Valós AI-alkalmazások nyomtatásban

A FESPA Insights ezen epizódjában a beszélgetés középpontjában az AI, az automatizálás és a fenntarthatóság kritikus szerepe áll az üzleti életben. Az előadók célja, hogy gyakorlati alkalmazások és esettanulmányok megosztásával demisztifikálják az AI-t, hangsúlyozva az emberi részvétel fontosságát az AI-folyamatban. Rávilágítanak arra, hogy az AI hogyan növelheti az ügyfélszolgálat hatékonyságát és hogyan tarthatja fenn a márka hangjának konzisztenciáját, miközben az AI bevezetésével kapcsolatos általános vezetői félelmekre is kitérnek. Az ülés arra ösztönzi a vállalkozásokat, hogy kis fejlesztésekkel kezdjenek, és vonják be az érdekelt feleket a sikeres integráció érdekében. A beszélgetés kérdés-felelet formátumra vált, és különböző AI-platformok és azok alkalmazásai kerülnek bemutatásra, bemutatva az AI-funkciók iránti növekvő keresletet az iparágakban.

Átirat

Üdvözlök mindenkit a Fespa Insights első epizódjában, ahol reméljük, hogy néhányuknak segítséget tudunk nyújtani a mesterséges intelligencia bevezetéséhez.

Kezdetben üdvözlöm önöket az első epizódban. Mi az a Fespa Insights? Nos, az első epizód a sok közül, amely három fő ágazatot emel ki, elsősorban az AI-t, az automatizálást és a fenntarthatóságot.

Gyorsan összefoglalom, hogy mi is a mai napirend, és miért csináljuk ezt. A mesterséges intelligencia tehát már itt van, már nem csak egy trend. Ez olyasvalami, amivel mindannyiunknak foglalkoznunk kell valamikor a közeljövőben vagy a közeljövőben. Azt tervezzük, hogy átvágjuk magunkat a hype-on, és megértjük, hogy mi az, ami ma valóban valós és használható.

AI a való világban, tanulnunk kell az esettanulmányokból és a fermentáció terén már úttörő szerepet betöltő vállalkozásokból, és így tanulhatunk tőlük. Gyakorlati alkalmazások, tanulni és használni a megfelelő eszközöket a vállalkozás számára, és természetesen a végső cél egy útiterv építése a saját megvalósítási útjához.

Tehát röviden, miért fontos ez az epizód?

És ez az epizód több okból is fontos, elsősorban a fő cél miatt. A mesterséges intelligencia körüli felhajtás jelenleg nagyrészt felhígította az információk minőségét. Nem tudod egészen pontosan, hogy mi a helyes, mit keresel, és hova menj érte Szóval reméljük, hogy megértést nyújtunk mindazokról a lépésekről, amelyeket ma megtehetsz a megvalósítás felé, meghatározva a jövőre vonatkozó időt és kikövezve az utat. Tehát ennek az ülésnek az eredménye reméljük, hogy a tudást gyakorlati meglátásokká és olyasmivé alakítjuk, amin ma ténylegesen dolgozhat, Bizonyosság, hogy javítsa projektjeit az AI-alkalmazásokkal, és javítsa az általános élményt, és a lehető leghamarabb skálázza magát.

És persze a jövőben még tovább kutatunk, mert az a dolog, amit ma átnézünk, annak ellenére, hogy eléggé fejlett, még mindig korai stádiumban van, ha az AI-ről van szó. Még rengeteg minden van odakint, és még rengeteg minden van készülőben, úgyhogy izguljatok és gondolkodjatok. És persze az általános téma, hogy nem bánnánk, ha a kísérletezés kultúráját építenénk ki, mert ez egy kísérleti időszak, és sok mindent ki kell találni és sok mindent meg kell tudnunk. Szóval most rátérek az előadóinkra és bemutatom őket, kezdve Rob Hayes-szel.

Szia, Jack. Sziasztok, srácok. A nevem Rob. Nagyon köszönöm mindenkinek, hogy ma csatlakozott hozzánk.

Az AirNova alapítója vagyok. És ahogy Jack udvariasan fogalmazott már korábban, tényleg, tudod, azzal a céllal alapítottuk, hogy csökkentsük a hype-ot. Nem igaz? Ez a gyakorlatiasság az AI elfogadása körül.

Segít megérteni, hogy az ügyfeleink, ügyfeleink, partnereink vagy akár csak a nagyközönség számára mi a valós és mi nem valós a mesterséges intelligenciával kapcsolatban, és mi az, ami ténylegesen kézzelfoghatóvá teszi azt számukra. Biztosítjuk, hogy mindent az üzleti értékhez vezessünk vissza, vagy én biztosítom, hogy mindent az üzleti értékhez vezessünk vissza, mert a nap végén, még ha néhány percre félretesszük is az AI-t, és csak egy új folyamatot vagy egy átalakítási projektet vizsgálunk, annak az üzleti értékben, az üzleti változásban kell gyökereznie. És ez az, ahová az AI-t a kezdetektől fogva visszük.

Tehát visszavezetjük a kérdést arra, hogy mit fog ez valójában tenni a vállalkozásodért, hol fog értéket teremteni. Nemrég jelent meg egy jelentés az MIT-től, amelyben arról beszéltek, hogy az AI-projektek kilencvenöt százaléka elbukik, vagy nem jut túl az érték bizonyításán, a koncepció bizonyítási szakaszán, vagy nem nyújt értéket. Ami engem, Chris-t és a jelenlévő Carlót illeti, a mi sikerességi arányunk sokkal magasabb volt minden olyan projekt esetében, amelyben részt vettünk. És ez nagyrészt azért van, mert ugyanaz az etika jellemez minket.

Ez az, hogy ez vágja meg a hype. Tegye valósággá. Legyen gyakorlatias. Legyen könnyen elfogadható.

Legyen releváns az Ön számára. Ez vagyok én. Bocsánat. A bevezető utolsó darabja. Tizenöt éves múltam van a feltörekvő technológiában.

És igen, az elmúlt két és fél, három évben nagy hangsúlyt fektettem az AI AI bevezetésére a különböző iparágakba a Közel-Keleten és a GCC régióban.

Köszönöm, Jacques. Carlo?

Hé, srácok. A nevem Carlo Pepe. Huszonhárom, majdnem huszonhat évet töltöttem el a műszaki életben, kezdve az első független internetszolgáltatóval az Egyesült Királyságban, a Demon Internet nevű céggel, akire talán néhányan emlékezni fogtok a múltból.

AI üzleti tanácsadó vagyok és a Kashima nevű cég alapítója.

Lényegében azt csináljuk, hogy segítünk az egyéneknek, csapatoknak, részlegeknek és a szervezetek egészének abban, hogy a mesterséges intelligenciára összpontosíthassanak, ahol az valóban segíthet, de célzottan.

Ahogy Jack felvázolta, a mesterséges intelligencia meglehetősen új. Úgy értem, nem az. Mint fogalom már hetvenöt éve létezik. De a generatív mesterséges intelligencia, ami a kezünkbe adta, ez egy új koncepció.

Maga Kashima tehát két dolgot csinál néhány különböző módon. Az egyik az, hogy továbbképzést biztosítunk. Ez azt jelenti, hogy segítünk az egyéneknek megtanulni, hogyan használják az eszközöket a feladataik és munkafolyamataik elvégzéséhez. Másodszor pedig tanácsadást nyújtunk, hogy megkeressük azokat a területeket, ahol az AI valóban hozzáadott értéket jelenthet az üzleti élet számára.

Chris?

Igen, igen, igen. Kösz, Carlo. Köszönjük, hogy meghívtál minket, Jack. Jó napot, jó reggelt, vagy jó estét, attól függően, hogy hol vannak.

Nagyon szerencsés vagyok, hogy az elmúlt tizenöt évben a nyomdaiparban dolgozhattam. Nem egészen olyan tapasztalt vagyok, mint Carlo vagy Rob, de az általuk említett nagyobb számok tekintetében nem vagyok olyan tapasztalt, mint Carlo vagy Rob. Nem biztos, hogy ez korfüggő vagy sem, Carlo, de ezt ki tudjuk kapcsolni. Szóval, alapvetően az automatizálás híve vagyok.

A webről nyomtatásra történő nyomtatás az egyik specialitásom, a személyre szabás, bármi, ami a végfelhasználót bevonja a technológia használatába. Az AI tehát mindenképpen érinti ezt a területet. De ahogy a srácoknak is mondtam, amikor a színfalak mögött készültünk erre a hívásra, az egyik frusztráló tényező az, hogy az AI körül mostanában sok a bolyongás. És az egyik dolog, amiért nagyon lelkes vagyok és izgatott, az az, hogy olyan tanácsadókkal dolgozom együtt, mint ezek a srácok, hogy megpróbáljuk megfelelően használni, hogy jobban automatizálhassuk a rendszereinket, és végső soron tápláljuk és működtessük a nyomdagépeket.

Ez az egyik legnagyobb motivációm. Nagyon szerencsés vagyok, hogy egy nagyon sikeres és okos marketinges csapat élén állhatok, akik értik a nyomtatás automatizálását és a munkafolyamatokat.

