Yapay zeka kurucusu Andrew Louder'a göre yapay zekanın verimliliğin kilidini nasıl açabileceğini öğrenin

Yapay zeka odaklı dönüşümlere doğru yarışan bir iş ortamında soru, yapay zekanın benimsenip benimsenmeyeceği değil, nasıl yapılacağıdır.

Yapay zekanın yükselişi, operasyonlarını optimize etmek ve rekabet avantajı kazanmak isteyen işletmeler için yeni bir olasılık dalgasının yolunu açtı. Artık kuruluşlara, her biri dönüştürücü sonuçlar vaat eden çok çeşitli araç ve çözümler sunuluyor ve buradaki zorluk, yalnızca doğru araçları seçmek değil, aynı zamanda kusursuz entegrasyon ve benimsemeyi sağlamakta yatıyor.

Ve bu tam olarak Andrew Louder'ın uzmanlık alanıdır. Andrew, işletmelerin operasyonlarını optimize etmek ve rekabet avantajı sağlamak için yapay zeka stratejileri ve süreçleri geliştirmelerine yardımcı olan bir danışmanlık şirketi olan Louder Co.'nun kurucusu ve CEO'sudur. Aynı zamanda Dallas Based Innovators adlı podcast'in sunucusu ve Social Venture Partners'ın yönetim kurulu üyesi ve ortağıdır. Andrew ve meslektaşları son altı veya yedi yıldır yapay zeka çözümleri hakkında konuşuyorlar, ancak üretken yapay zekadaki son gelişmeler, özellikle de ChatGPT'nin piyasaya sürülmesiyle her şey değişti. Bir anda herkes içeri girmek ister.

Rakamlar ortada: Stanford Üniversitesi ve MIT'den araştırmacılar, üretken yapay zekanın destek temsilcilerinin üretkenliğini ortalama %14 artırdığını, en yeni ve en düşük performans gösteren temsilciler arasında ise %35'lik bir artış olduğunu gösteren bir yıl süren bir çalışma yürüttüler. Benzer şekilde McKinsey, son raporlarından biri olan Üretken Yapay Zekanın Ekonomik Potansiyeli'nde , üretken yapay zekanın müşteri hizmetlerinde verimliliği %45'e kadar artırabileceğini tahmin ediyor. Ve Louder Co.'nun müşterileri şimdiden etkiyi hissediyor; bir müşterinin yıllık geliri, personeline tek bir kişi bile eklemeden 10 milyon dolardan 20 milyon dolara yaklaştı.

Potansiyel çok büyük. Yapay zeka, bir araçtan çok daha fazlası, ortaya çıkmayı bekleyen bir dönüşümdür. Peki tam olarak nereden başlamalısınız? İlk önce hangi bölgelere veya sorunlu noktalara değinmelisiniz? Kendi özel çözümünüzü mü oluşturmalısınız yoksa kullanıma hazır bir çözüm mü satın almalısınız? Ve eğer satın alırsanız, doğru aleti seçtiğinizden nasıl emin olabilirsiniz?

Bugünkü bölümde, işletmeniz için doğru yapay zeka araçlarını seçme ve uygulama konusunda sohbet etmek üzere Andrew Louder ile buluştuk.

İşte bazı önemli çıkarımlar:

• Yapay zekayı dağıtmak eskiden maliyetli özel yapılar gerektiriyordu, ancak son gelişmeler erişilebilir kullanıma hazır çözümler getirdi. Yine de inşa etme veya satın alma kararı kişinin gereksinimlerine ve süreçlerine bağlıdır.
• Değişim yönetimi sıklıkla göz ardı edilir, ancak yeni sistemlerin başarılı bir şekilde benimsenmesini sağlamak için çok önemlidir. Bu, şirket çapında farkındalık, iletişim ve eğitimi içerir.
• Yapay zeka hazırlık değerlendirmesi, en uygun yapay zeka uygulama derecesini belirlerken sorunlu noktaların ve benimsenme için hızlı kazanma fırsatlarının belirlenmesine yardımcı olabilir.
• Gereksinimleri değerlendirerek ve sistemleri karşılaştırarak, yapılandırılabilir araçlara öncelik vererek, değişiklik yönetimine yatırım yaparak ve bir yapay zeka politikası yazarak kullanıma hazır yapay zeka benimseme risklerini en aza indirin.
• Yapay zekanın etkinliğini sağlamak için bir veri yönetimi planı uygulayın ve doğru veriler, politikalar ve belgelerle sağlam bir bilgi tabanı oluşturun.

