Ανακαλύπτοντας τη Νέα Εποχή της Ψηφιακής Μεταμόρφωσης με την Τεχνητή Νοημοσύνη
Θυμάστε όταν η “ψηφιακή μεταμόρφωση” σήμαινε απλά να αποκτήσουν όλοι email; Αυτές οι μέρες φαίνονται πλέον παρωχημένες. Στη διάρκεια της περσινής μου συμμετοχής στο Συνέδριο Μάρκετινγκ Τεχνητής Νοημοσύνης, παρατήρησα ότι οι ηγέτες στον τομέα της τεχνητής νοημοσύνης έθεταν θεμελιωδώς διαφορετικά ερωτήματα. Όχι “Μπορεί η τεχνητή νοημοσύνη να το κάνει αυτό πιο γρήγορα;”, αλλά “Τι γίνεται δυνατό τώρα που δεν ήταν πριν;”. Σε αίθουσες συνεδριάσεων παγκοσμίως, οι διευθυντές επικεντρώνονται στην εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης, αλλά συχνά παραβλέπουν μια πιο βαθιά αλήθεια: καμία τεχνολογία δεν μπορεί να επιτύχει χωρίς αλλαγή νοοτροπίας. Το υλικό και το λογισμικό μπορεί να φτάσουν εν μία νυκτί, αλλά η αναβάθμιση του τρόπου σκέψης μας απαιτεί πολύ περισσότερο χρόνο.
Από Γραμμικές σε Υπερπροσαρμοστικές Οργανώσεις
Οι τρέχουσες οργανώσεις μάρκετινγκ λειτουργούν με ακρίβεια βιομηχανικής εποχής. Η πληροφορία ταξιδεύει προς τα πάνω για έγκριση. Οι αποφάσεις ρέουν προς τα κάτω με αναθεωρήσεις. Η εξουσία συνδέεται με τη θέση. Αυτή είναι μια “γραμμική οργάνωση”, γεμάτη τριβές (καθυστέρηση) και απώλεια πιστότητας (παραμόρφωση). Τα προβλήματα προκαλούν προκαθορισμένες λύσεις από (μερικές φορές) σκονισμένα ψηφιακά εγχειρίδια. Δυστυχώς, αυτή η προσέγγιση, τόσο καλά λαδωμένη για τη βιομηχανική εποχή, αποτυγχάνει σε έναν κόσμο συνδεδεμένο για ταχύτητα.
Αντιθέτως, οι “υπερπροσαρμοστικές οργανώσεις” λειτουργούν ως ζωντανά συστήματα παρά ως στατικά. Αισθάνονται το περιβάλλον τους, επεξεργάζονται πληροφορίες συνεργατικά και ανταποκρίνονται με αξιοσημείωτη ταχύτητα. Πέρα από την απλή εκτέλεση στρατηγικής, εξελίσσονται συνεχώς μέσω πραγματικών χρόνων πληροφοριών. Όταν η McDonald’s εφάρμοσε υποδομή υπολογιστικής άκρης, ενσάρκωσε μια υπερπροσαρμοστική οργάνωση, ξεκινώντας από την υποδομή της. Οι μεμονωμένες τοποθεσίες επεξεργάζονται δεδομένα τοπικά ενώ ταυτόχρονα τροφοδοτούν πληροφορίες σε συλλογικά δίκτυα νοημοσύνης.
Από Μικρά Βήματα σε Μεγάλες Άλματα
Οι ομάδες μάρκετινγκ βρίσκονται σε σημείο καμπής μεταξύ της βελτίωσης και της επανεφεύρεσης διαδικασιών. Ενώ είναι πολύτιμο να εξετάζουμε τις αυξήσεις παραγωγικότητας, αυτή η νοοτροπία περιορίζει το μετασχηματιστικό δυναμικό της τεχνητής νοημοσύνης. Μια πρόσφατη έκθεση της McKinsey μοιράστηκε την ιστορία ενός διανομέα βιομηχανικών υλικών που δεν έκανε απλά μικρά βήματα με την τεχνητή νοημοσύνη, αλλά έκανε άλματα. Αντί να αυτοματοποιήσουν απλά την αξιολόγηση των πελατών, σκέφτηκαν ολόκληρη τη διαδικασία απόκτησης πελατών.