Az is nagy szerencsém, hogy januárban a Vespa Middle Easttel dolgoztam, ahol találkoztam ezekkel az urakkal, és ők tényleg megváltoztatták a szemléletemet azzal kapcsolatban, hogy miként tekintsünk a mesterséges intelligenciára, és hogyan kell azt megvalósítanunk. Annyira erősen éreztem, hogy a januári dubai Dubaiban Carlo és Rob tanulságaitól tanultam, hogy erről beszéltem a berlini Fespa Globalon, és nagyon-nagyon szerencsés voltam, hogy ezt az üzenetet tovább tudtam osztani. Szóval igen, a Digital Ink végül is az, amit mond. Digitálisak vagyunk.

Minden digitális platformon dolgozunk, és szeretnénk gondoskodni arról, hogy a tinta folyamatosan folyjon. Ez a tanácsadástól kezdve a munkafolyamatokon és az eszközkészítésen át a marketingstratégiákig bármi lehet. Tehát valószínűleg elsősorban a GCC-ben vagyunk jelen. Vannak ügyfeleink és csapataink Európában, a kontinentális Európában, az Egyesült Királyságban és Észak-Amerikában is.

És a nap végén mindannyian a siker érdekében dolgozunk. Nos, bárhogy is nézzen ez ki, lehet ez egy partnerség, lehet ez egy integráció, vagy lehet ez egy olyan emberrel való beszélgetés, mint Carlo vagy Rob?

Fantasztikus, srácok. Nos, nagyon örülök, hogy mindannyian itt vagytok, és úgy érzem, hogy most nagyon szerencsés vagyok. Szóval, mielőtt belekezdenénk a dolgok tartalmi részébe, gyorsan bedobok egy szavazást a chatbe, hogy felmérjük, ki hol tart az AI megvalósításában. Ez körülbelül egy perc harmincig fog tartani, szóval nem kell nagyon sietni, és a végén átnézzük az eredményeket.

Szóval én csak a kezdetét rúgom be, és a következő sesh következő tartalmi részébe fogunk belekezdeni.

Tehát, uraim, ha nem bánják, elmondanák nekünk a valós kontextust, és hogy ez a webinárium valójában kinek szól.

Szóval én kezdem, srácok. Szóval, amit ez az, ez az emberek számára, akik nem csak kíváncsiak, de egyfajta túlterhelt ez a hatalmas mennyiségű új információ, hogy jön ki, új eszközök, és állítások a LinkedIn, az Instagram körül, én fejlesztettem ki ezt az eszközt. Megölte az értékesítési csapatom. Megszabadultam tőlük.

Vagy kifejlesztettem ezt a munkafolyamatot, komment munkafolyamatot, és megadom neked ezt a képességet, hogy a marketingcsapatodat egy emberre redukáld, és ötszáz ember munkáját végezd el. Ez a legtöbbször egy kicsit nonszensz, hogy őszinte legyek veled. És így ha meg akarod érteni, hogy az AI valójában hogyan segíthet, és hogyan kezdhetsz bele ma, és hogyan javíthatod azt, amit jelenleg csinálsz, mert az én tippem így talán, Jack, ez, valójában a közvélemény-kutatáson. Nem is tudom.

De úgy vélem, hogy a nagy többségük hetente, vagy talán minden nap használ valamilyen mesterséges intelligencia eszközt. A telefonodon használod a Geminit Androidban, talán chat gpt-t használsz, és nem tanultad meg, hogyan kell használni mindet. Csak azt csinálod, amit mindenki más, és ez csak a használat és a próbálgatás. Tehát ha te is az egyik ilyen kategóriába tartozol, akkor ez neked szól, hogy pontosan megértsd, hogy mik legyenek ezek a megközelítések, a legjobb gyakorlatok.

Ez pedig azt fogja tenni, hogy egy nagyon egyszerű nézetet fog adni. Ahogy Chris mondta, amikor januárban a FESPA Middle East-en voltunk, mindenki azt akarta, hogy hagyjuk a hülyeségeket, és rögtön rátérjünk arra, hogy mit is lehet tenni. És ez Rob és az én megközelítésem is. Tehát ha megtetted az első lépést, ha kíváncsi vagy, akkor ez a tökéletes alkalom, hogy többet tudj meg.

Nos, szerencsére, és a közvélemény-kutatási eredményekből ítélve úgy gondolom, hogy talán a megfelelő emberek vannak a teremben, és csak gyorsan megosztom ezeket az eredményeket, hogy egy kis ízelítőt adjak. Tehát a közönségnek csak három százaléka használja már több mint öt éve, és a közönség hatvanegy százaléka még csak a kezdeti stádiumban van, míg harminchat százalék a legkevésbé sem használ AI-t. Úgyhogy azt hiszem, talán a megfelelő emberek vannak a teremben. Szerencsére a megfelelő embereket tettem be önöknek. Tehát most rátérünk a következő tartalmi részre, és átveszünk néhányat abból, hogy mit várhatunk az AI használatától, néhány esettanulmányt, és milyen eredmények érhetők el valójában.

Azt hiszem, még mielőtt belemennénk ebbe, Jack, csak a közvélemény-kutatási eredményekről, amiről beszéltél, harminchat százalék volt, azt hiszem, azt mondtad, hogy soha nem használták egyáltalán. Még soha nem használták. Carlo bevezetőjében említett egy érdekes pontot, miszerint a mesterséges intelligencia már több mint hetven éve létezik. De a generatív AI, amit mi sokkal jobban ismerünk, tehát a ChatChipts, a Gemini, az már lassan három éves. De az emberek nagy többségének már tizenöt éve a mindennapjaink része. Néhány embernek pedig már sokkal régebb óta.

Tehát ha megnézzük a CRM-rendszereket, amelyeket használhatunk, tehát a Salesforce-t, a HubSpotot, vagy ha megnézzük a marketingkampányokhoz használt eszközöket, vagy ha még az otthonunkba is behozzuk, és megnézzük, hogy van-e Alexa az otthonunkban, vagy van-e Siri az otthonunkban, ezek mind mesterséges intelligencia technológiát használnak a motorháztető alatt. Ez nem a generatív AI, ami a legújabb iteráció. És ahogy Carlo említette, ez az az új, amit már jobban a kezünkbe adtak, és amit ismerünk. De a mesterséges intelligencia egy olyan technológia, amely már évek óta létezik, és évek óta használjuk anélkül, hogy feltétlenül észrevennénk vagy tudnánk, hogy használjuk.

Csak most, a legutóbbi változtatással, vagy csak a legutóbbi új, új, új iterációval, úgy érezzük, oké. Most már potenciálisan sokkal több kézzelfogható előnyt látok magam előtt. Most már segíthet megtervezni a nyaralásomat. Most már segíthet megnézni egy receptet, hogy mit fogok főzni holnap este vacsorára az alapján, hogy felteszek egy képet arról, hogy mi van a hűtőmben.

Most már képes ezt megtenni nekem, de már régóta létezik. És az egyik dolog, amit nagyon érdekesnek találtam, amikor sok workshopot tartottam, és néhányat, amit korábban Carlóval tartottam, az az, hogy sokan azt mondják, hogy soha ne nyúlj hozzá. Nem használjuk. Nem.

Soha nem nyúltam az egészhez. És te azt mondod, oké. De van Siri? Használtad már például Alexát?

Igen. Oké. A Spotify, a Netflix, ismétlem, mindannyian mesterséges intelligenciát használnak a színfalak mögött, hogy képesek legyenek ajánlásokat tenni nekünk. Tehát ebből a szempontból, és az egyik dolog, amiről sokat beszélünk a különböző workshopjainkon, az, hogy ez nem újdonság.

Az általános mesterséges intelligencia új, de az alapkoncepciók és a technológia nem újak.

Igen, igen, igen. Kaphatok valamit, Rob? Beleugorhatok ebbe, és mondhatok egy példát a nyomdaiparból? Mert azt hiszem, azt hiszem, épp most találtad el a szöget a fején. A legtöbb ember, aki valószínűleg csatlakozik ehhez a híváshoz, Enfocus és Enfocus alkalmazásokat használ.

Ha például Enfocus alkalmazásokat és Enfocus switchet használsz, kérlek, egyszerűen csak jelezd nekünk a csevegésben. De például ezek a srácok már tíz éve használják ezeket a fajta technológiákat a motorháztető alatt. Az emberek, akiknek MIS rendszereik vannak. MIS rendszerek használják ezt a fajta intelligenciát, amikor árképzést dolgoznak ki.

Web a nyomtatáshoz személyre szabás, XMPI már használ valamit egy ideje. Tehát azt hiszem, Jack tényleg, támogatja Rob pont itt. Igen. Otthon van, de a nyomdaiparban is körülbelül tíz éve.

Azt hiszem, elfelejtjük, hogy a nyomdaipar mennyire fejlett a technikai képességeivel.

És valójában túlságosan is a pelyhekre összpontosítunk, és nem a funkció lényegét hagyjuk figyelmen kívül. Szóval, igen, csak néhány példát akartam hozni, Rob. Remélem, nem bánod, hogy eljöttem. Igen, persze.

Igen, igen, igen. Igen, igen, igen, igen. Nem. Nem. Nagyon jó. Most pedig vissza a szokásos adáshoz. Szóval mi van benne, vagy mit tudsz még csinálni?

Tegyük ezt ma kézzelfoghatóbbá. Szóval, mert sok a felhajtás. Sok az izgalom. Rengeteg a lehetőség.

