Pagtukoy at pag-scale ng mga kaso ng paggamit ng AI
Paano itutuon ng mga naunang adopter ang kanilang mga pagsisikap sa AI
In just two years
39%
39% of U.S. adults have already used AI. In comparison, the internet reached just 20% adoption in its first two years.
AI leaders have seen
1.5x
1.5x faster revenue growth, 1.6x higher shareholder returns, and 1.4x better return on invested capital than their less advanced peers.
Yet only
1%
1% of a recent McKinsey survey believed their AI investments had reached full maturity.
Sa loob lamang ng dalawang taon, 39% ng mga nasa hustong gulang sa U.S. ang gumamit na ng AI.(magbubukas sa bagong window) Ang internet ay umabot lamang sa 20% paggamit sa parehong yugto ng panahon. Hindi lamang binabago ng pag-usbong ng AI ang mga industriya kundi lumilikha rin ng mga oportunidad para sa mga indibidwal na empleyado. Nagbibigay ang AI sa mga tao ng mas maraming pagkakataon na gumawa ng mas mahalagang gawain, palawakin ang kanilang mga kasanayan, at isulong ang kanilang mga karera.
Sa isang pag-aaral, natuklasan ng BCG(magbubukas sa bagong window) na sa nakalipas na tatlong taon, ang mga lider sa AI ay nakaranas ng 1.5x na mas mabilis na paglago ng kita, 1.6x na mas mataas na balik sa mga shareholder, at 1.4x na mas mahusay na kita sa kapital na inilaan kumpara sa mga kapantay nilang hindi gaanong advanced.
Ayon sa McKinsey(magbubukas sa bagong window), 92% sa mga kumpanya ang nagpaplanong dagdagan ang kanilang pamumuhunan sa AI. Gayunman, marami pa ring organisasyon ang nangangailangan ng gabay kung paano makakamit ang kongkretong halaga, kung saan 1% lamang ang naniniwalang umabot na sa ganap na pagka-mature ang kanilang mga pamumuhunan sa AI.
Direkta naming naobserbahan kung ano ang nagtatangi sa mga matagumpay na proyekto ng AI. Ang aming mga pananaw ay nagmumula sa 300 sa aming pinakamatagumpay na mga implementasyon, mahigit sa 4,000 survey sa paggamit, at mahigit sa 2,000,000 user ng negosyo.
Ang gabay na ito ay dinisenyo upang tulungan ang iyong organisasyon na matukoy at palawakin ang mga kaso ng paggamit ng AI na nagbibigay ng malinaw na halaga. Hinahati namin ang proseso sa tatlong hakbang:
Pagtukoy ng mga oportunidad para ilapat ang AI sa iyong negosyo sa pamamagitan ng pag-unawa kung saan ito mahusay.
Ang pagtuturo sa iyong mga empleyado ng mga pangunahing use case na maaaring magpabilis ng pagtuklas sa bawat departamento.
Pagkolekta at pagbibigay-priyoridad sa mga use case na magkakaroon ng pinakamalaking epekto sa iyong negosyo.
Sa kabuuan, makakakita kayo ng mga kuwento ng customer, mga praktikal na checklist, at mga halimbawa ng kaso ng paggamit na iniakma para sa iba’t ibang departamento upang suportahan ang progreso ng iyong team.
Mahalagang kilalanin na ang ibig sabihin ng paggamit ng AI ay higit pa kaysa sa paghahanap lamang ng mga tamang kaso ng paggamit. Hindi saklaw ng gabay na ito ang mga paksa tulad ng kung paano bumuo ng kulturang AI-muna, linangin ang mga kaso ng paggamit na may mas mataas na halaga, at hikayatin ang paggamit nito sa buong kumpanya mo. Magbabahagi kami ng higit pa tungkol sa mga isyung iyon sa iba pang mga gabay, pero sa ngayon, tutukan natin ang proseso ng paghahanap ng mga tamang kaso ng paggamit para sa iyong kumpanya.
“Ito ang panahon kung kailan ka dapat nakakakuha ng mga benepisyo [mula sa AI] at umaasa na ang iyong mga kakumpitensya ay naglalaro-laro lamang at nag-eeksperimento.”
Isaisip ang tatlong prinsipyong ito. Nagsisilbi silang pundasyon ng lahat ng praktikal na gabay na makikita mo sa susunod.
Dapat pangunahan at hikayatin ng pamunuan ang AI.
