkan kebutuhan tersebut, tetapi juga analisis biaya. Apakah jusnya layak untuk diperas? Lalu Anda mulai menerapkannya, yaitu tentang mengonfigurasi alat, melatihnya, dan mengujinya.

Manajemen perubahan sering kali diabaikan, dan hal ini sangat disayangkan karena Anda menghabiskan banyak waktu untuk menyiapkan segala sesuatunya hanya untuk memungkinkan para CEO mengabaikan upaya tersebut dan berkata, “Hei, ayo kirimkan tautannya ke orang-orang kita. Kami yakin mereka akan melakukannya.” Mereka membutuhkan kesadaran, komunikasi, dan pelatihan. Beberapa akan membutuhkan pegangan. Dan hal ini akan benar-benar meningkatkan adopsi. Kami membantu klien kami melewati seluruh proses itu. Dan satu hal yang saya suka soroti adalah kami membantu klien kami melakukan uji coba sistem sehingga mereka mendapatkan masukan yang baik dari mereka yang menggunakannya. Dan orang-orang yang menggunakannya sebenarnya menjadi pemberi pengaruh positif terhadap perubahan di perusahaan.

Pendorong produktivitas

Liam: Banyak perusahaan yang ingin memanfaatkan AI untuk meningkatkan keuntungan. Seberapa besar kemungkinan hal tersebut dapat dicapai, dan apakah sudah ada perusahaan yang melakukannya?

Andrew: Tentu saja ada. Dalam pembicaraan saya, saya sebenarnya menyoroti Fin, produk dari Intercom. Dan seseorang mengangkat tangannya dan berkata, “Begini, ketika kami pertama kali menerapkan Fin, kami memiliki tim yang terdiri dari lima orang yang menyediakan dukungan layanan pelanggan secara online. Kami meluncurkan Fin, dan sekarang, lima orang tersebut memberikan perlindungan dan dukungan yang setara dengan 20 orang.” Itu sangat besar, bukan? Itu adalah ROI yang sangat besar. Jadi, untuk bisnis tertentu yang ingin berkembang, kini mereka tidak perlu mengeluarkan biaya tersebut dalam daftar gaji. Alat tersebut mampu beradaptasi dan menjadi faktor eksponensial bagi karyawan yang menggunakannya.

“MIT mengeluarkan penelitian yang menunjukkan peningkatan produktivitas sebesar 40%. McKinsey melakukan penelitian serupa yang menunjukkan bahwa 30% hal tersebut akan tercapai, saya yakin, pada tahun 2030”

Liam: Senang mendengarnya. Namun waktu dan biaya adalah hal yang sering saya dengar orang-orang sebutkan dalam hal ini. Ini jelas merupakan metrik yang penting bagi bisnis. Apa yang akan Anda katakan kepada orang-orang yang mencoba mengembangkan strategi untuk mengevaluasi faktor waktu dan biaya ketika mengambil keputusan untuk membeli solusi AI?

Andrew: Begini, banyak data yang keluar, dan saya akan memberi Anda tiga angka untuk dipertimbangkan, oke? MIT mengeluarkan penelitian yang menunjukkan peningkatan produktivitas sebesar 40%. McKinsey melakukan penelitian serupa yang menunjukkan bahwa 30% dari hal tersebut akan tercapai, saya yakin, pada tahun 2030. Deloitte mengeluarkan satu studi bahkan sebelum semua kegilaan terhadap AI generatif yang mengatakan bahwa AI dan pembelajaran mesin akan mendorong peningkatan produktivitas sebesar 37% di kalangan bisnis. pengguna.

“Kami memiliki klien yang pendapatan tahunannya meningkat dari $10 juta menjadi hampir $20 juta dan tidak perlu menambahkan satu orang pun ke staf mereka”

Anda tentunya dapat menghitung angka Anda sendiri, melihat kasus per kasus, dan mencoba memperkirakan, “Oke, jika saya menerapkan alat ini, alat ini mungkin akan menghasilkan peningkatan produktivitas sebesar 40%, mengurangi 40% jam kerja; kami membayar orang sejumlah X dolar per jam…” Jika Anda bisa mendapatkan angka sekitar itu dan melakukan perhitungan singkat antara waktu yang dihemat versus uang yang dikeluarkan, itu adalah ROI yang sangat besar. Dan saya juga melihat bagian lain dari hal ini – pertumbuhan yang kini dapat Anda capai tanpa perlu menaikkan gaji. Kami memiliki klien yang pendapatan tahunannya meningkat dari $10 juta menjadi hampir $20 juta dan tidak perlu menambahkan satu orang pun ke staf mereka, yang akan terdiri dari delapan hingga 10 orang lagi. Itu adalah keuntungan profitabilitas yang sangat besar dengan pertumbuhan tersebut. Ini adalah persamaan matematika yang perlu Anda jalankan untuk bisnis Anda.