A generatív mesterséges intelligencia hatalmas fejlődésen ment keresztül, és valóban megváltoztatta a játékot. Szóval van itt előttetek három esettanulmány. Az első, bár ez az ipari ingatlanok területén van, amit mi nagyon szeretünk csinálni, az az, hogy visszavezetjük a dolgokat a koncepciókra.

Ugye? Tehát az ügyfél, akivel dolgoztam, ez az ügyfélélmény-csapatuk számára készült. Oké? – Igen. Szinte minden szervezetnek, legyen az kicsi vagy nagy, van egy ügyfélélmény-csapata.

A vállalat méretétől függően lehet, hogy a vezérigazgató még mindig az ügyfélélményért felelős személy, de valahol még mindig kell lennie valakinek erre a feladatra. És az egyik probléma, amivel ezek a srácok szembesültek, az az, hogy egy olyan hatalmas vállalatról van szó, amelyik bérelte a fizikai földterületet, irodákat és gyártóhelyiségeket. És volt egy olyan problémájuk, hogy ha az egyik ügyfelüknél szabálysértés történt, amikor azt jelentették, negyvenöt-hatvan percig tartott, amíg az ügyfélélmény-csapat képes volt kitalálni, hogy mi volt az ügyfél által elkövetett szabálysértés, átnézni a szabálykönyvet, kitalálni, hogy mi legyen a következő lépés, mi a büntetés ennek eredményeként, mi a folyamat, ha ez a büntetés, vagy ha ezt nem orvosolják egy bizonyos időn belül, stb. és mi a következő lépés.

Ezután tegye ezt a relatív helyzethez, majd állítsa össze az e-mailt, és küldje el az e-mailt az ügyfélnek. Rendben? És nyilvánvalóan, amikor egy ilyen e-mailről van szó, nagyon óvatosnak kell lenned, hogyan fogalmazol meg bizonyos dolgokat, és a hangnem és az empátia, amivel átjössz, a kérdéstől függően kulcsfontosságú. Szóval ez negyvenöt és hatvan perc között lehet.

Heti húsz-húsz-harminc ilyen kiadásuk volt. Oké? – Igen. Ez ennyi ideig tartana nekik. Ha tehát kiadványonként egy órát számolunk, akkor néhány héten harminc órát kellene csak ezzel foglalkozniuk.

És ez egy körülbelül tízfős ügyfélélmény-csapat volt. Ez azt is jelentette, hogy attól függően, hogy ki találkozott a problémával, lehet, hogy egy másik szabályt vett fel, mondván, hogy valójában az ötödik szabály első pontját szegte meg a hetedik helyett, vagy fordítva, és hasonlók. Tehát nem volt következetesség az egész testületben, ahol mindenkinek kicsit más volt a véleménye, és mindenki kicsit másképp fogalmazott és küldött e-mailt is.

A GenAI megoldással ezt öt percre tudták csökkenteni esetenként. Így a GenAI asszisztensbe be tudták táplálni a szabálysértésről készült képeket, valamint a történtek leírását.

A Gen AI asszisztens átnézte a szabálykönyvet, visszajött, és azt mondta, itt van a három szabály, három szabálysértés, amit szerintünk megszeghettek. Ez az, amelyik szerintem a legmagasabb pontszámot kapta. Tehát még mindig ott van az emberi tényező, aki átnézi, és azt mondja, hogy egyetértek vagy nem értek egyet. Valójában ez a kettes számú.

Ez a harmadik. Aztán a kiválasztás alapján megírta az e-mailt az ügyfélnek. Az ember még mindig átnézte az e-mailt. Rendben?

Így még mindig megmarad az ember a hurokban, ami kulcsfontosságú. Az ember még mindig átnézte az e-mailt, és megbizonyosodott róla, hogy elégedettek velünk, a hangnemmel és a megfogalmazással. Aztán mindezt elküldtük az ügyfélnek. De a következő dolog, amit látunk, hogy ötvenöt percet takarít meg egy incidens, harminc egy nap harminc egy héten, bocsánat.

Heti huszonnyolc és fél óra megtakarítással számolhat. Ez majdnem egy teljes munkaidős alkalmazottat jelent. Ha ezt elkezdjük felosztani egy hónapra, egy évre, akkor ez egy hatalmas, hatalmas megtakarítás. De – és ez az, ahol szerintem sok embernek, amikor az AI elfogadásáról van szó, és amikor erről beszélnek – nem mindig a pénzügyi elemről van szó.

Tehát igen, mondhatjuk, hogy oké. Hatékonyságot nyertek. Szóval, hé. Igen. Mert kaptam nekik időt vissza az ő idejükben, talán képesek voltak valami mást csinálni.

Ügyfélcsapatként talán több problémára tudtak gyorsabban visszatérni. Fantasztikus. Ez nagyszerű. De maguk az ügyfélélmény-ügynökök is azt mondták, hogy ez egy unalmas, fárasztó feladat volt, amit egyikük sem szeretett igazán csinálni.

Nem hangzik túl szórakoztatónak. Be kell tartanod a szabályokat. Senki sem szereti ezt a munkát. Bocsánat, de…

Van néhány ember, aki szereti ezt a munkát, de az emberek többsége nem feltétlenül szereti ezt a munkát. Tehát ez volt az az eset, amikor csapatként imádták ezt, mert a folyamat javításából származó tapasztalat hatalmas élményt jelentett számukra, mivel egy ötvenöt-hatvan perces folyamatot, amelyet nem élveztek, egy ötperces folyamattá alakítottak, amely rendkívül hatékonyabbá vált. És úgy érezték, hogy több értéket adnak hozzá azáltal, hogy a mesterséges intelligencia eszköze által visszajelzett információkat kurátorként kezelik, ahelyett, hogy rengeteg időt töltenének a kutatással, az összes szabály átolvasásával, és meggyőződnének arról, hogy az adott helyzet kontextusában helyesen értelmezik-e azt.

Szóval számomra ez azért tetszik, mert nem csak az időmegtakarításról szól. Azt is megkapod, hogy az élményelem is javult benne. De ez bárhová elvihető, bár nem itt mondtad, bárhová elvihető, ahol van egy ügyfélélmény-csapat, amelyik vagy problémákat akar megoldani, vagy az ügyfél problémáival találkozik. Hogyan mehetünk végig a mai folyamatainkon, és hogyan győződhetünk meg arról, hogy a megfelelő módon azonosítjuk a megoldást, hogy megoldjuk ezt a problémát az ügyfél részéről?

A koncepciója ugyanaz, és a különböző műhelyekben sokat beszélünk a koncepciókról. Így van.

Szóval, Rob, ez nagyon tetszik.

Valójában, ha jól értem, akkor az önöknél majdnem olyan, mint egy szabványosított eljárás és szabványosított válasz az értesítésre. Így van? Igen. Tehát ha megnézzük a folyamat szabványosításának előnyeit, és azt, hogy még mindig szükség van az emberre a hurokban, amit említett. Ugye? Az ember a hurokban az AI AI egy csomó munkát elvégez, majd az ember szerkeszti az e-mailt, mondjuk, vagy ellenőriz néhány dolgot, csak hogy megbizonyosodjon arról, hogy az helyes, mielőtt kikerül. Amit nagyon szeretek ebben az egészben, hogy ha mondjuk egy nyomdaipari cég értékesítési csapatát vezeted, és van tizenöt értékesítőd, és mind a tizenöt értékesítőnek van egy-egy kimenete, egy ajánlat, vagy egy gyors árajánlat, vagy valami nagyon testre szabott dolgot csinálnak, például tervezési szolgáltatásokat, valamint különböző nyomtatást különböző eszközökre.

Amit mondtál, az egyik hatalmas előnye az, hogy most már van egy egységes hangnemed és egy egységes személyiséged az üzletről, amit a piacok elfogadnak. Így van?

És ez számomra azért jó, mert most már nem számít, hogy Bobbal, Péterrel vagy Pállal beszélsz, a szervezeted személyiségét visszakapod, és az emberrel együtt válaszol neked, hogy személyre szabott legyen.

De ami igazán izgalmas számomra ebben a dologban, az az a tény, hogy ha ezt egyszer már megtetted, akkor elkezded javítani a folyamatot, javítod az eredményt az egész szervezet számára, és már nem tíz embert, tíz eladót próbálsz javítani.

Amit teszel, az az, hogy javítod az összeset, apró módosításokkal, apró javításokkal a javaslattételi folyamaton, majd ezt kivetíted mindenre, igaz? Képzeljük el a szállítási szolgáltatásokat, vagy képzeljük el az elsődleges partnerekkel való együttműködést.

Ez nem csak egy területen van. Ez egy nagyon jó felhasználási mód. Ez nagyon tetszik.

Igen. Azt hiszem, Carlo, két másik dolgot látok. Vicces, hogy ezt mondod. Két másik dolog ugrik be nekem. Először is, a márka következetességét.

Így a folyamattal márkakonzisztencia érhető el. Tehát, ahogy mondtad, megvan az ideális ügyfél, akit meg akarsz találni. Tudod, hogy tudod, hogy tudod, hogy tudod, hogy kinek akarsz eladni, de aztán megvan a márka konzisztencia. A márka újra és újra következetes lesz.

Megnyugodhat. Ezért van hangereje. De ez is visszanyúlik ahhoz, amit januárban megosztottatok velünk. Az egész arról szól, hogy minden feladatnál meg kell találni azt az egy százalékot, azt hiszem, az egy százalékot.