Tartışmamızdan hoşlanıyorsanız podcast'imizin diğer bölümlerine göz atın. Apple Podcast'leri, Spotify'ı, YouTube'u takip edebilir veya tercih ettiğiniz oynatıcıdan RSS beslemesini alabilirsiniz. Aşağıda bölümün hafifçe düzenlenmiş bir metni yer almaktadır.

Yasal eziyetten kurtulmak

Liam Geraghty: Merhaba, Inside Intercom'a hoş geldiniz. Ben Liam Geraghty'yim. Müşteri hizmetleri yapay zeka devriminin ön saflarında yer alıyor ve herkes buna ayak uydurmaya çalışıyor. Yakın zamanda Müşteri Hizmetlerinde Yapay Zekanın Durumu 2023 Raporu'nu yayınladık ve bu anın fırsatlarla dolu olduğunu tespit ettik. Yapay zekayı müşteri hizmetleri stratejiniz için ne kadar erken benimserseniz rekabet avantajı kazanma şansınız o kadar artar. İşte bu yüzden bugün yapay zekadan ve üretkenliğinizi özgür kılmak için onu nasıl kullanabileceğinizden bahsediyoruz. Yapay zekanın işletmelere entegrasyonunu basitleştirme konusunda uzmanlaşmış bir şirket olan Louder Co.'nun kurucusu ve CEO'su Andrew Louder'dan daha iyi kim konuşabilir? Andrew, gösteriye hoş geldin.

Andrew Louder: Liam, beni kabul ettiğin için çok teşekkür ederim. Bu bir onur ve bunun bir parçası olduğum için heyecanlıyım.

“Yapay zekanın ulaşılamaz ve korkutucu olduğu günler artık sona ermeli”

Liam: Yapay zekanın gücü hakkında mükemmel bir sunumunuz var ve bu sunum, ceza savunma hukuku firması hakkında son derece ilginç bir hikayeyle başlıyor. Bu hikayeyi bizimle paylaşabilir misiniz diye merak ediyordum.

Andrew: Evet, teşekkürler Liam. Bağlam açısından, Vistage adlı bu akran grubunun bir parçasıyım ve çok sayıda farklı türde grubumuz var. CEO grupları ve yeni ortaya çıkan lider grupları var ve ben Amerika Birleşik Devletleri'ni dolaşarak bu farklı gruplara bu sunumu sunuyorum. Ve vermekten hoşlandığım ana mesaj, yapay zekanın ulaşılamaz ve korkutucu olduğu günlerin artık sona ermesi gerektiğidir. Erişimi hızlı, nispeten düşük maliyetli ve uygulaması nispeten kısa süren pek çok yapay zeka aracı var.

"Vaka başına 1000'e yakın çalışma saatinden yaklaşık 40 ila 50 çalışma saatine indiler çünkü yapay zeka tüm bu bilgileri nispeten hızlı bir şekilde aktarabiliyor"

Konuya ceza savunma hukuk firması müvekkilimizin hikayesiyle başlıyorum. Tüm bu süreci anlayanlar için, e-keşif aşamasında büyük bir darboğaz var. Müşterilerini destekleyecek kanıtları bulmak için iki, üç veya daha fazla terabayt değerindeki elektronik verileri sıralamaları gerekiyor. Ve bu, genellikle altı veya yedi kişiden oluşan bir ekibin, haftada 60, 70 saatlik çalışma haftasında yüksek strese maruz kalması ve tüm bu bilgilerin yalnızca %25'ini taraması anlamına gelir.

Biz de "Bakın, size yardımcı olabilecek yapay zeka araçları var" dedik. Nextpoint adlı bir aracın uygulama sürecinden geçtik ve kullanıma sunduk. Yapay zekanın tüm bu bilgileri nispeten hızlı bir şekilde aktarabilmesi nedeniyle vaka başına 1000'e yakın çalışma saatinden 40 ila 50 çalışma saatine düştüğünü gördük. Tüm denklemin anahtar kısmı yapay zeka artı insan etkileşimidir. Yönetici ekibinin tüm bu bilgileri kendileri aktarabileceği, doğrulayabileceği, yeniden çalıştırabileceği, bu konuda kendinden emin hissedebileceği ve yoluna devam edebileceği yer burasıdır.