Ang mga kumplikadong kaso ng paggamit ay maaaring mukhang kahanga-hanga, ngunit kadalasan ay nagpapabagal sa iyo. Sa halip, ang pagbibigay-kakayahan sa mga empleyado na humanap ng mga kaso ng paggamit na pinakaangkop sa kanila at sa inyong kumpanya ay kadalasang mas mabilis na landas tungo sa tagumpay.
Ang paghikayat sa paggamit sa pamamagitan ng mga hackathon, mga pag-aaral ng kaso ng paggamit, at mga sesyon ng pagkatuto na pinangungunahan ng mga kapwa empleyado ay nagsisilbing katalista para sa marami sa aming mga customer.
Tingnan natin ang pinakamahuhusay na hakbang para sa pagkuha ng mga kaso ng paggamit para sa iyong mga team.
Ang unang hakbang ay ang paghahanap ng mga bahagi ng iyong negosyo na maaaring agad na mapahusay gamit ang AI.
Isang paraan para gawin iyon ay ang isipin ang AI bilang paraan upang lumikha ng mga napakahuhusay na katulong para sa iyong workforce. Ang mga napakahuhusay na katulong na AI ay hindi kailanman napapagod o nawawalan ng pokus. Lagi silang nandiyan kapag kailangan mo ng tulong. At maaari silang umangkop sa halos anumang gawain, na nagpapahusay sa mga kasanayan ng iyong mga empleyado.
Upang matukoy ang mga potensyal na kaso ng paggamit ng AI, pagtuunan ng pansin ang mga karaniwang hamon sa lugar ng trabaho sa tatlong pangunahing larangan:
Mga paulit-ulit na gawaing mababa ang halaga
Mga hadlang sa kasanayan
Pag-navigate sa kalabuan
Tingnan natin ang pinakamahuhusay na hakbang para sa pagkuha ng mga kaso ng paggamit para sa iyong mga team.
Maging tiyak kung bakit susi ang paggamit ng AI sa hinaharap ng iyong kumpanya, maging ito man ay pagpantay sa bilis sa mga kakumpitensya, pagtugon sa nagbabagong inaasahan ng mga customer, o pagpapanatili ng paglago. Kapag naririnig ng mga empleyado ang maingat na paliwanag ng “bakit,” nagkakaroon ng tiwala at kalinawan, na tumutulong sa kanila na makita kung paano umaayon ang mga pagbabagong ito sa kanilang sariling trabaho at mga layunin.
“Sa tuwing gumagawa ako ng bagay na nakakainis para sa akin, tinatanong ko ang sarili ko: paano ko maiiwasang gawin ito muli?”
Maging tiyak kung bakit susi ang paggamit ng AI sa hinaharap ng iyong kumpanya, maging ito man ay pagpantay sa bilis sa mga kakumpitensya, pagtugon sa nagbabagong inaasahan ng mga customer, o pagpapanatili ng paglago. Kapag naririnig ng mga empleyado ang maingat na paliwanag ng “bakit,” nagkakaroon ng tiwala at kalinawan, na tumutulong sa kanila na makita kung paano umaayon ang mga pagbabagong ito sa kanilang sariling trabaho at mga layunin.
Example
Gumagamit ang aming tagapamahala ng produkto ng AI para gumawa ng mga interactive na prototype nang hindi kailangang bumagal habang naghihintay ng tulong mula sa ibang mga team.
Ang gawaing pangkaalaman ay kadalasang may kasamang kalabuan at mga bukas na hamon. Maaaring mahirapan ang mga empleyado na magsimula o maharang, na nagiging sanhi ng pagkaantala ng mga proyekto. Dito maaaring magsilbing katalista ang AI, tumutulong sa pagbuo ng mga ideya, pagsusuri ng data, at pagmumungkahi ng mga susunod na hakbang kapag hindi malinaw ang landas.
Ang mga taong nakausap namin sa iba’t ibang kumpanya ay gumagamit ng AI upang pasimulan ang kanilang pag-iisip at magbukas ng mga bagong ideya. Ginagamit nila ito upang mag-isip ng mga ideya para sa kampanya, maghanap ng mabilisang pananaw sa hilaw na data, suriin ang mga uso, o alamin ang mga susunod na hakbang kapag hindi sila sigurado kung ano ang gagawin.
Example
Ang aming pangkat sa marketing ay nag-iisip ng mga ideya para sa kampanya gamit ang mode ng boses sa ChatGPT upang mapalakas ang pagkamalikhain at masimulan ang paggawa ng maikling dokumento ng layunin.
