~~~Jacobs Kolumne – konzentriert sich auf die Forschung zum Geschäftsmodell der ersten Marke der Branche~~~
Der umgeschriebene Inhalt lautet wie folgt: Quelle: Lisa Ginther Huh
Generative KI ist in letzter Zeit zu einem häufigen Thema in IT-Führungs- und CIO-Diskussionen geworden. Dies wird auch ausführlich auf dem Gartner IT-Symposium diskutiert, aber dieser Weg nach vorne kann verwirrend sein. Während 86 % der IT-Führungskräfte glauben, dass generative KI bald eine wichtige Rolle in ihren Unternehmen spielen wird, zeigen aktuelle Untersuchungen, dass 33 % der Unternehmensleiter berichten, dass sie nicht in der Lage sind, Erkenntnisse aus Daten abzuleiten. Dennoch befürchten bereits drei Viertel der Unternehmensleiter, dass sie die Vorteile der generativen KI verpassen
Um generative KI-Tools erfolgreich nutzen zu können, benötigen Mitarbeiter ein solides Verständnis der Daten. Doch unternehmensübergreifend berichten Mitarbeiter, dass sie nicht wissen, wie sie generative KI bei der Arbeit sicher einsetzen können, darunter 49 % der Vertriebsmitarbeiter.
Wie können IT-Führungskräfte diese Lücke schließen? Die Antwort liegt im Einsatz generativer künstlicher Intelligenz.
Geben Sie Mitarbeitern verwaltete, KI-gesteuerte Einblicke in ihren Arbeitsablauf
Generative KI kann Unternehmensbenutzern helfen, die schnell und einfach das Beste aus ihren Daten herausholen müssen, indem sie Intelligenz, Intelligenz und Intelligenz direkt in den Anwendungen bereitstellt, in denen Mitarbeiter arbeiten, wie z. B. E-Mail, Mobiltelefone oder Anwendungen wie Slack und Salesforce. Personalisierte kontextbezogene Erkenntnisse zur Vereinfachung und Demokratisierung der Datenanalyse.
Stellen Sie Ihrem Team proaktiv die wichtigsten Treiber, Trends, Prognosen und Ausreißer zur Verfügung und stellen Sie Ihren Mitarbeitern individuelle Zusammenfassungen der für sie wichtigen Kennzahlen zur Verfügung, während Sie gleichzeitig Funktionen zur Verarbeitung natürlicher Sprache für konversationsbezogene, kontextbezogene Datenabfragen nutzen. Mit einer professionellen visuellen Analyseplattform, die dabei hilft, neue geführte Fragen oder Eingabeaufforderungen bereitzustellen, können Sie mit nur einem Klick Ergebnisse filtern, einen Drilldown für weitere Informationen durchführen oder mögliche Aktionen erkunden. Alle Details können mit Kollegen in Kollaborations-Apps wie Slack oder Teams geteilt werden, um fundierte Geschäftsentscheidungen zu beschleunigen
Vermarkter können beispielsweise die Effektivität von Kampagnen messen und das Engagement für neue Produkte verfolgen, während Vertriebsleiter schnell Upsell- und Cross-Selling-Möglichkeiten identifizieren können und Serviceteams in der Lage sind, die Kundentreue zu überwachen und Verbesserungsmöglichkeiten zu identifizieren.
