Napredna veštačka inteligencija (AI) omogućava prenos stručnosti od ljudi ka mašinama i nazad ljudima kao nikada ranije. Ovaj članak ispituje tri slučaja u kojima se to dogodilo i predlaže kako bi ovi tehnološki napreci mogli poboljšati efikasnost donošenja odluka i unaprediti konkurentnost. Kompanije uključuju firmu za rizični kapital koja želi da unapredi početnu procenu investicionih prilika, kompaniju za satelitsku analizu podataka koja procenjuje kreditne rizike malih poljoprivrednika, i istraživačko-razvojnu jedinicu australijske kompanije koja želi da unapredi veštine rešavanja problema svojih zaposlenih.

Možda niste čuli za stručne sisteme, ali oni su već u upotrebi u mnogim oblastima, uključujući dijagnostiku grešaka, finansije i medicinu. U veštačkoj inteligenciji (AI), stručni sistem je kompjuterski program koji oponaša sposobnosti donošenja odluka ljudskog stručnjaka. Ovi sistemi su razvijeni da rešavaju složene probleme zaključivanjem kroz opsežne baze znanja, koristeći uglavnom pravila tipa "ako-onda" umesto tradicionalnog proceduralnog programiranja.

Međutim, do nedavno nisu ostvarili širok uticaj na donošenje menadžerskih odluka. Jedan od razloga je što su menadžerski konteksti mnogo promenljiviji nego u drugim aplikacijama. Sada, zbog promena u tehnologiji i AI-u, stručni sistemi postaju sve moćniji. Oni mogu zabeležiti stvarnu ljudsku stručnost uz nivo fleksibilnosti i prilagodljivosti koji je potreban.

Ovde objašnjavamo kako napredna AI omogućava prenos stručnosti od ljudi ka mašinama i nazad ljudima kao nikada ranije. Ispitujemo tri slučaja u kojima se to dogodilo i predlažemo kako bi ovi tehnološki napreci mogli poboljšati efikasnost vašeg strateškog donošenja odluka i unaprediti konkurentnost.

Procena investicionih prilika sa visokim povratom

Jedna nemačka firma za rizični kapital, koju ćemo nazvati Bavaria Ventures, uvek traži finansijski atraktivne startape. Međutim, kako objašnjava Josef, jedan od poslovnih partnera, „Videli smo dvocifreni rast u broju prijava koje primamo po analitičaru.“ Ovo je stavilo pritisak na kompaniju jer proces donošenja odluka uključuje proveru svake prijave. „To je i vremenski zahtevno i složeno,“ nastavlja Josef, „potrebno je uzeti u obzir brojne kontekstualne faktore, a lično prosuđivanje zasnovano na iskustvu igra ogromnu ulogu. Ali ogroman broj prijava znači da moramo delegirati prvu procenu mlađim analitičarima.“

Šta je kompanija uradila: Bavaria Ventures je želela brže i tačnije procene startapa zasnovane na onome što su njihovi glavni partneri smatrali najperspektivnijim. Umesto da nastave obučavanje mlađih analitičara sa nadom da će preneti šablon donošenja odluka kompanije na tačne procene, Bavaria Ventures se okrenula stvaranju hibridnog stručnog sistema koji je nazvan AI-4-VC.

„Prvi korak,“ kaže Josef, „bio je da se obratimo univerzitetu za pomoć u razvoju rešenja koje bi olakšalo brže i tačnije rangiranje prijava startapa.“ Ovaj alat je dizajniran da oponaša način na koji je iskusni menadžerski partner Bavaria Ventures procenjivao privlačnost startapa u prvoj rundi.

Prema Josefu, alat je razvijen kombinacijom mašinskog učenja (specifično, algoritma „random forest“ koji koristi odluke zasnovane na drveću za pravljenje predikcija) i dubokog učenja u obliku obrade prirodnog jezika. On objašnjava kako funkcioniše: „Rešenje rangira prijave prema tome koliko se poklapaju sa onim što tražimo. Viši analitičar povremeno pregleda rezultate da vidi da li želi da poništi algoritam. Ako viši analitičar to učini, algoritam uzima u obzir promene i prilagođava težinu kriterijuma. Stručni sistem implementira bilo kakve promene u preferencijama među menadžerskim partnerima gotovo u stvarnom vremenu.“

Rezultati: Posle određenog vremena, AI-4-VC je zamenio neke od mlađih analitičara i minimizovao vreme provedeno na prijavama koje nisu bile u skladu s potrebama. Ovo je omogućilo Bavaria Ventures da brže odgovori na prijave startapa sa najvećim potencijalom. Takođe su otkrili da je njihov AI-4-VC alat bio tačan čak i sa relativno malim skupovima podataka prijava.

Kako to sami da uradite: Profesionalac sa osnovnim znanjem mašinskog učenja može sastaviti sistem poput ovog. Velike tehnološke kompanije sada nude platforme koje olakšavaju kombinovanje mašinskog učenja sa obradom prirodnog jezika (NLP) za izgradnju vlastitog stručnog sistema. Ako tražite fleksibilnost i skalabilnost, platforme poput Google Cloud AI Platform, Amazon SageMaker ili Azure Machine Learning su odlične opcije. Za brže prototipove ili ako se fokusirate na NLP, alati poput Hugging Face ili Colab su verovatno bolja opcija.

Suočavanje sa prekomernim zahtevima klijenata

Jedna indijska kompanija za satelitsku analizu podataka, koju ćemo nazvati Sat Vista Analytics, nudi „inteligenciju za donošenje odluka iz svemira.“ Kako Rohan, direktor tehnologije kompanije opisuje, „Mi pružamo rezultate za banke kako bi procenile moguće kredite malim poljoprivrednicima, razumevajući koliko svaki poljoprivrednik može da zaradi. Takođe pomažemo agribiznisima da uspostave ugovore i postave cene svojih proizvoda [kakao, pirinač, pšenica] na osnovu očekivanih prinosima useva.“

Međutim, Sat Vista Analytics se borila sa preopterećenjem od broja analiza koje su zahtevali njihovi klijenti. Ove analize su zahtevale od kompanije da njeni specijalisti za daljinsku detekciju podataka obavljaju brojne zadatke, od predobrade podataka i analize spektralnih potpisivanja do interpretacije indeksa vegetacije.

Šta je kompanija uradila: Izvršni tim kompanije je analizirao situaciju i odlučio da klasična automatizacija procesa zasnovana na fiksnim pravilima neće funkcionisati. Tako je, kako Rohan objašnjava, „odlučeno da kreiramo ‘analitičke avatare’“, koji su AI zasnovani klonovi njihovih najboljih stručnjaka. Ovo je uključivalo praćenje praksi analize podataka najboljih specijalista za daljinsku detekciju podataka i pretvaranje tih obrazaca ponašanja u skup pravila (algoritama).

Ali ključno je bilo da su algoritmi zasnovani na posmatranju odluka specijalista o obradi podataka, a ne na pravilima koje su specijalisti sami pružili. Rohan je objasnio kako ovo funkcioniše: „Umesto da pitamo svakog specijalistu o njihovim preferiranim načinima obrade, analize i interpretacije satelitskih podataka kako bi se napravio skup preporuka, mi smo pratili šta je svaki specijalista zapravo radio sa različitim skupovima podataka.“ Analitički avatar je počeo sa jednostavnim pristupom zasnovanim na mašinskom učenju i nastavio da postaje složeniji kako su prikupljani podaci o ponašanju specijalista.

Rezultati: Danas, analitički avatare mogu imitirati ponašanje specijalista pri obradi podataka najboljih stručnjaka na nivou preciznosti, podsećanja i tačnosti koji zadovoljavaju većinu jednostavnih zahteva. Ovo je omogućilo ljudskim specijalistima da se fokusiraju na nove ili složenije zadatke. Štaviše, neiskusni specijalisti koji su tek došli u kompaniju sa univerziteta mogu da nauče najbolje prakse kompanije bez ometanja ljudskih stručnjaka.

Kako to sami da uradite: Potražite postojeće AI platforme koje omogućavaju AI modelima da automatski zabeleže i repliciraju obrasce donošenja odluka stručnjaka kroz posmatranje. Vaša idealna platforma treba da podrži kontinuirano učenje i obrada podataka u realnom vremenu. Ovo će omogućiti vašem AI sistemu da se razvija kako se prikupljaju novi podaci, omogućavajući inteligentno donošenje odluka zasnovano na ponašanju stručnjaka bez oslanjanja na unapred definisana pravila.

Unapređenje R&D veština za konkurentsku prednost

Jedna australijska kompanija, koju ćemo nazvati Be Smarter, želela je da poboljša veštine rešavanja problema svojih R&D zaposlenih kako bi poboljšala konkurentnost. Razmatrali su razvijanje online trening kurseva za unapređenje veština svojih zaposlenih u oblasti istraživanja i razvoja i metodama rešavanja problema.

Šta je kompanija uradila: Be Smarter je primenila fleksibilniji pristup. Ovo je uključivalo AI agente, pri čemu je svaki agent predstavljao specifičnu vrstu stručnosti. Kako Leo, šef R&D, objašnjava, „Agenti mogu da interpretiraju i generišu ljudski tekst kako bi obavljali širok spektar funkcija, kao što su objašnjavanje koncepata, odgovaranje na pitanja ili davanje specifičnih preporuka.“ Agent je fleksibilan i može isporučivati module kada zaposleni to zatraži ili preskočiti sadržaj kada nije potreban.

R&D zaposleni mogu koristiti različite agente kao asistente kako bi im pomogli da na problem gledaju iz neobičnog ugla. Leo je naveo slučaj u kojem „R&D zaposleni koji se suočava sa tehnološkim izazovom može da izabere više AI agenata kako bi im pomogao sa tehničkim objašnjenjem, novim pogledom ili uputstvima o tome kako da reše problem iz drugog ugla.“

Rezultati: AI agenti su pomogli R&D zaposlenima da pristupe najpogodnijim tehnološkim ili metodološkim ekspertizama kada je to bilo potrebno. Ovo se zasniva na preporukama njihovih kolega koji su ocenili koji agenti su najkorisniji za koji tip problema – preporučivački sistem. Ovo je smanjilo lične troškove obuke i povećalo efikasnost ponuđene podrške.

Kako to sami da uradite: Ako želite da unapredite svoje sposobnosti rešavanja problema, razmislite o implementaciji AI agenata koji predstavljaju specifične oblasti stručnosti. Pregledajte sve veću ponudu AI platformi za kreiranje agentnih sistema koji mogu da obrade složene upite i interaguju sa korisnicima kao da ih vodi ljudski stručnjak. Fokusirajte se na kreiranje fleksibilnog sistema u kojem zaposleni mogu izabrati agente koji su prilagođeni njihovim trenutnim potrebama, omogućavajući personalizovano učenje i pomoć.

. . .

Danas možete integrisati naprednu AI tehnologiju kako biste transformisali način na koji se stručnost prenosi i koristi unutar vaše organizacije. AI agenti sada mogu podržati dinamične sisteme donošenja odluka koji se prilagođavaju gotovo u stvarnom vremenu, pružajući vam veću fleksibilnost i brzinu u strateškom donošenju odluka.

Umesto da se oslanjate na statične stručne sisteme, obezbedite da vaši algoritmi za podršku donošenju odluka budu dizajnirani da se kontinuirano ažuriraju kroz povratne informacije. Ovo vam omogućava da ostanete agilni i donosíte bolje informisane odluke kako se uslovi menjaju. Lepota napredne AI je njena fleksibilnost da uključi promene odmah.

Kako AI nastavlja da se razvija, trebate proaktivno istraživati kako se ovi napreci mogu integrisati u vaše procese strateškog donošenja odluka. Ovo će vam pomoći da podstaknete inovacije i obezbedite da vaš biznis ostane konkurentan u brzo promenljivom okruženju.

Veštačka inteligencija (AI) je hvaljena – i primenjena – kao revolucionarno novo sredstvo koje kompanije mogu koristiti u procesu budžetiranja. Međutim, čak i kompanije koje su prihvatile AI i dalje se suočavaju sa izazovima u procesu budžetiranja u današnjem složenom i brzo promenljivom poslovnom okruženju. Zašto je to tako? Kada je pametno osloniti se na AI, a kada nije? U ovom članku, autori opisuju eksperimente koje su sproveli u vezi sa korišćenjem AI u procesu budžetiranja – i zaključuju da AI može i treba da zameni ljudske menadžere u taktičkim zadacima, gde donošenje odluka vođeno podacima vodi do bržih i efikasnijih rezultata, ali da u strateškom domenu, gde su dugoročno planiranje, prilagodljivost tržištu i poslovna predviđanja ključni, ljudsko učešće i uvid ostaju nezamenjivi.

