Тапсырмадан туындайтын көптеген қиындықтарды шешуге арналған жасанды интеллект

Деректер мен технологиялар дәуірінде ірі компаниялардың басым көпшілігі цифрлық инвестициялардан күткендей пайданы толық ала алмай отыр. McKinsey зерттеуі көрсеткендей, ұйымдар цифрландыруға жұмсаған қаражаттарының үштен бірінен аспайтын нәтиже көрсетеді. Оның негізгі себебі – технологиялық мүмкіндіктерден бастау алып, оларға қажеттіліктер негізінде қосымшалар құрудың орнына, алдымен тұтынушылардың нақты сұраныстарынан бастамаудың салдары.

Тұтынушыға бағытталған инженерлік тәсілдің мәні

Көп жағдайда ірі корпорациялар технологияға негізделген шешімдерді іздеуде тұтынушылардың қажеттіліктерін елемейді. Бұның нәтижесі – бөлшектенген шешімдер, үйлеспейтін қолданушы тәжірибелері және трансформацияның сәтсіз аяқталуы. Жасанды интеллект саласында ерекше нәтижелерге қол жеткізген компаниялар тұтынушыны орталыққа қойып, инженерлік жұмысты сол арқылы бағыттайды. Бұл «тұтынушы артынан инженерлік» тәсіл деп аталады. Тауарлар мен қызметтерді жобалау кезінде алғашқы кезекте тұтынушының тәжірибесі мен оған қатысты қиындықтары, талаптары қарастырылады. Дамыту топтары кері бағытта, яғни тұтынушы тәжірибесіне жету үшін қажетті технологиялық шешімдерді іздестіре отырып жұмыс істейді.

Тұтынушы мен инженерді жақындата отырып инновацияны арттыру

Capital One компаниясының бизнес карталары мен төлем технологиялары бөлімінің басқарушы вице-президенті Эшиш Агравал пікірінше, инженерлер қиындықтарды шешушілер болып табылады. Тұтынушылардың мәселелерін және бірліктерін түсінгенде олар жүйелер мен деректерге жақындықтың арқасында тиімді әрі жаңашыл шешімдер табады. Тұтынушыға оңтайландырылған мәдениетті қалыптастыру инженерлер үшін үлкен ынталандыруға айналады, өйткені өздері жасаған жаңалықтардың тұтынушылардың өміріне тікелей әсерін көреді.

Капитал Уан инженерлеріне жыл ішінде әртүрлі форматтағы тұтынушылармен байланыс нүктелерін құру міндеті қойылған. Мысалы, цифрлық эмпатия сессиялары арқылы қолданушы жүгірісін бақылау, тұтынушы қолдау қызметінде уақытша жұмыс істеу, инженерлердің «сапарлары» кезінде тұтынушыға жақын қызметкерлермен бірге жұмыс істеуі және нақты тұтынушы мәселелері әзірлеген хакатондар ұйымдастыру.

Жасанды интеллект пен тұтынушыға бағдарланған тәсіл

Үлкен компаниялардың инженерлері тұтынушылармен тікелей байланыс мүмкіндігінен мақұрым қалады. Бұл проблемаларды анықтап, инновациялық шешімдер табуды қиындатады. Жасанды интеллект технологиялары өнімдерді еңгізу мерзімін қысқарта отырып, инженерлерге үлкен деректер аясында талдау жасап, тұтынушыға бағытталған шешімдерді жедел әзірлеуге мүмкіндік берді.

Мысалы, тұтынушылармен жұмыс істейтін операторларға арналған жасанды интеллект тез арада сөйлесулерді қорытындылап, сұранымдар мен орындалуға тиіс тапсырмаларды көрсетуге қабілетті. Бұл арқылы операторлар уақытты үнемдеп, тиімді жауап береді. Ал жоғарғы сапалы деректер экожүйесі және жасанды интеллект құралдарының үйлесімділігі инновация қарқынын арттыруға жағдай жасайды.

Capital One компаниясы тұтынушы мәліметтерін пайдана отырып, Chat Concierge атты көп агентті жасанды интеллект жүйесін құрып, автомобиль сатып алушылар мен дилерлердің тәжірибесін жақсартты. Бұл жүйе бірден бірнеше тапсырманы орындай алады – мысалы, көліктерді салыстыру, сынақ жүргізу кестесін құру және сатушыларға хабарласу.

Жасанды интеллект негізіндегі тәсілнің элементтері

MIT Technology Review Insights жүргізген сауалнамаға сәйкес, басшылардың 70 пайызы агенттік жасанды интеллектті әртүрлі дәрежеде қолданады. Қаржылық қызметтер саласында бұл технология алдаспан алаяқтықты анықтау, қауіпсіздікті жақсарту, шығынды азайту, тиімділікті арттыру және тұтынушы тәжірибесін жақсартуда жоғары әлеует көрсетеді.

Трансформация барысында тұтынушыны ең басты орынға қоюды талап етеді. Бұл – бар өнімді үстемелеуден гөрі, проблема мен пайдаланушының қажеттіліктерін жасанды интеллект мүмкіндіктер деңгейінде қайта ойластыру. Соңғысы нақты әрі мағыналы нәтижелерге жету үшін маңызды.

Жасанды интеллектке арналған үздік тәжірибелер

• AI-дің негізін қолданушының мәселесін шешу деп қарастыру. Жылдамдық емес, әсер мен трансформация – басты критерий.
• Жоғары сапалы және басқарылатын деректер базасын әзірлеу. Деректер жүйесі ағымдарын үйлестіру – жасанды интеллекттің сезіну, пайымдау және орындау функцияларын іске асырудың негізі.
• Жасанды интеллектті бастапқы кезеңнен интеграциялау. Модельдерді қарапайым «қорап» ретінде емес, қатаң бақылау мен сенімділік талап ететін жүйе ретінде қабылдау қажет.
• Функцияаралық топтарды біріктіру. Data science, инженерия, өнім және дизайн салаларындағы мамандардың үйлесімді жұмысы нәтижеге апарады.

Қорытынды

Толық әрі сапалы трансформация тұтынушы қажеттіліктерінен басталып, технологиялық шешімдерге қарай бағыт алу арқылы іске асады. Мұндай тәсіл тұтынушы тәжірибесін тереңінен түсінуге және соған сай өнімдерді әзірлеуге мүмкіндік береді. «Тұтынушы артынан инженерлік» ұстанымын өмірлік қағидаға айналдырған компаниялар инновацияны жеделдетіп, нарықта көшбасшылыққа ие болады.

TAGS: жасанды интеллект, тұтынушы тәжірибесі, инженерлік тәсіл, инновация, цифрландыру, деректер, Capital One

Дереккөз: MIT Technology Review