Diese Fälle zeigen, wie generative KI-Funktionen zur Unterstützung von Unternehmen genutzt werden können. Wenn Sie über den Einsatz nachdenken, sollten Sie bedenken, dass 63 % der Vertriebsmitarbeiter von ihren Arbeitgebern die Möglichkeit erhalten möchten, den Umgang mit generativer KI zu erlernen. Schulungen sind ein weiterer wesentlicher Bestandteil der Entwicklung einer starken Datenkultur, einschließlich des Vertrauens in Daten, Tools und Prozesse. In dieser kritischen Zeit ist es klug, künstliche Intelligenz zu nutzen, um den Geschäftserfolg voranzutreiben
Verwenden Sie eine vertrauenswürdige, plattformunabhängige KI-Integration
Bei der Einführung generativer KI sollten Eingabeaufforderungen auf einer proprietären Kundendatenbank aufbauen. Wenn Sie diese Daten mit großen Sprachmodellen (LLMs) teilen, müssen Sie die Datensicherheit gewährleisten und den rollenbasierten Zugriff auf Organisationsdaten unterstützen. Mithilfe einer Zero-Retention-Architektur (wie der in Einstein Trust Layer) können Daten maskiert werden, was bedeutet, dass bei der Weitergabe von Tipps an LLM keine Daten außerhalb von Salesforce gespeichert werden (diese Funktion ist bald verfügbar). Durch die kopierfreie Datenfreigabe werden Informationen in anderen Datenbanken schnell und sicher virtualisiert, ohne dass diese verschoben oder kopiert werden müssen, sodass sie sofort verfügbar sind. Mit einer professionellen Visualisierungsdaten-Cloud können Sie eine End-to-End-Verschlüsselung verwenden, um Daten über öffentliche Clouds und Salesforce hinweg zu vereinheitlichen und konforme, vertrauenswürdige Daten von Snowflake, Google BigQuery, Amazon Redshift, Microsoft Azure und mehr einzubinden Zum Beispiel: Wenn Sie eine Visualisierungsplattform oder die Salesforce-Einstein-Vertrauensschicht für die Datenanalyse verwenden, können Sie die Sicherheit natürlichsprachlicher Abfragen durch das der Analyseplattform entsprechende Hilfstool Einstein Copilot erhöhen. Dieser Konversations-KI-Assistent ist sofort in jede Salesforce-App integriert, um Ihrem Team zu mehr Produktivität zu verhelfen. Copilot verfügt über eine benutzerfreundliche Oberfläche in natürlicher Sprache, die Ihrem Team die Möglichkeit gibt, Fragen zu stellen und relevante, vertrauenswürdige Antworten auf der Grundlage der proprietären Daten Ihres Unternehmens zu erhalten. Einstein kann bei Brainstorming-Sitzungen als Kollege fungieren und Menschen dabei helfen, Daten schnell in leicht verständlichen Begriffen zu untersuchen und anschließend Visualisierungen zu erstellen.Bauen Sie KI und Datenkompetenz auf, um das Beste aus Ihrer Investition herauszuholen
Cloud-Computing und Lösungen für künstliche Intelligenz können einen umfassenden Überblick über den Kunden bieten, sodass jede Abteilung die nächstbesten Maßnahmen kennt und so bessere Geschäftsergebnisse erzielt. Mit den richtigen Tools können Unternehmen Dateneinblicke für jedermann zugänglich machen, unabhängig von seinem Datenhintergrund Betriebsprozess:Um jedem Mitarbeiter leistungsstarke Analysen zur Verfügung zu stellen, setzen Sie benutzerfreundliche Tools ein, die Abfragen in natürlicher Sprache ermöglichen.
Helfen Sie Ihren Mitarbeitern, Geschäftseinblicke zu gewinnen, indem Sie konsistente Daten verwenden, z. B. eine vollständige Aufzeichnung von Kunden, Produkten und Teaminteraktionen. Durch den Aufruf mehrerer Systeme und Data-Lake-Dienste können Sie diese Datenquellen einfach koordinieren, sodass Mitarbeiter sie über ein einziges Dashboard abfragen können. Da alle Daten in einem gemeinsamen Datenmodell abgebildet sind, können Teams Daten einfach verwalten und doppelte Datensätze oder widersprüchliche Regeln vermeiden
Durch die Integration von Daten und Funktionen können Ihre Vertriebs-, Marketing- und Serviceteams fundierte Entscheidungen auf der Grundlage einer einzigen Sicht auf Ihre Kunden treffen, anstatt sich mit großen Mengen isolierter Informationen herumschlagen zu müssen. Vermarkter können eine umfassende Kundensicht nutzen, um unerschlossene Bedürfnisse aufzudecken, magische Verbindungen zu 500 Millionen Fans auf der ganzen Welt aufzubauen und den Fans die Spannung der Strecke auf kreative neue Weise näher zu bringen. Servicemitarbeiter können mit einem einzigen Blick auf die aktuelle Anrufhistorie eines Kunden, einschließlich technischer Probleme und Produktkäufe, besseren Support leisten. Einheitliche Daten in Verbindung mit der Workflow-Automatisierung können Ihren Servicemitarbeitern helfen, Erkenntnisse zu gewinnen, um zum richtigen Zeitpunkt relevante Rabatte anzubieten und so unzufriedene Kunden zu binden
Für Unternehmen, die die Datenlücke schließen, indem sie in die Verbesserung der Datenkompetenz ihrer Mitarbeiter und die Erforschung generativer KI-Analysetools investieren, sind die Vorteile enorm. Indem Sie eine Vertrauensbasis in Ihre Daten, Tools und Prozesse aufbauen und die Verarbeitung natürlicher Sprache für Abfragen nutzen, können Sie eine 360-Grad-Ansicht Ihrer Kunden bereitstellen und jeden in Ihrem Unternehmen in die Lage versetzen, datengesteuerte Geschäftsentscheidungen zu treffen .
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie IT-Führungskräfte generative KI nutzen können, um die Datenkluft zu überbrücken. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
