ai:他们不告诉你什么(但是你需要知道)

科技作者 / 姓名 / 2025-06-01 01:06
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  AI将世代的变化远不止于技术重塑整个行业。例子:麦肯锡最近的一项研究指出,每年全球经济总计可能会增加4.4万亿美元。  A

  AI将世代的变化远不止于技术重塑整个行业。例子:麦肯锡最近的一项研究指出,每年全球经济总计可能会增加4.4万亿美元。

  Ai Gen Is不仅仅是另一个工具;这是一个有力的增长驱动力,能够简化运营,引发创新并解锁全新的商业模式

  但是这里的踢脚者:虽然潜力很大,但许多公司仍在努力从哪里开始。随着大量的AI代工具和技术淹没了市场,弄清楚要采用哪些产品以及如何实际看到有意义的结果“已成为一个重大挑战。

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  对于想要取得成功的企业,钥匙不只是跳上AI Gen bandwagon,而是确切地知道哪些应用程序将带来真实的,可衡量的影响。

  Flowx.ai研究负责人。

  如何解锁价值

  企业不是试图在各地实施AI,而是应该在AI代能产生真实,可衡量的影响的领域进行投资。在这里,公司如何通过在三个关键领域应用AI来取得有意义的结果:

  自动化效率:AI可以执行重复的任务,从而从团队中流失时间和精力,例如内容创建,数据输入和报告&Mdash;允许员工专注于更高价值的工作。这种转变并不是节省时间;它提高生产率并降低成本。为了查看其影响,跟踪诸如节省时间的指标,生产力提高和成本降低。

  使数据驱动的决策更加容易:Gen AI以显着的速度处理大型数据集,揭示了更明智,主动决策的见解。通过预测分析和趋势预测,AI一代可以帮助公司预测转变并有效做出反应。在衡量成功时,请考虑更快的决策周期,更高的准确性以及这些见解如何推动积极的结果。

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  加剧创新并加速产品开发:使用AI代,公司可以加快产品开发的每个阶段,从构想到原型。这种加速性使企业能够使新产品更快地销售,并为它们带来竞争优势。监视指标包括较短的开发时间表,增加产品发布以及与新AI驱动产品相关的收入增长。

  在哪里投资

  为了使AI成为真正的增长引擎,CIO应将预算分配给具有全部潜力的技术:AI驱动的个性化:量身定制的客户体验对于促进忠诚度和参与度至关重要。通过利用AI来个性化互动—无论是通过产品建议,目标内容还是一对一的通信,公司都可以使每个客户接触点更相关和有影响力,增强长期关系。

  高级数据分析:实时数据平台授权团队做出迅速,明智的决策并积极响应客户需求。投资高级分析不仅可以使企业敏捷在动态市场中,而且还可以提高其竞争优势。有了实时的见解,团队可以迅速转移以满足不断变化的需求。

  AI治理和风险管理:为了确保可持续增长,建立负责AI使用的框架至关重要。制定围绕透明度,问责制和道德实践的明确准则有助于减轻潜在的风险并建立对客户和利益相关者的信任。通过优先考虑治理,企业为可靠,安全和值得信赖的AI驱动创新奠定了基础。

  如何衡量影响

  为了证明AI Gen IN的计划,组织需要一个清晰的框架来跟踪其随着时间的影响。定义和衡量成功不仅证明投资是合理的,而且还使团队对重要的目标和基准保持一致。在这里查看一些关键指标,以评估AI代的有效性:

  自动化节省的时间和成本节省:首先跟踪通过自动重复流程节省多少时间和成本。例如,计算在数据输入,内容创建或客户服务等领域节省的时间,并将这些减少量化为成本节省。随着时间的流逝,监视这些效率强调了自动化的切实投资回报率,并为持续的AI投资提供了有力的案例。

  员工的生产力和满意度提高:随着AI承担耗时的任务,员工可以专注于更有意义,高影响力的工作。通过查看诸如每小时完成的任务或每天处理的客户请求之类的指标来衡量生产率的提高。为了了解更广泛的影响,进行员工满意度调查,以衡量支持AI的工具如何影响士气和工作满意度,因为这里的积极转变转化为更高的保留率和更好的整体绩效。

  收入增长归因于AI驱动的创新:直接从AI代启用的新产品,服务或客户段产生的轨道收入。通过隔离AI驱动的收入来源,公司可以更好地了解其一代投资对顶级增长的贡献。例如,介绍由Gen AI提供支持的个性化建议的零售商可以衡量平均订单价值或重复购买率的提升,以将收入收入归因于这些创新。

  客户满意度和保留率的提高:AI驱动的个性化,更快的响应时间和增强的产品体验都会有助于客户满意度。使用净启动子得分(NPS),客户保留率和满意度调查得分等指标,公司可以评估其AI Gen Gen Initiatives的面向客户的影响。更高的客户满意度不仅会导致保留率,还可以提高品牌忠诚度和积极的推荐

  注意陷阱

  随着企业拥抱AI,仔细应对潜在挑战的重要性很重要。以下是一些常见的陷阱,以确保AI投资与业务目标保持一致:

  没有明确业务案例的技术过度投资:在没有确定策略的情况下跳入AI可能会导致昂贵的投资,而回报率最低。通过为每个AI计划建立特定的业务目标和可衡量的目标来避免这种情况。在致力于新技术之前,请考虑它是否与您的更广泛的业务优先级保持一致,以及它如何以具体方式推动价值。

  忽略了重新训练和提高技能的员工:AI可以提高团队生产力,但前提是员工有能力与这些新工具一起工作。忽视UPSKILL员工会导致技术不足和沮丧的团队成员。投资培训计划,使员工熟悉AI工具和工作流程,并提供持续的支持,以帮助他们有效利用AI的角色。使员工能够顺利将AI整合到日常工作中,这将最大程度地发挥其影响。

  无法解决AI系统中的道德问题和偏见:随着AI成为业务运营的核心部分,对道德责任的需求也是如此。忽视AI系统中的道德考虑因素和潜在偏见会损害客户的信任并导致意外后果。要建立信任的基础,优先考虑透明度并确保以公平,问责制和包容性开发AI系统。定期审核AI模型,以检查偏见并与客户公开沟通有关数据使用和隐私保护。

  底线:采用一种实用的方法来保持竞争力并推动增长。专注于实际应用和跟踪结果,将Gen AI转变为您的企业的核心优势。

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  本文是Techradarpro的专家见解频道的一部分,在该频道中,我们以当今技术行业的最佳和最聪明的头脑为特色。这里表达的观点是作者的观点,不一定是Techradarpro或Future Plc的观点。如果您有兴趣在此处了解更多信息:https://www.techradar.com/news/submit-your-story-story-totor-to-to-techradar-pro

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