Végül is, egy napot visszakapsz, és ez lehetővé teszi számodra a skálázást, mert most, hogy visszakaptál egy napot, egyre nagyobb volumenben tudsz dolgozni, és így tovább, és így tovább. Szóval, megint csak úgy gondolom, ahogy mondtad, Carlo, ez mindenre vonatkozik.

Igen, igen, igen.

És azt mondanám, hogy ez az, amit mondasz, azt hiszem.

Ezt mondod, Rob. Ugye? Tehát ez lehet ingatlanos felhasználási eset, ingatlanos fókusz, megoldás vagy elkötelezettség, de valójában koncepcionális szempontból, és Rob és én, mi teljesen szinkronban vagyunk ezzel az üzenettel a piacon.

Ha meg tudod érteni, hogyan használják a mesterséges intelligenciát koncepcionális szinten, akkor máris kinyílt a világ, mert most már alkalmazhatod azt, amiről Rob beszélt, például egy jogi csapatra vagy az üzleti élet különböző területeire. Igaz? Mert amit te csinálsz, az az, hogy veszel egy folyamatot, és javítod azt a folyamatot, amit sokan használnak. Szóval ez egy koncepcionális szintről nézve, ez zseniális. Briliáns.

Én csak két dolgot említenék, hogy ezt kiegészítsem, és a következőre térjünk át, Carlo, te beszéltél arról, hogy a növekményes nyereségek mozgatják ezt a részt. Ez különösen, ez egy több hetes elkötelezettség volt. Ez egy egyhetes munka volt, igaz? Szóval sokan azt látjuk online, hogy ez egy nagy átalakító lépés.

Hat hónapos, kilenc hónapos vagy tizenkét hónapos projektnek kell lennie. Nem kell, hogy az legyen. Ha megnézzük azokat, ahogy Chris mondta, azokat az egy százalékos nyereségeket, azokat az apró nyereségeket, amelyek összeadódnak a nagyobb darabhoz, nem kell hat, kilenc hónapos kezdeményezéseknek lenniük, amik előtt elkezdjük látni az értéket. Ez egy egyhetes megbízás volt, hogy bejussunk, azonosítsuk a problémát, megtaláljuk a működő megoldást, teszteljük a megoldást, majd egy pillanatra üzembe helyezzük.

Azóta is nagyon boldogan használják, és most már a következő területeket vizsgáljuk. De a másik véglet, amit szintén említettél, Carlo, a márka konzisztenciája körül forog, és Chris, ezt is érintetted. Ezzel nagyon szépen rátérünk a második kérdésre. A második az e-kereskedelem.

Ugye? És biztos vagyok benne, hogy a mai webináriumon részt vevő emberek közül sokan, bár lehet, hogy nyomdaipari cégek, de ők is e-kereskedelmi cégek, amelyek nagyon szorosan összefonódnak velük, igaz? És sok ügyfelünk potenciálisan e-kereskedelmi vállalat is. És az egyik probléma, amivel dolgoztam, az volt, hogy elég gyorsan növekedtek.

És minden egyes héten húsz-ötven új ferdeséget adtak hozzá.

És amivel küszködtek, az az volt, hogy a márkajelzést és a hangnemet a leírásokban és a narratívában, amit minden termékhez meg akartak adni, megtalálják. Mivel a csapatban több különböző ember is van, akik segítenek megírni a leírásokat, ahogy és amikor beérkeztek, ahogy és amikor a termékek beérkeztek, és készen álltunk az éles üzemre. És ez minden egyes ember egy egyéniség. És az, hogy mindenki egyéniség, nagyszerű, de ez azt is jelenti, hogy cégként, amikor azt próbáljuk megmondani, hogy ez a mi márkánk és hangvételünk, amire törekszünk, akkor nagyon-nagyon nehéz ezt következetesen tartani, amikor különböző emberek csinálják, írják a leírásokat és állítják össze az információkat. Ezért egy nagyon-nagyon egyszerű folyamatot dolgoztunk ki velük, amelyben a márka hangvételére vonatkozó útmutatásukat vettük alapul. Így mindenkinek lesz egy márkahang útmutatója, egy útmutató.

Elvettük a képeket, amelyekkel az új termékekhez rendelkeztek, amelyeket fel akartak tenni, így SKU-nként néhány képet. Aztán adtunk néhány minta leírást.

Ezt betettük egy mesterséges intelligencia rendszerbe, és rávettük, hogy adjon ki nekünk tervezeteket. Szóval, itt is van egy. Itt van kettő. Érdekes módon, amikor először kezdtük, az ügyfél azt mondta, hogy öt példát akarok.

Én meg azt mondtam, hogy igen, de nem igazán, mert a célunk az, hogy a márka következetes maradjon. Szóval azt hiszed, hogy ötöt akarsz, de valójában kettőt adok neked, mert mi is olyan emberek vagyunk, akik azt hisszük, hogy szeretjük a választékot, de nem akarunk túl sok választékot. Tehát adj nekünk túl sok választási lehetőséget, és akkor az csak késlelteti és késlelteti és késlelteti a döntésünket. Ezért végeztünk velük egy kis kísérletet: mielőtt bármilyen mesterséges intelligenciával dolgoztunk volna, fogtunk öt embert a csapatukból, akik már írtak korábban termékleírásokat, és egy külön asztalhoz ültettük őket, ahol nem beszéltek egymással.

Kaptunk képeket ugyanarról a termékről, és azt mondták, tessék, írja meg nekünk a leírást. És pontosan ugyanazok az eszközeik voltak, mint az AI eszköznek. Ugye? Előttük volt a márka irányelv.

Voltak előttük példaleírások, és megvoltak a képek.

És a csapat, akikkel együtt dolgoztam, a marketing vezetője, a marketing vezetője együtt dolgozott vele, és azt mondta, oké. Most nézzük meg mind az ötöt. És azt mondta: „Ó, ez tetszik. Nekem ez tetszik.

Nekem ez tetszik. Ez rendben van. De ha csak egyet néznénk meg Jimmytől, és ez lenne az, ami a korábbi folyamata, akkor az felkerült volna a netre? Igen.

Ez olyan, mint, oké. Szóval nézzük meg, hogy a lehetőségek egy darabja mit tud elvenni, mert most ez lelassít minket. Szóval azt mondtuk, oké. Kompromisszumot kötöttünk.

Két lehetőséget mondtunk. Tehát a mesterséges intelligencia eszköze két lehetőséget vázol fel, és akkor megint az ember van a hurokban. A marketingvezető kiválasztja az a. és a b. lehetőséget, és ez az a lehetőség, amelyik online megjelenik. Rendben?

És ennyi. Nagyon, nagyon egyszerű munkafolyamat. Az egyik dolog, ami nagyon tetszett ebben az esetben, hogy nagyon is arra koncentráltunk, hogy mi az a folyamat, ami ma van.

Arra összpontosítottunk, hogy világosan megértsük, hol vannak a problémák, mi a frusztráció a mai folyamattal kapcsolatban, és mit is próbálunk valójában megoldani. Mert ebben a forgatókönyvben ez nem egy, hé. Azt akartuk, hogy ez hatékonyabb legyen, mert ezzel pénzt takarítunk meg. Nem ez volt a cél.

A cél a márka hangja volt. Ezt akarjuk. Következetességet akarunk ebben. Tehát a választási lehetőségek is rossz dolog.

De ott tartottunk velük, és azt mondtuk, hogy oké. Csípjük meg a mai folyamatotokat. Bontsuk le. Csináljunk egy példát arra, hogyan működhetne az AI eszköz, de előbb humanizáljuk.

Tehát nagyon világosan megértették, hogy igen, ez az, amit tenni fog, de mi csak automatizáljuk ezt a folyamatot. Ismét lefuttattunk egy pár tesztciklust, amivel elégedettek voltunk, hogy megbizonyosodjunk arról, hogy a kimenet és minden megfelel az elvárásoknak, majd átvittük a termelésbe. De az ember még mindig a hurokban marad. Tehát a mesterséges intelligencia eszköz nem tolja ki a leírást egyenesen a weboldalra.

Még mindig felülvizsgálatra kerülnek, de most már sokkal gyorsabb, egyszerűbb folyamat, hogy aztán elfogadják, és aztán felkerüljenek az internetre. És ez a rendkívül ismétlődő feladat most néhány percre csökkent, mivel már csak a felülvizsgálatról van szó. Döntés ezekről a dolgokról.

Rob, az a pont az emberről a hurokban, visszatérhetnénk erre később a kihívások során? Mert szeretnék egy nagyon fontos marketing leckét mondani, amit az AI térben működő marketing tanácsadókkal folytatott beszélgetéseink során tanultunk az emberről a hurokban.

Határozottan. És az utolsó dolog, amit erről mondanék, hasonlóan a fentiekhez, ismét, ez nem volt egy, hé. Itt van egy hat hónapos átalakítási projekt ütemterv, amin végig kell mennünk. Ez is egy olyan volt, amire szükségünk van.

Ugye? Jöjjön be. Határozzuk meg, hova akarunk koncentrálni. Értsük meg a mai folyamatot.

Értsük meg a fájdalmas pontokat, amelyeket meg akarunk oldani, és ez az, amit meg akarunk oldani és el akarunk érni.

Igen, és igen, menjünk ezzel. És ez volt az, amit itt csináltunk. Ez érdekes.