Bunlar bu şirket için çok büyük kazançlar. Artık dışarı çıkabilirler, daha fazla maliyet ve maaş bordrosu eklemeye gerek kalmadan daha fazla gelir elde edebilirler ve hatta belki de bu idari görevlerin bazıları için sabit ücret yapısına geçmeyi düşünebilirler, böylece tüm bunlara rağmen hala kârlı kalabilirler. İnanılmaz derecede güçlü.

Yapay zekaya hazır hale gelme

Liam: Yapay zeka hakkında düşünen liderler ve sanırım diğer birçok insan için (çoğu kişinin tüm bu yapay zeka işlerinde biraz yeni olduğunu söyleyebilirsiniz), yapay zeka çözümleri oluşturmak ve satın almak arasındaki temel farklar nelerdir? İşletmeler hangi yaklaşımın kendi ihtiyaçlarına daha uygun olduğuna nasıl karar verebilir?

“Evet, yapay zeka oluşturmak nispeten daha basit hale geldi, ancak yine de çok fazla zaman, para, gönül yarası, çaba ve uykusuz geceler gerektiriyor”

Andrew: Eğer sen ve ben bu konuşmayı beş ya da sekiz yıl önce yapıyor olsaydık, cevap tamamen farklı olurdu. O zamanlar yapay zekayı işinize dahil etmek için büyük olasılıkla gidip özel bir şey inşa etmeniz gerekiyordu ve bunu yapmak çok fazla kan, ter, gözyaşı, para ve zaman gerektiriyordu. Ancak, bu araçların ve iş akışlarının gücünün, güçlü uygulamalar oluşturmak için birçok kişinin eline geçebildiği yapay zekanın demokratikleşme hareketi var.

Bugün, inşa etme ve satın alma arasındaki analiz birkaç şeye göre yönlendiriliyor, ancak bu farkındalıkla başlıyor. Çözülmesi gereken bir vizyonunuz veya bir probleminiz olabilir ve orada ne olduğunu bilmiyorsanız, kendinizi inşa etme kararına doğru sürüklenirken bulabilirsiniz. Ve evet, yapay zeka oluşturmak nispeten daha basit hale geldi, ancak yine de çok fazla zaman, para, gönül yarası, çaba ve uykusuz geceler gerektiriyor. Bu mümkün ve maliyet oldukça düştü, ancak bunu düşünmenizin nedeni belki de sorununuzu çözebilecek bir çözümün olmamasıdır, bu nedenle çok benzersiz bir şey arıyorsunuz.

Belki yeni bir ürün teklifi doğrultusunda veya şirket içinde çalışma şekliniz açısından rekabette önemli bir fark yaratmaya çalışıyorsunuzdur. Ancak bunlar, halihazırda mevcut olmayan bir şey varsa ve yeni bir gelir elde etmek istiyorsanız muhtemelen satın almak isteyeceğiniz nedenlerdir. Ve tabii ki, raftan bir şey satın aldığınızda, bu daha yaygın olarak kullanılan, erişilebilir, uygulaması nispeten hızlı, nispeten ucuz bir şeydir ve genellikle operasyonel verimlilikte de büyük bir kazanımı hedeflersiniz.

"Yapay zekayı kullanıp kullanmamanız gerektiği şart değil çünkü genel cevap kesinlikle şu: önemli olan, ne dereceye kadar, hangi derinlikte ve hatta hangi değişim yönetimi hızında hareket etmeniz gerektiğidir"

Liam: İşletmemin yapay zekaya hazır olması için atması gereken herhangi bir adım var mı?

