什么星巴克,特斯拉和约翰迪尔有何共同之处?他们用人工智能改造业务

一方面,领导开发了一个分析平台,分析数据在其竞争对手的实时汇率,费用,和传输时间来自约1300个国家,跨越650 - +货币对。平台帮助确定公司可以改变它的费用和利率更具竞争力;欧宝球网站时间访问数据下调90%;并减少了70%的费用。领导者是使用人工智能更有效率,调整其产品,并改变其定价,所以它可以使利欧宝球网站润最大化。

另一方面,在线的挑战者利用人工智能完全重新思考企业的工作方式。它使用专有的算法,开发了预测对所有货币的需求在80 - +国家在其运作。由于人工智能,it doesn’t have to move money around, and, instead, maintains bank accounts in each country to cover its transactions. By eliminating the need to transfer money across borders, the upstart has reduced its processing times and offers customers transfers that are 80% to 90% cheaper than rivals. Founded just a decade ago, the challenger accounted for 37% of the U.K. money transfers market in 2021, and boasted a valuation of $12 billion.

底线是:因为人工智能挑战者正在迅速增长,而领导人正努力保持份额,尽管我. .

在汇款业务,所以它已经在其他地方。数码魏,Airbnb,亚马逊,谷歌,Spotify,Uber-create全新业务模式和业务流程的人工智能,而大多数现有利用技术来提高效率。结果,挑战者成为市场的创新者,极力拉拢客户,新的价值主张和具有挑战性的领导人,而后者只有逐步变得更好。难怪ceo们抱怨他们无法实现人工智能的全部潜力的投资。只有11%的样本2021年麻省理工学院SMR-BCG人工智能研究说,他们已经获得了“实质性”通过使用人工智能经济利益几乎一样的前一年的10%。

这个问题不再是企业是否应该采用人工智能,但他们应该这样做。我们的研究表明,当组织探索技术的使用,他们会从头开始,重新考虑他们的商业模式和业务流程,把人工智能为核心。这样做会帮助他们优于现有的竞争对手以及防止破坏。

不仅仅是数码公司,可以重新开始;现任者如霍尼韦尔约翰,迪尔劳斯莱斯,西门子也在学习。首席执行官可以采取三个步骤来实现:

设计商业模式

公司可以尝试开发新的人工智能驱动的商业模式。例如,农业设备制造商,约翰迪尔,设计更好的产品以及提供基于智能技术服务来提高农民的收益,从而奠定基础的一种新的商业模式。它提供了智能机器,允许客户用更少的农药种植更多更好的作物。欧宝球网站例如,约翰迪尔人工智能视觉动力LettuceBot使用机器学习软件区分生菜植物和杂草。它可以在不到一秒的时间,杀死只有后者与少量的除草剂,除草剂使用平均减少90%。

而约翰迪尔的云计算JDLink系统允许它连接和管理在农场所有的机器,它也建立了一个人工智能基于数据平台,约翰迪尔操作中心,它允许客户访问地数据。农民可以实时监视活动,分析性能,确定如何最好地利用设备、见解和与生态系统合作伙伴,帮助他们决定种植什么,哪里,在什么时候。通过提供硬件、软件、数据和专业知识,行业领导者帮助客户最大化生产力和最小化成本。约翰迪尔目前收入溢价出售机器和数字服务,但也可能,可以想象,进入与农民利益分配协议体系完全不同的商业模式。

考虑目标

而不是使用人工智能使业务流程更加有效地工作,公司也可以使用技术来达到目标,创造更多的价值。欧宝球网站例如,当星巴克醒来的方式这一事实客户可以订购drinks-online,在应用程序中,在商店已经成倍增长,它意识到它必须将其过程在他们的头上创建一个温暖和人工智能的客户体验。

星巴克传统上是先drinks-making购票流程,该流程跑饮料的风险不是在合适的温度如果客户要接他们的饮料没有要求它们在商店里。星巴克因此决定使用人工智能:它的算法将决定商店的店员的顺序应该酿造饮料,基于客户的预计到达时间和订单。有助于优化饮料制造过程,提高客户体验,确保每个客户接收到喝的温度应该消耗。

重新定义价值链

有效地使用人工智能,公司必须开发新的组织功能之间的联系,内部部门、外部合作伙伴和客户。他们必须概念化的过程系统优化的使用我. .

例如,汽车制造商特斯拉,持续保持与它的每个客户的关系,甚至定期更新的软件工具。而其竞争对手需要数月才能创造出新的设计,挑战者,改进自己的产品,它的研究数据。特斯拉的算法处理数据的舰队200万辆以上的汽车在真正的时间,并将结果传递给它的跨职能的产品开发团队。这些数据驱动的见解使团队新版本以前所未有的速度发展,部分原因是人工智能推动合作,特斯拉在组织培养。

特斯拉的人工智能动力系统允许的生产流程的持续改进。如果客户的车辆甚至遇到一个小问题,比如经历振动在汽车的窗户,特斯拉的实时数据通信的机器人在生产线上。他们可以立即调整安装过程而员工进行测试,以检查是否取消了噪音。从某种意义上说,特斯拉颠覆了传统产业价值链,使消费者产品开发和改进循环的起点。

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许多商界领袖正在庆祝他们的成功带来增量改善现有企业人工智能而另一些则着手之旅开启技术的全部潜力。与人工智能改造业务不再是一个假言命题;在人工智能的时代,that may be the only way for every organization to thrive.

读弗朗索瓦•Candelon其他列。

弗朗索瓦Candelon董事总经理兼高级合伙人波士顿咨询集团和全球BCG亨德森研究所所长。

鲍恩丁是波士顿咨询公司的项目负责人和一个大使BCG亨德森研究所。

苏闽Ha是波士顿咨询公司的项目负责人和大使BCG亨德森研究所。

一些公司在这一列是过去或目前波士顿咨询公司的客户。