U poslednjih nekoliko godina, veštačka inteligencija i mašinsko učenje uvedeni su kao faktori promene u korporativnom budžetiranju, sa nadom da će doneti neviđenu preciznost i efikasnost u finansijskom predviđanju i raspodeli resursa. Na primer, Ejmi Viver, finansijska direktorka Salesforce-a, dosledno koristi prediktivnu AI kao strateški resurs za unapređenje predviđanja troškova. U kompaniji Caterpillar Inc., viši potpredsednik za finansije, Kajl Epli, koristio je mašinsko učenje da smanji vreme kvartalnog predviđanja sa tri nedelje na samo 30 minuta. Slično tome, Dev Ahuja, finansijski direktor kompanije Novelis Inc., koristi interno mašinsko učenje za predviđanje toka gotovine i budžetiranje. U tom kontekstu, Gartner je predvideo da će do 2028. godine 50% organizacija koristiti AI kako bi zamenilo „vremenski zahtevne pristupe predviđanju odozdo nagore.“

Ipak, čak i najopremljenije kompanije sa vrhunskim pristupom alatima AI i dalje se bore sa izazovima budžetiranja. Uzmimo za primer Unilever. U izjavi za Wall Street Journal, Grejem Pitketli, finansijski direktor kompanije, priznao je koliko je bilo teško predvideti inflaciju i planirati budžet za 2023. godinu u okruženju rastućih troškova, nestabilnih cena energije i ekonomske neizvesnosti. Slične izazove naveli su i rukovodioci u kompanijama BASF i Covestro, navodeći da se suočavaju sa poteškoćama pri prilagođavanju procesa budžetiranja složenostima današnjeg dinamičnog tržišta, uprkos značajnim ulaganjima u AI.

Ovi primeri pokreću ključno pitanje: Ako je AI toliko napredna, zašto ovi izazovi i dalje postoje? Da li proces budžetiranja jednostavno zahteva ljudski uvid u celosti?

Taktičko naspram strateškog budžetiranja

Budžetiranje je proces u više koraka koji obuhvata dva ključna segmenta: taktički i strateški. Taktičko budžetiranje fokusira se na kratkoročne ciljeve. Obuhvata raspodelu resursa, upravljanje troškovima i praćenje performansi – zadatke koji su jasno definisani i vođeni podacima. U ovim oblastima, AI briljira. Njena sposobnost obrade velikih količina podataka i pravljenja prilagođavanja u realnom vremenu omogućava optimizaciju kratkoročne raspodele resursa, poboljšavajući operativnu efikasnost izuzetnom brzinom i tačnošću. U stvari, AI može delovati kao direktna zamena za ljudsko donošenje odluka u ovim taktičkim zadacima, pružajući brže i doslednije rezultate uz eliminisanje pristrasnosti.

Međutim, strateško budžetiranje je druga priča. Ono uključuje dugoročno planiranje, postavljanje šireg poslovnog cilja i usklađivanje finansijskih resursa sa budućom vizijom kompanije. Strateške odluke često moraju da uzmu u obzir neizvesnost, konkurentske pritiske i tržišnu nestabilnost – oblasti gde ljudski uvid ostaje od suštinskog značaja. AI se ovde muči, jer joj nedostaje predviđanje, prilagodljivost i kreativnost potrebni za navigaciju dugoročnim strateškim planiranjem. U toj sferi dolazi do izražaja ono što je poznato kao efekt surogacije, kako su opisali Majkl Haris i Bil Tajler u HBR-u 2019. godine: AI teži da se preusko fokusira na optimizaciju specifičnih indikatora performansi, što dovodi do odluka koje mogu dati prioritet kratkoročnim dobicima nauštrb dugoročnog rasta. Na primer, preterano insistiranje na smanjenju troškova kako bi se ispunili kratkoročni ciljevi može ugroziti ključne dugoročne inicijative, poput inovacija ili zadovoljstva kupaca, što na kraju podriva budući rast.

Kako AI i ljudski menadžeri međusobno deluju

Zbog ovih razlika, centralno pitanje postaje: Kako AI i ljudski menadžeri međusobno deluju u različitim segmentima procesa budžetiranja? Može li AI potpuno zameniti ljude u taktičkom budžetiranju, i gde ljudski uvid postaje nezamenljiv u strateškim odlukama?

Da bismo odgovorili na ovo pitanje, sproveli smo simulaciju upravljanja koja oponaša realne izazove budžetiranja. Naš cilj je bio da testiramo kako AI funkcioniše u taktičkom i strateškom budžetiranju i da uporedimo performanse AI u odnosu na ljude u obe oblasti.

U ovoj simulaciji, iskusni menadžeri su dobili zadatak da donose budžetske odluke za proizvođača auto-delova, balansirajući kratkoročne finansijske performanse sa dugoročnim strateškim rastom. Učesnici su definisali strateške ciljeve svoje kompanije – kao što su operativna izvrsnost ili inovativno liderstvo – i uskladili svoje budžetske raspodele sa tim ciljevima. Zatim su tokom više ciklusa raspodeljivali budžete, prilagođavajući svoje odluke na osnovu povratnih informacija o performansama. Istovremeno, koristili smo algoritam AI za raspodelu budžeta koristeći iste informacije koje su bile dostupne učesnicima. Ovakva postavka omogućila je direktno poređenje performansi algoritma AI u odnosu na ljudske učesnike po pitanju budžetske raspodele i kreiranja organizacione vrednosti. Neki učesnici su odabrali indikatore performansi koji nisu bili usklađeni sa njihovim strateškim fokusom, što nam je omogućilo da posmatramo kako algoritam AI funkcioniše u oba scenarija – kada mu je obezbeđen jasno definisan strateški kontekst i kada nije.

Nova saznanja

Naša istraživanja osporavaju dve uobičajene pretpostavke o AI u budžetiranju. Prva je verovanje da AI može u potpunosti zameniti ljude u budžetiranju – što je pogrešno. AI briljira u taktičkim zadacima – poput kratkoročne raspodele resursa i prilagođavanja vođenog podacima – ali bez ljudskog strateškog nadzora, postoji rizik da će optimizovati samo za trenutne dobitke, zanemarujući šire ciljeve. AI može povećati efikasnost, ali često ne uspeva da se uskladi sa dugoročnim kreiranjem vrednosti ako se ne prati.

Druga pretpostavka je da AI i ljudski uvid moraju uvek biti komplementarni. I to je zabluda. U taktičkim oblastima, AI treba da zameni ljude. Ona je brža, preciznija i imuna na pristrasnosti. Ali u strateškom donošenju odluka, gde se postavljaju dugoročni ciljevi i navigira kroz tržišne neizvesnosti, ljudski uvid je nezamenljiv. AI ne može kreativno da se prilagodi niti da predvidi buduće promene bez strateškog vođenja. Da bi se istinski otključao potencijal AI, preduzeća moraju da podele svoje procese budžetiranja na taktičke i strateške komponente. AI bi trebalo da predvodi u taktičkim zadacima, dok ljudski menadžeri moraju voditi AI kako bi osigurali da taktičke odluke podržavaju dugoročnu viziju.

Uber je uspeo da postigne ovu ravnotežu. Sa poslovanjem u više od 600 gradova, kompanija koristi platforme za budžetiranje zasnovane na AI za prilagođavanje budžeta u realnom vremenu. AI precizno upravlja taktičkim odlukama, optimizujući raspodelu resursa i poboljšavajući operativnu efikasnost. Ali ljudski nadzor je ključan. Lokalni timovi Ubera često preinačuju predviđanja AI na osnovu poznavanja tržišta, osiguravajući da taktičke prilagodbe budu u skladu sa dugoročnim ciljevima kompanije. Ovaj uravnoteženi pristup bio je presudan za nedavni preokret Ubera – što je dovelo do prve operativne dobiti od 1,1 milijarde dolara 2023. godine.

Uspeh Ubera dokazuje da, iako AI dominira taktičkim odlukama, ljudski uvid je nezamenljiv za osiguranje da te odluke služe široj strateškoj viziji. Preduzeća koja postignu ovu ravnotežu neće samo operativno napredovati, već će osigurati i održivi rast.

. . .

AI sama po sebi nije dovoljna za rešavanje izazova savremenog budžetiranja. AI može – i treba – da zameni ljudske menadžere u taktičkim zadacima, poput kratkoročne raspodele resursa i povratnih informacija o performansama, gde donošenje odluka vođeno podacima dovodi do bržih i efikasnijih rezultata. Ali u strateškom domenu, gde su dugoročno planiranje, prilagodljivost tržištu i poslovna predviđanja ključni, ljudski uvid ostaje nezamenjiv. Da bi otključale puni potencijal AI u budžetiranju, kompanije moraju integrisati taktičke i strateške komponente svojih budžetskih procesa. Kompanije koje uspeju u budućnosti biće one koje nauče kako da efikasno balansiraju ove dve komponente – koristeći AI tamo gde ona briljira i oslanjajući se na ljudsku prosudbu gde su potrebni kreativnost i strateška vizija.

Generativna veštačka inteligencija nije strateško proročanstvo kakvim je mnogi predstavljaju. Kao i svaki drugi oblik AI-a, ona je ogledalo koje reflektuje obrasce, trendove i odluke iz prošlosti. Ne može pouzdano otvoriti nove puteve niti generisati zaista inovativna rešenja, s obzirom na to da se oslanja na već postojeće podatke i naučene verovatnoće. Međutim, postoje tri načina na koja lideri mogu koristiti generativnu AI kako bi podržali donošenje odluka usmerenih ka budućnosti i time usmerili organizacije ka rastu i inovacijama: kao platformu za razmenu ideja, za istraživanje scenarija i kao alat za generisanje ideja. Da bi se AI efikasno koristila u donošenju strateških odluka, od ključne je važnosti da menadžeri i lideri razumeju ograničenja koja su inherentna načinu na koji ona generiše rezultate.

Veštačka inteligencija (AI) se pojavila kao transformativna sila koja preoblikuje poslovne pejzaže u različitim industrijama. Iako generativna AI predstavlja najnoviji proboj u ovoj oblasti tehnoloških inovacija, ona se izdvaja time što fundamentalno izaziva tradicionalne paradigme strateškog donošenja odluka. Za razliku od svojih prethodnika, ova tehnologija nudi neviđene sposobnosti u obradi jezika i generisanju sadržaja, omogućavajući organizacijama da sintetišu složene informacije, generišu nijansirane uvide i ubrzaju donošenje odluka sa zapanjujućom preciznošću i dubinom.

Ipak, postoji ključna zabluda ugrađena u ovu viziju: generativna AI jednostavno nije strateško proročanstvo kakvim je mnogi predstavljaju. Kao i svaki drugi AI, ona je ogledalo koje reflektuje obrasce, trendove i odluke iz prošlosti. Da bi se AI efikasno koristila u donošenju strateških odluka, od ključne je važnosti da menadžeri i lideri razumeju ograničenja načina na koji generiše rezultate.

Ograničenja

AI je izuzetno sposoban u prepoznavanju ustaljenih obrazaca i optimizaciji procesa na osnovu istorijskih podataka. U tome je ostvario značajan uticaj na poslovne odluke. Može podržati odluke o kreditima predviđanjem rizika od neplaćanja sa visokim stepenom preciznosti; sprečiti kvarove mašina pokretanjem održavanja opreme pre nego što se dogode; optimizovati odluke u lancu snabdevanja prilagođavajući se brzo promenljivim okolnostima; i lako sažimati sadržaj iz dokumenata. Generativna AI dodaje nove sposobnosti na ovu rastuću listu: nedavne studije pokazuju da AI već može da generiše i procenjuje poslovne planove na nivou ekvivalentnom ljudima.

S obzirom na napredak AI-a, istaknuti zagovornici — uključujući pokojnog Danijela Kanemana — čak su tvrdili da bi ljudi trebali biti zamenjeni algoritmima gde god je to moguće. Međutim, postoji greška u toj logici. Bez obzira na to koliko AI može postati sposobna, ona ne može pouzdano otvoriti nove puteve niti generisati zaista inovativna rešenja jer se oslanja na prethodno postojeće podatke i naučene verovatnoće.

Ovo se odnosi i na generativnu AI. Njeni rezultati su zasnovani na naučenim korelacijama iz prošlih podataka. U suštini, njen odgovor na bilo koji zadati upit je predikcija zasnovana na stohastičkim obrascima koje je AI videla tokom obuke. Kada ima mnogo podataka za obuku, ovo funkcioniše izuzetno dobro. Ali to takođe dovodi do dobro dokumentovanih problema kao što su halucinacije, nestabilnost odgovora na upite i problemi sa zastarelim znanjem.