Andrew: Bu her zaman duyduğumuz bir soru. Web sitemiz aracılığıyla gerçekleştirebileceğiniz bir yapay zeka hazırlık değerlendirmemiz var ve bunun ölçtüğü şey mutlaka yapay zekayı kullanıp kullanmamanız gerektiği anlamına gelmiyor çünkü genel cevap kesinlikle şu: ne dereceye kadar, hangi derinlikte ve hatta hangi hızda. Değişim yönetimine doğru ilerlemelisiniz veya ilerlemekte kendinizi rahat hissetmelisiniz. Ekibinizin ne kadar hazır olabileceğine dair bir fikir edinmek için strateji operasyonları, yapay zeka katılımı ve hatta şirketin parçası olan kişilerle ilgili şeyleri derecelendiriyoruz. Yapay zekayı göz önünde bulundurarak stratejik mi düşünüyorsunuz? Bir yapay zeka stratejiniz var mı? Pek çok şirket bu strateji konusunda oldukça düşük puan alıyor çünkü artık yapay zeka hakkında düşünmeye başlıyorlar.

Bana sık sık sorulan bir diğer fırsat da gelip yapay zekayı liderlik ekiplerine sunmaktır ve bunu bir atölye çalışması şeklinde yapıyoruz. Ardından, hızlı değerlendirme dediğimiz şeye geçiyoruz; bu, işteki büyük sıkıntı noktaları olan sorunları ve bu sorunları potansiyel yapay zeka çözümleriyle eşleştirmek için ele alınması gereken sıkıcı manuel görevleri belirlemek için harika bir başlangıç ​​noktasıdır. Hızlı kazanma fırsatlarını belirliyoruz ve onlar için doğru araçları seçip uygulamaya yönelik bir yol haritası oluşturuyoruz. Çoğu zaman bu, hazırlık değerlendirmesiyle, şirkette farkındalık oluşturmakla, yapay zeka fırsatlarının düşük maliyetli meyvelerini bulmakla ve bunları harika çıktılar ve sonuçlar elde etmeye başlamak ve yapay zeka etrafındaki işe biraz güven kazanmaya başlamak için uygulamakla başlar.

"Değişim yönetimi genellikle göz ardı ediliyor ve bu çok yazık çünkü bu kadar zamanınızı sadece CEO'ların bu çabadan vazgeçip 'Hadi milletimize bir bağlantı gönderelim' demesine izin vermek için işleri ayarlamakla harcıyorsunuz"

Liam: Peki, eğer kullanıma hazır yapay zeka çözümünü satın alırlarsa, sizce anında fayda sağlamak ve yüksek yatırım getirisi sağlamak için dikkate almaları gereken en önemli faktörler nelerdir?

Andrew: Bence her şey içe bakmakla başlıyor. Bir arkadaşınız size “Hey, araba alışverişine çıkıyorum. Hangi arabayı almalıyım?” Araba önerebilirim ama sana uymayabilir değil mi? Ailen var mı? Hızlı mı gitmek istiyorsunuz? Pek çok şeyi çekmeniz mi gerekiyor? Bu nedenle kendiniz ve işletmeniz için neyin doğru olacağını belirlemeniz gerekir. Süreçlerinizi anlamanız ve ihtiyaç duyduğunuz gereksinimleri yakalamanız gerekir. Ayrıca işletmenizin veya aracınızın uyması gereken güvenlik veya uyumluluk düzenlemelerine ilişkin görünürlüğe de ihtiyacınız var. Ve bunun da ötesinde, hangi entegrasyon noktalarının farkında olmanız gerekiyor? Hangi sistemlere ve diğer uygulamalara entegre olmak istersiniz? Bu listeyi aldıktan sonra, pazarda mümkün olan en fazla sayıda gereksinimi karşılayabilecek ve sadece bu ihtiyaçlara göre değil aynı zamanda maliyet analizine göre doğru olanı seçebilecek olanlara geçilir. Meyve suyu sıkılmaya değer mi? Daha sonra tamamen aracın yapılandırılması, eğitilmesi ve test edilmesiyle ilgili olan uygulamaya geçersiniz.

Değişim yönetimi genellikle göz ardı ediliyor ve bu çok yazık çünkü tüm bu zamanı CEO'ların bu çabayı bir kenara bırakıp şöyle demesine izin vermek için işleri ayarlamak için harcıyorsunuz: “Hey, hadi milletimize bir bağlantı gönderelim. Bunu yapacaklarına inanıyoruz." Farkındalığa, iletişime ve eğitime ihtiyaçları var. Bazılarının biraz tutunmaya ihtiyacı olacak. Ve bu gerçekten evlat edinmeyi artıracak. Müşterilerimizin tüm bu süreç boyunca çalışmalarına yardımcı oluyoruz. Vurgulamayı sevdiğim bir şey de, müşterilerimizin sistemi kullananlardan iyi geri bildirimler alabilmeleri için sistemin pilot uygulamasını yapmalarına yardımcı olmamızdır. Ve bunu kullanan insanlar aslında şirketteki değişimin olumlu etkenleri haline geliyor.

