Valuta e definisci il tuo caso d'uso aziendale dell'AI generativa

Questo documento ti aiuta a definire un caso d'uso aziendale dell'AI seguendo un'attività un approccio decisionale basato sul valore.

Le soluzioni di IA generativa e di IA tradizionale sono strumenti potenti, ma devono sempre supportare i tuoi obiettivi commerciali e non devono esistere in modo isolato. A creare AI generativa di successo o soluzioni di AI tradizionale, iniziare con identificando gli specifici obiettivi o le esigenze aziendali misurabili che si vuole . Quindi procedi a ritroso rispetto ai risultati aziendali che vuoi, ad esempio di una maggiore efficienza dei dipendenti o di una maggiore soddisfazione del cliente, per che la soluzione contribuisca direttamente agli obiettivi commerciali.

Definire l'IA generativa o il caso d'uso dell'AI tradizionale con un valore aziendale utilizza il seguente processo decisionale semplificato:

  1. Obiettivi commerciali e criteri di successo: identifica obiettivi commerciali misurabili.
    • Concentrati sulle obiettivo commerciale e il valore da raggiungere, come l'aumento dell'efficienza e della produttività, riduzione dei costi, miglioramento della customer experience e del vantaggio competitivo.
    • Chiarire in che modo il business plan per misurare il successo delle obiettivi e finalità. Il ritorno sull'investimento (ROI) è una delle misure chiave del successo di un progetto di IA. Il ROI può essere misurato tramite diverse metriche, ad esempio:
      • Guadagni finanziari diretti: aumento delle entrate o riduzione dei costi.
      • Efficienza operativa: time-to-market più rapido o risoluzione più rapida dei problemi.
      • Customer experience: aumento dei punteggi di soddisfazione o miglioramento della fidelizzazione.
    • Identificare eventuali vincoli e considerazioni potenziali per l'attività, come garantendo che gli aspetti della sicurezza e della privacy soddisfino i requisiti specifici di di conformità o ai requisiti normativi del paese.

  2. Tipo di AI/ML: determina se AI/ML è l'approccio giusto per risolvere il tuo problema aziendale o raggiungere l'obiettivo identificato.

    Decidi se l'aspettativa commerciale identificata richiede l'IA generativa, altri tipi di IA o se non richiede l'IA per essere raggiunta. Per ulteriori informazioni, vedi Identifica l'output di cui hai bisogno in "Inquadrare un problema ML".

  3. Aspettative relative all'esperienza utente: identifica gli utenti finali del caso d'uso e come potrebbero interagire con l'applicazione o il servizio basato sull'IA generativa o sull'IA tradizionale. Valuta quali potrebbero essere le aspettative o le preferenze degli utenti.

  4. Soluzione di IA incentrata sull'utente e orientata al business: collega il caso d'uso ottimale della tecnologia di IA generativa o tradizionale con i requisiti aziendali misurabili, le priorità dei dirigenti dell'organizzazione e le aspettative degli utenti. Considera quanto segue:

    • In che modo l'azienda può migliorare l'efficienza e la produttività utilizzando l'IA generativa o l'IA tradizionale per ottenere più risultati in modo più rapido e con una complessità operativa inferiore o con un impegno ridotto (e potenzialmente con risparmi sui costi).
    • In che modo l'attività può migliorare l'esperienza dei clienti o del prodotto utilizzando AI generativa o AI tradizionale.
    • In che modo puoi creare valore aziendale in modo innovativo utilizzando l'IA generativa o l'IA tradizionale:
      • Analizza le offerte e le funzionalità aziendali esistenti per identificare le aree in cui l'IA generativa o l'IA tradizionale può migliorare le tue soluzioni esistenti, aumentare la creatività o consentirti di esplorare nuove possibilità.
      • Comprendi come AI può abilitare miglioramenti innovativi che impostano la tua attività separate. L'AI generativa può aiutarti a creare valore e funzionalità differenziate, a risolvere i problemi immediati della tua attività e a esplorare modi per migliorare le tue offerte esistenti.
      • Dai la priorità all'utilizzo della tecnologia per migliorare le funzionalità aziendali in linea con gli obiettivi prioritari dell'organizzazione.

