Czy to już pora na powszechne wejście AI do biznesu?
Właśnie teraz jest najlepszy okres, żeby korzystać z tych technologii, bo są dostępne.
Dobrze, że są takie rozwiązania jak ChatGPT, bo dzięki nim powszednieje wiedza o AI, o tym, że można bawić się technologią, ale biznesowe konsekwencje podjęcia działań na podstawie stosowania AI mogą być bardzo duże. Dlatego zrozumienie całej otoczki towarzyszącej obróbce danych jest sprawą zasadniczą.
Jak odbywa się to wejście? Bezproblemowo?
Kiedy przedstawiciele Asseco rozmawiają z klientami i uprzedzają, że pojawią się pewne sugestie biznesowe wynikające z wykorzystania AI, klienci odpowiadają: OK, ale musimy być pewni, skąd te sugestie się wzięły, jakie są konsekwencje ich wykorzystania i skąd pewność, że te rekomendacje są akurat dla mojego biznesu.
Jak więc widać, dobrze, że są takie rozwiązania jak ChatGPT, bo dzięki nim powszednieje wiedza o AI – o tym, że można bawić się technologią, ale biznesowe konsekwencje podjęcia działań na podstawie stosowania AI mogą być bardzo duże. Dlatego zrozumienie całej otoczki towarzyszącej obróbce danych jest sprawą zasadniczą.
Przedsiębiorstwa potrzebują technologii AI?
Kiedy spotykamy się z producentami, niezależnie od branży, mówią: mamy tyle danych, zgromadziliśmy tyle informacji, że możemy się nimi okładać z każdej strony jak w spa. Chodzi o to, żeby przełożyć te informacje na wiedzę, jak działać. Danych jest tak dużo, że trudno je przetworzyć i zyskać analizy w skończonym czasie. Dlatego szukamy rozwiązań, które pozwolą nam przełożyć dane na wnioski i dalej na działania. I zrobić to tak, żeby wiedzieć, z czego się wzięły, jak zostały wyznaczone, kogo dotyczą, a co najważniejsze – żeby wiedzieć, jakie są potencjalne konsekwencje takiego lub innego działania.
Proszę opowiedzieć o biznesowych klientach korzystających z rekomendacji AI.
Przewodnie hasło prezentacji, z którym zapoznajemy naszych klientów, brzmi: Future of sales is now, czyli przyszłość sprzedaży dzieje się właśnie teraz. To dlatego, że tworzy się tak dużo innowacyjnych rozwiązań wspartych sztuczną inteligencją, powstają i prężnie rozwijają się modele czy systemy rekomendacji, które proponujemy również w Asseco.
Jednym z flagowych tematów jest u nas np. określenie kaloryczności biznesowej punktu sprzedaży — czyli dla potrzeb uproszczenia sklepu. Osiąganie wiedzy, jak wygląda cały rynek i ta kaloryczność biznesowa poszczególnych punktów, to zadanie szalenie ważne. Przedstawiciele handlowi danego producenta docierają tylko do części. Tymczasem sztuczna inteligencja pomaga przeanalizować cały rynek jednocześnie i każdy punkt z osobna. Wskazać tych, którzy są najlepsi; tych, do których przedstawiciel handlowy jeszcze nie zajrzał, a są powody, aby tak się stało. AI przerobi mnóstwo danych o każdym konkretnym punkcie. Oceni, jaka jest sprzedaż, co kupują konsumenci, jacy to klienci, jakie jest otoczenie punktu, demografia i zasobność portfela klientów, czy w okolicy jest infrastruktura handlowa i usługowa albo szkoła? Słowem: wszystkie konteksty i informacje o możliwych wpływach na wybrany punkt sprzedaży. Metody AI poradzą sobie z danymi, których ręcznie nie sposób przetworzyć.
Samo się robi?
Niezupełnie. Jedna rzecz jest bardzo ważna i o tym mówimy naszym klientom. Nad tymi zadaniami musi czuwać change management. Jeśli nie będzie kontroli, czy rekomendacje są procesowane, nic z tego nie wyjdzie. Ludzie nie są przekonani do tego, żeby maszyna mówiła im, co mają robić. Szczególnie kiedy dobrze sobie radzą ze sprzedażą. Jeśli zabraknie wyjaśnienia, coachingu i świadomości korzyści, nic z tego nie wyjdzie. Trzeba też sprawdzić, czy to, co chcieliśmy osiągnąć w danym punkcie sprzedaży, rzeczywiście się udało — np. wprowadzić nowe produkty dla określonej grupy konsumentów i sprzedać je. Sama AI nie zrobi dużo, jeżeli organizacja nie będzie miała wspomnianego change managementu.
Znów ta zmiana? Ciągle zmiana…
Jeśli jakiś dział sprzedaży działa od lat, firma nie bankrutuje, a nawet rozwija sprzedaż, ale chciałaby to robić bardziej dynamicznie, to musi wprowadzić zmianę w organizacji. I wierzyć, że ona przyniesie rezultaty, nie tylko dodatkową pracę, a wszyscy będą z tego mieli benefity.
Jak to wygląda od strony technicznej i organizacyjnej?
Handlowcy uzyskują sugestie za pośrednictwem mobilnych systemów sprzedażowych. Jeśli są one dobrze skonstruowane, to AI odpowie im na cztery pytania. Najpierw: gdzie mają jechać i kiedy. Ponadto układa na podstawie potrzeby biznesowej kolejność odwiedzania klientów (terminy, pilność wizyt). Ale można też porozmawiać z klientem na odległość, poprosić go o zdjęcie półki sklepowej i ustalić z nim coś od razu, nawet do niego nie jadąc. W ten sposób AI pozwala dywersyfikować metody dotarcia do klienta dzięki różnym interaktywnym metodom komunikacji. Wreszcie odpowiada na pytanie, co trzeba zrobić, kiedy już się jest u klienta, jak osiągnąć jak największą korzyść. Czy to będzie dołożenie produktu, czy zastąpienie go innym, wprowadzenie promocji czy innej aktywności itp.
Sugestie AI powinny być „ubrane” w narrację, dlaczego się pojawiły, którą przedstawiciel handlowy może zaprezentować sprzedawcy, np. w formie wizualnej (analizy, symulacje). Dzięki temu obaj wiedzą, że np. wprowadzenie nowego produktu czy zamiana na inny dadzą im obu korzyści w postaci dodatkowego zarobku.
Wzrost sprzedaży zależy od wielu czynników i sugestie AI nie zawsze powodują bezpośrednio, że sprzedaż zaczyna dynamicznie rosnąć. Jednak definitywnie sugestie AI spowodują, że najlepsze produkty, które powinny się dobrze sprzedawać, w danym punkcie się znajdą i wtedy sprzedaż będzie wzrastać.
Partnerem publikacji jest Asseco Business Solutions