生成性人工智能如何为服务业带来显著优势
建構性人工智慧如何為服務業帶來顯著優勢
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考虑下面的预测：
最近的全球职业人士调查显示，近3分之1的工作者在工作中使用生成AI。
Forrester预测企业AI项目将提高50%的生产力和创造性问题解决能力。当前的AI项目已经在软件开发任务中实现了40%的改进。我们还知道所有的AI项目都是从数据项目开始的。那些缺乏数据或成熟度的行业或职能将会发生什么呢？企业为在AI主导的经济中竞争做好准备时，还会发生哪些其他的劳动力动态？使用最高质量的数据和先进的分析技能的最佳算法是否会取胜？
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根据IDC的预测，到2025年，组织将将超过40%的核心IT支出用于与AI相关的计划，导致产品和流程创新速度的两位数增长。此外，IDC预测，从现在到2027年，企业在生成AI上的支出将比全球IT支出的增长率高13倍。
Gartner预测由于大规模预训练模型、云计算和开源的融合，生成AI的民主化将会发生，使得这些模型可供全球工作者使用。根据Gartner的预测，到2026年，超过80%的企业将在生产环境中使用GenAI API和模型，相较于2023年初的不到5%，这个数字将提高到80%以上。
AI的采用将引起Gartner所称的增强连接的劳动力 (ACWF)，这是一种优化人力价值的策略。加快和扩大人才发展推动了ACWF趋势的发展。ACWF利用智能应用程序和劳动力分析，为劳动力的体验、福祉和能力提供每天的上下文和指导，同时推动业务结果和关键利益相关方的积极影响。到2027年，25%的CIO将使用ACWF计划，将核心职能的胜任时间缩短50%。
所有这些关于采用生成AI时间表的预测是否适用于所有行业？企业是否需要一个新的运营模式来应对AI驱动的经济？那些没有通过新兴技术引领转型的行业的文化规范又如何呢？
Gyner Ozgul，Smart Care Solutions总裁兼首席运营官
为了更好地了解生成AI对服务行业的影响，我联系了一个真正创新的行政人员，他正在改变他的公司以及它如何服务利益相关者。Gyner Ozgul是Smart Care Solutions的总裁兼首席运营官，该公司是全国商业食品服务、制冷和冷凝设备的维修和服务提供商。Smart Care确保美国的杂货店、餐馆和商业厨房获得其所需的食品服务设备维修和维护服务，以保持运转。
以下是Gyner对自动化和生成AI对贸易行业的影响的观点。
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在不断变化的贸易（又名蓝领）行业中，企业面临着许多超越仅仅人员流失的挑战。从关于继任熟练工之间的知识传递的担忧，到年轻一代的不断变化的期望以及数据的压倒性涌入，贸易行业正处于一个关键时刻。在本次探索中，我们将深入探讨这些多方面的挑战，并讨论个性化的策略，这些策略不仅可以克服障碍，还可以培养创新和韧性的文化。
劳动力动态
随着技术的进步，经验丰富的熟练工人面临着自己的技能会被自动化使得变得多余的隐忧。他们希望保护自己多年来拥有并且应得的技能和知识，而不依赖当前可用的技术便利。有人会认为这是一种自私的观点；然而，他们历史性地为了学习和取得成功而努力创造了对知识传递的合理偏见。虽然技术已成为不愿帮助的代理，但结果影响了熟练工人短缺的增长和经验向下一代的关键传递。这不仅仅是关于替换，而是关于发展，为此，在这个客户转型的关键时期，导师计划和个性化培训倡议必须弥合代际鸿沟。
另一方面，年轻的工人追求的不仅仅是技术能力；他们寻求在不断变化的技术领域中的自信。对他们来说，技术不是一种选择，而是必不可少的工具。他们的生活中大多数时间都有技术的存在。事实上，有人可以说，如果没有成功的技术组成部分，吸引新的年轻人才将继续是贸易行业的一个挑战。促进不同工人群体之间的合作，并提供个性化培训路径，可以在技术和技术领域中灌输所需的自信。此外，公司还需要开始构建数据基础设施，以弥合上述知识差距，并使新一代人才加速技能发展，并有助于推销未来人才的合理利益。
在一个充斥着数据的世界中，企业面临的挑战是提取有意义的洞察力，并产生明确的投资回报。关键不是将数据视为障碍，而是作为一项战略资产。根据个体业务目标量身定制数据分析策略，并投资个性化培训，使员工能够提取与其角色相关的价值。
数据与客户关系
在竞争激烈的市场中脱颖而出，不仅仅要提供产品或服务，还要了解和满足客户的个性化需求。这需要对客户参与采用个性化方法，包括持续改进的反馈循环和根据每个客户的独特偏好优化服务。简而言之，简单地提供卓越的服务对于未来来说将不够；在服务行业，建立数据差异化将能够实现和培养市场领导地位。
在今天快节奏的环境中，从被动到主动措施的转变至关重要。例如，预测性维护不仅限于修复问题，它能够预见和预防问题的发生。根据具体业务流程量身定制预防性行动计划，并鼓励员工有权利提供独特见解的文化，以个性化方法解决问题。为客户提供的价值是能够放心，他们的业务能够高效实现目标，而不用担心过程或产品的失败。除了数据之外，物联网（IoT）可以帮助解决一些客户需求。
