想象一個世界，重復性工作消失，決策由數據驅動。首席人工智能官和首席執(zhí)行官的見解揭示了人工智能如何革新業(yè)務運營。第一個見解討論了人工智能如何簡化內部流程，最后一個見解涵蓋了人工智能在自動化任務和數據分析中的作用。本文探討了十位專家的見解，展示了人工智能在各個行業(yè)中的變革力量。

人工智能簡化內部流程

在Miquido，人工智能已經成為軟件公司日常工作的一部分多年。但是，在過去兩年中，生成式人工智能的興起帶來了革命性的成果，證明即使是簡單的應用也能帶來巨大的變革。以下是當軟件公司把生成式人工智能從一個實驗變成軟件公司日常運營的核心時發(fā)生的事情。當生成式人工智能開始受到關注時，各地的公司都紛紛參與進來——主要是為了簡化內部任務。比如自動化人力資源查詢或改進營銷工作流程。這些不是引人注目的用例，但它們確實有效。這是軟件公司開始的地方。軟件公司專注于像通過聊天機器人界面構建內部知識庫這樣的簡單解決方案。目標是讓軟件公司的250人團隊在沒有無休止的電子郵件和反復溝通的情況下更容易獲得他們需要的信息。這奏效了。突然，重復性問題減少50%。團隊不再被回答相同問題所困擾，他們可以專注于真正重要的工作。最初，軟件公司嘗試使用流行的通用人工智能（GenAI）框架來構建軟件公司的解決方案。它們承諾快速成果，但在商業(yè)層面卻無法交付。常見的問題包括錯誤、高成本和為簡單用例提供不必要的復雜性。因此，軟件公司開發(fā)了AI Kickstarter，自己的工具包來整合語言模型。這個框架使軟件公司能夠快速創(chuàng)建可靠且可擴展的AI工具，以滿足軟件公司的需求。有了AI Kickstarter，軟件公司推出了多個AI工具，將公司知識 centralized，自動化文件分析，加快了HR的反饋創(chuàng)建過程，并優(yōu)化了營銷和內容創(chuàng)建。影響是立竿見影的。銷售：集中化數據為軟件公司的銷售團隊帶來了巨大的優(yōu)勢。需要提案嗎？在Confluence中幾分鐘內就可以提取過去項目的見解，而不是幾個小時。銷售周期縮短了，客戶參與度提高了。營銷：AI工具自動化了活動分析和績效報告。這解放了軟件公司的團隊，使他們能夠專注于創(chuàng)意戰(zhàn)略并更快地做出數據驅動的決策。人力資源和IT：友好的Google Chat聊天機器人處理日常問題，使HR和IT團隊能夠專注于更重大的問題?？偟膩碚f，各團隊報告稱，隨著瑣碎任務的消失，他們能夠專注于更具戰(zhàn)略意義的工作，滿意度提高了。最大的收獲是什么？從簡單開始。先解決明顯的問題——比如簡化內部流程或集中化知識。這種方法讓軟件公司能夠理解GenAI的發(fā)揮優(yōu)勢，彌補不足，為未來奠定堅實的基礎。

AIOps增強事件響應

在Tech Advisors，軟件公司最具影響力的AI用例之一是通過AIOps（IT運營的人工智能）改進軟件公司的事件響應流程。在整合AI之前，軟件公司的團隊在快速識別和解決IT事件方面面臨挑戰(zhàn)，尤其是在處理來自各個系統(tǒng)的大量數據時。通過引入一個AIOps平臺，軟件公司現在可以實時監(jiān)控和關聯事件，幾乎可以即時確定問題的根源。這大大減少了軟件公司客戶的停機時間，并使軟件公司的團隊能夠專注于預防措施，而不是追逐問題。

