La conversación sobre inteligencia artificial en el gran mundo habla sobre posibilidades infinitas e inteligencia real, que es un sueño lejano. Por supuesto, en los negocios, las conversaciones se centran más en “¿Cómo nos ayuda esto?”, “¿Cuáles son las ventajas de lo que hacemos hoy?” y “¿Cómo mejorará esto la experiencia del cliente?”
La respuesta depende del negocio, ya que la IA puede cerrar brechas y llenar las grietas en las áreas de la experiencia y el flujo de procesos únicos de su empresa. Pero lo que está realmente claro es que las empresas en todos los ámbitos están ansiosas por aprovechar la fiebre del oro de IA, demasiadas personas están utilizando “lo resolveremos más adelante” y nos apresuramos a usar la tecnología para responder estas preguntas.
Dada la emoción de la IA y la forma obvia en que puede simplificar el flujo del proceso y ahorrar tiempo e incluso dinero, es natural. Pero es un dañino para los equipos que usan IA, si eso no es fácil e intuitivo, y enfatiza los desafíos en torno a la IA.
La IA es ampliamente utilizada, pero tal vez no sea efectiva
Un informe de finales de 2024 encontró que el 87% de los encuestados confiaba en las capacidades de IA de su organización, pero la superficie faceta contó una historia ligeramente diferente.
En el mismo estudio, Forbes señaló que solo el 35% de las empresas tienen una cultura de datos sólida, lo que será posible. Cuando se trata de datos y IA, el lema “basura, basura” sigue siendo correcto. Además, Forbes escribió que solo el 35% de los profesionales de la tecnología creen que su organización tiene las habilidades necesarias y Experiencia en la implementación de proyectos de IA complejos.
Esta oración del artículo de enlace anterior del autor Deborah Perry Piscione muestra claramente que el 98% de los ejecutivos sienten que son debe Fusionar AI puede simplemente arrojar dinero después de que nada se despliega efectivamente.
“La mayoría de los empleados carecen de las habilidades técnicas para usar herramientas de IA de manera efectiva, y los equipos de liderazgo a menudo avanzan sin una dirección estratégica clara. Esto crea desconexiones peligrosas, en las que los costosos sistemas de IA recolectan polvo, o peor, producen resultados poco confiables, que erosionan la confianza”, señala Piscione.
Entonces, ¿cómo pueden las empresas adoptar esta tecnología de manera efectiva? Te daré un ejemplo reciente en la línea de fondo.
Datos para ayudar a la toma de decisiones y la acción
Más de 550,000 empresas realizan pagos en nuestra red de modos de pago, lo que significa que el seguimiento de todos nuestros clientes es una tarea desalentadora. Esto es especialmente cierto cuando estos clientes pueden usar diferentes tipos de pago, niveles de membresía y relaciones comerciales para crear niveles complejos y redes de datos.
El equipo de ciencia de datos que exige el resultado final es proporcionar información y reducir esta complejidad de una manera específica: ayudar a un equipo orientado al cliente a predecir cuándo un cliente puede cambiar el tipo de pago o nivel de membresía que acepta. Este enfoque proactivo permite al equipo conectarse con los clientes y tener conversaciones constructivas sobre cualquier cambio potencial. Tareas simples en papel Increíble Datos complejos, una gran cantidad de empresas y la necesidad de que los empleados de los clientes generen confianza en los resultados.
“Puede preguntar a los científicos de datos que harán que la magia suceda, pero si hacemos esto, las personas que están aisladas de usuarios comerciales y expertos, los resultados pueden no poder usarlos pueden comprenderlos o confiar en ellos”, dijo Vinay Khosla, director de datos y análisis de productos en línea inferior. “Siempre trabajamos en estrecha colaboración con las partes interesadas internas para verificar la utilización empresarial de los resultados y desarrollar su conocimiento comercial y Nuestra experiencia en modelos. Este enfoque asegura que la salida de IA sea clara, muestra las razones de los resultados y recomienda Se deben tomar medidas apropiadas. Esto permite que los equipos orientados al cliente tengan confianza en los resultados que les permiten comunicarse de manera efectiva con los clientes. “
Al descubrir el misterio de la IA, se ha convertido en una herramienta valiosa para generar mejores resultados comerciales. La salida del modelo predictivo fluye a un tablero fácil de usar que los equipos relevantes pueden usar. Comparo esto con un rompecabezas donde abres la caja y ves todas las piezas sin entender cómo se fusionan. Haz una hermosa foto. En lugar de proporcionar mil datos recopilados para predecir cuándo los clientes pueden hacer cambios importantes en la cuenta, el tablero proporciona puntos de datos críticos y acciones recomendadas. Los usuarios pueden tomar decisiones informadas cuando ven el juego de rompecabezas completado.
Por ejemplo, un cliente que ha recibido un número creciente de pagos premium de tarjeta virtual para reducir su pila de cheques puede querer cambiar a premium Ach solo en la pila de 50 pagadores de redes completos. Los representantes de apoyo pueden ver Llame ahora para ayudar.
Bottomline tiene una gama de programas impulsados por la IA, que demuestra nuestro compromiso continuo con las tecnologías innovadoras. Una de estas iniciativas es simplificar el registro de proveedores en la red de modos de pago, haciendo que el proceso sea más directo, intuitivo y seguro. Este enfoque facilita a los clientes registrarse y delegar datos en el resultado final y permite a nuestro equipo interno apoyar cuando sea necesario.
Khosla muestra claramente que la dirección de la IA en los negocios es adquirir datos complejos, hacerlo simple y fácil, y trabajar con expertos de negocios Construya un conocimiento empresarial importante. Este camino asegura que los resultados sean útiles para cualquier persona en la organización. Básicamente, muchos juegos completos de rompecabezas. Cualquier cosa menos puede significar una adopción lenta o incluso inexistente.
“En última instancia, el potencial de la IA es alto si Podemos hacer que nuestra organización sea feliz de usar. Asegúrese de que lo que entregamos al equipo es “Está bien, esto es lo que está sucediendo con los clientes de X, y este es el paso que quiera tomar porque no se tomarán el tiempo para examinar los datos para resolverlo”, dijo Khosla. Estamos en la estructura diaria de esta compañía, si nos brindamos a los empleados de la derecha, nos beneficiaremos de nuestros socios, nos beneficiaremos de todos nosotros, nos beneficiaremos de todos nosotros, nos beneficiaremos de todos nosotros, nos beneficiaremos de todos nosotros.