Ang pagtutok sa mga ganitong uri ng trabaho ay makakatulong sa iyong mabilis na matukoy ang mga oportunidad sa AI na may malaking epekto, na tumutulong sa iyong mga team na i-optimize ang mga daloy ng trabaho, bawasan ang mga hadlang, at pabilisin ang inobasyon sa buong organisasyon mo.
“Bumuo kami ng AI automation task force na may gabay na prinsipyong ito. Hiniling namin sa lahat ng miyembro ng finance team na idetalye ang mga prosesong sa tingin nila ay makikinabang sa AI. Kinuha namin ang listahang iyon at gumawa ng roadmap ng mga proyektong gusto naming i-explore.”
Hilingin sa iyong mga team na ilista ang mga senaryo at gawain kung saan sila:
Nahihirapang magsimula o nakakaranas ng mga hadlang
Gumugugol ng maraming oras sa manu-manong gawain na hindi palaging pinahahalagahan o binibigyang-halaga ng iba, o hindi ang pinakamainam na paggamit ng kanilang oras (ibig sabihin, ang kanilang “antito-do list”)
Nakakaranas ng bottleneck sa mga kasanayan hanggang sa may ibang team na makatulong sa kanila (mga magandang halimbawa ang data analysis, design, pagsulat na akma sa brand, at web development)
Gamitin ang mga listahang ito para magsimulang maghanap ng mga posibleng espasyo para sa mga bagong use case.
Magagawa ito sa simula ng workshop o hackathon para matulungan ang iyong mga empleyado na makita kung saan magsisimula.
O kaya, gamitin ang prompt na ito para tanungin ang ChatGPT tungkol sa ilang kawili-wiling mga use case:
Kapag nabigyan mo na ang iyong mga team ng balangkas para sa pagtukoy ng mga bagong oportunidad sa AI, ang susunod na hakbang ay sanayin sila sa mga pangunahing paraan kung paano nila magagamit ang AI. Para makatulong dito, sinuri namin ang mahigit 600 use case na nagmula sa aming mga customer. Karamihan sa mga use case ay nabibilang sa isa sa anim na 'primitives'—mga pangunahing uri ng use case na naaangkop sa lahat ng departamento at disiplina:
Mabilis na paraan ang mga primitive na ito para matulungan ang mga empleyado na mahanap ang mga pinaka-promising na use case ng negosyo. Bawat primitive ay kumakatawan sa daan-daang use case na nakita na namin sa iba’t ibang industriya, tungkulin, at workflow, kaya nagsisilbi itong mabilis na daan tungo sa scalable na halaga.
Suriin nating mabuti ang bawat primitive, simula sa Paglikha ng nilalaman:
Makakatulong ang AI sa paggawa ng nilalaman sa lahat ng team — mula sa pagbubuod ng mga tawag sa pagbebenta hanggang sa pagbuo ng mga unang draft ng mga dokumento ng estratehiya, post sa blog, web page, at maging ng mga larawan at biswalisasyon. Nakikita natin ang mga team na gumagamit ng AI para i-edit at pahusayin ang kanilang trabaho, pagkatapos ay ginagamit ito bilang proofreader sa huling minuto.
Awtomatikong makakasulat ang AI ayon sa istilo ng iyong kumpanya at mailalapat ang iyong gabay sa tono ng boses; sundin ang iyong gustong istruktura ng dokumento; o magbigay pa ng feedback sa pagsusulat. Pagkatapos, puwede nitong isalin ang gawa mo sa iba't ibang wika o iangkop ito para sa iba't ibang audience, channel, o programa.
Kapag nagsusulat, puwedeng isaalang-alang ng AI ang buong konteksto ng pag-uusap o ang hanay ng mga in-upload na dokumento para hubugin ang output. Halimbawa, subukang i-upload ang iyong gabay sa pagsulat o gamitin ang lima mong pinakamahusay na blog post, pagkatapos ay i-prompt ang ChatGPT na gumawa ng detalyadong gabay sa pagsulat batay sa mga halimbawang iyon.
Marketing | Gumawa ng mga estratehiya sa kampanya, headline o kampanya sa email. Bumuo ng mga balangkas ng nilalaman at mga unang draft. Iangkop ang nilalaman para sa iba’t ibang audience o channel. |
Mga team sa pananalapi | Gumawa ng mga draft na dokumento ng patakaran at mga teknikal na memo sa accounting para sa pagsusuri ng mga eksperto. |
Mga team ng produkto | Gumawa ng mga dokumento ng mga kinakailangan ng produkto, bumuo ng mga paglalarawan ng produkto, note ng paglabas, komunikasyon sa paglulunsad, at gabay ng user. |
Mga team sa sales | Gumawa ng mga plano ng account, mga script para sa mga tawag, at mga follow-up na email. |
Pinalawak ng Promega ang pagmemensahe sa iba't ibang merkado at madla
Ang Promega, ang kumpanya ng agham ng buhay, ay nakatipid ng 135 oras sa unang anim na buwan ng paggamit nila ng ChatGPT Enterprise para sa mga unang draft ng mga kampanya sa email. Ginagamit din nila ito para gumawa ng maiikling dokumento ng layunin para sa kampanya mula sa dokumento ng mensahe at para isalin ang anumang kopya tungo sa mga bayad na ad para sa mga partikular na marketing channel.