例如，一個醫(yī)療保健客戶經歷了反復的系統(tǒng)慢速，這擾亂了患者的預約安排。通過使用基于AI的監(jiān)控，軟件公司發(fā)現了其系統(tǒng)日志中的模式，表明在高峰時段資源分配不當。AI不僅標記了這個問題，還建議了具體的配置調整。在應用這些建議后，客戶的系統(tǒng)性能提高了40%，并且減少了員工的投訴。這證明了AI如何將被動的故障排除轉化為戰(zhàn)略優(yōu)勢。

對于任何考慮使用人工智能的業(yè)務，從具體需要解決的問題開始入手，從小處著手。關注可量化的成果，例如減少響應時間或提高系統(tǒng)可靠性。與您的團隊合作，將人工智能的見解有效地整合到他們的工作流程中。人工智能不是要取代您的專業(yè)知識，而是要放大它。在Tech Advisors，軟件公司已經看到精心設計的人工智能實施如何為高級問題解決騰出時間，并為客戶提供顯著的價值。

人工智能預測機器故障

讓我分享一個來自我咨詢工作的實際例子，這個例子展示了人工智能的實際應用。一家制造公司在引入一個簡單的AI之前，由于不可預見的機器故障，每晚都會虧損。這個AI可以跟蹤設備的健康狀況——就像工業(yè)機器的Fitbit。

變化是瞬間的，幾乎可以感覺到。與設備故障相比，人工智能在問題出現之前數周就捕捉到了微妙的警告信號——就像你的汽車電腦會提醒你潛在的問題一樣。最初帶著懷疑態(tài)度的車間工人，在親眼看到它如何使他們的日常工作更輕松后，成為了這項技術的最佳支持者。

這些數字令人印象深刻：緊急維修減少了70%，維護成本下降了三分之一。但真正的勝利在于可預測性。維護現在可以在計劃的停機時間內進行，并保持生產按計劃進行，同時讓客戶滿意。

對你來說重要的是：AI 不需要復雜就能帶來價值。最好的解決方案通常解決具體的日常問題，這些問題能立即影響人們的工作。無論是一個小商店還是一座大型設施，找到那些預測智能可以產生影響的痛點。從小處著手，專注于真實問題，并以業(yè)務影響而不是技術復雜性來衡量成功。

人工智能優(yōu)化資源分配

在我工作的公司里，人工智能通過預測分析優(yōu)化了資源分配，從而改變了軟件公司的運營。在軟件公司的供應鏈中，軟件公司實施了一種由人工智能驅動的需求預測工具。以前，預測庫存需求需要靠猜測，經常導致庫存積壓或錯失機會。引入人工智能后，系統(tǒng)分析了歷史銷售數據、季節(jié)性趨勢以及市場變化等外部因素，從而提供了精確的預測。

結果如何？庫存過剩減少了25%，訂單履行率提高了15%。這不僅節(jié)省了成本，還通過確保在正確的時間提供正確的商品來提高客戶滿意度。關鍵在于，人工智能在處理復雜數據模式方面非常出色，這使其在簡化運營和提高效率方面變得無價。

人工智能改進生產調度

在一次案例中，我與一家制造業(yè)企業(yè)合作，該企業(yè)面臨著生產調度和庫存管理的效率問題。利用人工智能，軟件公司實施了一個基于機器學習的系統(tǒng)，用于預測需求和優(yōu)化調度。該系統(tǒng)分析了歷史銷售數據、季節(jié)性趨勢和實時生產指標，以確保庫存水平與市場需求保持一致。結果是庫存持有成本降低了20%，交貨時間也顯著改善。通過將人工智能整合到他們的運營中，該企業(yè)還減少了浪費，優(yōu)化了勞動力分配，從而創(chuàng)建了一個更靈活和響應更快的生產線。

我在識別瓶頸和定制解決方案方面的多年經驗在此次成功中起到了關鍵作用。憑借電信和金融背景，我了解如何以實際、結果導向的方式整合技術。我的金融MBA使我能夠評估這些變化的的投資回報率，并指導企業(yè)主做出自信的決策。這個項目展示了戰(zhàn)略性的AI采用與深入的商業(yè)洞察如何改變運營并解鎖新的效率水平。