Liam: Saya tidak yakin apakah ini penelitian yang sama, tapi kami berbicara dengan peneliti dari MIT, Lindsey Raymond, beberapa episode lalu, yang merupakan salah satu penulis penelitian yang membahas tentang AI yang meningkatkan produktivitas tim layanan pelanggan sebesar ini. jumlah.

Andrew: Sama, ya. Jumlah besar dalam layanan pelanggan.

Mengurangi risiko

Liam: AI adalah hal yang baru, dan orang-orang memiliki pemikiran dan kekhawatiran yang berbeda-beda. Penerapan AI yang mengurangi risiko merupakan kekhawatiran besar bagi banyak orang. Bagaimana perusahaan dapat memastikan bahwa mereka memilih alat AI yang tersedia dan meminimalkan potensi risiko yang terkait dengan integrasi tersebut?

Andrew: Pertama dan terpenting, saya akan merekomendasikan melalui pendekatan empat fase. Ada empat fase: pengumpulan persyaratan, pemilihan, implementasi, dan manajemen perubahan. Dan kami telah merancangnya untuk mengurangi risiko seluruh proses dan memastikan alat yang tepat dipilih. Namun yang lebih penting, pastikan pengguna bisnis mengadopsinya.

“Alasan Anda melakukan langkah-langkah tersebut adalah untuk memilih alat yang memerlukan penyesuaian seminimal mungkin. Kustomisasi berarti waktu, uang, dan usaha”

Ini dimulai dengan pengumpulan persyaratan. Ada beberapa hal yang dapat Anda lakukan. Beberapa orang memasuki situasi demo pada suatu produk dan datang dengan kanvas terbuka, namun kami tidak menyarankan hal itu. Kirimkan skrip tentang apa yang sebenarnya ingin Anda lihat, bahkan mungkin bagikan beberapa data dan informasi Anda agar skenario bisnis nyata dapat diterapkan pada sistem. Jika itu informasi sensitif, mintalah penandatanganan NDA bersama untuk melanjutkan percakapan itu. Namun begitu Anda melihatnya berjalan dan Anda telah melakukan perbandingan yang baik pada tiga, empat, lima, atau lebih sistem, Anda akan memiliki tingkat keyakinan yang tinggi untuk bergerak maju.

Alasan Anda melakukan langkah-langkah tersebut adalah untuk memilih alat yang memerlukan penyesuaian seminimal mungkin. Kustomisasi berarti waktu, uang, dan usaha. Meskipun terdapat kisah-kisah menggembirakan di luar sana, hal ini tentu saja meningkatkan risiko dan kemungkinan memerlukan lebih banyak biaya dan lebih banyak waktu untuk melaksanakannya. Menemukan alat yang sangat dapat dikonfigurasi membantu.

Bagian lain dari hal ini adalah tidak butuh waktu lama untuk duduk dan menulis kebijakan AI untuk bisnis Anda, dan kebijakan AI dapat memberikan banyak manfaat bagi Anda. Ini dapat menjawab pertanyaan yang mungkin dimiliki orang-orang Anda, dan dapat memastikan bahwa informasi sensitif tidak melewati saluran tertentu. Karena seperti yang Anda tahu, ChatGPT pun memiliki peringatan pada data sensitif. Masyarakat perlu mewaspadai hal itu. Duduk dan menyusun kebijakan tidak perlu dilakukan secara besar-besaran. Ini bisa memakan waktu hanya 30 menit. Bagaimana sebaiknya Anda menggunakan AI dengan pelanggan? Bagaimana kita mendorong akuntabilitas dalam AI? Untuk kasus penggunaan apa kita harus menggunakannya? Bahkan mungkin mengidentifikasi alat yang disetujui. Namun kedua hal tersebut, mengambil pendekatan langkah demi langkah dalam memilih alat yang tepat dan memiliki dokumen kebijakan AI tentu dapat membantu mengurangi risiko dan meningkatkan kesuksesan dalam bisnis.