Verimlilik artırıcı

Liam: Pek çok işletme, kârlarını artırmak için yapay zekadan yararlanmaya istekli olacak. Bu ne kadar ulaşılabilir ve halihazırda bunu yapan şirketler var mı?

Andrew: Kesinlikle var. Konuşmalarımda aslında Intercom'un ürünü Fin'i vurguluyorum. Birisi elini kaldırdı ve şöyle dedi: "Bakın, Fin'i ilk uygulamaya başladığımızda, çevrimiçi müşteri hizmetleri desteği sağlayan beş kişilik bir ekibimiz vardı. Fin'i kullanıma sunduk ve şimdi bu beş kişi 20 kişiye eşdeğer kapsam ve destek sağlıyor." Bu çok büyük, değil mi? Bu çok büyük bir yatırım getirisi. Yani, büyümeyi hedefleyen bu işletme için artık maaş bordrosunda bu masrafı yapmalarına gerek yok. Araç, onu kullanan çalışanlara uyum sağlayabiliyor ve bu üstel faktör haline gelebiliyor.

"MIT, üretkenlik artışında %40'lık bir artış olduğunu gösteren bir çalışma yayınladı. McKinsey benzer bir çalışma yaptı ve 2030 yılına kadar bu rakamın %30'a ulaşılacağını düşünüyorum”

Liam: Bunu duymak çok güzel. Ancak zaman ve maliyet, konu bu olunca insanların çokça bahsettiğini duyduğum şeyler. Bunlar açıkça işletmeler için gerekli ölçümlerdir. Yapay zeka çözümleri satın almaya karar verirken zaman ve maliyet faktörlerini değerlendirmek için stratejiler geliştirmeye çalışan insanlara ne söylersiniz?

Andrew: Bakın, pek çok veri ortaya çıkıyor ve size dikkate almanız gereken üç rakam vereceğim, tamam mı? MIT, üretkenlik kazanımlarında %40'lık bir artış olduğunu gösteren bir çalışma yayınladı. McKinsey benzer bir araştırma yaptı ve inanıyorum ki 2030 yılına kadar %30'a ulaşılacak. Deloitte, yapay zeka ve makine öğreniminin işletmelerde %37'lik bir üretkenlik artışı sağlayacağını söyleyen üretken yapay zeka çılgınlığından bile önce bir çalışma yayınladı. kullanıcılar.

“Yıllık geliri 10 milyon dolardan 20 milyon dolara yaklaşan ve kadrosuna tek bir kişiyi bile eklemeye ihtiyaç duymayan bir müşterimiz var”

Elbette kendi rakamlarınızı değerlendirebilir, duruma göre ilerleyebilir ve şunu tahmin etmeye çalışabilirsiniz: "Tamam, bu aracı uygularsam, %40 verimlilik artışı sağlayabilir, çalışma saatlerinin %40'ını kısaltabilir; insanlara saat başına X kadar dolar ödüyoruz…” Eğer bunun civarında bir rakama ulaşırsanız ve kazanılan zamanın harcanan dolara karşı kısa bir hesaplamasını yaparsanız, bu çok büyük bir yatırım getirisi olur. Ayrıca denklemin diğer kısmını da görüyorum; maaş bordrosunu artırmaya gerek kalmadan artık elde edebileceğiniz büyüme. Yıllık geliri 10 milyon dolardan 20 milyon dolara yaklaşan ve sekiz ila 10 kişiden oluşan personeline tek bir kişiyi bile eklemeye gerek duymayan bir müşterimiz var. Bu büyümeyle birlikte büyük bir kârlılık kazancı elde ediliyor. İşletmeniz için çalıştırmanız gereken matematiksel bir denklemdir.