Na primer, zamislite da generativnu AI pitate da odredi strateški pravac kompanije. Ona će, po pravilu, replicirati ono što je već videla u svojim podacima za obuku i ponoviti ustaljene obrasce koje je naučila. Ovo se može eksperimentalno pokazati. Ako se generativni AI sistemi uzastopno obučavaju na sopstvenim rezultatima, predikcija će se urušiti u roku od nekoliko iteracija. Razlog je taj što će AI pojačavati predikcije iz centra odgovarajućih distribucija koje je naučila — do tačke u kojoj njen izlaz postaje potpuno besmislen. Još zabrinjavajuće, ako dodate dodatni tekst koji je očigledno nerelevantan za originalni upit, njen izlaz će i dalje značajno opasti jer nije u stanju da razlikuje koje informacije u upitu su zaista relevantne.

AI sistemi mogu biti vrlo elokventni, ali nisu sposobni da razumeju kontekst niti da rezonuju. Njeni uvidi su zasnovani isključivo na korelacijama. Kao što diskutujemo u nedavnom radu, ljudi imaju ključnu prednost: možemo razvijati nove intuicije ili teorije i testirati ih u stvarnom svetu. Ovo je od suštinskog značaja za strateško donošenje odluka. Najbolje strategije često idu „protiv struje“ konvencionalne mudrosti. Kompanije poput Amazona, Southwest Airlinesa, Spotifyja, Tesle ili Airbnba uspele su izazivanjem — a ne jačanjem — ustaljenih obrazaca na svojim tržištima. AI može ponoviti ono što je u prošlosti funkcionisalo na osnovu svojih podataka za obuku. Ali ona nema način da gleda unapred. Na primer, u vreme braće Rajt, hipotetički AI sistem bi samo reflektovao naučni konsenzus tog vremena da je let ljudi u letelicama težim od vazduha nemoguć.

Iako AI ima svoja ograničenja, ona se ipak može koristiti na snažne načine. Korišćenjem računarskih sposobnosti AI-a za unapređenje ljudskog prosuđivanja, a ne za njegovo zamenjivanje, organizacije mogu iskoristiti njene prednosti dok se oslanjaju na ljudsku intuiciju, kreativnost i uzročno zaključivanje kako bi inovirale i predvodile u neistraženim teritorijama. Identifikovali smo tri načina na koja lideri mogu efikasno koristiti generativnu AI za podršku donošenju strateških odluka koje vode organizacije ka rastu i inovacijama.

1. Kao platforma za razmenu ideja

Jedna od ključnih karakteristika generativne AI je njena sposobnost da generiše detaljan sadržaj kao odgovor na jednostavna uputstva ili upite. Ovi upiti mogu biti oblikovani tako da AI usvaja različite „ličnosti“, poput segmenata kupaca, omogućavajući korišćenje AI-a kao platforme za razmenu ideja. AI se može upotrebiti za odgovaranje na pitanja iz različitih uglova ili tačaka gledišta, bez ograničenja u pogledu obima ili troškova. Ono što je ranije zahtevalo skupe i dugotrajne fokus grupe sa kupcima ili konsultantske projekte sada se može istraživati pomoću promišljeno osmišljenih upita. AI sistem postaje, na neki način, novi član tima — sposoban da savetuje o verovatnim odgovorima na postavljena pitanja. Promenom upita i persona, moguće je koristiti AI za generisanje širokog spektra verovatnih odgovora ili ishoda — na način koji je ranije zahtevao značajna sredstva i vreme.

Međutim, zbog inherentnih ograničenja načina na koji AI generiše sadržaj, lideri bi njene uvide trebalo da koriste kao osnovu za preispitivanje ustaljenih praksi, a ne za njihovu slepu validaciju. AI može biti platforma za strategiju, za istraživanje, izazivanje i proširenje ideja, ali ne sme postati odjek onoga što je već poznato.

2. Za istraživanje scenarija

Kada su suočeni sa određenim skupom strateških opcija, generativni AI sistem može pomoći u definisanju potencijalnih ishoda za svaku od njih. Upućivanjem AI-a da usvoji određeni scenario omogućava se strukturisano istraživanje „šta ako“ scenarija. Ti scenariji mogu biti tipični prediktivni scenariji koji koriste trenutno znanje za procenu verovatnih budućih situacija. S obzirom na opsežno znanje ugrađeno u podatke na kojima je generativna AI obučena, scenariji mogu uključivati i istraživačke scenarije koji koriste sadašnje trendove za procenu verovatnog nastavka tih trendova u budućnosti, kao i normativne scenarije koji skiciraju određenu viziju budućnosti i puteve za njeno ostvarenje.

Međutim, umesto da se AI posmatra kao konačni autoritet, donosioci odluka bi njene rezultate trebalo da tretiraju kao privremene uvide koji im omogućavaju da identifikuju nove obrasce koji izazivaju konvencionalno razmišljanje. Oni bi trebalo da istražuju šta možda nedostaje ili je pogrešno predstavljeno.

S obzirom na to da generativni AI sistemi bolje funkcionišu na manjim, užim zadacima, pri istraživanju složenih pitanja — onih koja su svojstvena kreiranju strategije — najbolje je razložiti scenarije od interesa na manje komponente i generisati odgovore za svaki aspekt, pre nego što se ti odgovori kombinuju u jedno rešenje.

3. Kao alat za generisanje ideja

Stvaranje novog sadržaja — tekstova, slika, video materijala i zvuka — postalo je zaštitni znak revolucije generativne AI. AI ovde ima dve prednosti: može brzo generisati sadržaj uz male troškove i može kombinovati različite modalitete, poput korišćenja tekstualnih upita za generisanje slika ili video materijala. Ova jedinstvena sposobnost čini je odličnim alatom za proveru novih ideja i podršku procesu razvoja proizvoda. U suštini, alati generativne AI pružaju mogućnost da se koristi kao digitalna platforma za skiciranje ideja koja prevazilazi sve modalitete: tekst, slike, video i zvuk.

Jedna stvar koju treba imati na umu je da AI može generisati sadržaj velikom brzinom. Međutim, ljudska sposobnost za proveru tog sadržaja je ograničena. Dakle, više nije uvek bolje. Umesto da generišete veliki broj nasumičnih izlaza, najbolje je biti direktivan i izabrati specifične aspekte koje želite istražiti. Nešto poput procesa identifikacije potencijalnih aktivnih jedinjenja u otkrivanju lekova, trik je da se počne sa širokim spektrom opcija, a zatim brzo suzi izbor eliminisanjem neperspektivnih kandidata.

Napredak: Pozicioniranje AI-a kao strateškog dodatka

Da bi generativna AI postala vredan deo donošenja strateških odluka i kreiranja strategije, viši menadžeri moraju je posmatrati kao moćan dodatak ljudskoj kogniciji. Ona je veoma pogodna za pružanje uvida zasnovanih na obrascima i generisanje novog sadržaja. Međutim, bez obzira na to koliko sposobna AI postane u budućnosti, ljudske prednosti — posebno u uzročnom zaključivanju i donošenju odluka usmerenih na budućnost — ostaće ključne za navigaciju kroz neizvesnost i stvaranje inovacija. Osnovni mehanizam svakog AI sistema je predikcija, koja mu omogućava da briljira u prepoznavanju prošlih ili postojećih trendova. Ipak, na ljudima je da zamisle potpuno nove pravce i postave strateške ciljeve koji prevazilaze granice poznatih podataka.

Kako kupovina postaje sve digitalnija, uloga fizičkih prodavnica se pomera sa pukog obavljanja transakcija na rešavanje problema kupaca koje onlajn kanali ne mogu da reše. Istraživanje o multibrand maloprodavcima pokazuje da prodavnice stvaraju najveću vrednost kada lideri definišu jasnu svrhu za svaku lokaciju, selektivno investiraju u kategorije proizvoda gde su lična iskustva najvažnija i procenjuju učinak kroz celokupno putovanje kupca, a ne prema prodaji po pojedinačnim kanalima. Prodavnice usmerene na iskustvo mogu povećati ukupan prihod čak i dok smanjuju onlajn kupovinu, pod uslovom da prodube odnose sa kupcima, podstaknu češću kupovinu i dopunjuju digitalne kanale umesto da se takmiče sa njima. Najuspešniji maloprodavci organizuju fizička ulaganja oko vrednosti za kupca na nivou celog preduzeća, a ne oko učinka pojedinačnih kanala.

Moglo bi se oprostiti nekome ko zaključi da je fizička prodavnica u nepovratnom padu. Prazni izlozi ostaju uobičajen prizor u mnogim trgovačkim ulicama, a e-trgovina nastavlja da osvaja sve veći udeo u potrošnji potrošača. Ipak, neke od najbrže rastućih kompanija u maloprodaji se ne povlače iz fizičkih prodavnica. One ih otvaraju ubrzanim tempom.

Warby Parker, američki prodavac naočara nastao na internetu, završio je 2025. godinu sa 323 prodavnice i planira da otvori još 50 u 2026. Veliki etablirani maloprodavci takođe investiraju. Ulta Beauty je dodala 60 neto novih prodavnica u SAD tokom 2025. godine, proširivši svoju mrežu prodavnica za više od 4% na preko 1.500 lokacija — što je među najbržim stopama u maloprodaji. Isti kontratrend je vidljiv i u Holandiji, jednom od digitalno najzrelijih tržišta u Evropi i domu uspešnih tradicionalnih maloprodavaca kao što su Action i Rituals. Na primer, maloprodavac potrošačke elektronike primarno fokusiran na onlajn prodaju, Coolblue, porastao je sa 555 miliona evra godišnjeg prihoda i sedam prodavnica u 2015. godini na preko 2,5 milijardi evra i više od 40 lokacija danas, uključujući vodeću prodavnicu u Berlinu.

Ovi primeri sugerišu da najrelevantnije pitanje više nije da li fizička maloprodaja još uvek ima budućnost, već kako lideri treba da investiraju u nju. Koju stratešku ulogu fizička lokacija treba da igra u sve digitalnijem putovanju kupca? Kada firme treba da daju prioritet pogodnosti, a kada treba da investiraju u bogatiji format usmeren na iskustvo? Koji kupci, proizvodi i usluge opravdavaju oskudan prostor, zalihe i pažnju zaposlenih? I kako treba procenjivati uspeh kada nova lokacija može preusmeriti prihode među kanalima, a da istovremeno poveća ukupnu vrednost za kupca?

Taj izazov je posebno izražen kod multibrand maloprodavaca. Veliki deo dokaza o širenju prodavnica potiče od vertikalno integrisanih kompanija sa jednim brendom, kao što su Warby Parker i Bonobos, čije prodavnice prodaju ekskluzivne proizvode i mogu ojačati i brend i onlajn kanal. Većina velikih maloprodavaca suočava se sa težim problemom: oni prodaju brendove trećih strana koje kupci mogu kupiti i na drugim mestima. Prodavnica se stoga ne može osloniti na ekskluzivnost kako bi privukla posete i mora sprečiti da isključivo omogući konkurentsko razgledanje (showrooming), pri čemu kupci istražuju proizvode u prodavnici, ali na kraju kupuju na drugom mestu po nižoj ceni ili uz povoljniju dostavu.

Da bismo ispitali ovo zahtevnije okruženje, analizirali smo podatke o transakcijama tokom 26 meseci kod multibrand prodavca elektronike sa fokusom na onlajn poslovanje, obuhvatajući 2.388 područja poštanskih brojeva koja okružuju otvaranje tri prodavnice — dve velike prodavnice usmerene na iskustvo i jedne manje lokacije usmerene na pogodnost. Uporedili smo promene u obližnjim oblastima sa onima u pažljivo uparenim oblastima na drugim mestima, što nam je omogućilo da razlikujemo efekte otvaranja od osnovnih trendova prodaje. Takođe smo anketirali 450 potrošača kako bismo razumeli zašto su se efekti razlikovali po kategorijama, mereći relativnu vrednost prodavnica tokom pretrage informacija, ispunjenja porudžbine i povrata, i povezujući te percepcije sa uočenim efektima na prihod na nivou kategorija.

Kako izveštavamo u predstojećem članku u časopisu Production and Operations Management, uspešno fizičko investiranje zahteva povezan skup izbora: definisanje uloge lokacije, odabir pravog formata, identifikaciju kategorija koje imaju koristi od fizičke interakcije i usklađivanje prostora, zaliha, tehnologije i sposobnosti zaposlenih u skladu sa tim. Prodavnice ne bi trebalo ocenjivati izolovano — ili samo prema njihovom uticaju na onlajn prodaju — već prema ukupnoj vrednosti koju stvaraju kroz sve kanale i tokom celog putovanja kupca.