“Ang oras na nakukuha natin mula sa pag-aayos ng estratehiya ng mga email ay puwedeng ilaan sa pagbuo ng nilalaman na magpapabuti sa karanasan sa email.” “Hindi ko na maalala kung kailan ako huling nagsulat ng email sa marketing nang hindi ginagamit ang GPT na ito”
Malawakang ginagamit ang AI para sa pananaliksik sa iba't ibang industriya. Mula sa mabilisang pag-aaral tungkol sa mga bagong konsepto (tulad ng adoption ng AI o design thinking); hanggang sa paghahanap sa web ng mga kaugnay na artikulo o data tungkol sa kompetisyon; hanggang sa mas komprehensibo at maraming-hakbang na mga proyekto sa pananaliksik na nagsusuri sa web para sa mga artikulo, data point, at insight. Nakikita rin namin ang mga team na nag-a-upload ng mahahabang panloob na dokumento para sa mabilisang mga insight.
Isa sa pangunahing bentahe ng paggamit ng AI sa pananaliksik ay ang kakayahang tukuyin ang format at estruktura ng presentasyon ng pagsusuri, maaaring talahanayan, mga bullet point, nakaayos na seksyon, o may cross-referencing.
Ang pagiging maingat ng AI sa detalye at ang kakayahan nitong sumunod sa mga tagubilin ay nagiging dahilan para maging mahusay itong katuwang sa pananaliksik.
Sales at Marketing | Suriin ang mga bagong industriya, maunawaan nang mas mabuti ang mga kakumpitensya, at magsaliksik tungkol sa mga bagong madla. |
Pananalapi | Maghanap ng mga pamantayan mula sa mga kumpanyang nakalista sa publiko, mga target ng M&A, o mga artikulo at gabay tungkol sa mga pamantayan sa accounting. |
Produkto | Sukatin ang mga bagong merkado, magsaliksik tungkol sa mga kakumpitensya, tukuyin ang mga uso, at suriin ang feedback ng user. |
Mga team sa pagbebenta | Maghanap sa web ng mga bagong vendor at suriin ang mga kalakasan at kahinaan ng kanilang mga produkto. |
Software Engineering | Suriin ang mga endpoint ng API at panlabas na dokumentasyon. |
Introducing Deep Research
Ang malalimang pananaliksik ang bagong kakayahan sa ChatGPT na nagsasagawa ng multi-step na pananaliksik sa internet nang nakapag-iisa. Bigyan ito ng prompt, at hahanapin, susuriin, at pagsasama-samahin ng ChatGPT ang daan-daang online na sanggunian para makabuo ng komprehensibong report sa antas ng research analyst. Alamin ang higit pa.
Maraming software engineer ang bihasang gumagamit ng AI. Ginagamit nila ito para sa debugging, pagbuo ng unang-draft na code sa mga hindi pamilyar na wika, pag-port ng code mula sa isang wika patungo sa iba, at rubber-ducking ng kanilang code. Sa nakalipas na dalawang taon, ang mga kakayahan ng AI sa matematika, agham, at coding sa maraming wika ay lubos na bumuti, at maraming tool na ngayon ang nag-aalok ng mga real-time na preview ng code.
Nakikita rin namin na maraming hindi programmer ang natututong mag-code sa tulong ng mga AI tool. Sa pamamagitan lang ng paggamit ng natural na pananalita, ang mga marketer at finance team ay nakakabuo ng mga Python script para mag-automate ng mga proseso, mga SQL query para kumuha ng data, o maging mga visualization na may front-end code para sa mga website o panloob na presentasyon.