Liam: Bunun aynı çalışma olup olmadığından emin değilim, ancak birkaç bölüm önce MIT'den bir araştırmacı olan Lindsey Raymond ile konuştuk. Kendisi yapay zekanın müşteri hizmetleri ekibi üretkenliğini bu kadar büyük bir oranda artırdığından bahseden bir çalışmanın yazarlarından biriydi. miktar.

Andrew: Aynısı, evet. Müşteri hizmetlerinde çok büyük bir rakam.

Riskleri azaltmak

Liam: Yapay zeka yeni bir şey ve insanların tüm bu farklı düşünceleri ve endişeleri var. Yapay zeka uygulamasının risklerini ortadan kaldırmak birçok insan için önemli bir endişe kaynağıdır. İşletmeler kullanıma hazır doğru yapay zeka araçlarını seçtiklerinden ve bu entegrasyonla ilişkili potansiyel riskleri en aza indirdiklerinden nasıl emin olabilirler?

Andrew: Her şeyden önce dört aşamalı yaklaşımımızı uygulamanızı tavsiye ederim. Dört aşama vardır: Gereksinimlerin toplanması, seçilmesi, uygulanması ve değişiklik yönetimi. Bunu, tüm sürecin risklerini ortadan kaldırmak ve doğru aracın seçildiğinden emin olmak için tasarladık. Ancak daha da önemlisi, iş kullanıcılarının bunu benimsemesini sağlayın.

"Bu adımları uygulamanızın nedeni, mümkün olduğunca az özelleştirme gerektiren aracı seçmektir. Kişiselleştirme zaman, para ve çaba anlamına gelir”

Gereksinimlerin toplanmasıyla başlar. Yapabileceğiniz bazı şeyler var. Bazı insanlar bir ürün üzerinde demo durumuna girip açık bir tuvalle gelirler, ancak biz bunu önermiyoruz. Tam olarak görmek istediğiniz şeyin bir komut dosyasını gönderin, hatta sistemde gerçek bir canlı iş senaryosunun devreye sokulması için verilerinizin ve bilgilerinizin bir kısmını paylaşın. Hassas bir bilgiyse, bu konuşmaya devam etmek için karşılıklı bir Gizlilik Anlaşması imzalatın. Ancak onu hareket halinde gördüğünüzde ve üç, dört, beş veya daha fazla sistem arasında iyi bir karşılaştırma yaptığınızda, ilerleme konusunda yüksek düzeyde bir güvene sahip olmalısınız.

Bu adımları uygulamanızın nedeni, mümkün olduğunca az özelleştirme gerektiren aracı seçmektir. Kişiselleştirme zaman, para ve çaba anlamına gelir. Kesinlikle mutlu hikayeler olsa da, bu kesinlikle riski ve daha fazla maliyet ve uygulama için daha fazla zaman olasılığını artırıyor. Son derece yapılandırılabilir araçlar bulmak yardımcı olur.

Bunun diğer kısmı ise oturup işletmeniz için bir yapay zeka politikası yazmanın uzun sürmemesi ve yapay zeka politikasının sizin için çok şey yapabileceğidir. Çalışanlarınızın aklına gelebilecek soruları yanıtlayabilir, hassas bilgilerin belirli kanallardan geçmemesini sağlayabilir. Çünkü bildiğiniz gibi ChatGPT'de bile hassas verilerle ilgili uyarılar var. İnsanların buna dikkat etmesi gerekiyor. Oturup bir politika oluşturmanın çok büyük olmasına gerek yok. Sadece 30 dakika sürebilir. Yapay zekayı müşterilerle nasıl kullanmalısınız? Yapay zekada hesap verebilirliği nasıl artırmalıyız? Kullanmamız gereken kullanım durumları nelerdir? Hatta belki onaylanmış araçları bile tanımlayabiliriz. Ancak bu iki şey, doğru araçları seçme ve bir yapay zeka politika belgesine sahip olma şeklindeki adım adım yaklaşımın benimsenmesi, kesinlikle risklerin azaltılmasına ve iş dünyasında başarının artırılmasına yardımcı olabilir.

“Çöp girişi ve çöp çıkışı yapay zekanın büyük bir bileşenidir. Müşterilerinizin güvenebileceği doğru belgelere, doğru politikalara ve bilgilere sahip olduğunuzdan emin olun”

Liam: Bu harika bir tavsiye. İşletmelerin kalite ve etkinlikten ödün vermeden yapay zeka çözümlerini hızlı ve uygun maliyetli bir şekilde uygulayabilme yöntemlerine ilişkin ne gibi görüşleriniz var?