Prestanite da razmišljate u okvirima kanala

U našem radu sa maloprodavcima često se susrećemo sa odvojenim bilansima uspeha za prodavnice i e-trgovinu, što može podstaći svaku stranu da brani sopstveni prihod. Ovo iskrivljuje način na koji se procenjuju otvaranja prodavnica. Pad onlajn prodaje može izgledati kao signal neuspeha, dok snažna prodaja u prodavnici može delovati kao uspeh čak i kada su se kupovine samo premestile između kanala. Nasuprot tome, onlajn rast nakon otvaranja može se pogrešno protumačiti kao efekat prelivanja (halo effect), iako bi se deo toga svakako dogodio. Ono što je važno jeste promena koju je izazvala prodavnica — a ne samo ono što se desilo nakon toga.

Naši nalazi pokazuju zašto. U prva četiri meseca, sva tri otvaranja prodavnica smanjila su obližnji neto onlajn prihod — onlajn kupovine minus povrati — za otprilike 8% do 11%. Ipak, dve velike prodavnice usmerene na iskustvo više su nego nadoknadile te gubitke, povećavajući ukupan neto prihod kroz kanale za 21,7% i 23,2%; u prodavnici koju smo mogli da posmatramo tokom dužeg perioda, rast je na kraju dostigao 27,5%. Manja prodavnica usmerena na pogodnost kanibalizovala je onlajn prodaju u sličnom iznosu, ali nije generisala značajno povećanje ukupnog neto prihoda.

Moglo bi se posumnjati da je mala prodavnica ostvarila lošije rezultate zato što nije mogla da drži glomazne kategorije kao što su televizori i veš mašine. Ali kada smo ograničili poređenje na kategorije dostupne u oba formata, dobici velikih prodavnica su se jedva promenili, dok mala prodavnica i dalje nije proizvela nikakav značajan rast. Razlika nije bila samo u tome šta su prodavnice imale u asortimanu, već u tome šta su kupci mogli da rade unutar njih.

Izdvajaju se još tri obrasca. Velike prodavnice su generisale veći rast aktiviranjem postojećih kupaca nego privlačenjem novih, iako je i akvizicija značajno doprinela. Postojeći kupci su kupovali češće, umesto da troše više po porudžbini. Kanibalizacija je bila izrazito lokalnog karaktera: onlajn prodaja je najviše pala u blizini prodavnica, upravo tamo gde su dobici ukupnog prihoda bili najjači. Prodavnice stoga mogu biti u jednakoj meri mehanizam za aktivaciju koliko i kanal za akviziciju.

Šira pouka je da se fizička lokacija najbolje procenjuje prema tome da li širi poslovanje u celini, a ne prema tome gde se transakcija odvija. Lideri bi trebalo da se zapitaju da li nova lokacija uvećava bazu kupaca, produbljuje postojeće odnose ili povećava učestalost kupovine ili potrošnju u meri koja je dovoljna da nadoknadi supstituciju kanala.

Target ilustruje ovu međuzavisnost: njegove prodavnice istovremeno funkcionišu kao destinacije za kupovinu i centri za ispunjavanje porudžbina koje su započete digitalnim putem.

Lideri bi stoga trebalo da definišu zadatak fizičke tačke kontakta pre nego što odaberu njen format ili lokaciju. Ta svrha treba da usmerava dizajn, asortiman, zalihe, tehnologiju, raspodelu osoblja i, na kraju, evaluaciju učinka.

Dajte svakoj fizičkoj tački kontakta jasan zadatak

Fizičko ulaganje treba da započne sa jasnim problemom kupca: Šta je to što lokacija treba da reši, za koje proizvode, usluge i kupce? Prodavnica ne bi trebalo samo da reprodukuje ono što kupci već mogu da urade onlajn. Njena svrha treba da vodi izbor formata i lokacije, zajedno sa odlukama o asortimanu, zalihama, rasporedu, tehnologiji i sposobnostima zaposlenih. Kako je to formulisala glavna direktorka za maloprodaju kompanije Ulta Beauty, Ejmi Bajer-Tomas (Amiee Bayer-Thomas), maloprodavci se moraju „pojaviti za lokalnog gosta“ — što je termin koji Ulta koristi za kupca.

Naše istraživanje se fokusira na vrednost koju prodavnice mogu stvoriti u tri faze putovanja kupca. One mogu pomoći kupcima da razumeju i odluče kroz čulnu evaluaciju, poređenje i stručne savete; omogućiti trenutno ispunjenje porudžbine kada kupcima nešto treba odmah; i pojednostaviti povrate i rešavanje problema nakon kupovine.

Kupac televizora može posetiti prodavnicu da uporedi kvalitet slike i zvuka, dok nekome kome se pokvario laptop možda manje brine razgledanje, a više to da izađe sa zamenom istog dana.

Nemojte ravnomerno raspoređivati iskustvo

Lideri ne moraju da nagađaju koje pogodnosti u prodavnici su najvažnije. Za svaku kategoriju, naši ispitanici u anketi su procenili koliko vrednuju čulnu procenu, stručne savete, trenutni pristup i lakši povrat, kao i koliko bolje prodavnice pružaju te pogodnosti u poređenju sa onlajn kanalom.

Za destinacijske kategorije, kao što su televizori, laptopovi i mobilni telefoni, percepcija vrednosti u prodavnici tokom pretrage informacija i trenutnog ispunjenja blisko je odgovarala rastu prihoda; lakši povrati su bili znatno manje važni.

Za dodatnu opremu, te pogodnosti nisu objasnile učinak, što sugeriše da su dobici uglavnom nastali kroz unakrsnu prodaju sa destinacijskim proizvodima. Sposobnosti prodavnice bi stoga trebalo uskladiti sa potrebama kupaca kategoriju po kategoriju, a ne uniformno kroz ceo asortiman.

Davanje jasnog zadatka prodavnici ne znači pružanje istog iskustva za svaki proizvod ili potrebu kupca. Prostor, zalihe, tehnologija i stručnost zaposlenih su skupi, tako da lideri moraju da ih koncentrišu tamo gde stvaraju najveću vrednost.

Zbirni rezultati mogu prikriti značajne varijacije. Čak i unutar uspešne prodavnice, više od četiri od deset kategorija nije ostvarilo merljiv rast. Neke kategorije su se više nego udvostručile, dok su druge ostvarile rast uprkos tome što nisu nudile praktično iskustvo isprobavanja.

Princip alokacije je jednostavan: Uskladite fizičko ulaganje sa problemom kupca. Kategorije koje zahtevaju mnogo informacija iziskuju funkcionalne izložbene modele, mogućnosti poređenja i stručno osoblje. Proizvodi vođeni trenutnim ispunjenjem zahtevaju pouzdane lokalne zalihe i preuzimanje bez trenja. Dodatna oprema često ima više koristi od kontekstualnog postavljanja i pakovanja u pakete nego od samostalnih iskustava.

Coolblue primenjuje ovu logiku izlažući dodatnu opremu pored primarnih proizvoda ili je uklapajući u postavke konkretnih scenarija upotrebe, kao što su kompletne konfiguracije za kućnu kancelariju. U našoj studiji, maloprodavac koji je učestvovao na sličan način je pripisao rastući učinak nekoliko vrsta dodatne opreme uglavnom poboljšanoj unakrsnoj prodaji i učenju o tome kako da ih efikasno izloži.

Precizna alokacija će varirati u zavisnosti od maloprodavca, kategorije i tržišta. Ali princip se primenjuje i van maloprodaje — od koncentrisanja stručnosti u filijalama banaka na složene finansijske odluke do rezervisanja B2B demonstracionih centara za rešenja koja je teško proceniti na daljinu.

Cilj ne bi trebalo da bude maksimiziranje bogatstva svake fizičke interakcije. Trebalo bi da bude koncentrisanje ulaganja tamo gde fizičko prisustvo materijalno poboljšava odluku kupca, rešava hitnu potrebu ili jača šire rešenje.

Organizujte se oko vrednosti za kupca

Pretvaranje koncepta prodavnice u produktivnu investiciju zahteva koordinisane izbore. Lideri moraju uskladiti format, lokaciju, asortiman, zalihe, tehnologiju i osoblje oko problema kupca koji lokacija treba da reši. U suprotnom, funkcije mogu težiti suprotstavljenim ciljevima: sektor za nekretnine može preferirati manju površinu, operacije mogu minimizirati zalihe, a HR može ograničiti specijalizovano osoblje, čak i kada koncept zavisi od stručnih saveta i trenutne dostupnosti.

Viši rukovodilac ili međufunkcionalni tim bi stoga trebalo da upravlja celokupnom ponudom kroz putovanje kupca. Podaci o kupcima, vidljivost zaliha, budžeti i prava odlučivanja ne bi trebalo da ostanu podeljeni po kanalima. Učinak bi takođe trebalo procenjivati kroz sve kanale, koristeći mere kao što su ukupan neto prihod, akvizicija kupaca, učestalost kupovine, zadržavanje i povrati — a ne prodaja u prodavnici, onlajn rast ili poseta sami po sebi. Podsticaji bi trebalo da nagrađuju stvaranje vrednosti na nivou celog preduzeća, a ne zaštitu pojedinačnih kanala ili funkcionalnih budžeta.

. . .

Prodavnice koje stvaraju trajnu vrednost izgrađene su oko problema kupaca koje digitalni kanali ne mogu jednako dobro da reše. Ulaganje u fizička iskustva može izgledati kao odluka o kanalu, ali su njene posledice strateške. Cilj nije samo otvaranje više prodavnica. Cilj je pružiti kupcima uverljiv razlog za posetu — a organizaciji koherentan način da tu posetu učini vrednom truda.

Generativna veštačka inteligencija (AI), posebno veliki jezički modeli (LLMs), nudi obećavajući novi alat za istraživanje tržišta u ranoj fazi simuliranjem reakcija kupaca na koncepte proizvoda. Ovo može omogućiti kompanijama da donose zaključke slične onima koje bi dobile anketiranjem kupaca ili sprovođenjem fokus grupa, ali uz mnogo manje vremena i troškova. Iako LLMs mogu pružiti isplative i brze uvide, i dalje zahtevaju fino podešavanje (fine-tuning) sa vlasničkim podacima kako bi se dobile precizne procene preferencija. I uprkos njihovom potencijalu, LLMs bi trebalo da dopune, a ne da zamene ljudsko istraživanje, jer imaju poteškoća sa nijansiranom segmentacijom kupaca i dinamičnim tržišnim uslovima.

U ranim fazama inovacija, kompanije se suočavaju sa poznatom dilemom: Koje ideje zaslužuju dalje ulaganje? Tradicionalno rešenje, istraživanje tržišta usmereno na ljude, može pružiti vredne uvide — ali često može biti sporo, skupo i ograničenog obima. Sada, generativna AI nudi intrigantan novi alat: sintetičke kupce.

Veliki jezički modeli (LLMs), kao što su Chat GPT i Gemini, privukli su pažnju svojom sposobnošću da generišu sadržaj i ideje. Ali manje istražena granica je njihov potencijal da simuliraju reakcije kupaca na koncepte proizvoda i njegovih karakteristika. Naše istraživanje pokazuje da LLMs, ako se pažljivo koriste, mogu funkcionisati kao sintetičke fokus grupe, pružajući rane uvide o preferencijama kupaca za delić vremena i troškova u poređenju sa studijama koje uključuju ljude.

LLMs ne pomažu samo u stvaranju ideja za proizvode; oni ih takođe mogu testirati. Predstavljanjem konfiguracija proizvoda ovim modelima na strukturiran način, možemo proceniti „sintetičku“ spremnost za plaćanje (willingness-to-pay - WTP), uporediti alternative, pa čak i označiti ideje koje će verovatno propasti, sve pre angažovanja ijednog ljudskog ispitanika. Kroz nekoliko studija u stilu „conjoint“ analize u kategorijama kao što su pasta za zube, laptopovi i tableti, otkrili smo da LLMs, posebno kada su fino podešeni sa vlasničkim podacima, često daju procene preferencija izuzetno bliske onima kod stvarnih potrošača.

Primenjen u praksi, ovaj pristup nudi više od pukog povećanja efikasnosti u pogledu troškova ili vremena (iako su i ona značajna). Takođe može proširiti vrh levka inovacija, omogućavajući rigoroznije i skalabilno istraživanje ranih ideja.

Od generatora teksta do tržišnog simulatora

LLMs su obučeni na ogromnim skupovima podataka koji uključuju recenzije proizvoda, diskusije i obrasce ponašanja izražene prirodnim jezikom. To ih čini iznenađujuće veštim u odgovaranju na strukturirana pitanja o proizvodima zasnovana na izboru.

U našim studijama, koristili smo program da direktno postavljamo upite LLM modelima sa poređenjima proizvoda koja oponašaju ankete u istraživanju ljudskog tržišta. Na primer: „Da li biste kupili Colgate pastu za zube sa fluoridom za $2.99 ili verziju bez fluorida za $1.99?“ Ponavljanjem ovih upita kroz stotine nasumičnih konfiguracija proizvoda, generisali smo distribucije simuliranih odgovora kupaca. (Napomena: Koristili smo program koji je direktno slao upite LLM-u, a ne interfejs za chat.) Koristeći standardne metode „conjoint“ analize, zatim smo procenili WTP za različite karakteristike proizvoda.