Mindenki el van foglalva a mindennapjaival.

Ugye? Mindenki nagyon elfoglalt.

Senki sem engedheti meg magának az időt.

De azt hiszem, mélyen legbelül tudni fogjuk, hogy mit kell tennünk. Ugye?

Ha egy vállalkozás meghatározza az igényeit, akkor a mesterséges intelligencia fogja meghatározni az üzleti értékét.

Időt kell szánni arra, hogy megértsük, mi folyik, mi működik, mi nem működik, hol vannak hiányosságok, hogy aztán a megfelelő területre összpontosíthassunk. És úgy tűnik, Rob, ebből a példából úgy tűnik, hogy az általad nyújtott további előny az, hogy lehetőséget adtál nekik arra, hogy egy lépést hátralépjenek, és megvizsgálják az üzleti kihívásokat, amelyekkel szembesülnek, és a legjobb módot a megoldásukhoz. És így, és tudom, hogy amikor korábban beszéltünk, a felfedezés során végzett munkánk nagy része valójában tükörként működik az ügyfél számára.

És azt mondják, hogy jaj. Ez nagyon érdekes. Még nem láttam így az üzletemet. Tehát a hozzáadott eredmény az, hogy segítettél az ügyfelednek, hogy ne csak az üzleti kihívást lássa, hanem a megközelítés különböző módjait is olyan módon, ahogyan ők talán nem tették volna.

Igen, igen, igen. Igen, igen, igen, igen. Igen, igen, igen, igen.

Tisztaság. Ez a tisztaság, ugye? Lépjünk vissza. Tudod, hogy jól működünk-e mint vállalkozás? Hatékonyak a munkafolyamataink? Hatékonyak az emberek?

Mi tényleg, AI egy trigger, hogy ezt a gondolatmenetet. Tudod, ezt megtehettük volna az AI nélkül is, tényleg. Csak most, hogy struktúrát viszünk a gondolkodásmódba.

Szóval igen.

Ez jó. Ez jó. Szóval, visszahoztuk Jacket. Szia, Jack.

Helló, uraim.

Úgyhogy gondoltam, visszahívom magam a színpadra, csak egy rövid időre, csak arra várok, hogy ez az egy eléggé bezáruljon.

De ne siessenek. Csak nyugodtan.

Hiányoztál. Hiányoztál nekünk.

Üdvözöljük. A következő srácok egy üzleti szolgáltató cég.

Kreatív valójában az üzleti funkciója szerint. Kiállításokkal foglalkoznak, és a termékük alapvetően valamilyen kreatív design, kiállítási standok.

A hangsúly az ottani értékesítési csapatokon volt.

Ennek a szervezetnek számos különböző alosztálya van, saját értékesítési csapattal, saját kreatív csapattal stb.

Kettőben azonban felismerték, hogy az elküldött javaslatok teljesen összevissza voltak. Nem volt igazán szabványosított eljárás.

És ennek eredményeképpen a downstream kihívások közül néhány csak elakasztotta az üzletmenetüket. Igaz? És biztos vagyok benne, hogy mindenki képes lesz rezonálni ezzel. Tehát néhány kihívásuk az volt, hogy az ajánlatok nem voltak elég világosak, nem voltak elég tömörek, és két ajánlat, tehát egy első ajánlat és egy felülvizsgált ajánlat valójában teljesen eltérő megközelítést alkalmazhat.

Mert szinte olyan, mintha az értékesítők a nulláról kezdték volna.

Most, hogy ténylegesen belemegyünk az üzletbe és megértjük ezt, vannak-e szabványosított ajánlataik? Igen. Használják őket? Nem.

Miért nem használják őket? Mert a szabványosított ajánlatok az idők során fejlődtek, és az emberek vagy az értékesítési csapatuk úgy találta, hogy ezek nem működnek számukra. Túl hosszúak voltak. Tudom, szóval vegyes volt a fogadtatás.

Tehát az a megközelítés, amit én mindig alkalmazok a meglehetősen nagy szervezeteknél, hogy online felmérést küldök mindenkinek, aki érintett ezen a területen.

Névtelen felmérés, nagyon egyszerű. Az emberek megtehetik, akár az íróasztaluk vagy az otthonuk kényelmében is. Nem gondolják, hogy a nagy testvér figyeli őket, és brutálisan őszinték.

Tehát ennek átadása, néhány eredeti vagy kezdeti meglátás megszerzése, majd a csapatokon átívelő, funkcionalitáson átívelő munkaértekezletek megtartása, hogy valóban belemerüljünk a probléma legapróbb részleteibe, lehetővé tette számunkra, hogy különböző nézeteket fogalmazzunk meg erről a mindenkit érintő problémáról. Még akkor is, ha szabványosított javaslataik voltak, amelyek az ő megoldásukat jelentették.

Tehát annak, amit most mondani fogok, egy fontos részét kicsit később fogjuk érinteni.

De amikor új folyamatot vezet be, gondolnia kell a változásmenedzsmentre. És nem úgy értem, hogy igazán formális módon. De át kell gondolni, hogy a szervezet vagy a munkaerő hogyan fog elfogadni vagy hogyan fogadja el az új folyamatot.

Ellenkező esetben minden szükséges vizsgálatot elvégezhet. Lehet a világ legjobb továbbfejlesztett folyamata vagy megoldása. De ha nem fogadják el, akkor felejtse el. Így aztán az értékét elveszíti.

Ehhez tehát a lehető legkevesebb súrlódásra van szükség.

Tehát határozottan azt javaslom, hogy ha új AI-megoldásokat keres, és mindjárt rátérek arra, hogy miért magyarázom ezt egy pillanat múlva, akkor a meglévő technológiákat vagy a jelenleg meglévő szállítókra kell figyelnie.

A megoldásunk tehát az volt, hogy a Microsoft OneDrive-ban tárolt, meglévő szabványosított javaslataikat felhasználva elérhetővé tettük azokat a Microsoft Copilot segítségével, amely egy olyan mesterséges intelligencia asszisztens, amely kifejezetten az Office 365-ben működik. A Microsoft Copilotot strukturált módon tudták használni, hogy szerkesszék a szabványosított ajánlatokat.

Így ez lehetővé tette számukra, hogy nagyon gyors változtatásokat hajtsanak végre, eltávolítsák a tartalom nagy részét, ha szükségük volt rá a javaslatok felülvizsgálatához, és mindezt úgy tegyék, hogy mindez összhangban legyen a márka irányelvekkel, összhangban legyen az üzenetküldéssel, megtartsa azokat a kis jogi megjegyzéseket, amelyekre szükségük volt a javaslataikban, és biztosítsa, hogy az árképzés pontosan ugyanúgy legyen felépítve.

Ez pedig gyorsabbá, gyorsabbá és hatékonyabbá tette az értékesítési csapat számára az ajánlatok eljuttatását.

De az ügyfél számára is sokkal egyértelműbbé tette a fogadó ügyfelek számára, mivel az ajánlatok nagyon világos módon voltak felépítve.

Ez pedig azt eredményezte, hogy a kiadott pályázatok hatvan százalékáról tíz százalékra csökkent a tisztázó ülések száma. Most képzeljék csak el, mennyivel csökkent a munkaterhelés, és mennyi időt tudnak ezek az értékesítők más értékesítési tevékenységekre fordítani.

És a kifogások hetven százalékkal csökkentek.

Az értékesítési ciklus növelése vagy csökkentése összességében harminc százalékkal. Ezek óriási eredmények. Igaz? És valójában, ha megnézem Rob két első felhasználási esetét, két esettanulmányát, és ezt nézem, Ha koncepcionális szempontból nézzük, akkor azt csináljuk, hogy javítunk egy folyamatot, szabványosítjuk, tisztázzuk, hogy újra tisztán lássunk, megszüntetjük a súrlódásokat.

Szóval, igen, koncepcionális szempontból nagyon hasonlóak, de szerintem fontos kiemelni, hogy a meglévő eszközeinket kell megvizsgálni.

Sok tanácsot adok az ügyfeleknek, hogy hívja meg a meglévő technológiai beszállítóit, és kérdezze meg, hogy mi a helyzet az AI-val? Mert lehet, hogy van valami, amit ők már kifejlesztettek, és amihez önök már hozzáférnek, és amiről még nem tudtak.

Igen, igen, igen. De a másik dolog, ami tetszik, Carlo, az az, hogy, nos, azt hiszem, valójában két nagy eleme van. Az első az, hogy az ügyféllel való interakció drasztikusan javult. Szóval nagyszerű. Rengeteg időt spóroltunk meg, mert nem jönnek vissza ellenvetések, vagy nem kell tisztázni a dolgokat.

De az ügyfeleimnek nyújtott szolgáltatásom is drasztikusan javult. Tehát az ügyfélélmény eleme, amelyről nem feltétlenül beszéltek sokat, az értékek szempontjából. Valójában ez jelentősen javult, mert már nem jönnek vissza annyi kérdéssel, mert sokkal boldogabbak, sokkal jobban tisztában vannak azzal, amit adtunk nekik. Ez plusz pontokat és bónuszpontokat ad nekünk a pályázatban, ami fantasztikus.

És Chris korábbi észrevételeire, a hype-on való áttörésről, az egy százalékos részről, az eddig bemutatott forgatókönyvek mindegyikében nem mondtuk, hogy „hé”. Teljesen át fogom alakítani az értékesítési folyamatotokat.