  5. Modifica del processo aziendale: identifica le modifiche che l'azienda deve apportare ai processi o ai flussi di lavoro esistenti per adattarsi al caso d'uso dell'IA generativa o dell'IA tradizionale.

    Pensa a come la soluzione di AI cambierà il modo in cui i dipendenti o i clienti interagiscono con i sistemi e i flussi di lavoro dell'azienda, ad esempio: tramite un'app mobile o un chatbot per il supporto clienti. Queste interazioni potrebbero richiedere la modifica o la reinvenzione dei processi di backend per sfruttare le funzionalità di IA come l'automazione dei flussi di lavoro e aiutare l'attività a realizzare i vantaggi dell'IA.

Esempio di caso d'uso aziendale dell'IA generativa

Le sezioni seguenti forniscono un esempio semplificato che dimostra come identificare e collegare le esigenze e le aspettative aziendali misurabili a e casi d'uso aziendali dell'AI generativa.

Definizione del problema aziendale

In questo scenario, i team di assistenza clienti sono sovraccaricati da un elevato volume di richieste ripetitive, gestione manuale dei ticket e comunicazione costante via email con l'assistenza. Il sovraccarico mette a dura prova le risorse, aumenta le ore di lavoro degli agenti e rallenta i tempi di risoluzione, con una conseguente diminuzione della soddisfazione e della fidelizzazione dei clienti.

Potenziali aree di ottimizzazione con valore aziendale misurabile

Di seguito sono riportati alcuni esempi di possibili valori aziendali misurabili che possono essere ottenuti utilizzando una soluzione tecnologica (un chatbot) basata su funzionalità di IA generativa per risolvere le sfide aziendali precedenti. Sede sul proprio modello di business e sulle priorità, l'azienda può prendere in considerazione alcuni o tutti di questi target misurabili.

  • Migliora l'efficienza dell'assistenza clienti: riduci i costi di assistenza e per semplificare i flussi di lavoro degli agenti. I criteri di successo misurabili includono quanto segue:
    • Riduzione percentuale dei costi operativi per l'assistenza clienti su un periodo definito (ad esempio trimestrale).
    • Aumento percentuale del volume di richieste dei clienti gestite dal chatbot.
    • Riduzione media delle ore di lavoro degli agenti per attività ripetitive.
  • Ottimizza la risoluzione dei ticket: migliora la velocità di risoluzione e aumenta il tasso di risoluzione. la percentuale di problemi risolti direttamente dal chatbot. I criteri di successo misurabili includono:
    • Riduzione media del tempo di risoluzione per le richieste gestite dal chatbot.
    • Percentuale di ticket risolti senza l'intervento umano.
    • Riduzione percentuale del volume di richieste che devono essere riassegnate al team di assistenza tecnica a causa della complessità.
    • Aumento della percentuale di risoluzione del primo contatto (problemi risolti in una singola un'interazione).
    • Aumento percentuale del volume di richieste dei clienti inviate dal chatbot gestisce e risolve i problemi.
  • Migliorare la customer experience: aumenta la soddisfazione del cliente offrendo reattività e assistenza personalizzata, disponibile 24 ore su 24. I criteri di successo misurabili includono:
    • Aumento dei punteggi di soddisfazione del cliente (CSAT) nei sondaggi correlati all'uso dei chatbot.
    • Riduzione dei tempi medi di attesa dei clienti per l'interazione iniziale.
    • Aumento dei problemi risolti in una singola interazione.
    • Percentuale di sentiment positivo rilevato nelle conversazioni con chatbot e sondaggi di feedback.
    • Miglioramento del tasso di fidelizzazione dei clienti.
  • Supporta la crescita delle operazioni aziendali: gestisci l'aumento della domanda dei clienti senza costi in aumento in modo lineare o tempi di attesa più lunghi per l'interazione iniziale con i clienti. I criteri di successo misurabili includono seguenti:
    • Possibilità di gestire un aumento percentuale specificato del volume delle richieste di assistenza senza intervento umano.
    • Mantieni punteggi CSAT e tempi di risoluzione coerenti durante i periodi di alta domanda.
    • Mantieni invariati i tempi di attesa dei clienti per l'interazione iniziale.