Da bismo procenili odgovore LLM-a, takođe smo sproveli ove „conjoint“ studije sa ljudskim uzorcima. Rezultati? LLMs su proizveli realistične i usmereno tačne preferencije za mnoge poznate atribute. Na primer, sintetički kupci su vrednovali fluorid u pasti za zube i dodatnu RAM memoriju u laptopovima na načine koji su odražavali ljudske uzorke. Štaviše, distribucija simuliranih odgovora je obuhvatila važne kompromise između cene i karakteristika.

Važno je napomenuti da ovo nije bilo samo nekoliko pažljivo odabranih primera. U više kategorija proizvoda, LLMs su dosledno generisali rangiranje preferencija koje se poklapalo sa rezultatima dobijenim od ljudi. Kao alat za preliminarno testiranje, potencijal je jasan: LLMs mogu rano označiti slabe ideje i dati prioritet obećavajućim pravcima pre početka formalnog istraživanja.

Ali postoje ograničenja — i ona su važna

Uprkos ovim obećavajućim rezultatima, LLMs „sa police“ (off-the-shelf) nisu savršeni simulatori. Zapravo, oni imaju tendenciju da precenjuju interesovanje za nove ili neobične karakteristike. Kada smo testirali nove ukuse paste za zube kao što su „palačinka“ ili „krastavac“, sintetički potrošači LLM-a pokazali su daleko više entuzijazma nego stvarni ljudi. Bez utemeljenja u stvarnim potrošačima, generativna AI je zamišljala kupce koji naginju uzbuđenju i znatiželji, osobinama koje se ne pretvaraju uvek u prodaju.

Štaviše, LLMs imaju poteškoća sa segmentacijom kupaca. Kada im se postave upiti sa demografskim modifikatorima (npr. „vi ste kupac sa niskim primanjima“ ili „vi ste republikanac“), odgovori su se menjali, ali često na nedosledan ili preuveličan način. Čak i nakon finog podešavanja, LLM nije mogao pouzdano da reprodukuje nijansirane razlike u preferencijama između demografskih grupa koje su otkrila istraživanja sa ljudima.

Na primer, prilikom procene WTP za MacBook u poređenju sa Surface laptopom, LLM je preuveličao razlike u preferencijama između platnih razreda u odnosu na stvarne ljude. Tačno je pokazao da bi sintetički pojedinci koji su republikanci bili spremni da plate manje za brend Apple od onih koji su demokrate; međutim, pokazao je razliku od $625, dok je razlika u ljudskim uzorcima bila samo $72. Međutim, kada je fino podešen sa podacima kompanije, LLM je imao tendenciju da „usrednji“ svoja predviđanja, zamagljujući važnu heterogenost (npr. tvrdeći da su i demokrate i republikanci bili spremni da plate isti iznos za brend Apple).

Pored toga, LLMs su unapred obučeni, i bez dodatnih podataka za obuku koje pruža istraživač ili pristupa internetu, oni mogu otkriti statične preferencije i ne prilagođavati se dinamički trenutnim tržišnim uslovima, čime pružaju nebitne informacije.

Konačno, brzi razvojni ciklusi i često uvođenje novih LLM modela zahtevaju procenu osnovnih odgovora svake verzije LLM-a, što otežava njihovu upotrebu u procesu razvoja proizvoda.

Ukratko: Korišćenjem naših metodologija, LLMs trenutno mogu aproksimirati prosečne tržišne signale, ali ne i uvide specifične za segment. Za bilo šta izvan detekcije trendova na visokom nivou u ranoj fazi, istraživanje sa ljudima ostaje suštinski važno.

Moć vlasničkih podataka

Jedno od najubedljivijih otkrića u našem istraživanju je koliko bolje LLMs rade kada su fino podešeni sa sopstvenim istorijskim podacima o klijentima kompanije.

Konkretno, koristili smo prethodne ankete kupaca za fino podešavanje LLM-a. Fino podešavanje (Fine-tuning) podrazumeva prilagođavanje parametara modela na osnovu odgovora iz tih prošlih anketa. Ovaj proces poboljšava sposobnost LLM-a da simulira preferencije slične ljudskim, čak i za karakteristike koje ranije nije video.

Na primer, fino smo podesili LLM koristeći odgovore iz studije o pasti za zube sa standardnim ukusima (nana, cimet, jagoda). Zatim smo od njega tražili da proceni preferencije za nove ukuse (palačinka, krastavac). Fino podešen model je preokrenuo svoj raniji entuzijazam i dao WTP procene koje su bile u skladu sa odgovorima ljudi — uključujući i prepoznavanje da većina ljudi smatra „pastu za zube sa ukusom palačinke“ neprivlačnom.

Ovaj obrazac se ponovio u kategoriji tehnologije. Nakon finog podešavanja na osnovu prošlih anketa sa karakteristikama laptopova kao što su veličina ekrana i RAM, LLM je dao daleko preciznije WTP procene za potpuno novu karakteristiku, ugrađene projektore, nego što je to činio u svom osnovnom obliku.

Ali metoda finog podešavanja je funkcionisala samo u istoj kategoriji interesovanja. Kada smo modelu koji je bio fino podešen koristeći ankete o laptopovima postavili upit o tabletima, bliskoj ali različitoj kategoriji, on je radio lošije od modela „sa police“ (off-the-shelf).

Ključni zaključak: firme koje grade i fino podešavaju sopstvene interne „simulatore kupaca“ koristeći LLMs i istorijske podatke iz anketa mogu otključati oštrije uvide u ranoj fazi. Ovo stvara oblik konkurentske prednosti zasnovane na podacima: dve firme koje koriste isti osnovni LLM dobiće različite rezultate ako je jedna od njih obučila model na preferencijama sopstvenih kupaca.

Troškovi, brzina i prošireni levak inovacija

Tradicionalne „conjoint“ studije mogu koštati desetine hiljada dolara i zahtevati nedelje za dizajniranje, sprovođenje i analizu. Naše studije zasnovane na LLM modelima trajale su samo nekoliko sati, uz delić troškova. Bili smo u mogućnosti da generišemo hiljade simuliranih odgovora i brzo ponavljamo proces.

Ova brzina omogućava drugačiju vrstu inovacionog procesa. Umesto da razvijaju samo nekoliko ideja za testiranje, timovi sada mogu da istraže desetine, pa čak i stotine, ranih koncepata, koristeći sintetičke potrošače kao filter. Ovo proširuje vrh levka inovacija, dok sužava dno uz pomoć preciznijih podataka.

Na primer, kompanija za robu široke potrošnje mogla bi sintetički testirati 40 novih varijacija proizvoda, a zatim sprovesti ankete sa ljudima na 5 najperspektivnijih. Ovo smanjuje rasipanje i osigurava da je ljudska pažnja usmerena tamo gde je najvažnije.

Dopuna, a ne zamena

Primamljivo je zamisliti budućnost u kojoj sintetički kupci u potpunosti zamenjuju istraživanje sa ljudima. Ta budućnost još nije stigla, a možda nikada i neće.

Iako LLMs mogu generisati kredibilne uvide u prvoj fazi, i dalje im nedostaju nijanse, emocionalna inteligencija i varijabilnost stvarnih ljudi. Što je još važnije, oni odražavaju postojeće podatke i ponašanje i stoga nasleđuju sve njihove pristrasnosti i slepe tačke.

Ako se koriste odgovorno, LLMs bi trebalo da dopune, a ne da zamene, istraživanje tržišta. Naše studije pokazuju da se mogu primeniti rano u životnom ciklusu razvoja proizvoda, kada je cilj istraživanje i određivanje prioriteta, a ne validacija ili segmentacija.

Štaviše, marketinški stručnjaci moraju ulagati u interno prikupljanje podataka i upravljanje njima kako bi maksimizirali vrednost ovih alata. Fino podešen model izgrađen na godinama pažljivo strukturiranih podataka iz anketa daleko je korisniji od onog koji se oslanja samo na obuku sa interneta.

Budućnost istraživanja tržišta?

Generativna AI preoblikuje način na koji preduzeća dizajniraju, testiraju i lansiraju nove proizvode. Sintetički kupci nisu zamena za stvarne, ali bi mogli biti moćno novo sočivo za rane uvide.

Kombinovanjem LLM modela sa rigoroznim istraživačkim metodama, kompanije mogu brže da inoviraju, efikasnije filtriraju ideje i smanje rizik od skupih grešaka. Ne radi se o borbi čoveka protiv mašine, već o korišćenju mašina za efikasnije slušanje, kako bi ljudi mogli da donose bolje odluke.

Kako se ova oblast razvija, jedna stvar je jasna: firme koje nauče da kombinuju sintetičke i ljudske uvide predvodiće sledeći talas inovacija usmerenih na kupca.

Može se sa sigurnošću pretpostaviti da će ubrzane promene ostati. U srži današnjih čestih poremećaja je neizvesnost: situacije u kojima su dostupne informacije nepotpune, kontradiktorne ili se stalno menjaju, a jasni odgovori su nemogući. Snalaženje u neizvesnosti zahteva novi skup veština – onaj koji se oslanja na našu ljudskost, umesto da je zaobilazi. Za razliku od mašina, mi donosimo biološki odgovor na promenu. A taj odgovor, ako se razume i iskoristi, može postati moćna prednost.

Živimo u eri ubrzanih promena, a lideri to osećaju svakog dana. Za pet godina, iskusili smo uticaj Kovida i kako je on resetovao norme koje smo uzimali zdravo za gotovo u načinu na koji radimo; pojavu generativne veštačke inteligencije (gen AI) i suočavanje sa njenim ogromnim uticajem na uobičajeno poslovanje; i visoku geopolitičku nestabilnost i njene parališuće efekte na poslovne odluke.

U srži ovih poremećaja je neizvesnost: situacije u kojima su dostupne informacije nepotpune, kontradiktorne ili se stalno menjaju, a jasni odgovori su nemogući. Nismo znali kako će izgledati posao kada se kancelarije ponovo otvore. Ne znamo koje će poslove veštačka inteligencija automatizovati. Ne znamo sa kojim zemljama ćemo sutra moći da trgujemo bez prohibitivnih carina.

Zašto je ovo važno? Zato što neizvesna vremena zahtevaju drugačiju vrstu liderstva od stabilnih vremena. Snalaženje u neizvesnosti zahteva novi skup veština – onaj koji se oslanja na našu ljudskost, umesto da je zaobilazi. Za razliku od mašina, mi donosimo biološki odgovor na promenu. A taj odgovor, ako se razume i iskoristi, može postati moćna prednost.

Oslanjajući se na naše kolektivne decenije rada sa liderima, kao i na istraživanja na raskrsnici design thinking-a i ljudske fiziologije, identifikovali smo tri biološke realnosti koje oblikuju kako se ljudi snalaze u stalnim promenama i neizvesnosti. Svaka od njih dolazi sa praktičnim strategijama koje možete koristiti da povratite kontrolu.

Pretvorite probleme u prilike

Biološka realnost

Ljudi prirodno teže da smanje neizvesnost. U neizvesnim situacijama, prva reakcija tela obično nije kreativnost ili rešavanje problema – to je preživljavanje. Kada se susretnemo sa nečim novim ili nesigurnim, naš nervni sistem aktivira stresni odgovor, često opisan kao „bori se, beži ili zamrzni se“. Mozak detektuje potencijalne pretnje, aktivira amigdalu i oslobađa kortizol i adrenalin. Ove hemikalije izoštravaju fokus i pripremaju telo da brzo reaguje, ali takođe sužavaju pažnju i potiskuju više misaone procese. Zato se u trenucima poremećaja – poput reorganizacije ili iznenadne promene tržišnih uslova – lideri mogu osećati defanzivno, anksiozno ili paralisano, umesto otvoreno i inovativno.

Osim biologije, naša korporativna kultura nas može zadržati u tom stanju. Akcionari ne žele da čuju da ne znamo šta je sledeće. Zaposleni žele odgovore. Oni – i tržište – zahtevaju samopouzdanje i sigurnost, čak i kada su uslovi nejasni.

Dizajnerski odgovor

Tamo gde nas biologija gura ka pretnji, dizajneri su obučeni da vide promenu kao mogućnost. U kompaniji IDEO, gde je Ejmi provela skoro deceniju, prvi korak u rešavanju bilo kog problema klijenta bio je da se on preformuliše kao „dizajnerski izazov“. Umesto fokusiranja na nedostatke – npr. „učešće birača je opalo“ ili „prodaja poljoprivredne opreme je niska“ – postavili bismo optimistično pitanje: „Kako bismo mogli da stvorimo zabavno i pristupačno iskustvo glasanja?“ ili „Kako bismo mogli da pomognemo poljoprivrednicima da razviju svoje poslovanje?“

Ta jednostavna promena perspektive u jeziku oslobađala je energiju i kreativnost. Kada je izazov uokviren kao prilika i ljudska potreba, ideje su tekle prirodno, a usledili su zabava i zamah.

