5 lessen in AI-productiviteit

Veel organisaties zijn bezig met het inzetten van generatieve AI (GenAI) om meer efficiëntie en productiviteit te realiseren. In feite is 81% van de organisaties wereldwijd van plan hun investeringen in AI in het komende jaar te verhogen, volgens de Enterprise AI Maturity Index van ServiceNow en Oxford Economics. Maar hoe?

Neem bijvoorbeeld onze eigen ervaring bij ServiceNow. In slechts een paar maanden hebben we meer dan $ 10 miljoen aan tastbare voordelen en hogere productiviteit behaald door het gebruik van GenAI. De technologie voert nu werk uit dat gelijk is aan 50 fulltime werknemers op jaarbasis, waardoor handmatige taken worden verminderd en onze teams meer tijd krijgen om zich te richten op werk met een hogere waarde. Laten we eens kijken naar enkele lessen die wij hebben getrokken uit het nastreven van AI-productiviteit.

1. Repetitieve taken zijn uitermate geschikt voor AI

Elke baan bestaat in de kern uit een reeks taken. Als je chef-kok bent, bedenk je een menu, koop je ingrediënten in, bereid je het eten voor, kook je de gerechten en serveer je ze aan klanten. Als je verkoper bent, begin je meestal met het onderzoeken van potentiële klanten, vervolgens creëer je een overtuigende presentatie, geef je een op maat gemaakte demonstratie aan de klant en onderhandel je uiteindelijk over de prijs om de deal te sluiten.

Sommige van deze taken zijn duidelijk geschikt voor automatisering en technologische uitbreiding. De vraag is: welke taken zijn het meest geschikt voor mensen en welke kunnen we overlaten aan machines?

Taken die in de laatste categorie vallen zijn repetitief van aard, sterk afhankelijk van gegevens en omvatten synthese, voorspellingen of aanbevelingen. Deze kunnen door AI worden afgehandeld met een acceptabele foutmarge.

Gepersonaliseerde follow-ups met klanten vormen bijvoorbeeld een belangrijk onderdeel van het werk van een verkoper. Bij ServiceNow hebben we GenAI ingezet voor deze klantbenadering en zagen we een verdubbeling van het responspercentage.

Sindsdien zijn we begonnen met het gebruik van GenAI voor digitale personalisatie. Een voorbeeld is ons gebruik van een functie die we Email Assist noemen, waarmee berichten van verkoopteams worden aangepast om beter aan te sluiten bij klanten op basis van verschillende kenmerken, zoals hun branche, functie en individueel gedrag.

Hierdoor kunnen onze verkoopteams meer tijd besteden aan kerntaken: het ontwikkelen van nieuwe zakelijke kansen en het onderhouden van productieve klantrelaties. We schatten zelfs in dat deze tool ons heeft geholpen om 60% minder tijd te besteden per verkooplead

2. Een vereenvoudigd zoekproces heeft grote waarde

Binnen vrijwel alle functies van kenniswerkers is er één taak die bijzonder geschikt is voor machine-uitbreiding: het zoeken naar informatie.

Voor veel kenniswerkers is het vinden van informatie in de praktijk vaak een frustrerende speurtocht. We besteden allemaal een aanzienlijke hoeveelheid tijd aan het zoeken naar gegevens en inhoud.

Bij ServiceNow stonden we voor dezelfde uitdaging. Toen we GenAI gingen inzetten om ons zoekproces te stroomlijnen, kregen werknemers een krachtige tool om eenvoudig zelf antwoorden te vinden. Dit heeft tijd bespaard voor collega's die voorheen deze vragen moesten beantwoorden. Kortom, we hebben een productiviteitsverhoging gezien voor zowel de aanvrager als de verstrekker van informatie.

3. Process mining kan resultaten versnellen

In de afgelopen 25 jaar heeft digitale transformatie geleid tot uitgebreide automatisering van talloze processen, waarbij enorme hoeveelheden gegevens zijn gegenereerd. Veel organisaties hebben deze gegevens in wezen verzameld, zoals eekhoorns noten hamsteren. Process mining kan helpen deze gegevens te begrijpen, door inefficiënties en manieren om de snelheid te verbeteren te identificeren.

Toen we process mining en optimalisatie implementeerden bij ServiceNow, presteerde de technologie goed, maar aanvankelijk zagen we slechts een minimale impact. We hadden geen duidelijke proceseigenaar of een manier om de volgende stappen te organiseren nadat inefficiënties werden gevonden.

Om dit op te lossen, hebben we een methode voor continue verbetering ontwikkeld waarbij de proceseigenaar het 'en nu' bepaalt: de specifieke acties die nodig zijn om het knelpunt weg te nemen. Deze aanpak heeft in slechts enkele maanden geleid tot een verbetering van meer dan 20% in de processnelheid.

4. AI moet in de beleving worden opgenomen

Integratie met de gebruikersbeleving is een belangrijk onderdeel om de AI-productiviteit te verhogen. Cloudgebaseerde software-as-a-service-platforms (SaaS) hebben aanpasbare, direct inzetbare AI-modellen geïmplementeerd die zijn geïntegreerd in hun gebruikersbelevingen.

In het verleden stelden op maat gemaakte AI-modellen organisaties in staat om oplossingen af te stemmen op specifieke bedrijfsbehoeften, met behulp van unieke gegevenssets en algoritmen. Het creëren van deze modellen nam voorheen weken in beslag. Nu bieden SaaS-platforms direct inzetbare modellen aan die binnen dagen of uren kunnen worden ingezet.

Deze platforms elimineren de noodzaak van uitgebreide codering en vereenvoudigen end-to-end use cases. Met behulp van het ServiceNow-platform hebben we een opzienbarende vermindering van 70% in de ontwikkelingstijd van modellen behaald.

5. AI-metingen zijn cruciaal

Er is tegenwoordig geen gebrek aan ophef rond AI op de markt. Hoe onderscheidt de hype zich van de realiteit? Door middel van wiskunde. Rigoureuze metingen zijn van cruciaal belang.

Onze visie bij ServiceNow is dat we onze AI-modellen op dezelfde manier moeten beheren als menselijk talent. Met andere woorden, we moeten de modellen verantwoordelijk houden voor hun prestaties. We gebruiken bijvoorbeeld een AI-governance-app om modelgoedkeuringen, -prestaties en -waarde bij te houden, zodat we effectieve modellen kunnen blijven gebruiken en onderpresterende modellen kunnen uitfaseren.

De inzet van GenAI bij ServiceNow heeft een belangrijke rol gespeeld bij het genereren van miljoenen dollars in slechts enkele maanden, dankzij verbeterde zoekfuncties, virtuele assistenten en ontwikkelaarstools.

Naarmate organisaties AI omarmen, zullen degenen die zich richten op het versnellen van hun productiviteit enorme voordelen behalen. Bij ServiceNow verwachten we dat AI onze mogelijkheden zal uitbreiden en ons in staat zal stellen ons te richten op werk dat strategischer, creatiever en zelfs leuker is.

Ontdek meer over hoe ServiceNow organisaties helpt AI aan het werk te zetten.