人工智能改變客戶支持

在軟件公司，人工智能通過智能聊天機器人改變了軟件公司的客戶支持。這些機器人全天候處理日常查詢，為客戶提供即時響應，同時釋放出人工代理以解決復雜問題。結果是客戶體驗的無縫結合，既提高了滿意度又優(yōu)化了運營效率。

然而，真正的價值在于人工智能帶來的個性化體驗。通過分析用戶行為，機器人隨著時間的推移優(yōu)化互動，使每次對話都更加相關。這種類似人類的互動建立了信任，展示了人工智能如何增強而不是取代商業(yè)中真實連接的本質。

人工智能自動化常規(guī)查詢

一個AI系統(tǒng)已經被建立起來，以自動化對基本詢問的回應，從而使其客戶支持變得迅速。最初，軟件公司的支持人員花費了數小時回答幾乎相同的問題，這延遲了更復雜問題的解決。在實施這項新的人工智能技術后，軟件公司將常規(guī)查詢的響應時間減少了70%。這使軟件公司能夠解放團隊的時間，更多地關注其他高價值的工作，從而顯著提高了客戶滿意度。例如，由于AI的自助功能，在假日促銷期間，平臺的支援票增加了五倍，但軟件公司沒有增加任何額外的人力。AI驅動的系統(tǒng)從之前的互動中學習，隨著時間的推移提高回應的質量。為客戶提供無縫體驗。這個特定的用例展示了人工智能如何在不犧牲高質量的情況下提高效率，同時采用系統(tǒng)化的方法。

人工智能個性化客戶信息

有一天，軟件公司意識到軟件公司花太多時間個性化地給客戶發(fā)送消息。這讓軟件公司效率降低。因此，軟件公司決定嘗試使用AI來自動處理這件事。幾乎立刻，它開始根據客戶的行為定制消息，這為軟件公司團隊節(jié)省了很多時間。軟件公司的客戶參與度更高，軟件公司可以專注于其他重要任務。這真的讓我看到了AI如何讓工作更輕松，而不是取代工作。

人工智能增強庫存預測

人工智能可以通過基于歷史數據和需求模式的庫存預測顯著提升業(yè)務運營。通過利用人工智能驅動的分析，軟件公司幫助某位客戶準確預測產品需求，確保最佳庫存水平，減少過度庫存或缺貨的情況。這使他們能夠更高效地履行客戶訂單，從而增加銷售額并提高客戶滿意度。例如，在旺季期間，客戶可以主動庫存高需求商品，捕捉到可能錯過的銷售機會。該系統(tǒng)還簡化了他們的供應鏈運營，節(jié)省了時間和成本。這個用例展示了人工智能如何將庫存管理轉化為戰(zhàn)略優(yōu)勢，提升企業(yè)的效率和盈利能力。

人工智能自動化任務并分析數據

人工智能通過任務自動化和數據分析為軟件公司的業(yè)務運營帶來了顯著的價值。例如，軟件公司實施了基于人工智能的聊天機器人來處理客戶查詢，這極大地改善了軟件公司的響應時間并減少了支持團隊的工作量。這種自動化使軟件公司的員工能夠專注于需要人工干預的更復雜的問題，從而提高了整體生產力。

此外，軟件公司利用人工智能進行數據分析，這使軟件公司能夠快速準確地處理大量信息。通過利用機器學習算法，軟件公司可以識別出影響軟件公司決策過程的趨勢和模式。這種能力不僅提高了軟件公司的運營效率，還在預測市場變化方面為軟件公司提供了競爭優(yōu)勢。

將人工智能（AI）整合到軟件公司的運營中，已經改變了軟件公司應對挑戰(zhàn)的方式，使軟件公司能夠更高效地運營，并為客戶提供更好的服務。這種戰(zhàn)略性的使用人工智能對于在快速變化的商業(yè)環(huán)境中保持相關性至關重要。