Факторы роста: превращение потенциала ИИ в реальные результаты

Основные выводы

Изменения приносят пользу. Большие успехи в производительности — это норма. Влияние достигается, когда мы сосредотачиваемся на самых важных проблемах роста и решаем их. Переделывайте рабочие процессы, а не инструменты. Расширение достигается путем отображения решений и передачи задач, а также размещения агентов в точке изменения, а не привязки их к существующим этапам. Новая операционная модель масштаба. Для полной трансформации нужны межфункциональные группы людей и ИИ, пересекающиеся продукты данных и управление, где агенты рассматриваются как активы, которыми управляют как талантами. У международного ритейлера может быть рост спроса на качественный товар в одном регионе и избыток запасов в другом. Команда ИИ-агентов может перераспределить рекламный бюджет, оптимизировать цены, перенаправить запасы и обновить креативные ресурсы за считанные секунды, чтобы предложения соответствовали желаниям покупателей. Следующий шаг в этом случае — это скоординированная работа, которую запускают сигналы клиентов и организация роста бизнеса на месте. Это не выдуманная ситуация, а будущее ИИ с расширенными функциями. Агентное ИИ встраивает автоматическое мышление в процессы маркетинга, продаж и обслуживания клиентов. Мы считаем, что количество внедрений в маркетинге и продажах, которые принесут больше пользы с помощью агентного ИИ, составляет более 60 процентов. Ранние данные показывают, что искусственный интеллект может принести до 2,6–4,4 трлн долларов в год, и до 20% ожидаемого роста производительности будет в сфере маркетинга и продаж. Маркетинг и продажи — это, буквально, конец копья в плане качественной реализации потенциала агентного ИИ в любую реальную ценность. Базовые модели общего искусственного интеллекта — это основа агентного ИИ, который может действовать в реальном мире и подходит для выполнения многоэтапных процессов. Автоматизация и сложные задачи могут быть автоматизированы и выполнены агентами ИИ с помощью обработки естественного языка, которые в противном случае выполнялись бы людьми. Уже можно увидеть, как это влияет на первых лидеров. Например, по результатам анализа, некоторые из 250 самых богатых компаний в мире стали в 15 раз быстрее создавать и проводить кампании благодаря тому, что стали быстрее внедрять инновации и оптимизировать процессы.

Они могут, например, оптимизировать цены, продвигать лиды, настраивать предложения и доводить сделки с клиентами до конца. Прибыль может расти по мере того, как организации все больше внедряют агентский ИИ. Анализ показывает, что правильное и масштабируемое внедрение агентов может обеспечить рост производительности на три-пять процентов в год, а также может привести к росту на 10 процентов или даже больше. Но большинство компаний пока не добились значимых результатов от использования ИИ. Почти 8 из 10 говорят, что в целом ИИ не приносит существенной выгоды, в основном из-за ограничений, связанных с фрагментированными пилотными программами, плохими данными и отсутствием достаточной базы для управления. Лидеры, которые прорвались и извлекли ценность из ИИ, перестраивают процесс роста, внедряя ИИ-агенты в свои процессы. Опыт разных отраслей показывает, что есть четыре урока, которые усваивают компании, которые делают прорывы и превращают потенциал агентного ИИ в реальные результаты в маркетинге и продажах:

Влияние начинается с того, где агент может что-то изменить, будь то конверсия, точность ценообразования или привлечение клиентов, и мобилизует агентов, чтобы ускорить эти результаты. Подумайте о персонализации, где шанс не только проверен, но и глубокий. Исследования показали, что 71 процент потребителей ожидают персонализированного взаимодействия, а 76 процентов разочаровываются, когда этого не происходит. Результаты персонализации с помощью искусственного интеллекта впечатляют: удовлетворенность клиентов выросла на 15–20 процентов, доход увеличился на 5–8 процентов, а затраты на обслуживание снизились до 30 процентов. Это становится возможным в большом масштабе благодаря агентному ИИ, который использует контекстное мышление и принятие решений в реальном времени, чтобы улучшать предложения, контент и опыт при каждом взаимодействии.