A mesterséges intelligencia átalakul nem. Nem. Ha megnézzük az utolsót, Carlo, aki az értékesítési folyamatod egy bizonyos elemét választotta ki végig, kifejezetten a javaslatra koncentrált, és azt mondta, oké. Menjünk és dolgozzunk ezen. És ez az, ahol elérhetjük azt az egy, két százalékos növekedést az általános részen, és onnan kezdjük el építeni a lendületet.

Carolnak a változásmenedzsmenttel kapcsolatos pontjára is utalva, az érintettek bevonása kulcsfontosságú. És azáltal, hogy ezt a fajta megközelítést alkalmazzuk, és javíts ki, ha tévedek, Carl, de én feltételezem, hogy feltételezek valamit. Nem szeretem a feltételezéseket, de én is feltételezem.

Menjen csak.

Menjen csak. Mivel ez a felhasználási eset annyira sikeres volt, hogy ezután ugyanez a csapat nyitottabb egy másik AI-megoldás bevezetésére a jelenlegi munkafolyamatokba, de tapasztalatom szerint a siker általában sikert szül. Nem igaz? Tehát a következő dolog, mivel ez az értékesítési csapat beszél erről, a csapatok, amelyekkel nagyon jól együttműködnek, a technikai csapat, akik talán néha készítettek egy javaslatot, most sokkal kevesebbet mennek vissza hozzájuk.

Talán a marketingcsapat, akikre bizonyos elemek tekintetében támaszkodhatnak, mostanában sokkal kevésbé fordulnak hozzájuk. És ennek egy része az lesz, hogy mondanak majd valamit, mert most már az AI-t használjuk ilyen módon, hogy segítsen nekünk ebben. És ez a siker aztán elkezd elterjedni a szervezetben, ahol meg akarják vizsgálni az AI-eszközök bevezetését a munkafolyamatokba. És ez lesz az, ami segíteni fogja az egész vállalatra kiterjedő elfogadást, a nagyobb átalakulási folyamatot.

Nos, ugorhatok erre a pontra nagyon gyorsan? Mert ezt Berlinben beszéltük meg egy globális konferencián. És az egyik dolog, amiről beszéltünk, az volt, hogy a vezetőségi szintű elfogadásról beszéltünk, hogy mindenkit be kell vonni. Megkérdeztem néhány embert a tömegben, hogy a csapataikban van-e félelem a mesterséges intelligencia mindennapi használatával kapcsolatban?

És mindenki igent mondott, de nagyon szerencsés voltam. Nagyon kedves közönségem volt, és nagyon AI-pártiak voltak, és azt mondanám, hogy valószínűleg cégtulajdonosok. Az egyik dolog, amit Berlinben megosztottunk, egy nagyon proaktív, előremutatóan gondolkodó nyomdatulajdonos példája volt, aki az idősebb generációs, több mint ötven fős dolgozóit extra képzésben részesítette. És most már nem csak felhatalmazta őket, és több mint egy százalékot kapott belőle, hanem újra megszerették a munkájukat.

Most már kevésbé félnek a technológiától, és befogadták azt, mert a felső vezetés hozzáállása helyes volt ahhoz, hogy a megfelelő módon fogadják el azt. Szeretném, ha ezt megosztanád velünk, mert ezt látjuk a nyomtatási területen is, ahol a megfelelő vezetés a megfelelő mentalitással még többet tud kihozni azokból az emberekből, akiknek a társadalom szerint a szemétdombra kellene kerülniük. Tudjátok?

Chris, ez nagyon érdekes. Ma kiadtunk egy fehér könyvet a nyomdaiparról, az AI bevezetéséről a nyomdaiparban. Ebből kiderül, hogy a vezetők hatvan százaléka nem érzi magát biztosnak abban, hogy valóban érti, mi az az AI.

Ennek ellenére az értékesítés és a marketing kilencvenkilenc százaléka próbálkozott a generatív mesterséges intelligencia alkalmazásával a vállalkozásában. Tehát ott vannak a vezetők, akiknek többsége nem igazán érti, hogy mi folyik itt. Ehelyett. Nem, nem, nem, nem, nem. Nem bíznak abban, hogy értik az AI-t, nem is beszélve arról, hogyan lehet azt az üzletükben használni. De miközben ez történik, az alkalmazottaik dolgoznak, és kísérleteznek az AI-val, mindenféle struktúra, útmutatás, szabályok nélkül.

És így van ez az árnyék AI, ahogy mi nevezzük, ahol az emberek csak saját akaratukból tesznek dolgokat, ami jó, mert kezdeményezően lépnek fel.

De mint üzlettulajdonos Igen. Nem akarom, hogy az emberek vadul rohangáljanak, mint a vadnyugaton. Mindenképp.

Willy nilly.

Hazudtam. Hazudtam. Ez érdekes. Tehát az egyik, amikor bemegyünk, és amikor bemegyek, hogy feltérképezzek egyfajta folyamatot és munkafolyamatot az ügyfelek számára, akkor hatalmas a különbség aközött, amit a vezetőség mond, hogy itt van, hogyan működik a folyamat és a munkafolyamat, és aközött, amit a helyszínen lévő emberek, akik ténylegesen végrehajtják a folyamatot és a munkafolyamatot, és amit ők mondanak.

És az is király, amikor a szobában ülsz. Szóval azt fogom tenni, hogy kirúgom a menedzsereket a szobából. Kirúgom a vezetőséget a szobából, és aztán megyek, oké. Adjátok ide az első vonalbeli csapatot, és beszélünk velük.

Megértjük őket. Mert időnként, ha még mindig ott van a vezetőség a szobában, félhetnek megszólalni. Ez egy kicsit olyan, mint Carlo névtelen szolgája. Nem igaz?

Mindenki beszélni fog, ha tudja, hogy minden rendben van, de ha a nagy testvér figyel, akkor egy kicsit nehezebb lehet megosztani, hogy mi is történik valójában.

És az egyik statisztika, ami mindig visszajön, minden egyes ügyfél, akivel ezt csináltam, mindig ezzel jött vissza. Mielőtt ezt megteszem, beszélek a vezetőséggel. Azt mondom, oké, srácok. Mint vállalat, hol van az AI?

Ön is használ mesterséges intelligenciát? És te azt mondod, hogy az esetek többségében nem. Nem. Még nem vezettük be.

Nem igazán csináljuk ezt a dolgot vele. Nem vagyunk benne biztosak. Ez olyan, mint, oké.

Aztán pedig magukhoz az egyénekhez. Elkezdünk beszélni a folyamatról, és ők azt mondják, én meg azt, hogy oké. Mesterséges intelligenciát használsz? Igen.

Igen, igen, igen. Igen. A ChatGPT-t használom, hogy segítsen nekem ebben a munkában. Én a Geminit használom. Copilotot használok.

Én a MidJourney-t használom. Ezt használom. Ezt használom, hogy segítsen nekem ebben a munkában. Oké?

Tehát van egy frontvonalbeli csapatod, amely ténylegesen arra használja, hogy segítsen nekik valamit csinálni, és van egy menedzsmented és egy vezetőséged, ahol a főnök azt mondja, hogy nem. Nem. Nem. Egyáltalán nem használjuk.

És amit nagyon, nagyon érdekesnek találok ebben, az az, hogy amikor a vezetői csapattal beszélsz, négyszemközt, szóval, ismétlem, vedd ki őket a szobából, és folytasd le velük ezt a négyszemközti beszélgetést, és mondd, oké. Mint vállalat, használjátok ezt? Nem. Nem. Nem.

Nem használjuk fel az egészet. Nem probléma. Már mondtad nekem. Ez fantasztikus. Magánemberként használod?

Igen, igen, igen. Igen. A ChachiPT-t használom, hogy segítsen ebben. Ez általában egy munkával kapcsolatos forgatókönyv.

Én Geminit használok. Ezt használom. Én az oké-t használom. Fantasztikus. A Grammarly-t használom. A Grammarly is egy mesterséges intelligencia.

A Grammarlyt használom, hogy segítsen nekem ebben. Oké. Szóval van, ahol még a vállalati szinten, a cégek szintjén is, mint, nem. Mi nem csináljuk.

Nem csinálunk vele semmit. Nem tudjuk, mit csinálunk. Oké. De egyéni szinten majdnem mindannyian arra használják, hogy csináljanak valamit a munkájukért.

Tehát van ez a nagy szakadék, ami létezik, hogy Carol pontját az árnyék AI-darab körül, igen.

Ahol a csapatod, és sajnálom, ha van valaki a hívásban, aki úgy gondolja, hogy nem. Nem. Nem. A csapatom biztosan nem használja száz százalékosan.

Egyáltalán nem használjuk. Ők igen. Bocsánat. Nem akarjuk most közölni a hírt, de használják.

De ez a nagy szakadék, ami létezik, és azt hiszem, ez is egy olyan dolog, ami számomra, hogy ez a hype elemet is táplálja, mert az emberek beszélnek arról, hogy mit csinálnak vele, de nem beszélnek róla a teljes koncepcióból, hogy milyen ez egy szervezeten belül. Így csináljuk mi ezt szervezeti szinten. Arról beszélnek, hogy én ezt csinálom vele, az én sajátos módomon, ahogyan a folyamatomat végzem. De ez nem feltétlenül működik a dolgok vállalati oldalán.