Mga Software Engineer | I-debug o i-rubber duck ang code, i-port ito sa ibang mga wika, at magsaliksik ng mga endpoint ng API. |
Marketing | Bumuo ng mga interaktibong tsart at biswalisasyon ng data na maibabahagi sa mga web at design team, o magsulat ng SQL para sa pagsusuri ng data. |
Pananalapi | Gumawa ng mga Python script para i-automate ang ilang bahagi ng buwanang pagsasara. |
Produkto | Bumuo ng mga interaktibong prototype upang mabilis na maisakatuparan ang mga bagong ideya ng produkto. |
Pinabibilis ng Tinder ang pag-code
Gumagamit ang engineering team ng Tinder ng ChatGPT para bumuo ng unang draft ng syntax kapag nagtatrabaho sa mga wikang hindi intuitive—gaya ng mga Bash script—na nangangailangan ng espesyal na kaalaman. Pinapahusay ng ChatGPT ang kanilang pagiging episyente sa pag-code, na nagpapadali sa pagsangguni at pagtatanong sa dokumentasyon ng mga panlabas na API, at sa pag-troubleshoot ng mga desisyong pang-arkitektura at pangdisenyo.
“May mga gawain sa Jira na madalas na hindi nabibigyan ng priyoridad dahil parang nakakaabala lang ang mga ito.” Ngayon, hinaharap ko na lang ang mga iyon dahil alam kong mas magiging madali itong harapin kapag katulong ko ang ChatGPT.”
Tinutulungan ng AI ang sinuman na pagsamahin at iayon ang data mula sa iba’t ibang pinagkukunan, matukoy ang mga insight at trend, at gumawa gamit ang masalimuot na data sa spreadsheet nang hindi nangangailangan ng advanced na kasanayan sa Excel, SQL, o Python.
Puwede mong bigyan ang AI ng maraming spreadsheet o screenshot ng mga dashboard para suportahan ang mabilis na pagsusuri. Puwede nitong i-interpret ang data sa spreadsheet, unawain ang mga biswal na chart, at kahit tumulong sa pag-format ng iyong output para sa pag-uulat. Puwede ka ring magbigay ng gabay kung paano iistruktura ang mga resulta, gaya ng pagtukoy ng mga gustong uri ng chart, format ng buod, o lohika ng paghahambing.
Marketing | I-upload ang data ng pagdalo sa webinar at mabilis itong gawing biswal. Ibuod ang mahahalagang trend mula sa screenshot ng dashboard. |
Produkto | Suriin ang mga trend, feedback sa social media, o mag-upload ng data ng CRM tungkol sa mga kahilingan para sa tampok upang matukoy ang mga bagong oportunidad. |
Pagbebenta | Suriin ang mga listahan ng iyong account upang mahanap ang pinakamalalakas mong account. Itugma ang mga lead sa mga account at bigyan ng marka ang mga ito batay sa mga senyales ng layunin. |
Pananalapi | Mabilis na suriin ang data ng gastos at maghanap ng mga uso, o pagsamahin ang data mula sa iba't ibang spreadsheet at database. |
Nagkakaroon ang Poshmark ng mas maraming oras para sa mga pananaw at estratehiya
Ginamit ng Poshmark, ang merkado para sa moda, ang ChatGPT upang bumuo ng Python code na nagsasama ng milyun-milyong row sa spreadsheet para sa pagsusuri ng pagganap ng kanilang negosyo. Pagkatapos, ginagamit nila ang AI upang bumuo ng mga lingguhang ulat sa pagganap at mga memo sa accounting para sa mga ehekutibo, na nakakatipid ng ilang oras ng mano-manong trabaho bawat linggo.
“Lubos naming nabawasan ang manu-manong trabaho at napahusay ang bilis, katumpakan, komunikasyon, at mga pananaw.” “Nakikita ko ang pag-angat ng trabaho ng lahat.”
Sikat sa lahat ng team ang mga kaso ng paggamit ng Ideation and Strategy, mula sa pagba-brainstorm ng bagong blog post hanggang sa pagtulong sa pagbuo ng istruktura ng dokumento, pag-troubleshoot ng estratehiya, o pagbibigay ng feedback sa trabaho batay sa mahahalagang layunin o mga kagustuhan ng stakeholder.
Habang nagiging mas multimodal ang mga modelo ng AI, nakikita nating ginagamit ng mga team ang boses at paningin para makipag-ugnayan sa AI tulad ng pakikipag-ugnayan nila sa isang kasamahan.
At habang nagiging mas may kakayahang mag-isip ang mga modelo sa masalimuot na mga problema, nakikita naming maraming team ang bumubuo ng mga estratehikong plano gamit ang mga ito, na isinasaalang-alang ang kanilang data, mga layunin, konteksto, limitasyon, at dependency.