“Sampah masuk, sampah keluar adalah komponen besar AI. Pastikan Anda memiliki dokumentasi yang tepat, kebijakan yang tepat, dan informasi yang dapat diandalkan oleh pelanggan Anda”

Liam: Itu saran yang bagus. Wawasan apa yang Anda miliki mengenai cara bisnis dapat menerapkan solusi AI dengan cepat dan terjangkau tanpa mengorbankan kualitas dan efektivitas?

Andrew: Mari kita pilih apa yang saya asumsikan sebagai proses di Intercom sehubungan dengan apa yang saya dengar tentang Fin. Ini memiliki fitur yang sangat hebat di mana Anda dapat mengaktifkan akses ke basis pengetahuan Anda, dan kemudian orang dapat mengajukan pertanyaan seperti yang mereka lakukan dengan ChatGPT. Perkiraan saya adalah memastikan bahwa di dalam basis pengetahuan tersebut terdapat data yang benar, sumber kebenaran informasi Anda, manual kebijakan yang tepat, manual pelanggan, apa pun itu. Sampah masuk, sampah keluar adalah komponen besar AI. Pastikan Anda memiliki dokumentasi yang tepat, kebijakan yang tepat, dan informasi yang dapat diandalkan oleh pelanggan Anda. Dan ketika mereka mendapatkan informasi itu, itu benar. Jadi, sangatlah penting untuk meluangkan waktu untuk melakukan hal itu.

Kini, di dunia AI generatif, hal tersebut akan terjadi di sejumlah kasus penggunaan bisnis yang berbeda, di mana Anda harus yakin, lebih dari sebelumnya, bahwa Anda memiliki rencana tentang cara Anda mengelola data. Anda ingin memiliki kesempatan untuk tetap hidup di lingkungan kotak pasir tempat Anda membuat draf dan mengerjakan dokumen akhir. Jika Anda seperti saya, terkadang saya memiliki versi 17, tetapi saya tidak ingin AI generatif mengalami hal itu. Jadi, memiliki rencana pengelolaan data di mana Anda memiliki sandbox dan lingkungan tingkat produksi, jika Anda mau, di mana Anda menyimpan semua sumber data kebenaran tersebut, akan menjadi strategi yang unggul untuk memastikan bahwa rencana tersebut berfungsi dengan baik, Anda' kami mendapatkan ROI yang tepat, dan tidak menimbulkan kebingungan di antara pengguna.

Liam: Anda jelas di luar sana sedang membicarakan hal ini dengan banyak bisnis berbeda. Industri atau fungsi bisnis apa yang mendapat manfaat khusus dari solusi AI yang tersedia?

“Pesaing Anda yang tidak tertarik pada alat seperti itu mungkin hanya akan diam dan berkata, 'Astaga, bagaimana kami bisa kalah? Tidak mungkin mereka menghasilkan uang.' Tapi ya, memang begitu”

Andrew: Maksudku, ini akan terdengar kalengan, tapi sejujurnya semuanya. Tapi menurut saya beberapa lebih dari yang lain. Di banyak industri kerah biru yang berada dalam situasi penawaran untuk memenangkan bisnis dari pihak lain, baik itu konstruksi atau sejenisnya yang memiliki proses RFP, kami berupaya menuju kemampuan memanfaatkan AI untuk meningkatkan profitabilitas dan margin. Jika Anda dapat memanfaatkan alat yang memungkinkan Anda melakukan hal tersebut, terutama di lingkungan yang sangat kompetitif, Anda dapat menjadi lebih kompetitif dalam penetapan harga untuk memenangkan lebih banyak tawaran namun tetap tetap menghasilkan keuntungan yang tinggi. Sedangkan pesaing Anda yang tidak tertarik pada alat seperti itu mungkin hanya akan diam dan berkata, “Astaga, bagaimana kita bisa kehilangan ini? Tidak mungkin mereka menghasilkan uang.” Tapi ya, memang benar. Mereka memanfaatkan AI untuk mendorong peningkatan efisiensi.

