Najpopularniejsze tematy:

Premium

Materiał dostępny tylko dla Subskrybentów

Nie masz subskrypcji? Dołącz do grona Subskrybentów i korzystaj bez ograniczeń!

Wybierz wariant dopasowany do siebie!

Jesteś Subskrybentem? Zaloguj się

Premium

Subskrybenci wiedzą więcej!

Nie masz subskrypcji? Dołącz do grona Subskrybentów i korzystaj bez ograniczeń!

Wybierz wariant dopasowany do siebie!

Jesteś Subskrybentem? Zaloguj się

X
Następny artykuł dla ciebie
Wyświetl >>
Dzięki sztucznej inteligencji wskaźniki efektywności są skuteczniejsze

Organizacje, które wykorzystują sztuczną inteligencję do poprawy istniejących kluczowych wskaźników efektywności (KPI) lub tworzenia nowych, osiągają większe korzyści biznesowe niż te, które czynią to bez użycia AI.

Dla większości organizacji podnoszenie kluczowych wskaźników wydajności (KPI) stanowi jasne zadanie. Zgodnie z wynikami naszego siódmego corocznego globalnego badania (więcej na temat badania w artykule Jak AI i inteligentne wskaźniki KPI wspierają realizację strategii) 7 na 10 respondentów zgadza się, że doskonalenie KPI nie tylko poprawia wydajność, ale też jest kluczowe dla sukcesu ich przedsiębiorstw. Jak zauważa jeden z menedżerów biorących udział w naszej ankiecie: „Musimy ciągle ewoluować nasze KPI, aby nie zarządzać firmą na przestarzałych metrykach”.

Coraz więcej firm wykorzystuje obecnie sztuczną inteligencję – na różne sposoby – aby przyspieszyć tę ewolucję. „Bardzo entuzjastycznie podchodzę do tego, co możemy osiągnąć dzięki uczeniu maszynowemu, które umożliwia naszym starszym liderom odejście od metryk patrzących wstecz na rzecz tych, które pozwalają spojrzeć w przyszłość” – mówi Avinash Kaushik, dyrektor ds. strategii w agencji marketingowej Croud i były dyrektor ds. globalnej analizy strategicznej w firmie Google.

W początkowej fazie rozwoju platformy przewozów pasażerskich Lyft jej inżynierowie stworzyli algorytm mający na celu maksymalizację przychodów poprzez dopasowanie dostępności kierowców do zapotrzebowania klientów. „Algorytm analizował wszystkie możliwe kombinacje pasażerów i kierowców, wybierając tę, która – na podstawie zgłoszonego zapytania o przejazd, lokalizacji kierowcy, wszystkich dynamicznych elementów systemu – maksymalizowałaby przychody” – komentuje Elizabeth Stone, była wiceprezeska ds. nauki w Lyft. Następnie, gdy eksperci ds. danych zaczęli testować inne cele, pojawiło się coś interesującego. Dzięki jednemu z rozwiązań, opartemu na sztucznej inteligencji, odkryto, że optymalizacja wskaźników konwersji (obrazujących, jak często użytkownik zamawiał przejazd po otwarciu aplikacji) prowadzi do większej liczby zgłoszeń przejazdów w przyszłości. Więcej zgłoszeń oznacza ostatecznie większe przychody. W rezultacie dzięki wykorzystaniu sztucznej inteligencji Lyft zmienił swój kluczowy wskaźnik wydajności związany z kombinacjami przejazdów i kierowców na taki, który skupia się również na optymalizacji wskaźników konwersji.

W Tokopedii (członek Grupy GoTo), jednym z największych marketplace’ów w Indonezji, sztuczna inteligencja przegląda petabajty danych w poszukiwaniu sygnałów związanych z wiarygodnością i rzetelnością (ang. redibility and reliability). Są to istotne kwestie, biorąc pod uwagę, że 86,5% z 14 milionów sprzedawców na platformie – oferujących 1,8 miliarda produktów – to nowi przedsiębiorcy. Posiadanie bardziej wiarygodnych sprzedawców sprawia, że rynek staje się bardziej atrakcyjny, efektywny i wydajny. „Mogą mieć dobre produkty do sprzedania, ale nie wiedzą, jak zarządzać swoim asortymentem” – mówi Herman Widjaja, CTO Tokopedii. „Dzięki sztucznej inteligencji łączymy naszych klientów z odpowiednim produktem, który jest oferowany przez odpowiednich sprzedawców” – dodaje. Firma zsyntetyzowała miliony możliwych sygnałów w system oceniania, który reprezentuje nowy kluczowy wskaźnik wydajności dotyczący jakości sprzedawców.

Chociaż większość respondentów rozumie potrzebę ulepszonych KPI, to wyraźna większość polega obecnie na niewystarczających narzędziach i technologiach do zarządzania swoimi metrykami. Nawet w miarę transformacji możliwości przedsiębiorstw przez algorytmy uczenia maszynowego (ML) i generatywne sztuczne inteligencje (generative AI) ludzki osąd pozostaje dominującym podejściem do ulepszania KPI. Dwie trzecie respondentów badania potwierdza, że menedżerowie podejmują decyzje oparte na osądzie, dostosowując KPI swojej organizacji. Choć powszechne, to podejście często nie przynosi pożądanych rezultatów: zaledwie jedna trzecia respondentów badania, którzy polegają wyłącznie na ludzkim osądzie, dostrzega poprawę swoich KPI.

Zostało 76% artykułu.

Materiał dostępny tylko dla subskrybentów

Dołącz do subskrybentów MIT Sloan Management Review Polska Premium!

Jesteś subskrybentem? Zaloguj się »

FRANÇOIS CANDELON

starszy partner i dyrektor zarządzający w Boston Consulting Group oraz globalny dyrektor BCG Henderson Institute, gdzie jego badania koncentrują się na wpływie technologii na biznes i społeczeństwo.

MICHAEL CHU

partner i dyrektor związany z BCG, który skupia się na zastosowaniu sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego w rozwiązywaniu problemów biznesowych w funkcjach komercyjnych, takich jak optymalizacja cen, promocji, sprzedaży i marketingu.

SHERVIN KHODABANDEH

starszy partner i dyrektor zarządzający w BCG. Współkieruje inicjatywą GAMMA (pionem sztucznej inteligencji w BCG) w regionie Ameryki Północnej.

David Kiron

Kiron jest redaktorem zarządzającym „MIT Sloan Management Review”, magazynu, który czerpie pomysły i idee ze świata nauki i podsuwa je menedżerom oraz przedsiębiorcom.

Michael Schrage

Michael Schrage jest pracownikiem badawczym w projekcie Initiative on the Digital Economy w MIT Sloan School of Management oraz autorem książki Recommendation Engines, wydanej w 2020 roku nakładem MIT Press.  


Najpopularniejsze tematy