Skip to main content Skip to footer
Prestandakrav för AI
Kontakt

Navigera i en ny färdplan för tillväxt

Föreställ dig att du ger dig ut på en storslagen expedition, där terrängen ständigt skiftar, och kartan du håller i dina händer ritar om  sig själv för att avslöja nya och spännande destinationer.

Det är så generativ AI utvecklas, ger oss gränslös potential inom räckhåll, demokratiserar tillgången till insikter och färdigheter, och lägger grunden för nya värdekedjor att utvecklas.

Att lyckas navigera på denna resa kommer att kräva att ledare avstår från traditionella föreställningar om kontroll och anammar ett mer flexibelt tillvägagångssätt för verksamhet och värdeskapande.

För att utforska prestandakrav för en era av genomgripande AI, så samtalade Cognizant med företagsledare och ämnesspecialister om fyra områden, som genomgår tektoniska förändringar: organisation och människor, experiment för innovation och nya intäktsströmmar, verksamhet och ekosystem för partnersamarbeten.

Organisatorisk genetik

Organisatorisk genetik handlar om en verksamhets sammansättning och kultur, som fastställer dess identitet och kapacitet. Traditionella order- och kontrollbaserade organisationsstrukturer har blivit för stela och restriktiva, vilket hämmar teamens förmåga att snabbt anpassa sig till förändrade begränsningar. Ledande företag experimenterar med plattare organisationsstrukturer och sätt att etablera flexibla ramverk, som skapar rätt sammanhang för samarbete och innovation.

Dagens arbetskraft med flera generationer ger unika värderingar, förväntningar och preferenser. Att engagera och motivera dem till att förvärva nya färdigheter och prestera sitt bästa, kräver en djup förståelse för vad som väcker deras intresse och ger dem mening i livet.

Vidare, när samarbete mellan människa och maskin omdefinieras, kommer en personalbas, som är kognitivt mångsidig att vara avgörande för snabbhet och innovation, likväl som att bygga AI-system som är etiska och användarcentrerade. 

Vad ledare undrar över:
  • Hur kan företag bäst kommunicera med, engagera och stimulera en arbetskraft bestående av flera generationer?
  • Hur kan ledare skapa rätt organisatoriskt sammanhang för att främja samarbete och innovation?
  • Vilka är några möjliga alternativ till traditionella organisationsstrukturer?
  • Hur måste nya kunskapsförvärv förändras för att på bästa sätt gynna arbetstagare i AI-eran?

Experiment - ett evolutionärt imperativ

I en snabbt föränderlig miljö är förmågan att experimentera - vare sig det är med olika affärsmodeller, intäktsströmmar, modeller för talanghantering eller utformning av ekosystem - ett evolutionärt imperativ.

Att konsekvent aktivera nya intäktsströmmar har länge varit en tillväxtstrategi för digitala omvälvningar, såsom exempelvis Amazon, Google och Stripe. Rent allmänt, företag som prioriterar ny verksamhetsbyggnad bräcker andra företag när det gäller intäktstillväxt, även under tider med ekonomisk volatilitet1.

För digitaliserade företag är experiment en naturlig del av den dagliga verksamheten, medan de mer traditionella företagen måste fokusera mera på att göra det till en vana. Komplexa organisationsstrukturer, byråkrati och stela finansiella ramverk kan utgöra ett hinder för experiment.

Vad ledare undrar över:
  • Hur kan företag på bästa sätt utnyttja ny teknik, däribland generativ AI, för experiment och innovation?
  • Hur kan ledare skapa nyfikenhet och ett tankesätt för tillväxt i en mångfaldig personalstyrka?
  • Hur kan företag uppnå radikal innovation jämfört med stegvisa förbättringar?
  • Hur kan team övervinna stagnering av innovation: genom att upprätthålla motivation, finansiering, undvika utbrändhet och fira framgångar?

Specialbyggda partnersamarbeten

Generativ AI kommer sannolikt att ha en avgörande inverkan på hur företag samarbetar. Konkurrensen om att få ut nya lösningar på marknaden kommer att öka, dock kommer det att finnas starka skäl för företag att samla resurser och expertis, för att skapa mer stabila AI-lösningar, som tillgodoser ett specifikt ändamål.