Η παλιά διαδικασία είχε άτομα που οδηγούσαν στην πόλη, αναζητώντας εργοτάξια (αυτά ήταν οι πελάτες!) και μετά τα έφερναν “πίσω στο γραφείο” για αξιολόγηση. Η νέα μηχανή τεχνητής νοημοσύνης δεν δίνει προτεραιότητα μόνο στους υπάρχοντες πελάτες, αλλά επανεφευρίσκει τις διαδικασίες πωλήσεων και μάρκετινγκ χρησιμοποιώντας δημόσιες πηγές δεδομένων για να αναλύσει άδειες οικοδομής και να εντοπίσει τάσεις κατασκευής, δημιουργώντας προσωποποιημένη επικοινωνία μέσω email.
Η Επανάσταση του Εγώ στη Λήψη Αποφάσεων
Πουθενά δεν απαιτεί η τεχνητή νοημοσύνη μεγαλύτερη αλλαγή νοοτροπίας από ό,τι στις διαδικασίες λήψης αποφάσεων. Οι καλά προθέμενοι διευθυντές συχνά λαμβάνουν αποφάσεις με βάση περιορισμένες πληροφορίες, γνωστικές προκαταλήψεις και προσωπικές εμπειρίες που δεν ταιριάζουν στις τρέχουσες συνθήκες. Οι περισσότερες οργανώσεις υποφέρουν από το “φαινόμενο HiPPO”, όπου η “γνώμη του πιο ακριβοπληρωμένου ατόμου” έχει μεγαλύτερο βάρος από τα στοιχεία. Η κατάσταση υπερισχύει της διορατικότητας, η ιεραρχία υπερισχύει των δεδομένων και το γραφείο στη γωνία υπερισχύει της έρευνας.
Η ενισχυμένη από την τεχνητή νοημοσύνη λήψη αποφάσεων προκαλεί θεμελιωδώς αυτό το status quo. Όταν τα συστήματα αναλύουν αμέσως τεράστια σύνολα δεδομένων και παράγουν προτάσεις βασισμένες σε αποδείξεις, η αξία μετατοπίζεται δραματικά από το να έχεις απόψεις στο να κάνεις διορατικές ερωτήσεις και να ερμηνεύεις προσεκτικά τα στοιχεία.
Η Διασταύρωση της Γρήγορης και Αργής Σκέψης
Αλήθεια: Η τεχνητή νοημοσύνη κινείται πιο γρήγορα από ό,τι μπορεί να επεξεργαστεί ο ανθρώπινος εγκέφαλος. Η διάκριση του Daniel Kahneman μεταξύ γρήγορης, διαισθητικής σκέψης (Σύστημα 1) και αργής, αναλυτικής σκέψης (Σύστημα 2) αποκτά νέα σημασία για τους επαγγελματίες του μάρκετινγκ που ενσωματώνουν την τεχνητή νοημοσύνη, αλλά με μια προκλητική τροπή.
Τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης επεξεργάζονται πληροφορίες με εκπληκτική ταχύτητα, δημιουργώντας διορατικές πληροφορίες, προτάσεις και περιεχόμενο με ρυθμούς που υπερβαίνουν τη γνωστική ικανότητα του ανθρώπου. Όταν οι επαγγελματίες του μάρκετινγκ λαμβάνουν πίνακες ελέγχου αναλυτικών στοιχείων σε πραγματικό χρόνο που δείχνουν χιλιάδες συμπεριφορές πελατών, μετρήσεις απόδοσης καμπάνιας σε δεκάδες κανάλια και ενημερώσεις ανταγωνιστικής νοημοσύνης ανά λεπτό, η σκέψη Σύστημα 2 (η αναλυτική, στοχαστική μας λειτουργία) κατακλύζεται γρήγορα.
Συμπέρασμα: Ο Ρόλος της Νοοτροπίας στην Ενσωμάτωση της Τεχνητής Νοημοσύνης
Η μετάβαση σε μια υπερπροσαρμοστική οργάνωση περιλαμβάνει τεχνολογική ενσωμάτωση, αλλά η εξέλιξη της νοοτροπίας καθορίζει την επιτυχία ή την αποτυχία. Οι επαγγελματίες του μάρκετινγκ πρέπει να προχωρήσουν πέρα από την τεχνητή νοημοσύνη ως εργαλείο για την ολοκλήρωση εργασιών και να τη δουν ως καταλύτη για την επανεφεύρεση της καθημερινής τους εργασίας. Οι ηγέτες πρέπει να αγκαλιάσουν τη συνεχή μάθηση αντί για την επεισοδιακή εκπαίδευση. Το πιο δύσκολο, όλοι πρέπει να πλοηγηθούν στην επανάσταση του εγώ από την αξία των αποδείξεων πάνω από την άποψη. Τι θα κάνετε για να ξεπεράσετε την έλξη της ξεπερασμένης σκέψης στον νέο μας κόσμο;