Soluzioni basate sull'IA generativa

Chatbot di conversazione: chatbot o agenti virtuali basati sull'IA generativa. offrono un notevole miglioramento in termini di personalizzazione e naturali, conversazione. Questo è dovuto alla capacità dell'IA generativa di comprendere il contesto, il sentiment e le relazioni complesse all'interno del linguaggio. Questa capacità consente di interagire in modo più naturale, porre domande pertinenti e fornire consigli personalizzati per un'esperienza utente migliorata.

Le funzionalità di IA generativa aiutano inoltre le organizzazioni a migliorare l'efficienza e la produttività del lavoro. Al contrario, un chatbot tradizionale basato su regole limitati a parole chiave e pattern di intenzione predefiniti. Pertanto, man mano che gli schemi di conversazione si evolvono o si presentano nuove domande, un chatbot basato su regole richiede un impegno operativo aggiuntivo per gli aggiornamenti e i perfezionamenti delle regole e l'addestramento dell'intenzione. Per in questo caso d'uso, i chatbot di AI generativa offrono i seguenti vantaggi rispetto tradizionali chatbot basati su regole:

  • Le risposte dei chatbot basati sull'IA generativa non sono limitate alla frequenza vengono poste più spesso. Il chatbot può trovare risposte all'interno di set di dati di grandi dimensioni da diverse fonti come i dati storici delle richieste di assistenza, i siti web documentazione del prodotto, inventario, email e vecchie conversazioni in chat risoluzione del problema. Può anche comprendere le query conversazionali e riassumere informazioni complesse.
  • Gli agenti virtuali di IA generativa sintetizzano informazioni da tutti i tuoi dati fonti. Questa sintesi consente loro di fornire dati specifici, ragionati risposte strategiche basate sui dati che hai fornito e in linea con le aspettative della tua attività.
  • L'IA generativa interpreta il linguaggio complesso e le sfumature di un ticket. È in grado di comprendere il contesto completo del problema di un cliente; un modello di AI tradizionale il chatbot si concentra principalmente su parole chiave specifiche.
  • I chatbot di IA generativa offrono ai clienti la flessibilità di esprimere utilizzando il metodo preferito (testo, voce, immagine), mentre il chatbot sfrutta tutti gli input per migliorare la risoluzione dei problemi. Ad esempio, i clienti possono condividere foto di un prodotto danneggiato durante la conversazione via chat e l'IA generativa può combinare la descrizione del cliente con la foto per contribuire a migliorare l'accuratezza della diagnosi e della risoluzione dei problemi.

Gestione delle richieste e flusso di lavoro per la generazione di approfondimenti: un chatbot basato sull'IA generativa può generare automaticamente ticket da ogni interazione. Il chatbot utilizza le funzionalità di AI generativa per comprendere l'urgenza, l'analisi del sentiment e la complessità del problema. Queste funzionalità garantiscono che ai ticket venga assegnata una priorità in modo efficace. Il chatbot può interagire con il tuo sistema di gestione dei ticket in questi modi:

  • Il chatbot di IA generativa si interfaccia direttamente con il sistema di gestione dei ticket di assistenza per creare e compilare il ticket di assistenza con le informazioni richieste, ad esempio:
    • Dati del cliente
    • Classificazione e priorità dei problemi tecnici
    • Una trascrizione completa della conversazione per il contesto
    • Riepilogo del problema principale
  • Per problemi nuovi e complessi, il chatbot può assegnare il ticket al team corretto con un contesto di supporto, ad esempio un riepilogo del problema e della conversazione.

Passaggi successivi