Amikor ismét visszatérnek a márkaszabványokhoz, tudja, ha ezt egy központi pontról csináljuk, van egy központi folyamatunk, akkor mindenki a megfelelő módon tudja használni.

Aha. Sajnálom, uraim. Nem baj, ha én is beszólok egy pillanatra? Most már csak az útitervre kell áttérnünk.

El sem hiszem, milyen gyorsan elszállt az idő. Őszintén szólva, már negyvenöt perc. De igen, ha nem bánjátok, térjünk át az útitervre, mert úgy érzem, hogy ezt akarjuk az embereknek adni, egy jó ötletet, hogy merre menjünk tovább. Úgyhogy kezdjünk hozzá.

Chris, ha tudsz, akkor én lelépek, srácok. Szóval, a te vállalkozásodban, minden vállalkozásban, háromféleképpen lehet megnézni, hogyan lehet az AI-val fejlődni. Az első az alacsonyan lógó gyümölcsök. Ez a munkaerő, a munkaerő termelékenysége.

Ez a szakmában dolgozó emberek.

Itt tényleg szerszámokat nézel. Őszintén szólva, a Geminit, a Claude-ot, a ChatGPT-t nézed, ami egyébként véleményem szerint valószínűleg a generatív AI eszköz, amelyhez mindenki hozzáférhet, és amely a legnagyobb értéket képviseli egy szervezet számára, mivel a ChatGPT-t nagyon sokféle módon lehet használni.

Tehát ez az egész az emberekről szól, az ő feladataikról, tevékenységeikről, munkafolyamataikról.

A második terület, amelyet meg kell vizsgálni, az üzleti folyamatok.

Ha tehát az alkalmazottak, a munkaerő egy kicsit hatékonyabban és eredményesebben dolgozik a mesterséges intelligencia segítségével, akkor a következő akadály az üzleti folyamatokban általában az üzleti folyamatok. Tehát igen, megfelelően el tudom készíteni az ajánlatomat, nagyon jól meg tudok tartani egy megbeszélést, mert végeztem némi kutatást az ügyfelemről. A következő dolog az ajánlat elkészítésének rémálomszerű folyamata. Ez egy üzleti folyamat.

Vagy a fenébe is, nagyon sikeres voltam, és lezártam az üzletet. Most már csak belső megrendelést kell leadnom. Mint, tudod, ezek az üzleti folyamatok. Tehát az üzleti folyamatok optimalizálása a következő terület, amit meg kell vizsgálni.

Ezután, vagy ezzel párhuzamosan, de talán harmadik prioritásként, az alapvető üzleti rendszerek következnek.

Így Chris valószínűleg jobban tud majd erről beszélni, mint én a nyomtatási iparágról.

De itt most a mesterséges intelligenciát vizsgáljuk az önök által használt, hatalmas költségű gépek és az önök által használt két nyomtatási szolgáltatás belsejében. Tehát ezek a területek egy kicsit olyanok, mint a nyitott szívműtét. Nem igaz? Rosszul csinálod. És hogy Rob korábbi megjegyzését idézzem, a bizalom bizalmat szül.

Tehát a legalacsonyabban lógó gyümölcsökkel kell kezdeni, és az üzleti folyamatokra kell áttérni.

Igen, igen, igen. Csak akkor van önbizalma az igazi nyitott szívműtéthez. Szóval nem tudom, Rob, egyetértesz ezzel a megközelítéssel?

Igen, igen, igen. Igen. Ez a munkaerővel kezdődik. Ez a legalacsonyabban lógó gyümölcs. Így kezded el felépíteni a lendületedet.

A másik dolog ezzel kapcsolatban, és már sok forgatókönyvben láttuk, mindketten, mindannyian itt vagyunk a mikrofon ezen oldalán, hogy nagyon jó azonosítója annak, hogy merre menjünk tovább. Mert amikor elkezded őket felgyorsítani és felhatalmazni őket, a következő dolog, amivel hozzád fordulnak, az az, hogy oké. Egyénként nagyon jól tudom végezni a dolgomat, de most ez a folyamat lelassít. Már nem arról van szó, hogy milyen gyorsan tudok javaslatot készíteni.

Ez a folyamat, ez a funkció, ez a munkafolyamat most lelassít. És ez egy igazán jó hely a felismerésre, ahogy Carol is mondta, az üzleti folyamatok optimalizálásának egy olyan része, amely a javításukhoz szükséges. És amit szintén találtam, Chris, a te pontoddal kapcsolatban, az az ötven év feletti csoport, akik tényleg, mintha újra élveznék a munkát, újra élveznék, amit csinálnak. Igen.

Ez most egy ilyen téma, és sajnos nagyon nagy a felhajtás körülötte.

De a hype lehet egy jó darab, ahol mindenki részt akar venni. Mindenki többet akar tudni. Mindenki akar valamit csinálni vele, mert ezt is izgalmasnak tartják. Tehát a munkaerő megerősítésével elkezdheti felépíteni ezt az izgalmat, a bizalmat, hogy ők is el akarják kezdeni az üzleti folyamatok javítását. Megint csak kevesebb az akadály, a kihívás. Ha egy pillanatra félretesszük az AI-t, az egyik legnagyobb probléma, ha bármilyen folyamatváltozást, bármilyen átalakító változást vizsgálunk, a digitális átalakulás kifejezéssel már évek óta sokan dobálóznak.

De ez a fajta változás az egyik legnagyobb oka annak, hogy miért küzdenek, vagy miért buknak el, vagy miért nem érik el a várt eredményeket, az az, hogy nem minden érdekelt fél vásárolt bele. És az egyik legfontosabb érdekelt fél minden belső folyamatváltásnál az alkalmazottak. Tehát, ha már az első fázisban elkezdjük, az első lépést, hogy lelkesítsük őket, és elkezdenek eredményeket látni, akkor jobban belejönnek, amikor elkezdjük bevezetni az új folyamatokat, és bevonjuk az AI-t, mert tudom, hogy ez működni fog. Tudom, hogy ez segít időt megtakarítani.

Tudom, hogy ez segíteni fog javítani egy tapasztalatomat. Fantasztikus. Csináljuk. Gyerünk, mozgás.

És sokkal nagyobb belső elfogadottságot fog tapasztalni, és kevesebb akadályba ütközik.

Igen, igen, igen.

És ez az, ami az Ön üzleti értékéhez fog vezetni.

Bocsánat, Carlo?

Nem. Aztán továbblépünk az olyan felhasználási esetek azonosítására, mint a lean AI. Nem igaz? Azokat, amelyek nem alakítják át az egész üzletet. Amit csinálnak, az az, hogy a megfelelő területeken javulást érnek el. Aztán ezeket kell kipróbálni, majd skálázni.

Nem arról van szó, hogy hogyan kell megenni az elefántot? Tudod, szakaszról szakaszra. Nem igaz? Tehát azon nagy értékű területek azonosítására kell törekedni, amelyeket gyorsan meg lehet oldani, majd ezt be kell bizonyítani, és az egész vállalatra kiterjedően ki kell terjeszteni. Tehát a bevált megoldások beágyazása a munkafolyamatokba, majd kiterjesztése a szervezetre.

Fantasztikus uraim. Nagyra értékelem, hogy ezt az útitervet mindenki számára lefektették. Az utolsó néhány percben, ami még van, és uramisten, még mindig nem hiszem el, hogy ilyen gyorsan eltelt. Rátérünk a kérdés-feleletre, és lenne pár kérdésem hozzátok. Először is, Carlo-val kezdem. Egy pillanat.

Nem a csúcson nincs túl jó időtöltés jelenleg, de igen. Szóval, Carlo, milyen AI platformokat javasolsz nekünk, ha van ilyen, hogy használjuk az üzletünkben? És én úgy értem, a fajta konkrét márkák, ha úgy tetszik, vagy vagy eszközök.

Szóval a hülye válasz, amit senki sem akar hallani, az, hogy attól függ, mit csinálsz.

De az első hely, ahol keresgélnie kell, az a meglévő technológiai stack, ahogy ők nevezik. Ha tehát Microsoft Office-t használ, akkor a Microsoft Copilot three six five, amely egy asszisztens a Microsoft Office-on belül. Ha a Google Workspace-t használja, akkor a Google Gemini a Google Workspace-en belüli megfelelője.

Ha olyan eszközöket használsz, mint a Zoho, mint ERP, akkor van egy Zia nevű eszközük, ami szintén egy asszisztens a Zohón belül, ami számos különböző területen segít.

Tehát menjen el a meglévő ellátójához, a meglévő technológiájához, és nézze meg gyorsan, hogy mi van a kínálatukban. Számomra a legjobb all rounder kétségtelenül az OpenAI Chat GPT, és fogadni mernék, hogy legalább az itt lévő emberek hatvan százaléka már kapcsolatba került vele. Ha két éve minden nap ezt használod, és soha nem tanultad meg hivatalosan, hogyan kell használni egy eszközt, akkor körülbelül öt százalék értéket kapsz belőle. Annyi mindenre képes.

Fantasztikus. Köszönöm. És nem vagyok benne biztos, hogy ti is hozzáférhettek a kérdés-felelet oldalhoz, de Mika egy olyan egyedi kérdést tett fel, amire szerintem mindannyian tudnánk válaszolni. Szóval, ha nem bánjátok, nézzétek meg, és tudassátok velünk.