Marketing | Mag-isip ng mga ideya sa kampanya batay sa mga bagong oportunidad. I-upload ang marketing brief mo at itanong kung ano ang kulang. Prompt para sa plano ng go-to-market para sa paglulunsad ng produkto. |
Produkto | Bumuo ng plano sa pagpapalawak ng merkado para sa bagong heograpiya, na isinasaalang-alang ang mga lokal na kakumpitensya, mga panganib, laki ng oportunidad, at mga pangangailangan sa mapagkukunan. |
Pagbebenta | Bumuo ng mga plano sa paglulunsad na sumasalamin sa lahat ng pagkakaugnay-ugnay at panganib. I-upload ang iyong PRD at tukuyin ang mga kahinaang bahagi bago ang executive review. |
Pananalapi | Sanayin ang iyong pitch o mga kasanayan sa pagtuklas gamit ang mode ng boses. |
Ginagaya ng Match Group ang mga focus group
Ang Match Group, ang pandaigdigang lider sa online dating, ay nagsasagawa ng mga eksperimento sa mga multimodal na kakayahan ng GPT‑4 para magsagawa ng mga simulation ng focus group para sa usability ng produkto. Sa pamamagitan ng pag-upload ng mga wireframe at paghiling sa ChatGPT na gayahin ang partikular na persona, puwedeng magtanong ang mga designer habang hinihiling nila sa “user” na i-navigate ang interface at magbigay ng feedback. Ang resulta: mga bagong ideya para sa mga inobasyon ng produkto nang walang dagdag na gastos at pagkaantala.
Maraming mga use case ang nagsasangkot ng pag-automate ng mga bahagi ng task. Nakita namin na natutukoy ng mga kliyente ang mga paulit-ulit at rutinang gawain at nagdidisenyo ng mga paraan para ipasa ang mga ito sa AI. Maaaring simple ang mga awtomasyon, tulad ng pagbuo ng lingguhang update tungkol sa kompetisyon, o mas kumplikado, tulad ng paglikha ng ulat sa pananalapi para sa lingguhang briefing ng mga executive, na handa para sa pagsusuri ng tao.
Ang memory at mga custom na tagubilin ang susi sa pag-automate ng mga ganitong uri ng proseso. Ang mga custom na GPT ang paraan para maibahagi ang mga ito. Sa pamamagitan ng paggawa ng pamantayang hanay ng mga tagubilin, pag-upload ng parehong dokumento, at pagtukoy ng parehong output sa bawat pagkakataon, nagagawa ng mga team na i-offload ang mga gawaing mas mababa ang halaga.
Sa kasalukuyan, ang mga automation na ito ay kadalasan mga indibidwal na gawain lang, pero sa pamamagitan ng mga produktong tulad ng malalimang pananaliksik at Operator, papunta tayo sa mundong kayang gampanan ng AI ang mga gawaing may maraming hakbang nang nakapag-iisa at ayon sa iskedyul.
Marketing | Gumawa ng karaniwang ulat at mga visual para sa mabilisang pagbasa ng webinar. O gumawa ng mga buod ng update sa Slack mula sa mga note ng meeting o mga transcript. |
Produkto | Gumawa ng tagabuod ng mga update sa paglulunsad. O ibuod at ibahagi ang mga lingguhang insight ng customer. Gawing mga Slack post para sa mga executive ang mga note ng pagpupulong na nagbubuod ng mga dependency at mga susunod na hakbang. |
Pananalapi | Gawing executive overview ang lingguhang pinansyal na data, na may mga alerto para sa mga pagbabagong nangangailangan ng pansin. |
IT | I-upload ang arkitektura ng iyong software bilang screenshot at humingi ng mga pangunahing pagkakaugnay-ugnay, panganib, at mga pagkakataon para sa pag-optimize. |
Awtomatikong ginagawa ng BBVA ang ilang bahagi ng kanilang gawaing Pagsusuri ng Kredito
Nakakatulong ang Credit Analysis Pro GPT ng BBVA sa mga credit risk analyst na mapabilis ang kanilang mga pagsusuri sa pamamagitan ng pagkuha ng mga walang istrakturang data mula sa iba’t ibang pinagmulan, gaya ng mga ulat taun-taon, mga pagsusuri ng ESG, at ang midya.
Ituro sa iyong mga team ang mga pundasyon ng bawat primitive at magbigay ng mga halimbawa para sa bawat departamento.
Susunod, magsimula sa pag-brainstorm ng mga ideya para sa mga bagong use case, magpatakbo ng mga hackathon, o mga paligsahan sa buong kumpanya para makita kung sino ang makakahanap ng mga use case na may pinakamalaking epekto.