Andrew: Fin hakkında duyduklarıma dayanarak Intercom'daki sürecin nasıl olduğunu varsaydığımı seçelim. Bilgi tabanınıza erişiminizi açabileceğiniz ve ardından insanların tıpkı ChatGPT'de olduğu gibi sorular sorabileceği gerçekten harika bir özelliği var. Tahminim, bu bilgi tabanında doğru verilerin, bilgi gerçeği kaynaklarınızın, doğru politika kılavuzlarının, müşteri kılavuzlarının, her ne varsa bulunmasını sağlamak olacaktır. Çöp girişi ve çöp çıkışı yapay zekanın büyük bir bileşenidir. Müşterilerinizin güvenebileceği doğru belgelere, doğru politikalara ve bilgilere sahip olduğunuzdan emin olun. Ve bu bilgiyi aldıklarında, bu doğrudur. Dolayısıyla bunu yapmak için zaman ayırmak kritik olacak.

Artık üretken yapay zeka dünyasında, verilerinizi nasıl yönettiğinize dair bir planınızın olduğundan her zamankinden daha fazla emin olmanız gereken bir dizi farklı iş kullanım senaryosunda durum böyle olacak. Taslaklar oluşturduğunuz ve nihai bir belge üzerinde çalıştığınız bir tür sanal alan ortamında yaşamaya devam etme fırsatına sahip olmak istiyorsunuz. Eğer benim gibiyseniz, bazen bir şeyin 17. versiyonuna sahibim ama üretken yapay zekanın bundan geçmesini istemiyorum. Dolayısıyla, sanal alanınızın ve üretim düzeyi ortamınızın bulunduğu, tüm bu gerçek veri kaynaklarını barındırdığınız bir veri yönetimi planına sahip olmak, bunun uygun şekilde çalışmasını sağlamak için kazanan bir strateji olacaktır. Doğru yatırım getirisini elde ediyorsunuz ve bu, kullanıcılar arasında herhangi bir kafa karışıklığı yaratmıyor.

Liam: Belli ki bu konuda pek çok farklı işletmeyle konuşuyorsun. Hangi endüstriler veya iş fonksiyonları, hazır yapay zeka çözümlerinden özellikle yararlandı?

"Bunun gibi araçlara bakmayan rakipleriniz arkalarına yaslanıp şöyle diyebilir: 'Tanrım, bunu nasıl kaybettik? Para kazanmalarına imkân yok.' Ama evet öyleler”

Andrew: Yani, kulağa konserve gibi gelecek ama açıkçası hepsi. Ama bazılarının diğerlerinden daha fazla olduğunu düşünüyorum. İster inşaat ister RFP sürecinin olduğu benzer bir şey olsun, başkalarından iş kazanmak için teklif durumlarında olan birçok mavi yakalı sektörde, kârlılığı ve marjları artırmak için yapay zekadan yararlanma becerisine doğru ilerliyoruz. Özellikle hiper-rekabetin yoğun olduğu ortamlarda bunu yapmanıza olanak tanıyan araçlardan yararlanabiliyorsanız, yüksek kârlılığınızı sürdürürken bu tekliflerden daha fazlasını kazanmak için fiyatlandırmanızda daha rekabetçi olabilirsiniz. Oysa bu tür araçlara bakmayan rakipleriniz arkalarına yaslanıp “Vay be, bunu nasıl kaybettik? Hiç para kazanmaları mümkün değil.” Ama evet, öyleler. Verimlilik kazanımlarını artırmak için yapay zekadan yararlanıyorlar.

İnşaat, tahmin ve kalkış yapay zeka yazılımlarının dünyasında gördüm. Proje yönetimi yazılımını gördüm. OpenSpace adında, kafanıza bir kamera taktığınız, etrafta dolaştığınız ve inşaatın ilerleyişini kaydeden bir araç var. İnşaatın çok fazla meyvesi olduğuna inanıyorum. Hukuk firmaları da eski tarz yöntemleri benimsemiş durumda; çok fazla kağıt, çok fazla daktilo. Üretken yapay zeka ve diğer yapay zeka yönetim sistemleri arasında, onların da bunun için olgunlaştığını düşünüyorum.