Saya telah melihat, di dunia konstruksi, memperkirakan dan meluncurkan perangkat lunak AI di luar sana. Saya telah melihat perangkat lunak manajemen proyek. Ada alat yang disebut OpenSpace di mana Anda meletakkan kamera di kepala, berjalan-jalan, dan alat itu menangkap kemajuan konstruksi. Saya yakin konstruksi mempunyai banyak hasil yang diharapkan. Firma hukum juga menggunakan cara-cara kuno – banyak dokumen, banyak pengetikan. Antara AI generatif dan sistem manajemen AI lainnya, menurut saya keduanya sudah matang untuk hal ini.

Mengendarai gelombang berikutnya

Liam: Sebelum kita menyelesaikannya, dan karena kita berada di ruang dukungan pelanggan, saya selalu ingin bertanya, apa pengalaman layanan pelanggan terbaik atau terburuk Anda?

“Keuntungan dan proses didahulukan dari pengalaman pelanggan”

Andrew: Oh, bung. Apakah Anda bertanya dari sudut pandang pribadi, Liam?

Liam: Ya, tentu saja.

Andrew: Saya memakai lensa kontak. Saya suka menelepon 1-800-CONTACTS dan memesan dari mereka karena mereka menjawab dengan sangat cepat. Mereka memiliki informasi saya di depan mereka. Mereka tahu cara kerjanya. Ada juga perusahaan yang sangat hebat di wilayah Dallas-Fort Worth bernama Moxie Pest Control. Mereka memberikan layanan pelanggan yang luar biasa kepada pelanggannya yang, sebagai pelanggan, dapat saya lihat secara langsung.

Pengalaman pelanggan terburuk, astaga. Saya tidak tahu apakah saya ingin membuat orang lain meledak di sini, tapi sayangnya itu terlalu umum. Keuntungan dan proses didahulukan dari pengalaman pelanggan, itulah alasan lain mengapa saya menyukai Intercom. Anda dapat menggabungkan proses dan pengalaman. Dari sisi bisnis, sangat mudah digunakan dan diatur. Dari sisi pelanggan, ini memberikan tanggapan yang luar biasa. Ketika saya melihat situs web perusahaan dan melihat Interkom di kanan bawah dan perlu menggunakan benda itu, saya merasa cukup senang dengan apa yang akan saya alami.

Liam: Lalu apa langkah selanjutnya bagi Anda dan perusahaan? Apakah ada rencana atau proyek besar untuk sisa tahun ini?

“Saat ini, banyak percakapan yang saya lakukan berada pada level AI 101. Apa yang saya persiapkan dalam enam hingga sembilan bulan ke depan, mungkin lebih cepat lagi, adalah level berikutnya”

Andrew: Oh, tentu saja. Kami hanya berusaha memenuhi permintaan saat ini. Kami telah membicarakan solusi AI sebagai bagian dari penawaran bisnis kami selama enam atau tujuh tahun terakhir. Ini merupakan pendakian yang sedikit menanjak karena ini merupakan percakapan yang lebih konseptual. Namun dengan ChatGPT, apa yang terjadi pada AI generatif, beberapa alat yang hadir di sekitar Copilot, dan apa yang dilakukan Google, semuanya menjadi lebih nyata. Ada faktor wow di baliknya. Angka produktivitas menunjukkan hal tersebut. Jadi, bagi kami, ini terus menyampaikan pesan, meningkatkan nilai, dan siap mendukung klien kami melaluinya.

Kami juga melihat gelombang berikutnya dari hal ini. Saat ini, banyak percakapan yang saya lakukan berada pada level AI 101. Apa yang saya persiapkan dalam enam hingga sembilan bulan ke depan, mungkin lebih cepat lagi, adalah level berikutnya. Hal besar apa yang bisa kita kejar? Hal apa saja yang lebih berdampak? Itu adalah hal-hal yang sedang kami persiapkan, dan kami berusaha untuk tetap menjadi yang terdepan sehingga kami dapat melayani klien kami dengan cara terbaik yang kami bisa.

Liam: Di mana orang bisa tetap berhubungan denganmu? Mungkin akan banyak orang yang ingin mendengar presentasi ini. Di mana orang dapat menemukan Anda?

Andrew: Baiklah, situs web kami louderco.com. Anda juga dapat menemukan kami di Instagram dan LinkedIn. Dan jika Anda ingin menghubungi saya melalui email, ini [email protected]. Saya senang ngobrol.

Liam: Andrew, terima kasih banyak telah bergabung dengan saya hari ini.

Andrew: Hei, dengan senang hati. Terima kasih banyak, Liam.