Alamin ang tungkol sa mga kaso ng paggamit ng Bain para sa partikular na framework.
Mag-set up ng spreadsheet o Slack channel kung saan puwede mong matipon ang lahat ng use case na maiisip ng iyong mga team.
Nagsisimula ang GPT Lab ng Estée Lauder sa mga cross-discipline na team—kabilang ang business user, subject matter expert, at technical lead—para tukuyin at bumuo ng mga use case na may malaking epekto. Simple at madaling ulitin ang kanilang proseso:
Magdisenyo: Tinutukoy ng user ng negosyo ang layunin, saklaw, at audience sa two-page na brief.
Maghanda: Nangangalap ang SME ng kaugnay na data para hubugin ang kaso ng paggamit batay sa pinakamahuhusay na kagawian.
Bumuo at i-test: Ang tech lead ang bubuo sa GPT, mag-i-integrate ng mga data set, at magte-test ng GPT para sa katumpakan at consistency.
I-launch: Ide-deploy ng buong team ang GPT at gagawa ng gabay para sa user.
Mag-pivot at mag-scale: Ginagamit ng buong team ang feedback loop para mag-iterate at mag-optimize batay sa performance ng GPT.
“Tinitingnan namin ang bawat proseso ng negosyo—mula sa legal hanggang sa pananaliksik, pagmamanupaktura, at komersyal—at iniisip kung paano muling idisenyo ang mga ito gamit ang AI.”
Para sa higit pang detalye, basahin ang tungkol sa Estée Lauder GPT Lab.
Kapag nauunawaan na ng mga team ang mahahalagang use case at nagsisimulang tukuyin ang mga problemang dapat lutasin, mabilis na dumarami ang mga use case.
Ang hamon ay lilipat mula sa pagtuklas patungo sa pagbibigay-priyoridad. Aling mga pagkakataon ng paggamit ang puwede mong i-scale para makaapekto sa lahat ng empleyado? Alin ang pinakamalamang na maghatid ng kahusayan sa gastos ngayon? Alin ang puwedeng humantong sa bagong produkto o daloy ng kita?
Ginagamit ng aming mga customer success team ang Impact/Effort Framework na ito para matulungan ang mga enterprise customer na unahin ang mga use case. Isa itong simpleng quadrant na sumusukat sa bawat use case batay sa halaga nito sa kumpanya at sa antas ng pagsisikap na kinakailangan nito.
Pokus sa mataas na ROI | Mga mabilisang tagumpay na may malakas na epekto at kaunting pagsisikap—kadalasang pinakamabuting lugar para simulang bumuo ng momentum. |
Sariling serbisyo | Ang mga proyektong nangangailangan ng pinakamababang pagsisikap na puwedeng buuin ng user para sa sarili nila bilang personal na katulong sa partikular na gawain. Marami ang nagsisimula bilang mga indibidwal na solusyon, pero kadalasang nagiging mahalaga sa iba’t ibang team. |
Mataas na halaga/mataas na pagsisikap | Madalas ay nakakapagpabago (gaya ng Dose GPT ng Moderna o customer assistant ng Klarna), pero ang mga use case na ito ay karaniwang nangangailangan ng mas maraming oras, pagpaplano, at mga resource para mabuo. Maraming team ang nagsisimula sa mga mabilisang panalo para makabuo ng momentum at ginagamit ang mga ito bilang inspirasyon para mamuhunan sa mas mataas ang halagang mga proyekto. |
Mataas na pagsisikap/mababang epekto | Puwede nang ligtas na isantabi ang mga ito sa ngayon. Pero puwedeng gawing mas madali ng mga bagong produkto at kakayahan ang pagbuo at pag-deploy ng mga ito, kaya maging bukas sa pagpo-promote ng mga ito. |
Salamat kay Jeret Shuck mula sa Softbank sa pagpapakita sa amin kung paano niya ginagamit ang simple pero powerful na tool na ito.
62%
ng halaga ng AI ay nasa mga pangunahing kakayahan ng negosyo
Ang pagsusuri at pagbibigay-priyoridad sa iyong mga oportunidad sa paggamit ng AI sa ganitong paraan ay nakatutulong na mapabilis ang malalaking tagumpay na nagdudulot ng higit pang interes at pamumuhunan.
I-promote ang framework ng pagpriyoridad sa buong kumpanya, na hinihikayat ang mga empleyado na gamitin ito sa mga meeting ng team para matukoy ang pinakamahuhusay na ideya.