История успеха европейской страховой компании

Согласно анализу, одна европейская страховая компания, например, переделала свой процесс продаж, используя ИИ-агентов, которые адаптировали кампании в сотнях микросегментов, настраивали сценарии в соответствии с сигналами покупателей и обучали команды продаж с помощью обратной связи в реальном времени. Результат:

• в два-три раза больше конверсий
• сократите длину звонка в службу поддержки клиентов на четверть
• постоянные циклы обучения, которые руководства по обзору не смогли сравниться по эффективности

Пример с американской авиакомпанией

Подобные методы используют и другие компании с помощью искусственного интеллекта, чтобы улучшить обслуживание клиентов, понимая, что каждый из них хочет в следующий раз, и предлагая это в нужное время. Американская авиакомпания применила прогнозные аналитические данные, выплачивая одинаковую компенсацию за срыв рейса, разграничивая часто летающих пассажиров и пассажиров, которые летают от случая к случаю. Последствия:

• 210-процентное увеличение числа клиентов из группы риска
• 800-процентное повышение удовлетворенности клиентов
• 59 процентов меньше ухода среди путешественников, которые тратят много денег

Приложения с динамическим ценообразованием

Такой же интеллект можно использовать и для улучшения ценообразования. Можно заставить агентное ИИ отслеживать изменения на рынке, рассчитывать результаты и сразу реагировать, меняя цены или перераспределяя запасы в реальном времени, в зависимости от того, что делают конкуренты, как меняются потребители или прогнозы спроса. Пример — авиакомпании, которые уже используют искусственный интеллект для создания индивидуальных пакетов, основанных на тарифах, местах и дополнительных предложениях, которые динамически обновляются в соответствии с актуальной информацией, включая тенденции поиска, погоду и поведение при бронировании.

Организации, которые видят смысл в агентном ИИ, не просто используют новых агентов для улучшения текущих задач, но и переделывают рабочие процессы. Эти агенты приносят пользу, когда их используют в процессах и путешествиях от начала до конца, добавляя автоматизацию и координацию, но когда их применяют к отдельным шагам, их сила ограничена.

Традиционные процессы можно описать как односторонние, обычно между отделами: отдел маркетинга передает работу в отдел продаж, эскалация в отдел обслуживания и ценообразование. За последние несколько лет в каждой из этих областей произошли огромные изменения благодаря интеграции цифровых и аналитических функций, а агентский ИИ развивает эти достижения, автоматизируя и координируя деятельность на уровне команды и функциональных подразделений. Решая проблемы с координацией между сложными отделами и рабочими процессами, компании могут сократить время цикла, а также стать более последовательными и отзывчивыми в масштабах, которые невозможно достичь с помощью только человеческой координации. Еще важнее, чтобы успех был основан на процессе, а не на том, чтобы просто привязывать агентов к старым процессам. Например, вместо того, чтобы назначать агентов, которые помогают отделам обслуживания клиентов быстрее отвечать на жалобы, ведущие компании используют агентов, чтобы предсказывать возможные проблемы, звонить клиентам до того, как они позвонят, и решать ситуации заранее с помощью индивидуальных предложений.

