Внедрение генеративного ИИ занимает слишком много времени

Последний из 5 самых распространенных мифов об ИИ. На самом деле большинство решений можно запустить за несколько месяцев, а ограниченные сценарии – еще быстрее.

Например:

✔️ дистрибьютор оборудования создал систему за один месяц
✔️ телеком-оператор внедрил инструмент для составления клиентских планов за шесть недель

Компании не нужно разрабатывать все с нуля:

✚ существуют готовые решения
✚ доступ к LLM предоставляется как сервис
✚ многие корпоративные платформы уже встраивают генеративный ИИ

Самая частая причина задержек – погоня за идеалом. Хотя риски необходимо учитывать, не нужно ждать идеального решения перед запуском. Думайте в терминах MVP (минимально жизнеспособного продукта), а не «самого совершенного продукта».

Чтобы генеративный ИИ приносил устойчивую пользу вам стоит:

✚ сосредоточиться на задачах, которые действительно влияют на прибыль
✚ определить, какие технологии и данные для этого нужны
✚ не бояться действовать – пусть и не идеально, но решительно

Скептицизм пропадает с опытом. В опросе McKinsey 94% B2B-руководителей, которые уже используют генеративный ИИ, заявили, что «очень воодушевлены» его потенциалом. Среди тех, кто его еще не пробовал, этот показатель составил всего 52%. Есть над чем задуматься!

Остальные мифы:

• Миф 1. Генеративный ИИ полезен только на начальных этапах поиска клиентов
• Миф 2. Генеративный ИИ окупается только при большом количестве клиентов и транзакций
• Миф 3. ИИ недостаточно продвинут, чтобы решать сложные задачи клиентов
• Миф 4. Наши клиентские и продуктовые данные слишком «грязные» для генеративного ИИ

Чем лучше вы знаете генеративный ИИ, тем больше в него верите. Не позволяйте мифам мешать вашему росту!

Тех, кто понимает необходимость использования ИИ в маркетинге, приглашаю на новые курсы по этой теме:

✴️ Проведение маркетинговых исследований
✴️ Создание маркетинговой стратегии