Klíčové body

Umělá inteligence změní obchodní modely celých průmyslových odvětví a ovlivní jejich organizaci
Zaměstnanci budou klíčoví pro vytváření a opatřování dat pro trénování AI, což zvýší jejich efektivitu
Konkurenční výhodou firem budou jedinečná data, která vlastní a používají pro zlepšení svých služeb

Zaměstnanci budou muset pomáhat vytvářet a opatřovat data, která budou trénovat AI, a ta zase pomůže lidem stát se efektivnějšími a úspěšnějšími. Podniky, které dokážou tuto zpětnovazební smyčku vytvořit a spustit nejrychleji, předstihnou ostatní.

Klíčem pro většinu firem bude přijít na to, jak přeměnit nejen znalosti, ale i zkušenosti a moudrost na data a následně tato data na vhled.
Umělá inteligence závisí na třech složkách: algoritmech, výpočetním výkonu a datech.

Ale kromě některých velkých technologických firem a zdatných začínajících podniků zabývajících se umělou inteligencí nebudou společnosti vytvářet vlastní algoritmy.

Budou záviset na několika algoritmech vyvinutých a prodávaných technologickými firmami nebo na algoritmech, které jsou k dispozici zdarma prostřednictvím poskytovatelů open-source, jako je například Hugging Face.

Rozlišovacím faktorem nebude ani výpočetní výkon: Většina z nich má přístup ke stejným typům serverů v datových centrech, které provozují největší technologické společnosti. Ne, pro většinu společností budou konkurenční výhodou jedinečná data.

Přístup k vlastním datům bude stále důležitější. Do této kategorie spadá duševní vlastnictví. Společnost Disney má přístup ke svému rozsáhlému katalogu filmů; The New York Times má k dispozici více než 150 let archivovaných článků; Pfizer má k dispozici desítky let výzkumu a vývoje léků a klinických studií.

Pro většinu společností jsou však největším zdrojem vlastnických informací údaje o zákaznících. Po většinu roku 2010 byly údaje, které by společnostem umožnily poskytovat lidem cílenou reklamu, komoditizovány specializovanými zprostředkovateli, kteří shromažďovali údaje získané ze sledovacích souborů cookie na internetových stránkách a u mobilních operátorů a prodávali je tomu, kdo nabídl nejvyšší cenu.

Pravidla ochrany osobních údajů zavedená od roku 2021 však toto sledování značně ztížila a zvýšila hodnotu údajů, které společnosti shromažďují o svých vlastních zákaznících. A jak uvidíme, umělá inteligence může také pomoci proměnit data generovaná vlastními zaměstnanci společnosti ve stále důležitější konkurenční výhodu.

Svatým grálem mnoha podniků byla po léta masová customizace – vytvoření produktu nebo služby na míru pro každého zákazníka při zachování velké zákaznické základny a úspor z rozsahu, které z její obsluhy plynou. Dokonce i podniky, které prodávají relativně standardní produktovou řadu, sní o tom, že přizpůsobí své marketingové úsilí každému zákazníkovi na míru. Nyní to umělá inteligence rychle umožňuje.

Například mexická pizzerie Domino’s Pizza tradičně používala reklamu v televizi, rozhlase, novinách a dokonce i na internetu, která cílila na zákazníky nediferencovaným způsobem. V reklamě platí staré přísloví, že polovina reklamního rozpočtu je promarněná, jen nevíte, která polovina.

Kteří zákazníci se v úterý večer s největší pravděpodobností proměnili v kupce pizzy? V kolik hodin by měli největší hlad? A jakou zprávu jim nejlépe poslat? Společnost Domino’s neměla tušení. Sbírala o svých zákaznících spoustu dat, ale nevěděla, jak je analyzovat.

Pak začala společnost Domino’s Mexico dodávat data do Segmentu, platformy pro analýzu zákaznických dat, kterou vlastní sanfranciská technologická společnost Twilio.

Segment seskupil zákazníky Domino’s do několika skupin a pomocí umělé inteligence nabídl předpovědi nejlepších zpráv, nejlepších médií a nejlepších časů pro oslovení lidí. Výsledkem bylo, že společnost Domino’s Mexico zaznamenala 700procentní nárůst návratnosti svých výdajů na reklamu ve službě Google a snížila náklady na získávání zákazníků o 65 %, přičemž se zvýšila retence zákazníků.

Umělá inteligence umožňuje společnostem rozdělit svou zákaznickou základnu na stále jemněji odstupňované segmenty. Společnost Intuit, která vyrábí programy TurboTax a QuickBooks, použila AI ke změně způsobu, jakým segmentovala publikum pro svůj daňový software, a to v podstatě ze tří velkých skupin na 450 různých skupin, z nichž každá dostávala více přizpůsobený marketing.

Zapojení do těchto zpráv se zvýšilo z 20 % na 50 %. Limitujícím faktorem již není to, jak přesně lze cílit na publikum – místo toho je to schopnost vytvářet skutečně personalizované zprávy pro každého zákazníka.

Generativní software s umělou inteligencí, který dokáže psát nekonečné množství marketingových sdělení na míru, tento druh marketingu umožňuje. Jediným problémem je podle Jeffa Lawsona, zakladatele a bývalého šéfa společnosti Twilio, to, jakou míru kontroly kvality si může společnost nad zprávami ponechat.

Kvůli nespolehlivosti LLM nebudou společnosti pravděpodobně zacházet tak daleko, aby pro každého zákazníka používaly jinou marketingovou taktiku.

Budou však stále častěji disponovat stovkami segmentů, kde dříve měly maximálně tucet, a zaznamenají velký nárůst prodeje a snížení zbytečných marketingových nákladů.