Преобразование европейских страховых компаний

Чтобы понять, как это будет на практике, европейская страховая компания дает четкое представление об этом. Согласно анализу, за 16 недель компания переделала коммерческую модель сети связанных агентов, работающих на протяжении всего клиентского опыта. В результате получилось лучше:

• Агенты знаний собрали более 1000 документов по правилам и продуктам, чтобы сотрудники на передовой могли сразу найти нужный ответ
• Благодаря искусственному интеллекту и оценке тренеров, 95 процентов продаж были проверены автоматически, в то время как раньше это было только 3 процента.
• Эти возможности были добавлены агентами интеграции в доступные CRM и портал агентов — в соответствии с политиками безопасности единого входа и с предоставлением панелей мониторинга производительности в реальном времени. Эти системы в совокупности привели к сокращению средней продолжительности звонков на 25 %, уменьшению количества межфункциональных передач, которые выполнялись вручную, и созданию цикла обратной связи. Этот опыт помог агентам постоянно улучшать следующие лучшие действия, последовательность сообщений и подбор продуктов, чтобы идти в ногу с меняющимися потребностями клиентов.

Типы агентов и их роли

Чтобы все изменить, нужно создать ценность с помощью AI-агентов, но для этого нужен подходящий агент для нужной задачи:

• специальные агенты, которые делают сложные вещи, зависящие от контекста
• универсальные агенты, которые делают такие вещи, как синтез данных или создание контента
• агенты проверки ошибок
• агенты оркестрации для координации и согласования всей системы Самую важную роль в этом деле играют люди. Они могут тесно сотрудничать с агентами, чтобы следить, проверять и решать проблемы, которые им задают ИИ-агенты. Самые продвинутые компании встраивают эти взаимодействия между людьми и агентами в адаптивные рабочие процессы, которые меняются с каждой итерацией и сигналом от клиента.

Организации должны перестать смотреть на искусственный интеллект как на дополнительный инструмент и начать рассматривать его как цифрового партнера. Это значит, что нужно дать агентам определенные роли, правильно их внедрить и управлять ими с четкими ожиданиями по результатам — точно так же, как с людьми в команде. Но показатели эффективности ИИ-агентов отличаются от обычных показателей производительности. Вместо того, чтобы считать количество звонков или кампаний, лучшие компании смотрят на несколько вещей:

• качество разговора
• будьте аккуратны при выполнении задач
• будьте аккуратны, когда отвечаете на эскалации
• скорость обучения, которая показывает, как агенты усваивают обратную связь и подстраиваются под изменения в поведении покупателей Эти показатели постоянно отслеживаются, потому что все действия агентов записываются и их можно отследить. Панели мониторинга в реальном времени показывают изменения производительности, сравнивают результаты тестирования с человеческим порогом и указывают, когда нужна переподготовка или перенастройка.

Пример с американской строительной компанией

Одна из крупнейших строительных компаний в США показывает, как эта дисциплина может привести к результату. Чтобы улучшить онлайн-коммуникацию и бронирование встреч, компания обучила искусственный интеллект и научила его действовать как самых успешных продавцов. После анализа более 500 000 транскриптов продаж были выявлены десятки состояний разговора — приветствие, работа с возражениями, последующие действия, заключение сделки — и определены паттерны, которые чаще всего приводят к успеху. Исходя из этих идей, команда создала образы агентов с разными стилями, темпом и манерой общения. Потом все диалоги ИИ сравнили с человеческими с помощью агента, который оценивал точность, персонализацию и плавность. Дашборды показывали падения и несоответствия тона, что позволяло быстро настраивать мелодии. Результаты:

• Количество конверсий в назначения выросло в три раза
• еженедельные встречи увеличились в два раза
• самые эффективные агенты демонстрировали человеческое равенство в эмпатии и потоке

Поскольку агенты берут на себя рабочие процессы, которые охватывают маркетинг, продажи и обслуживание клиентов, компаниям стоит пересмотреть, как они организуют свой рост. Старый подход, когда все функции работали отдельно, сменяется новым, где агенты координируют свои действия, обмениваются данными и объединяют весь опыт клиента, чтобы создать ему приятные впечатления от момента узнавания до лояльности. Разработка кампаний, конверсия лидов и взаимодействие с клиентами больше не идут по очереди, а объединены в один учебный цикл. Это невозможно сделать без новой гибридной модели работы человека и ИИ. В этой системе агенты занимаются координацией и реализацией, а люди отвечают за стратегию, креативность и контроль. Команды по развитию работают так, что маркетологи, продавцы, представители службы поддержки и специалисты по данным сотрудничают, основываясь на общих процессах и целях.