A kérdés tehát az, hogy a nyomdaiparban, különösen a munkafolyamatok automatizálásában, ez ugyanaz az útiterv. Ha megnézzük a célokat, a problémákat, a problémás területeket és a megoldandó feladatokat, mit hoz a mesterséges intelligencia az asztalra? Rob?

Úgyhogy azt hiszem, nem tudom pontosan, hogy a kérdés milyen irányba akar menni, mert többféle irányba is mehet. De amit látunk egy automatizálással kapcsolatos állításom szerint. Nem igaz? Tehát amit az automatizálás terén látunk, az az, hogy az emberek számára sokkal könnyebbé válik a belső folyamatok automatizálása.

És sok olyan, úgynevezett alacsony kódú, kód nélküli automatizálási platform jelenik meg, amelyek nagyon megkönnyítik a különböző eszközök összekapcsolását, hogy segítsék az információ átadását és egy ilyen folyamat automatizálását. És ha visszamegyünk a második felhasználási esethez, amiről beszéltem, az egyik ilyen platformot használjuk a képek, a márkairányelvek és a minták bevitelének automatizálására, a mesterséges intelligencia eszközbe való bevitelére, a kimenetre és az embernek való elküldésére felülvizsgálatra. Tehát ehhez szükségünk van egy automatizálási platformra, amely mögöttünk ül.

De azt is mondhatnám, hogy az automatizálási platformok nem mindenkinek valók. Igaz? Nem mindenki számára van ott, hogy használja. Ez nem egy olyan eszköz, amit bárki holnap fel tud venni.

Bár nem kell szoftverfejlesztőnek lennie ahhoz, hogy használni tudja őket. Van egyfajta technikai gondolkodásmód gondolkodási folyamat, amely sok mindenhez szükséges, különösen, hogy ez a fajta kezdeti tanulási görbe.

De ezt átveszem a kérdésed második részére. Mit látunk a mesterséges intelligenciában? Nos, huszonöt, huszonöt, attól függően, hogy kit hallgatsz a LinkedIn-en, Instagramon, TikTok-on, vagy bármi is legyen az általad választott közösségi médiaplatform, arról fogunk beszélni, hogy huszonöt az ügynöki AI éve lesz. Az ügynöki AI pedig az AI-ügynököket jelenti.

Tehát a különbség, mondjuk, egy chat g p t ma, ők ott tartanak, de jelenleg, ChatGPT, azt mondanám, például, nem igazán csinál semmit. A Broadwell-ügynök funkcionalitását egy pillanatra félreteszem. De ha megadsz neki egy bemenetet, akkor egy kimenetet ad vissza. Ugye?

Felteszel egy kérdést, segítesz megírni egy javaslatot. Itt vannak az iránymutatásaim, a kontextusom. Vissza fogja adni neked. Segít megfogalmazni egy e-mailt, segít megtervezni egy nyaralást.

Az Outlookban a Microsoft Copilot, segítsen nekem egy e-mailt megfogalmazni, foglalja össze nekem ezt az e-mailt, az Excelben a Copilot, segítsen nekem egy pivot-diagramot készíteni, és ezt meg is teszi Önnek. De nem fog valahogyan egy olyan döntés alapján cselekedni, amelyet Ön akart meghozni, vagy a kapott információk alapján. Itt jön be az ügynöki mesterséges intelligencia elem. Tehát amit most látunk, az a mesterséges intelligencia és az automatizálási platformok egyfajta kombinációja, ahol képesek vagyunk automatizálni a döntéseket, amelyeket az AI-eszközök által az információkból gyűjtött meglátások alapján hozunk meg, amelyeket úgy néz ki, mintha megnézne és elemezne, de aztán elkezdhetjük személyre szabni és testre szabni a tartalmat, amelyet ennek eredményeként automatikusan létrehoz.

Szóval itt kezdjük látni, hogy ők ketten talán egy kicsit jobban összeérnek. Azt mondtam, hogy a ChatChimpT most hozta ki az ügynököket. Azt mondtam, hogy egy pillanatra félreteszem. Ott van.

Ez még mindig olyan, mint a legelső mobiltelefonod, igaz, az én tapasztalataim alapján. Csinál dolgokat. Igen. Ez a legjobb, ami valaha is lesz?

Nem. Van még egy kis fejlesztési munka, amin át kell esnie? Igen. De még mindig jó kiindulópontnak, hogy elkezdjünk vele játszani.

És azt hiszem, ez az a terület, ahová a mesterséges intelligencia tart, ahogy egyre több önálló lépést tesz.

Köszönöm szépen, Rob. És, Chris, ha megkérdezhetem, hol és hogyan látod a jövőben a mesterséges intelligencia és a nyomtatási szoftverek együttműködését?

És ez kapcsolódik Robnak az imént feltett kérdésére adott válaszához. Ez már a helyén van. Már megtörtént. Tehát azok, akik ismerik például az Electront, akik azt hiszem, a berlini Fesper voltak, ők egy befejező cég.

Már most lefektetik a tervrajzot, az alapokat, hogy ügyfeleiknek a támogatói szolgáltatás részeként mesterséges intelligencia álljon rendelkezésére, automatikusan észlelve a problémákat, majd jegyeket emelve és intézkedve. Tehát hasznos támogatást és intelligenciát látok a hardveren. Úgy vélem, hogy néhány OEM-gyártó már rendelkezik ilyennel a gépeken. Újra látom az olyan dolgokat, mint az automatikus betöltés.

Tudom, hogy a befejező asztalok némelyike ezt használja, a vágóasztalok némelyike pedig ezt használja, így húsz és harmincöt százalék közötti javulást várnak.

És azt hiszem, itt vannak a számok. Ezerötszáz munkaóra megtakarítás csak azáltal, hogy a mesterséges intelligenciát bevontuk a hordozók és egyéb dolgok mozgatásának hétköznapi feladatának automatizálásába. Ez már most is megvan. Már most is látjuk ezt a személyre szabásban és a webről nyomtatásra történő nyomtatásban.

Azt hiszem, ha megnézzük a közvetlen levelezést, az XMPI nemrégiben bemutatott egy demót, ahol megadod a neved és a várost, ahonnan származol. És rögtön csatlakoztattak néhány márkát, az AI márkákat, amiket a fiúk épp most osztottak meg. És ez egy személyre szabott, landing page terméket adott, és még kutatást is végzett a városról, ahonnan jöttél, egy chat GPT-szerűséggel, hogy aztán elvégezze a kutatást. Szóval azt hiszem, hogy a személyre szabás várhatóan elvárás lesz.

Nem lesz választás. Szerintem gyorsak leszünk. Szerintem vissza fogjuk nyerni az időt. Mindannyian időszegények vagyunk.

Tudod, sokkal nehezebb ugyanazt a munkát végezni, mint korábban. És azt hiszem, hogy az intelligencia mennyisége, amit hamarosan látni fogunk a saját iparágunkban, mert sok ilyen céget, amelyeket megemlítek, és újra összpontosítok, visszatérek rájuk. A MIS-ek, mostantól képesek lesznek árajánlatokat, azonnali árajánlatokat küldeni a végfelhasználónak a számítógépen, sokkal gyorsabban, mert a számítások gyorsabbak. Szóval szerintem, amikor ezt látni fogjuk, szerintem még ebben az évben.

Jövőre, úgy gondolom, hogy nagy ugrás lesz a szoftverfejlesztésünkben. De szeretnék visszatérni a srácok által említett pontra. A jelenlévők közül sokan már rendelkeznek ezzel a szoftvercsomaggal. Van egy elektron gépük, vagy egy Enfocus switch-ük, vagy egy webes nyomtatási rendszerük, vagy egy MIS-ük.

Beszéljen velük. Kérdezd meg, hogy mi jön le. Kérdezd meg tőlük, hogy mi van az útitervben, és kérdezd meg, hogyan tudod rávenni a nyomdagép kezelőjét vagy a vagy, tudod, vagy a kezelőt, hogy a felkészülés során tájékozódjon erről.

Köszönöm szépen, uraim. Már megint nem hiszem el. Ó, bocsánat.

Csak egy utolsó megjegyzésként akartam mondani Chris írásához. És ha azt mondják neked, hogy jelenleg nincs semmi sajátjuk, kérdezd meg, hogy miért. Mert kellene, hogy legyen. Mert minden más iparágban, ami odakint van, a mesterséges intelligenciával együtt haladnak, bevezetik a mesterséges intelligencia funkciót, mert a piac ezt követeli. Tehát ha egy technológiai szolgáltató nem, akkor ez mindenképpen egy olyan jel, ami miatt aggódni kell.

Köszönöm szépen, srácok. És mielőtt befejeznénk, hagyom, hogy beszélgessetek a közönséggel egy kicsit, ha kapcsolatba akartok lépni bármelyikükkel. És csak gyorsan megemlítem a Festa Middle Eastet, ahol szerencsére mindhármukat elkaphatják, és ahol még több betekintést fogunk nyújtani. De ezúttal személyesen.

Szóval csak egy kis regisztrációs linket teszek be, ha meg akarjátok nézni. Bátorítalak titeket, hogy nézzétek meg. Ez egy nagyon, nagyon, nagyon klassz esemény, és a gyönyörű Dubaiban van, szóval nem igazán tudsz hibázni. Szóval, köszönöm szépen srácok.

Nyugodtan ossza meg az adatait, én pedig megosztom a linket. Köszönöm.