Obchodní modely celých oborů se převrátí. Na vrcholu budou ty organizace, které nejlépe vytvoří pozitivní zpětnou vazbu mezi lidmi, daty a AI. Každý z těchto prvků bude mít zásadní význam. Na lidech bude stále záležet.Zaměstnanci budou muset pomáhat vytvářet a opatřovat data, která budou trénovat AI, a ta zase pomůže lidem stát se efektivnějšími a úspěšnějšími. Podniky, které dokážou tuto zpětnovazební smyčku vytvořit a spustit nejrychleji, předstihnou ostatní.Klíčem pro většinu firem bude přijít na to, jak přeměnit nejen znalosti, ale i zkušenosti a moudrost na data a následně tato data na vhled.Umělá inteligence závisí na třech složkách: algoritmech, výpočetním výkonu a datech.Ale kromě některých velkých technologických firem a zdatných začínajících podniků zabývajících se umělou inteligencí nebudou společnosti vytvářet vlastní algoritmy.Budou záviset na několika algoritmech vyvinutých a prodávaných technologickými firmami nebo na algoritmech, které jsou k dispozici zdarma prostřednictvím poskytovatelů open-source, jako je například Hugging Face.Rozlišovacím faktorem nebude ani výpočetní výkon: Většina z nich má přístup ke stejným typům serverů v datových centrech, které provozují největší technologické společnosti. Ne, pro většinu společností budou konkurenční výhodou jedinečná data.Přístup k vlastním datům bude stále důležitější. Do této kategorie spadá duševní vlastnictví. Společnost Disney má přístup ke svému rozsáhlému katalogu filmů; The New York Times má k dispozici více než 150 let archivovaných článků; Pfizer má k dispozici desítky let výzkumu a vývoje léků a klinických studií.Pro většinu společností jsou však největším zdrojem vlastnických informací údaje o zákaznících. Po většinu roku 2010 byly údaje, které by společnostem umožnily poskytovat lidem cílenou reklamu, komoditizovány specializovanými zprostředkovateli, kteří shromažďovali údaje získané ze sledovacích souborů cookie na internetových stránkách a u mobilních operátorů a prodávali je tomu, kdo nabídl nejvyšší cenu. Pravidla ochrany osobních údajů zavedená od roku 2021 však toto sledování značně ztížila a zvýšila hodnotu údajů, které společnosti shromažďují o svých vlastních zákaznících. A jak uvidíme, umělá inteligence může také pomoci proměnit data generovaná vlastními zaměstnanci společnosti ve stále důležitější konkurenční výhodu.Svatým grálem mnoha podniků byla po léta masová customizace – vytvoření produktu nebo služby na míru pro každého zákazníka při zachování velké zákaznické základny a úspor z rozsahu, které z její obsluhy plynou. Dokonce i podniky, které prodávají relativně standardní produktovou řadu, sní o tom, že přizpůsobí své marketingové úsilí každému zákazníkovi na míru. Nyní to umělá inteligence rychle umožňuje.Například mexická pizzerie Domino’s Pizza tradičně používala reklamu v televizi, rozhlase, novinách a dokonce i na internetu, která cílila na zákazníky nediferencovaným způsobem. V reklamě platí staré přísloví, že polovina reklamního rozpočtu je promarněná, jen nevíte, která polovina.Kteří zákazníci se v úterý večer s největší pravděpodobností proměnili v kupce pizzy? V kolik hodin by měli největší hlad? A jakou zprávu jim nejlépe poslat? Společnost Domino’s neměla tušení. Sbírala o svých zákaznících spoustu dat, ale nevěděla, jak je analyzovat.Pak začala společnost Domino’s Mexico dodávat data do Segmentu, platformy pro analýzu zákaznických dat, kterou vlastní sanfranciská technologická společnost Twilio.Segment seskupil zákazníky Domino’s do několika skupin a pomocí umělé inteligence nabídl předpovědi nejlepších zpráv, nejlepších médií a nejlepších časů pro oslovení lidí. Výsledkem bylo, že společnost Domino’s Mexico zaznamenala 700procentní nárůst návratnosti svých výdajů na reklamu ve službě Google a snížila náklady na získávání zákazníků o 65 %, přičemž se zvýšila retence zákazníků.Umělá inteligence umožňuje společnostem rozdělit svou zákaznickou základnu na stále jemněji odstupňované segmenty. Společnost Intuit, která vyrábí programy TurboTax a QuickBooks, použila AI ke změně způsobu, jakým segmentovala publikum pro svůj daňový software, a to v podstatě ze tří velkých skupin na 450 různých skupin, z nichž každá dostávala více přizpůsobený marketing.Zapojení do těchto zpráv se zvýšilo z 20 % na 50 %. Limitujícím faktorem již není to, jak přesně lze cílit na publikum – místo toho je to schopnost vytvářet skutečně personalizované zprávy pro každého zákazníka.Generativní software s umělou inteligencí, který dokáže psát nekonečné množství marketingových sdělení na míru, tento druh marketingu umožňuje. Jediným problémem je podle Jeffa Lawsona, zakladatele a bývalého šéfa společnosti Twilio, to, jakou míru kontroly kvality si může společnost nad zprávami ponechat.Kvůli nespolehlivosti LLM nebudou společnosti pravděpodobně zacházet tak daleko, aby pro každého zákazníka používaly jinou marketingovou taktiku. Budou však stále častěji disponovat stovkami segmentů, kde dříve měly maximálně tucet, a zaznamenají velký nárůst prodeje a snížení zbytečných marketingových nákladů.