Istraživanja pokazuju da uz vežbu, lideri mogu preći iz „stanja pretnje“, gde stres deluje preplavljujuće, u „stanje izazova“, gde ista fiziološka uzbuđenost postaje energična i motivišuća. Strategije kao što su razvijanje „načina razmišljanja o stresu“ (fokusiranje na podsticajnu stranu stresa), kognitivno preispitivanje (preoblikovanje iskustva ka onome što je dobro), pa čak i namerne pauze daju korteksu – centru mozga za donošenje odluka i generisanje ideja – vremena da se ponovo angažuje.

Prvo, morate osujetiti tu početnu reakciju na pretnju stvaranjem prostora da odgovorite, umesto da reagujete. To može uključivati jednostavno odvajanje trenutka za disanje, što može smiriti reakciju na pretnju, do stvaranja vremena i prostora za ponovno razmatranje izazova koji je pred vama.

Na primer, kada je Ejmi radila sa jednom od poslednjih štampanih verzija Žutih strana, koja je morala brzo da pređe na digitalno, lideri su pitali: Kako bismo mogli bolje da služimo našim klijentima sada nego pre? I kako da istovremeno unapredimo veštine naših timova za digitalnu eru? Rezultat ovog preoblikovanja (i kasnijih promena koje je omogućilo) bio je da su zaposleni počeli da se ponašaju kao vlasnici, dok su novi procesi razvoja proizvoda donosili rezultate i rast broja kupaca.

Kako da pomognete sebi da preformulišete

Uzmite oblast neizvesnosti i koristite ove podsticaje da je sagledate drugačije. Na primer:
• Za šta je ova neizvesnost stvorila više prostora?
• Koje su to nezadovoljene potrebe kupaca ili zaposlenih kojima bismo sada mogli da se pozabavimo?

Stvorite prostor za inspiraciju

Biološka realnost

Kreativnost pati pod stresom i kognitivnim opterećenjem. Kada je vaš mozak preopterećen, prefrontalni korteks – deo odgovoran za planiranje, stvaranje ideja i inovacije – biva „otet“ od strane limbičkog sistema, vašeg emocionalnog centra i centra za preživljavanje. To znači manje novih ideja, smanjen uvid i reaktivnije ponašanje.

Dizajnerski odgovor

Neizvesnost nije greška; to je odlika života. U vremenima neizvesnosti možete povući najveće, najsmelije poteze – tada se može roditi revolucionarno razmišljanje. Trik? Morate se osećati prijatno boraveći u prostoru neizvesnosti. Jedan način da to uradite je da se uzbudite zbog mogućnosti koje ona pruža. Dizajneri uživaju u neizvesnosti počinjući sa inspiracijom, a ne sa stvaranjem ideja. Lepota pauze za inspiraciju je u tome što vas prodrma, skreće vam misli sa neizvesnosti i pomaže vam da se angažujete sa svežom perspektivom. Ona aktivira taj kreativni deo vašeg mozga.

U kompaniji IDEO, nikada nismo odmah prelazili na rešavanje problema. Umesto toga, počinjali smo namernim traženjem inspiracije – kroz terensko istraživanje, posmatranje ili ono što smo zvali analogna iskustva: izlazak izvan domena problema da bismo pronašli iznenađujuće paralele i emocionalne istine na drugim mestima. Analogna inspiracija razbija vaš mentalni model.

Uzmite ovaj primer: Kada su radili sa kompanijom Old Navy na osmišljavanju njihove ponude za veće veličine (plus-size), Ejmi i njen tim nisu počeli sa rasporedom u prodavnici ili marketinškim kampanjama. Prvo su otišli u karaoke barove. Zašto? Zato što je tim shvatio da se za mnoge žene koje nose veličinu 16+, iskustvo kupovine u odvojenim „plus odeljenjima“ osećalo kao da su stavljene na scenu – posmatrane, osuđivane, izložene. Karaoke su postale analogija za to emocionalno stanje. Ta neočekivana paralela navela je tim da pređe sa dizajna odvojenosti na integraciju u prodajnom prostoru i u pripovedanju priče o brendu.

Kako da pomognete sebi da prikupite uvide

Uzmite oblast neizvesnosti i pretvorite je u potragu. Na primer:
• Upravo ste završili reorganizaciju kompanije? Pomozite svom timu da se ponovo fokusira tako što ćete ih podstaći da izvedu petoro novih kolega na kafu i zamoliti ih da podele priču za koju misle da najbolje oslikava kulturu kompanije.
• Niste sigurni kako da podstaknete uključivanje veštačke inteligencije u procese? Umesto da odmah prelazite na rešenja, organizujte mesec inspiracije. Podstaknite zaposlene da podele priče o drugim kompanijama koje koriste veštačku inteligenciju, kako uspešno tako i neuspešno.

Eksperimentišite na svom putu napred

Biološka realnost

Preveliki koraci nas mogu paralisati. Kada ulozi deluju visoko ili je put nejasan, nervni sistem može ući u povišeno stanje pripravnosti. To aktivira simpatički nervni sistem (bori se ili beži), što može poremetiti povezanost u mozgu – prekidajući pristup korteksu i povećavajući emocionalnu reaktivnost iz limbičkog sistema. Rezultat? Odugovlačimo. Odvlačimo sebi pažnju. Izbegavamo preduzimanje akcije, ne zato što nam nije stalo, već zato što akcija deluje previše neizvesno, previše rizično, previše. Ponekad je to zato što se naše telo doslovno „zamrzlo“, čineći akciju nemogućom.

Dizajnerski odgovor

Sačuvali smo najbolje za kraj. Ovo je Ejmina omiljena stvar i jedan od najmoćnijih alata – tajni sastojak – u dizajnerskom setu alata. Akcija stvara jasnoću, a ne obrnuto. Dakle, eksperimentisanje je način na koji pametne kompanije i pojedinci idu napred kada jasnoća nedostaje. Umesto da čekaju savršen odgovor, dizajneri isprobavaju male, namerne eksperimente niskog rizika kako bi naučili šta funkcioniše. Imajte na umu da eksperimenti nisu pilot-projekti. Cilj je da se uči, a ne da se dokazuje.

Na primer, kada je jedna banka u Australiji želela da uvede proizvod koji bi pomogao roditeljima da nauče decu pametnom ponašanju sa kreditnim karticama, tim IDEO je kreirao proizvod „nalik na pravi“ od pripejd debitne kartice. U kratkom, jednomesečnom eksperimentu, roditelji su mogli da daju deci limite potrošnje, prate kupovine i daju povratne informacije o tome šta bi takav proizvod mogao da ponudi. Kada je banka krenula da dizajnira i pravi proizvod, radila je to na osnovu informacija iz stvarnog sveta, a ne na osnovu nagađanja o ponašanju kupaca.

U vremenima neizvesnosti, eksperimentisanje nam omogućava da zaobiđemo paralizu velikih odluka fokusiranjem na male korake koji deluju dovoljno bezbedno da se isprobaju. Važno je napomenuti da eksperimenti ne moraju da uspeju da bi bili korisni. Oni samo treba da nas nauče nečemu novom. Uspeh nije „uključili smo veštačku inteligenciju u nekoliko procesa“ ili „posao sada teče glatko nakon reorganizacije“. Uspeh je „naučili smo nešto što unapređuje naše razumevanje“.

Kako da pomognete sebi i svom timu da eksperimentišete

Uzmite oblast u kojoj ste vi ili vaš tim zaglavljeni i niste sigurni kako da krenete napred, a zatim oljuštite slojeve do najmanjeg mogućeg koraka. Na primer:

• Pokušavate da uključite veštačku inteligenciju, ali se suočavate sa strepnjom ili otporom? Šta ako biste organizovali seriju „ručak i učenje“, gde bi se zaposleni obavezali da se igraju sa alatom veštačke inteligencije, podele iskustva na jednoj sesiji i pridruže se trima drugim sesijama da dobiju inspiraciju? Neka njihovi podsticaji ne budu vezani za posao kako bi delovalo lagano i pristupačno.
• Suočavate se sa smanjenjem finansiranja kao lider neprofitne organizacije? Šta ako biste organizovali „poziv za inspiraciju o finansiranju“ za kolege lidere neprofitnih organizacija i podelili svoje omiljene modele prihoda iz drugih preduzeća, a zatim zajedno razmišljali o novim izvorima prihoda? Ako postoji interesovanje, mogli biste to pretvoriti u redovni klub za eksperimentisanje gde svaka organizacija isprobava različite metode finansiranja i deli naučeno.

Svaki mali eksperiment vam daje podatke. Ti podaci vam daju samopouzdanje. A to samopouzdanje smanjuje neizvesnost – ne zato što ste magično sve shvatili, već zato što se krećete.

...

Može se sa sigurnošću pretpostaviti da će ubrzane promene ostati. Pametan potez je naučiti kako da jašete na tom talasu, pa čak i da uživate u njemu. Ovi dizajnerski saveti – i biološke realnosti kojima se bave – mogu pružiti veštine i perspektivu da to i učinite.

Iako se ne može obećati izvesnost u vezi sa budućnošću, lideri mogu pružiti okvir za upravljanje anksioznošću tima koja okružuje transformaciju putem veštačke inteligencije (AI). Važno je da i lider i tim podjednako učestvuju u transparentnosti i otvorenom dijalogu kako bi se održala kohezija tima i psihološka sigurnost tokom perioda potencijalno remetilačkih promena. Lideri moraju neprestano ostavljati prostor za refleksiju, prepoznajući da se anksioznost zbog AI ne može rešiti u jednom razgovoru, tako što će prihvatiti strahove zaposlenih, kreirati sigurne prostore za razgovor, preduzimati posvećene akcije i ponavljati ovaj proces iznova i iznova.

Tokom pandemije, lideri su naučili da moraju da smisle kako da održe svoje timove povezanim čak i kada nisu imali pojma šta će se, do đavola, dešavati iz dana u dan. I mnogi od nas su shvatili nešto prelepo: da je pokazivanje malo više ranjivosti i otvorenosti prema „sivim zonama” bilo upravo ono što je našim ljudima trebalo. Na kratak trenutak, liderima je bilo dozvoljeno da pričaju o onome što ne znaju.

Iako AI (hvala bogu) ne predstavlja pretnju našoj smrtnosti, većina Amerikanaca strahuje od njenog uticaja, i niko ne može dovesti u pitanje poremećaj koji je već donela. Zato je, nakon što lideri razviju svest o sopstvenim emocijama, sledeći korak vođenje njihovih timova kroz anksioznost zbog AI. To zahteva priznavanje teške istine: ne možete obećati stabilnost. Ne možete obećati da će uloge, zadaci ili strukture ostati nepromenjeni. Ne možete obećati da će AI poštedeti vašu funkciju ili industriju. Ali možete obećati jasnost, transparentnost i otvoren dijalog o uticaju promena.

Anksioznost, potisnute emocije i strah mogu negativno uticati na učinak i moral tima. Dok vremena ogromne neizvesnosti zahtevaju mnogo različitih liderskih veština, istraživanja pokazuju da lideri koji naglašavaju čestu, iterativnu, transparentnu komunikaciju, koji su otvoreni u vezi sa onim što znaju i ne znaju, i koji dele vesti čak i kada nisu sjajne, mogu pomoći u ublažavanju negativnih osećanja. Kreiranje psihološke sigurnosti počinje sposobnošću tima da otvoreno govori bez straha od osude ili sramote i da o izazovnim temama diskutuje na produktivan način.

Evo četiri koraka za upravljanje anksioznošću vašeg tima zbog AI, čak i kada ne možete da obećate da će sve ispasti dobro.

Osetite strah i uradite to uprkos njemu

Niko ne zna tačno kuda ide transformacija putem AI, kako će izgledati radno mesto ili da li ćemo i dalje imati svoje poslove za jednu ili pet godina. Međutim, za vaš tim je snažno da vidi kako prihvatate sopstvenu anksioznost i neizvesnost, dok se krećete od straha ka akciji. To normalizuje njihova sopstvena osećanja i povećava poverenje u vas kao njihovog lidera. Ovo nije tako teško kao što se čini; kroz anksioznost možemo proći samo kada prihvatimo njeno prisustvo.