Para sa mga use case na may mataas na halaga at nangangailangan ng malaking pagsisikap, isaalang-alang ang pag-deploy ng Custom na GPT habang tinutukoy ang saklaw ng kinakailangang trabaho.
Hikayatin ang mga lider nila na itaguyod ang mga use case na magkaroon ng epekto sa buong mga departamento. Ang suporta mula sa pamunuan ay isang mahalagang palatandaan ng matagumpay na pag-deploy ng AI.
Muling suriin ang pagmamarkang ito bawat quarter, dahil ang mga use case na nangangailangan ng mataas na pagsisikap ngayon ay maaaring mangailangan na lang ng mababang pagsisikap habang umuunlad ang mga kakayahan ng AI.
Karamihan sa mga team ay nagsisimula sa paggamit ng AI para sa mga indibidwal na gawain: pag-edit ng mga blog post, pagbuo ng mga campaign brief, o pag-draft ng mga patakaran. Mas madaling isipin ang AI sa konteksto ng mga tiyak at hiwa-hiwalay na gawain.
Pero habang pinagmamasdan natin ang mga bihasang user na isinasama ang AI sa lahat ng kanilang ginagawa, madalas nating nakikita na nakakahanap sila ng mga use case na nagsisimulang sumaklaw sa mga daloy ng trabaho na may maraming hakbang.
Gamitin ang malalimang pananaliksik upang tuklasin ang mga trend sa merkado
Suriin ang data ng customer upang tantiyahin ang laki ng oportunidad
Mag-brainstorm ng estratehiya sa paglulunsad gamit ang mode ng boses
Lumikha ng mga mensahe, mga asset ng kampanya, at mga pagsasaling-wika
Ang pagtulong sa iyong mga team na isipin ang AI bilang isang bagay na maaari nilang isama mula simula hanggang katapusan ay maghahanda sa kanila para sa hinaharap kung saan kayang kumpletuhin ng mga AI agent ang buong proyekto sa ngalan nila.
An example:
Using AI across a Marketing workflow
Malalimang pananaliksik para maunawaan ang mga trend at oportunidad sa merkado
Pagsusuri ng data para masukat ang laki ng audience at oportunidad
Mag-brainstorm tungkol sa pamamaraan ng kampanya at pagbuo ng brief
Paggawa ng nilalaman para makatulong makabuo ng mga pangunahing mensahe at kopya
I-automate ang lokalisasyon ng content at pag-optimize ng channel
Hikayatin ang mga advanced na user na: hatiin ang mga daloy ng trabaho sa mga indibidwal na gawain, tukuyin ang mga pangunahing kaso ng paggamit (primitives), at malinaw na imapa ang bawat hakbang.
Ang AI ay hindi tulad ng tradisyonal na software o mga cloud app. Ang pag-aaral na gamitin ang mga kalakasan nito ay nangangailangan ng isang bagong pag-iisip. Pero ipinakita sa amin ng aming pakikipagtulungan sa aming mga customer kung gaano kabilis matututuhan ng mga tao mula sa iba’t ibang larangan ang ganitong pag-iisip at magsimulang matukoy ang mga use case na may mataas na epekto sa kanilang trabaho.
Ang pagsisimula ng prosesong ito ay nakasalalay sa pagtulong sa iyong organisasyon na gawin ang tatlong hakbang:
Unawain kung saan nagdaragdag ng halaga ang AI
Tukuyin ang mga bahagi ng iyong negosyo na puwedeng agad na makinabang sa AI.Turuan ang iyong mga empleyado ng mga pangunahing gamit
Tulungan ang mga team na tuklasin ang mga pangunahing gamit, at simulang bumuo ng sarili nila.Bigyang-priyoridad kung ano ang palalawakin
Tumutok sa mga oportunidad na may mataas na epekto at mababang pagsisikap gamit ang Impact/Effort Framework.
Habang mas maraming tao ang nakikipagtulungan sa AI para muling idisenyo ang mga gawain at workflow, mas marami silang natutuklasang oportunidad.
Umaasa kami na ang gabay na ito ay magbibigay sa iyong team ng malinaw na paraan para magsimula. Narito kami para suportahan ang paglalakbay na ito habang lumilipat kayo mula sa mga ideya tungo sa mga resulta.
“Tinitingnan namin ang bawat proseso ng negosyo—mula sa legal hanggang sa pananaliksik, pagmamanupaktura, at komersyal—at iniisip kung paano muling idisenyo ang mga ito gamit ang AI.”
Interesado ka bang dalhin ang AI sa negosyo mo?
Magpatuloy sa pagbabasa