Фабрики агентов

Для масштабирования нужно, чтобы ведущие компании создавали фабрики агентов: специальные центры, которые занимаются созданием, развертыванием и регулированием агентов. Эти хабы формализуют многоразовую архитектуру, общие продукты данных и меры безопасности и соответствия. А стандартизированные агенты, которые они создают, зарезервированы для обязательств заинтересованных сторон, основанных на ролях, таким образом, что:

• ведущие агенты планируют работу
• практикующие агенты выполняют действия
• Агенты по контролю качества и соответствию следят за тем, как всё работает Примером этой стратегии являются несколько глобальных банков, которые создали агентские фабрики для реорганизации своих усилий по проведению комплексной проверки. Каждая фабрика имеет свои собственные группы агентов для обработки отдельных этапов, включая извлечение и проверку данных, а также обеспечение качества, что позволяет минимизировать количество ручных операций и повысить точность и контроль.

Пример производителя товаров для активного отдыха

Один из крупных североамериканских производителей товаров для активного отдыха использовал те же принципы в своем подходе к обслуживанию клиентов. Как показал анализ более 30 000 сервисных заявок и записей звонков, компания переделала функцию, чтобы агенты занимались диагностикой, поиском данных и составлением отчетов, а лечение, ориентированное на человека, оставили людям. Внедрение прошло успешно благодаря индивидуальному плану управления изменениями, который включал обучение руководителей работе с панелями KPI, сотрудников на передовой работе с рабочими инструментами в рамках рабочего процесса с помощью ИИ, а также технического персонала обслуживанию и настройке моделей. Постоянная обратная связь и общая панель управления помогут людям и цифровым агентам быстрее решать проблемы, повысить удовлетворенность и увеличить доход.

Трансформация человеческих способностей

По мере развития таких систем, отличительная черта превращается в человеческие способности. Люди больше не выполняют работу; теперь они управляют, совершенствуют и улучшают способы ее выполнения. Руководителей и специалистов нужно научить делегировать задачи агентам, проверять результаты, выявлять исключения и направлять процессы обучения. Новые навыки, такие как своевременное проектирование, мониторинг результатов и контроль эскалации, быстро становятся частью текущих функций роста. Уже много организаций стремятся использовать искусственный интеллект, и 25–50 % сотрудников регулярно с ним работают, что показывает, что умение сотрудничать с ИИ становится преимуществом для бизнеса.

Год спустя, в эпоху агентного ИИ, урок стал очевидным: развитие будет заключаться не в росте инструментов, а в том, как лидеры будут их создавать и внедрять. Конкурентное преимущество будет зависеть не от количества агентов, которых компания запускает, а от их дизайна, управления и масштабной эффективности. Новые подходы уже внедряются в компаниях, которые идут впереди. Это только начало изменений, которые принесет искусственный интеллект, и скоро появятся более серьезные вопросы, такие как:

• Когда ваш торговый агент будет договариваться с агентом по закупкам вашего клиента, чем ваша компания будет выделяться?
• Если исполнение становится обычным делом, что ты можешь предложить как свой бренд?
• Как будешь поддерживать ответственность и контроль при пересечении рабочих процессов? Сейчас наступила эра лидерства, основанного на агентном подходе. Скоро главный вопрос для лидеров будет не в том, что этот агент может сделать с нами, а в том, каких результатов я хочу достичь с его помощью и как я могу максимально использовать предоставленное им пространство, чтобы люди могли делать то, что только они могут делать, еще лучше. Чем быстрее компании начнут использовать искусственный интеллект в маркетинге, продажах и поддержке клиентов, тем быстрее они смогут найти ответы на эти важные вопросы.