Istraživanje Randžaja Gulatija sa Poslovne škole Harvard pokazuje da naš unutrašnji narativ — ili mentalni sklop — pomaže u određivanju naše sposobnosti da se sa neizvesnošću suočimo hrabro. Veliki lideri nikada nisu poricali svoj strah. Oni priznaju da su anksiozni, razumeju zašto su anksiozni i odlučuju da ipak krenu napred. Budućnost je neizvesna. Ljudi su uplašeni. I to je u redu reći naglas. Decenije istraživanja o psihološkoj sigurnosti potvrđuju da iskreni, transparentni razgovori grade poverenje i stvaraju osećaj zajedničke svrhe. Priznavanje timu nečeg poput: „Vau, čini se da AI postaje pametnija svakim danom” ili „ChatGPT me plaši”, podstiče povezanost i zajedničku otpornost govoreći: „Nisi jedini”.

Kreirajte „kontejner” i vodite dobre razgovore

Aktivnim ispitivanjem pitanja koja okružuju implementaciju AI, dobijamo više moći delovanja. U kompaniji za liderstvo i koučing BetterUp, direktor AI transformacije Li Gonzales koristi metaforu prelaska sa uloge „putnika” u AI — ili nekoga ko pasivno posmatra tehnologiju — na ulogu „pilota” AI, koji aktivno upravlja načinom na koji se ovi alati koriste. A postajanje pilotom počinje razgovorom o našim osećanjima u vezi sa AI. Moramo razgovarati o AI ako želimo da je koristimo dobro.

Ekspert za poremećaje na tržištu i AI Šarlin Li preporučuje slušanje „pitanja iza pitanja” kada razgovaramo o AI. Ona piše: „Iza svakog ’Kako ovo funkcioniše?’ krije se ranjivije pitanje. Vaši zaposleni se možda pitaju da li su i dalje potrebni, koja je njihova svrha ako AI zameni ključne zadatke i koliku vrednost imaju za vašu organizaciju.” Posao lidera je da izvuče ova pitanja od zaposlenih, uvaži ih i pokuša da na njih odgovori najbolje što može, čak i ako nema sve odgovore.

Razgovor je moćna akcija kojoj se lideri moraju posvetiti. Na primer, Lije va sugeriše započinjanje dijaloga sa članovima tima o identitetu, svrsi i vrednosti u svetu potpomognutom veštačkom inteligencijom nakon sesija obuke za AI. Teško je razgovarati o emocijama i AI usred užurbanog sastanka ili prenatrpanih konsultacija. Ovi razgovori se mogu dešavati u svakodnevnom kontekstu, ali im treba posvetiti vreme i pažnju.

Ono što im je zaista potrebno je „kontejner”. U psihologiji, „kontejner” je okruženje, sastanak ili razgovor koji bezbedno drži snažne emocije. Ideja je da ljudi mogu doneti teške stvari u kontejner, jer je sam kontejner određeno okruženje koje može podržati iskrene razgovore bez spoljnih posledica ili osuđivanja nazad „u stvarnom svetu”. Svaki kontejner treba fasilitatora, nekoga ko će namerno kreirati prostor gde se ljudi osećaju sigurno da kažu ono što misle i istraže ideje i emocije. To ste vi kao lider. Možete kreirati kontejner na redovnim sastancima, ili možete kreirati posebne sastanke ili razgovore 1 na 1 koji pomažu ljudima da prođu kroz svoju neizvesnost, anksioznost ili bes na siguran i konstruktivan način.

Evo kako da počnete:

1. Uokvirite rad. Možete postaviti nameru za razgovor, kao što je: „Uvodimo velike promene sa AI. To može doneti složene emocije — ja ih svakako imam. Mislim da ćemo, ako budemo iskreni o osećanjima koja AI budi u nama, biti jači kao tim.” Odredite posebno vreme i ohrabrite ljude da budu prisutni u razgovoru. Ovo nije razgovor o kreiranju akcionih koraka ili konkretnih zadataka, iako to može doći kasnije.

2. Uspostavite pravila igre za razgovor. Ohrabrite različita gledišta i priznajte da, iako ovo može biti emocionalna tema, ljudima se neće suditi zbog njihovih osećanja. Zamolite svoj tim da produktivno odgovara na komentare i da ne ućutkuje druge; koristite „ja” izjave. (Za odličan uvod u to kako voditi psihološki siguran razgovor na poslu, pogledajte ovaj članak.)

3. Budite iskreni o sopstvenim osećanjima u vezi sa AI, uključujući i ona anksiozna. Ovaj pristup neguje povezanost i zajedničku otpornost govoreći: „Nisi jedini, ali možemo ovo zajedno da shvatimo.”

Evo nekoliko pitanja koja možete postaviti sebi kada kreirate kontejner:
• Da li sam dovoljno pribran da vodim ovaj razgovor i ako nisam, kako mogu da se priberem?
• Koji nivo ranjivosti će pomoći timu da se otvori, a da se ljudi ne osećaju neprijatno?
• Šta mogu da kažem svojim ljudima a da je istina?
• Šta ne mogu da im kažem jer ne znam, ili zato što je ono što znam poverljivo?
• Kako mogu da napravim prostor za ono što je neizvesno?
• Kako mogu da ohrabrim različita gledišta i omogućim drugima da se čuju?
• Šta želim da dobijemo iz ovog razgovora? Šta će ga učiniti uspešnim?

Kreiranje kontejnera je jednostavno, ali nikada lako. Vi niste terapeut svom timu, ali možete voditi razgovore koji pomažu vašem timu da prođe kroz anksioznost zbog AI — ili, alternativno, možete dovesti stručnjaka poput kouča ili nekoga veštog u profesionalnom razvoju.

Preduzmite posvećenu akciju

Naravno, nije dovoljno otkriti emocije oko transformacije putem AI i ne uraditi ništa. Vaši ljudi možda ne očekuju da im obećate posao doživotno, ali očekuju da im čuvate leđa usred promena. Preduzimanje akcije i pokazivanje radoznalosti su dva najbolja načina za upravljanje anksioznošću zbog AI.

Zato ponudite jasan sledeći korak. AI se u mnogim organizacijama implementira nasumično na način koji slabi poverenje, što je snažna vrednost za mnoge od nas. Kao lideri, možemo pomoći u jačanju poverenja čak i kada imamo malo kontrole nad makro odlukama. Ilustrujte kako ćete zajedno dokučiti tu stvar sa AI. Možda kroz zajedničke sesije učenja, hakatone ili zajedničko vreme samo za postavljanje ranjivih pitanja i raščišćavanje stvari. Možda je to postavljanje sistema za praćenje, merenje i deljenje načina na koje AI čini rad boljim, kao i načina na koje frustrira.

Učenje se zasniva na radoznalosti. Ako situacija to nalaže, možete osposobiti ljude da nauče nove veštine. U svom kontejneru budite iskreni o potencijalnim posledicama i intervenišite rano kako biste svojim ljudima dali alate koji bi im mogli zatrebati da ostanu zaposleni. HR ekspert Enrike Rubio kaže: „Ono što me brine je to što neke kompanije već znaju koji će poslovi verovatno nestati, ali ništa ne govore. Ne daju ljudima vremena da se pripreme ili istraže druge opcije. Ne nude podršku za izgradnju veština, pa čak ni upozorenje.” Umesto toga, kaže Rubio, oni čekaju do poslednjeg mogućeg trenutka da saopšte loše vesti.

Ta vrsta tišine nanosi štetu. Ona nagriza poverenje. To što neko napušta vašu kompaniju da bi potražio novu priliku je teško. Ali to je daleko bolja opcija za njih nego da im se kaže da će njihova uloga biti zamenjena veštačkom inteligencijom bez ikakvih alternativa.

Nakon diskusije o vrednostima, budite jasni o tome kako preduzeti akciju koja podržava vaše vrednosti ako je nešto neprihvatljivo. Znajući da sveprisutnost generativne AI može biti u sukobu sa našim vrednostima profesionalizma i zanata, na primer, timovi mogu uspostaviti zajedničke norme oko zaštitnih ograda za upotrebu AI u svojim poslovima. Oni mogu izgraditi nadzor i odgovornost kako bi osigurali da ljudi donose konačne odluke. Rubio sugeriše: „Recite svojim menadžerima za šta mogu da koriste AI, ali utvrdite da su oni ultimativno odgovorni za odluke i radni proizvod. AI ne može donositi konačne odluke.”

Nastavite da pravite prostor i ponavljajte proces, iznova i iznova

Anksioznost zbog AI ne može se rešiti u jednom razgovoru, i vaš tim će nastaviti da ima snažna osećanja u vezi sa tim. Podstičem vas da dosledno i smisleno odvajate vreme za ove razgovore. Ovo bi mogao biti dar ne samo vašem timu, već i vama samima. Na kraju krajeva, kada ste poslednji put osećali da imate prostora za svoje misli? Prostora za pravi razgovor? Saradnica Poslovne škole Saïd, Megan Rajc, i istraživač Džon Higins pišu da najbolji lideri dozvoljavaju sebi i svojim kolegama da borave u „prostranom režimu”, „u kojem ljudi obraćaju pažnju ekspanzivnije, bez žurbe, čineći ih prijemčivijim za odnose, međuzavisnosti i mogućnosti... Prostrani režim vodi do ključnih prednosti na radnom mestu, kao što su sticanje uvida u izazove, strateško razmišljanje, uočavanje prilika, izgradnja odnosa i podsticanje radosti i motivacije.”

Sprint ka tome da se „pobedi u AI” preokupira naše vlade, naše kompanije i naše liderske mandate i OKR-ove (ciljeve i ključne rezultate). Malo ko odvaja vreme da zastane i razmisli. Dominacija u AI može biti trka, ali znamo da se najbolji takmičari brinu o svom umu i telu dok se takmiče — oni reflektuju, analiziraju svoj učinak i usporavaju. Razumite emocije koje AI izvlači na površinu, identifikujte vrednosti koje leže ispod vaših emocija i odaberite akcije koje su usklađene sa tim vrednostima.

Počnite od sebe, a zatim kreirajte kontejnere u kojima ljudi mogu iskreno razgovarati, postavljati ranjiva pitanja i zajedno preduzimati posvećene akcije: prekvalifikaciju, postavljanje normi i mapiranje onoga što znate o budućnosti. Budite transparentni u vezi sa onim što znate i onim što ne znate, držite ljude odgovornim za odluke i pomozite ljudima da pređu iz uloge putnika u AI u ulogu pilota AI. Najviše od svega, pravite prostor i ponavljajte proces, kako biste normalizovali početne reakcije, izgradili poverenje i održali zajedničku svrhu kroz tekuće poremećaje.

Ako je ikada postojala promena kojoj su bili potrebni dobri, otvoreni razgovori, to je transformacija putem AI. Kao lideri, imamo moć da usporimo samo na kratko i napravimo prostor, za neprijatne emocije i anksioznosti, da, ali i da zastanemo i razmotrimo šta je moguće za bolju budućnost.

AI asistenti transformišu prodaju delujući kao digitalni treneri, analitičari i savetnici prodavcima. Oni analiziraju prodajne predloge i daju personalizovane povratne informacije, pomažući prodavcima da usavrše svoju komunikaciju i strategije angažovanja. Koristeći analitičke i verbalno-vizuelne mogućnosti veštačke inteligencije, kompanije mogu da podstaknu angažovanje kupaca, povećaju stope konverzije i poboljšaju ukupne performanse prodaje. Oni mogu da pojednostave zadatke kao što su kreiranje sadržaja i analiza interakcije sa klijentima, omogućavajući prodajnim timovima da se usredsrede na aktivnosti veće vrednosti. Izazovi usvajanja uključuju troškove unapred, integraciju podataka i upravljanje promenama, ali fazna implementacija može da ublaži rizike.

Prodavac se priprema za važan sastanak sa klijentima. Oni uvežbavaju nastup pomoću digitalnog alata za treniranje sa AI koji je prilagođen ciljevima kompanije i filozofiji prodaje. Sistem analizira ton, reči i tempo prodavca. Ukazuje na oblasti za poboljšanje, na primer, predlažući upotrebu fraza koje naglašavaju saradnju („hajde da ovo istražimo zajedno...“) i podsećajući prodavca da zakaže sledeći sastanak sa potencijalnim klijentom. Dalje, prodavac dobija uvid na osnovu podataka o potrebama i preferencijama kupaca, uključujući preporuke o prodajnim akcijama i mogućnostima unakrsne prodaje.

Uloga AI kao trenera prodaje je moćna sposobnost u nastajanju. Takođe ubrzano raste uloga AI kao analitičara, koji uranja u ogromne količine podataka o prodaji da bi otkrio uvide, na primer, o tome zašto određene geografske regije ne uspevaju ili koji se tržišni trendovi razvijaju. AI trenutno obavlja zadatke za koje su analitičarima prodaje nekada bili potrebni dani ili nedelje.