Bir sonraki dalgaya binmek

Liam: Bitirmeden önce müşteri destek alanında olduğumuz için her zaman şunu sormak isterim, en iyi veya en kötü müşteri hizmetleri deneyiminiz neydi?

“Kar ve süreçler müşteri deneyiminin önünde tutuluyor”

Andrew: Ah dostum. Kişisel bir bakış açısından mı soruyorsun Liam?

Liam: Evet, kesinlikle.

Andrew: Lens takıyorum. 1-800-CONTACTS'ı aramayı ve onlardan sipariş vermeyi seviyorum çünkü çok hızlı cevap veriyorlar. Bilgilerim önlerinde duruyor. Bütün bunların nasıl çalıştığını biliyorlar. Ayrıca Dallas-Fort Worth bölgesinde Moxie Pest Control adında gerçekten harika bir şirket var. Müşterilerine, bir müşteri olarak ilk elden görebildiğim olağanüstü müşteri hizmetleri sağlıyorlar.

En kötü müşteri deneyimleri, Tanrım. Burada birilerini havaya uçurmak ister miyim bilmiyorum ama maalesef bu çok yaygın. Kâr ve süreçler müşteri deneyiminin önünde tutuluyor, bu da Intercom'u sevmemin bir başka nedeni. Hem süreçleri hem de deneyimi birleştirebilirsiniz. İş açısından bakıldığında kullanımı ve kurulumu çok kolaydır. Müşteri tarafından harika yanıtlar veriyor. Bir şirketin web sitesini gördüğümde ve sağ altta Intercom'u gördüğümde ve o şeyi kullanmam gerektiğinde, deneyimleyeceğim şey konusunda kendimi oldukça iyi hissediyorum.

Liam: Peki sen ve şirket için sırada ne var? Yılın geri kalanı için büyük planlarınız veya projeleriniz var mı?

“Şu anda yaptığım konuşmaların çoğu AI 101 seviyesinde. Önümüzdeki altı ila dokuz ay içinde, belki daha da erken bir zamanda hazırlanacağım şey bir sonraki seviyedir”

Andrew: Ah, kesinlikle. Şu anda talebi karşılamaya çalışıyoruz. Son altı veya yedi yıldır iş tekliflerimizin bir parçası olarak yapay zeka çözümlerinden bahsediyoruz. Biraz yokuş yukarı bir tırmanış oldu çünkü daha kavramsal bir konuşmaydı. Ancak ChatGPT ile üretken yapay zekada olup bitenler, Copilot'ta ortaya çıkan bu araçlardan bazıları ve Google'ın yaptıklarıyla birlikte her şey çok daha somut hale geliyor. Bunun arkasında vay faktörü var. Verimlilik rakamları kendi adına konuşuyor. Ve böylece bizim için mesajı yaymaya, değeri ortaya çıkarmaya ve müşterilerimizi bu konuda desteklemeye hazır olmaya devam ediyoruz.

Bunun bir sonraki dalgasına da bakıyoruz. Şu anda yaptığım konuşmaların çoğu AI 101 seviyesinde. Önümüzdeki altı ila dokuz ay içinde, belki daha da erken bir zamanda, bir sonraki seviyeye hazırlanacağım. Peşinden gidebileceğimiz büyük şeyler nelerdir? Daha etkili şeyler nelerdir? Bunlar bizim üzerinde çalıştığımız şeyler ve müşterilerimize elimizden gelen en iyi şekilde hizmet verebilmek için ön planda kalmaya çalışıyoruz.

Liam: İnsanlar seninle nerede iletişim kurabilir? Muhtemelen bu sunumu dinlemek isteyen birçok kişi olacaktır. İnsanlar seni nerede bulabilir?

Andrew: Pekala, web sitemiz Louderco.com'dur. Bizi Instagram ve LinkedIn'de de bulabilirsiniz. Bana e-posta yoluyla ulaşmak isterseniz, adresim [email protected]. Sohbet etmekten mutluyum.

Liam: Andrew, bugün bana katıldığın için çok teşekkür ederim.

Andrew: Merhaba, memnun oldum. Çok teşekkür ederim Liam.