将物联网整合到资产管理中对各行业至关重要。物联网使资产与互联网连接，实现实时监控和追踪。这种连接性有助于预测性维护，帮助组织高效安排维修并减少停机时间。物联网设备收集到的数据使数据驱动的决策成为可能，进而优化资产利用率和简化运营。这种方法可以实现成本节约，通过实时资产追踪提高安全性，并实现资源的高效利用。
此外，物联网有助于符合监管标准，通过确保可靠资产可用性增强客户服务，并帮助优化供应链。环境监测是另一个关键方面，特别是对具有环境影响的资产，物联网传感器可以追踪并确保符合环境标准。总的来说，将物联网纳入资产管理实践中，可以为组织提供有价值的洞察力，从而提高效率，降低成本，改善整体绩效。
数据与效率
在服务贸易的不断变化的环境中，利用数据的力量对于希望提高效率并提供卓越服务的企业至关重要。通过数据驱动的洞察力，服务贸易企业可以在几个关键领域优化运营。通过分析数据来了解服务需求，确保员工、设备和材料的正确部署，实现高效资源分配。借助实时信息，可以简化调度和派遣过程，减少出差时间，改善对客户请求的响应时间。
通过数据推动的CRM系统使企业能够根据客户偏好定制服务，促进满意度和忠诚度。准确数据驱动的自动计费系统简化了发票处理流程，有助于改善现金流和减少行政开销。数据分析在库存管理中也起着至关重要的作用，通过提供使用模式和需求波动的洞察，防止库存过剩或断货。通过关键指标监控绩效，企业可以不断提高现场服务运作的效率。
此外：每一个AI项目都是一个数据项目，但这是一条漫长而曲折的道路
此外，通过数据驱动的方法，为客户提供自助效率。在线门户和知识库利用对客户行为的洞察，赋予客户独立解决问题的能力，减少了对全面支持的需求，提高了整体客户满意度。通过分析趋势和客户行为，保持竞争优势在市场中更加容易。这种洞察能够使企业适应不断变化的客户需求和偏好，调整服务。
总而言之，数据驱动方法的整合使服务贸易企业能够做出明智的决策，优化资源利用，为客户提供更多自助选择，并应对不断变化的客户期望。从而最终提高整体效率和竞争力。
拥抱生成AI
在不那么遥远的现在，变革之风扫过服务贸易行业，踏着生成AI的翅膀而来。想象一下：在一个世界中，乏味重复任务的束缚解除了，服务专业人员解放出来专注于其核心工作。在当下，生成AI正在融入服务贸易的领域，自动处理平凡无奇的任务。通过AI无忧应对安排和发票等乏味任务，给予水管工和电工将专业知识重点放在最重要的地方。
然而，这只是故事的开始。随着故事的展开，生成AI演变成了一个定制解决方案的独特故事讲述者，针对每个客户的独特需求进行定制。例如，在建筑领域，AI成为创新的建筑师，勾勒出超越传统的结构。故事越来越有趣，充满了对预测性维护的期待。今天，AI以传感器数据为基础，预测设备故障之前的小插曲。明天，故事进一步深化，算法以精确无误的方式进行预测，像指挥家指挥交响乐团一样安排着维护计划。
在训练场上，生成AI充当导师，让服务专业人员沉浸在逼真的场景中。这种培训不仅仅是为了掌握技能，而是进入一个虚拟领域，其中错误是实现真实技能前的安全预演。技能发展的故事通过虚拟现实和增强现实应用进行增强，创造出专业知识的织锦。当我们的故事进入客户服务领域时，AI化身为一个对话大师的角色。聊天机器人演变成了能够进行细致对话的虚拟助手，提升了服务体验。对话不再是按脚本进行，而是动态的交流，通过自然语言处理编舞的文字之舞。
资源配置成为这个大故事中的一个情节。AI借助历史洞察力，指导服务企业优化资源。然而，随着故事的发展，AI成为一个动态的指挥者，根据市场需求和意外干扰的不断变化的节奏调整资源。故事情节延伸到协作和知识分享领域，AI成为连接全球专业人员的胶着剂。它推荐解决方案，分享最佳实践，将专家连接在地理边界之间，培养出协作的专业交响曲。
在结论里，可持续发展成为主要内容。AI成为生态意识实践的守护者，引导服务贸易向更环保的领域发展。故事以一幕服务行业与环境和谐共处的愿景结束，生成AI在策划可持续未来的道路上起着关键作用。
因此，在服务贸易领域，生成AI的故事展开，充满了自动化、定制化和创新。这个故事中的角色——服务专业人员、客户和AI本身——编织成进步的图景，每一章都承诺着变革性技术的不断发展。
在不断变化的贸易行业中，企业面临着不仅仅是劳动力减少的挑战，还包括知识传承、不同世代的期望变化以及海量数据的问题。老一代的技工与科技之间的紧张关系是明显的，自动化造成工作冗余的担忧与拥抱技术工具的必要性相冲突。
导师计划和个性化培训项目对于弥合世代差距、培育进步文化而非替换至关重要。同时，年轻的技工们在科技充斥的世界中出生，需要合作努力和量身定制的培训来增强在技术和科技领域的信心。此外，企业必须投资强大的数据基础设施，以促进知识传递并加速新入职人员的技能发展。
在服务贸易领域，数据被视为一项战略资产而非障碍。将数据分析策略与个体业务目标相结合，赋予员工权力，带来有意义的洞察力和明确的投资回报。通过数据差异化个性化客户参与，结合持续改进的反馈循环。从被动到主动措施的转变，预测性维护和物联网（IoT）整合到资产管理中，成为优化运营、降低成本和提高整体性能的关键策略。
利用数据驱动的方法，服务贸易企业可以做出明智的决策，优化资源利用，并在迅速变化的市场中保持竞争力。随着变革之风席卷服务贸易，生成式人工智能成为一股改变力量，自动化枯燥任务、制定定制化解决方案，并在进步的叙事中发挥关键作用。这个叙事涵盖了技能发展、资源分配、合作和可持续性，为服务贸易的未来提供了可持续和创新的前进道路。
本文由Gyner Ozgul（Smart Care Solutions总裁兼首席运营官）共同撰写。