Pomoćnici AI koji deluju kao treneri i analitičari za prodavce, dopunjuju više korišćene taktičke savetnike sa AI pogonom. Takvi alati daju sugestije, pomažući prodavcima da identifikuju obećavajuće potencijalne klijente, kreiraju ponude po meri i dizajniraju prilagođene ponude. Ovo podstiče poboljšano angažovanje klijenata, veće stope konverzije, veću prodaju i veće zadržavanje kupaca.

Dobijanje vrednosti od AI prodajnih asistenata zahteva rešavanje nekoliko komplikacija — značajnih troškova unapred, integracije podataka i izazova kvaliteta, modela obuke o sadržaju kompanije i podsticanja usvajanja sa prodajnim timovima. Ovi faktori mogu otežati postizanje i merenje ROI. Ovaj članak će ispitati mogućnosti AI prodajnih asistenata koji su sada dostupni i razmotriti puteve usvajanja i upotrebe ovih alata.

Mogućnosti AI pomoćnika

Da bi AI asistenti mogli da treniraju, analiziraju ili savetuju, potrebne su im analitičke i verbalno-vizuelne sposobnosti.

Analitičke sposobnosti

Ove funkcije koriste profile klijenata, tragove interakcije, angažovanje kupaca i podatke o učinku iz prethodnog perioda za kreiranje uvida i predloga za prodajne timove. Koristeći podatke o svim prodavcima i kupcima, AI inteligentno sugeriše koje akcije rade za svakog kupca i prodajnu situaciju. Pfizer, Schneider Electric i Microsoft su među mnogim kompanijama koje koriste takve mogućnosti da bi prodavcima dale pravovremene taktičke savete o specifičnim, unapred definisanim problemima, na primer, koju sledeću najbolju radnju da preduzmu i kako da spreče odliv kupaca. Rezultat je poboljšana reakcija na klijente i povećana produktivnost prodaje. Na primer, kada je Microsoft počeo da koristi „Daily Recommender“, sistem zasnovan na veštačkoj inteligenciji koji prodavcima daje uvid u potrebe kupaca i predložene prodajne akcije, produktivnost prodaje (merena vremenom pred kupcima i potencijalnim klijentima pretvorenim u prilike) porasla je za 40%.

Nedavna dostignuća omogućavaju AI modelima da odgovore na otvorena pitanja. U biofarmaceutskoj kompaniji, prodavac pita sistem zasnovan na veštačkoj inteligenciji: „Koje su najnovije bolesti i trendovi prepisivanja za dijabetes na mojoj teritoriji?“ Sistem prevodi ovaj upit prirodnog jezika u kompjuterski kod, koji se zatim izvršava radi analize najnovijih podataka. Dobijeni uvidi se dele sa prodavcem: „Prevalencija dijabetesa je porasla za 2%, ali je stopa lečenja opala za 8%. Najbolje propisani lekovi na vašoj teritoriji su tri utvrđene terapije, ali među zdravstvenim radnicima raste interesovanje za učenje o inovativnim pristupima. Prodavac se dalje pita: „Šta mogu da uradim da poboljšam stope lečenja?“ na koje sistem odgovara sa predlozima uključujući koje zdravstvene radnike da posetite lično, a koje da kontaktirate putem e-pošte, koje nalaze istraživanja da podelite o kardiovaskularnim prednostima, prednostima gubitka težine i pogodnom doziranju, kao i najefikasnijim strategijama za distribuciju uzoraka proizvoda. Prodavac kombinuje ove uvide sa sopstvenim iskustvom, a zatim je spremniji da ima relevantne, pronicljive i produktivne interakcije sa kupcima.

Verbalno-vizuelne sposobnosti

Ove funkcije sintetizuju uglavnom nenumeričke podatke (tekst, slike, video) koristeći gen AI za poboljšanje sadržaja i komunikacije. Rudimentarne aplikacije za prodavce uključujući transkripciju i rekapitulaciju snimljenih razgovora sa klijentima i bez napora kreiranje kolaterala za prodaju specifičnog za kupca. Bez veštačke inteligencije, kreiranje i prilagođavanje sadržaja oduzimaju otprilike četvrtinu vremena prodavaca. Prodajni timovi u IBM-u, Cintas-u i Morgan Stanley-u su među onima koji koriste verbalno-vizuelne mogućnosti veštačke inteligencije da pojednostave ove vrste zadataka. U Morgan Stanley-u, alatka pod nazivom AI @ Morgan Stanley Assistant daje finansijskim savetnicima pristup oko 100.000 sopstvenih istraživačkih izveštaja i dokumenata kompanije. Savetnici ispituju bazu podataka i odmah dobijaju sažete informacije za davanje preporuka za ulaganja i izvršavanje transakcija. „Pull“ pristup alata zasnovanog na genetičkoj inteligenciji dopunjuje „push“ pristup sistema „sledeće najbolje akcije“ koji koristi analitičke mogućnosti za deljenje personalizovanih investicionih ideja za klijente.

Sve veća upotreba gen AI je za obuku u prodaji. Platforme zasnovane na veštačkoj inteligenciji analiziraju snimljene ili žive prodajne pozive. Pored davanja povratnih informacija o stilu komunikacije i sadržaju prodavca, ovi alati otkrivaju raspoloženje kupaca i daju trenutne predloge za poboljšanje. Smernice postaju još personalizovanije i kontekstualne kada AI modeli integrišu istoriju angažovanja kupaca i podatke o učinku prodavača.

Upotreba avatara kupaca sa AI za obuku prodaje takođe postaje sve popularnija. Moduli za obuku prodaje zasnovani na AI i VR stvaraju realistične simulacije, sa AI-botovima koji igraju ulogu kupca i simuliraju pitanja i primedbe koje bi kupac mogao postaviti, omogućavajući prodavcima da vežbaju svoje veštine u bezbednom okruženju. Zaposleni koji su novi u prodaji brže napreduju, dok iskusni prodavci ubrzavaju razvoj kompetencija. Kada je tehnološka kompanija Zoom morala da ubrza svoj prodajni tim na novim porukama za prodaju svoje platforme za kompletno rešenje, prodajni predstavnici širom sveta usavršavali su svoje veštine vežbajući sa partnerom za veštačku inteligenciju po imenu Dženi. Ovo je dovelo do značajnog poboljšanja veština i savladavanja poruka kod svih prodajnih predstavnika.

Integrisanje mogućnosti

Moć AI asistenata je pojačana kada analitičke i verbalno-vizuelne sposobnosti rade zajedno. Na primer, verbalno-vizuelni alati procenjuju interesovanje potencijalnog klijenta analizirajući e-poštu, transkripte ćaskanja i komunikaciju na društvenim mrežama. Ovaj uvid hrani analitičke alate, koji koriste podatke o potencijalnim klijentima i sličnim klijentima da identifikuju prilike za povećanje prodaje. Zatim, verbalno-vizuelne sposobnosti se uklapaju u sadržaj i savete za obuku kako bi pomogli prodavcu da saopšti priliku.

Nekoliko prodajnih alata sa AI-om spaja ove mogućnosti. Stoga se izgradnja digitalnih asistenata uglavnom odnosi na prilagođavanje i integraciju postojećih tehnologija, a ne na izmišljanje novih. CRM rešenja koja nude analitičke i verbalno-vizuelne alate uključuju Microsoft Dinamics 365 i Salesforceov Sales Cloud sa Ajnštajnom. Kompanije kao što su SAP, Oracle, Adobe, HubSpot i Zoho su ugradile slične mogućnosti. Stotine kompanija nude alate generisane veštačke inteligencije koji se mogu integrisati sa CRM sistemima. Zoom Revenue Accelerator je jedno od mnogih rešenja koja koriste gen AI za analizu prodajnih sastanaka i pružanje uvida. Iako mnoštvo opcija komplikuje izbor, ono je demokratizovalo mogućnosti, čineći ih dostupnim kompanijama svih veličina.

Putevi za AI-sazrele i AI-rani-stage organizacije

Prodajni timovi su na različitim tačkama na putu implementacije AI asistenata. Kompanije zrele za veštačku inteligenciju idu drugačijim putem od onih koje tek kreću.

Organizacije zrele za veštačku inteligenciju su dobro uspostavljeni korisnici analitičkih sposobnosti AI za savetovanje prodavaca (na primer, prihvata se 70% ili više preporuka za sledeću najbolju akciju.) Sledeća granica za ove rane korisnike je da iskoriste rastuću moć gen AI (ako već nisu), počevši od funkcija niskog rizika, kao što je izrada prilagođenih e-poruka i omogućavanje prodavcima bržeg pristupa informacijama u bazi znanja kompanije. Kako iskustvo sa razvojem i korišćenjem ovih sposobnosti raste, ove organizacije koje su zrele za veštačku inteligenciju istražuju složeniju i nestrukturiranu analitiku i hiperpersonalizovano treniranje i obuku.

Organizacije koje još nisu krenule putem veštačke inteligencije koriste drugačiji pristup. Za ove novopridošlice, počevši od niskorizičnih AI aplikacija je brži put do vrednosti. Istovremeno, organizacije u ranoj fazi veštačke inteligencije počinju da postavljaju temelje za korišćenje analitičkih sposobnosti AI. Ovo zahteva razumno robustan sistem za upravljanje podacima o klijentima i interakcijama. Iako savršeni podaci nisu potrebni, mnoge takve organizacije otkrivaju da moraju da nadograde svoj CRM sistem. Sa solidnom platformom za upravljanje podacima, moguće je iskoristiti analitiku zasnovanu na veštačkoj inteligenciji da biste prodavcima dali taktičke savete. A kako organizaciono i tehnološko iskustvo raste, AI kao trener i analitičar se može istražiti.

Olakšavanje usvajanja i upotrebe

Da bi se pozabavili troškovima, obukom za modele i usvajanjem. U pogledu implementacije AI prodajnih asistenata, obratite pažnju ne samo na tehnologiju, već i na ljudske elemente i upravljanje promenama.

Koristite fazni pristup implementaciji. Započnite pilot program sa malim timom. Ovo minimizira početne troškove i rizike i omogućava iterativna poboljšanja pre potpunog uvođenja.

Obučite AI modele u kontekstu kompanije. Čak i AI rešenja koja su napravljena posebno za prodaju ne mogu sama da stvore dovoljnu vrednost; moć dolazi od njihove obuke na podacima specifičnim za situaciju. Započnite sa obukom o podacima kompanije (npr. istorija transakcija i interakcija za analitičke modele; prošli mejlovi, predlozi i marketinški sadržaj za gene AI modele). Dopunite ovo sintetičkim podacima koje generišu algoritmi da bi oponašali podatke iz stvarnog sveta. Nakon što su modeli lansirani, povratne informacije korisnika o preporukama veštačke inteligencije su kritične za kontinuirano poboljšanje.

Izmerite ROI. Koristite okvir koji uzima u obzir i kratkoročne i dugoročne koristi, uključujući metrike kao što su vreme ušteđeno na administrativnim zadacima, poboljšanje kvalifikacije potencijalnih klijenata, povećanje stopa konverzije prodaje i poboljšani rezultati zadovoljstva kupaca.

Upravljajte promenom. Usvajanje i upotreba su veće kada funkcije besprekorno funkcionišu sa poznatim alatima kao što su CRM i sistemi e-pošte dok se uklapaju u svakodnevni radni tok prodavaca. Iskoristite sisteme podrške i forume na kojima prodavci mogu da podele svoja iskustva (na primer, na sastancima prodajnog tima ili u prostorima za saradnju na mreži). Obrnuto mentorstvo, gde mlađi tehnički pametni članovi tima pomažu starijim članovima, takođe je efikasan.

Koristeći pomoćnike veštačke inteligencije kao trenere, analitičare i savetnike, prodavci mogu da podstaknu rast i istovremeno isporučuju izuzetnu vrednost kupcima.

. . .

Tehnologija je decenijama transformisala prodaju, a najnoviji talas AI inovacija obećava da će biti možda najveća sila do sada. Digitalni asistenti će promeniti posao prodaje na mnogo načina. Prodavci će prestati da obavljaju neke zadatke, kao što je snimanje beleški u CRM, koji će postati automatizovan. Oni će efikasnije obavljati druge zadatke, kao što je brže reagovanje personalizovanom komunikacijom za klijente. Prodavci će takođe drugačije i efikasnije postupati sa određenim odgovornostima, na primer, planiranjem i izvođenjem relevantnijih i moćnijih razgovora sa kupcima. Pored toga, oni će preuzeti nove odgovornosti, kao što je orkestriranje akcija na različitim kanalima kako bi bolje služili klijentima. Kako se ove promene budu odvijale u narednih nekoliko godina, uspešne prodajne organizacije će nastaviti da se razvijaju i prihvataju nove mogućnosti za prodavce i digitalne proizvode da rade zajedno na povećanju vrednosti za kupce i poslovanje.