Till exempel kan ett teknikföretag samarbeta med ett läkemedelsföretag och en vårdgivare, för att utveckla en plattform som skulle förbättra effektiviteten hos nya läkemedel. Detta partnersamarbete kan avsevärt påskynda processen för läkemedelsupptäckter och också göra den mer patientspecifik, vilket leder till bättre behandlingsresultat. Varje samarbetspartner i värdekedjan skulle ge ett unikt bidrag — AI-expertis, kunskap om läkemedelsutveckling, patientdata och klinisk expertis — och dra nytta av varandras kunskaper.

Vad ledare undrar över:
  • Hur ska företag tänka annorlunda om partnersamarbete mot bakgrund av påskyndad användning av AI och generativ AI?
  • Vilka typer av samarbetspartner ska ledare leta efter för att utveckla ett ekosystem, som kommer att stödja tillväxt i den nya affärstakten?
  • Vilka är fördelarna och riskerna med att ingå gemensamma partnersamarbeten, där partners skapar gemensamma lösningar i en värdekedja, och hur kan man bäst utvärdera dessa?

Från stela till dynamiska processer

De flesta insatser för processautomatiseringen av affärsverksamheter använder idag klassiska maskininlärningsalgoritmer, för att automatisera statiska, fördefinierade processer. Samtidigt som de möjliggör snabbhet, förenkling och personalisering av processer, så är dessa modeller starkt beroende av märkta data och mänsklig expertis.

Framväxten av generativ AI medför en seismisk förändring mot dynamisk, datadriven affärsverksamhet. Till skillnad från traditionell automatisering kan generativ AI simulera och generera otaliga scenarier i realtid, med hjälp av dess förmåga att lära sig och skapa. Istället för att bara reagera kan processer skapas dynamiskt, för att ta itu med ett specifikt mål. Denna förändring gör det möjligt för företag att proaktivt hantera förändrade förhållanden, vilket gör automatiseringen mer mångsidig och anpassningsbar.

De nya nivåerna av flexibilitet och hastighet gör det möjligt för företag att optimera arbetsflöden över en mängd operativa aspekter – från hantering av försörjningskedjan och säljprognoser till kundvård.

Inom traditionell reseplanering kan onlineplattformar exempelvis använda statiska maskininlärningsalgoritmer, för att rekommendera semesterpaket, hotellbokningar eller flyg baserat på användarens tidigare preferenser och beteenden. Detta är ett mestadels reaktivt system, där förslag främst baseras på historiska data. Med generativ AI lär sig system av en användares tidigare val, aktuella sökningar och övergripande beteende på plattformen. Till exempel, om en användare vanligtvis föredrar strandsemester, men letar efter en vintersemester, så föreslår AI inte bara de mest populära skidorterna. Den simulerar olika scenarier och genererar en resväg som innefattar en historisk fjällstuga, en nybörjarvänlig skidskola och en lokal vinterfestival - allt för att det lärde sig av användarens tidigare beteende, d.v.s att de tycker om unika typer av boenden, att lära sig nya färdigheter och kulturella upplevelser.

Vad ledare undrar över:
  • Hur kan jag bäst transformera min verksamhet för att dra nytta av kraften i generativ AI? Var börjar jag?
  • Hur ska jag ge mina mest kunniga medarbetare möjlighet till att bidra till innovation i affärsverksamheten med hjälp av generativ AI?
  • Hur kan jag på bästa sätt integrera hållbarhet i min driftsdesign?

Utforska våra lösningar

Modern tjänster för affärsprocesser (BPS)

Utforska våra moderna tjänster för affärsprocesser

AI-utbildning inom tjänster för affärsprocesser (BPS)

Snabba AI-modeller från koncept till värde

Ta första steget

Låt oss utforska hur vi kan tillämpa generativ AI i ditt företag och skapa effektfullt värde - säkert och ansvarsfullt.

Ange ett giltigt namn.
Ange en giltig e-postadress.
Ange giltigt ett företagsnamn.
Ange ett giltigt telefonnummer.
Välj region.
Välj typ av förfrågan.
Välj underkategori för förfrågan.

Denna webbplats är skyddad av reCAPTCHA och tillämpar Googles integritetspolicy och användarvillkor.