usando Inteligência Artificial (AI) aumentar a receita exige a imaginação humana. À medida que a primeira onda de aplicativos baseados em IA (como análise de dados e robótica) obtém fundamento, é evidente que as empresas estão implantando a tecnologia principalmente para substituir as pessoas e reduzir custos. Embora o corte de custos possa ser inevitável nesses tempos difíceis, é improvável que jogar defesa com IA seja suficiente para as empresas prosperarem no mundo pós -parto.
Digitalização, a ascensão da era do Big Data e o crescimento da Internet das Coisas (IoT) criaram condições nas quais aplicativos e serviços baseados em IA que geram receita podem florescer. À medida que os negócios emerge da crise CoVid-19, ela deve seguir o ataque e encontrar maneiras de usar a IA para gerar mais receita. O BCG encontra isso Crescimento da receita Gera até 70% do total de retornos dos acionistas em um período de cinco anos. Embora a implantação da IA possa ser desafiadora, mais empresas precisam se concentrar no uso da tecnologia para criar valor. Com base em nossos estudos, fornecemos uma estrutura neste artigo que ajudará os executivos a pensar sobre os principais problemas, para que eles possam usar a IA para recuperar, recuperar e encontrar novas estradas para o crescimento.
Almost 90% of executives agree that AI represents an opportunity, but a mere 18% have tried to use the technology to generate revenue, according to a 2019 MIT Sloan Management Review and BCG AI survey of more than 2,500 executives. Even though deploying AI can be challenging, more companies need to focus on using the technology to create value. On the basis of our studies, we provide a framework in this article that will help executives think through the key issues, so that they can use AI to recover, rebound, and find new roads for growth.
Almost 90% of executives agree that AI represents an opportunity, but only 18% have tried to use it to generate revenue.
Como a IA aumenta a receita
em geral, a IA melhora os recursos das empresas para aumentar a receita de duas maneiras distintas. Primeiro, a capacidade da IA de detectar sinais muito fracos ajuda as empresas a desenvolver, refinar e gerar inúmeras previsões (como as de demanda, oferta, estoque, preços e logística). Segundo, a velocidade com que a IA Works fornece às empresas a capacidade de analisar grandes quantidades de dados para tomar decisões em tempo real. Ao melhorar a precisão das previsões e permitir decisões em tempo real, a IA ajuda as empresas a gerar mais receita. (Consulte o Anexo 1.)
Companies can use ultragranular forecasts and real-time decision making to deploy resources for the best results. Although optimizing resource utilization can reduce costs and boost revenue, this article will focus on the latter because it is the main source of long-term value creation.
Think of AI-based resource utilization as a continuum, with macro-level resource optimization (such as for manufacturing) at one end and micro-level resource optimization (such as for personalizing products) at the other end. Personalization applies mainly to consumer-facing businesses, but it’s a useful way to understand the many ways in which companies can deploy AI.
For example, companies can use AI to ensure that, on the basis of real-time price forecasts, they are constantly producing the quantities and mixes of products that will generate the most revenue. Companies can also use AI to create personalized products or tailor offerings to individuals.
As customers respond to an AI algorithm’s suggestions, it will trigger feedback loops that are continuously amplified by learning effects. Because AI can learn, the more feedback it receives, the better the outcomes will be. That will encourage AI usage, creating a virtuous cycle of happier customers and a greater willingness on their part to share data with the business.
The AI Revenue Matrix
How quickly a company can scale its use of AI is relative to the amount of human intervention that’s required for AI to operate. The less human intervention, the faster AI can be scaled. Deploying AI at scale increases the value that a company can generate, as long as, of course, the quality of its products and services meets customer expectations.
Depending on the extent of AI’s autonomy, two outcomes are typical: AI makes recommendations to help employees’ decision making, and AI takes actions on the basis of rules created by employees. Depending on the extent of autonomy and the degree of personalization, an application of AI typically falls into one of four quadrants in the AI revenue matrix. (See Exhibit 2.)
Ai faz recomendações. AI pode ajudar as empresas a aumentar a receita, sugerindo como podem melhorar a taxa de transferência, desenvolver produtos e fornecer serviços da maneira mais ideal de recursos. Por exemplo, quando a Exscientia, uma startup do Reino Unido, e a Sumitomo Dainippon Pharma se uniram para tratar distúrbios obsessivos, seu novo medicamento estava pronto para ensaios clínicos em 12 meses, em comparação com a média da indústria de 36 a 48 meses. O motivo: o uso da IA, que beneficiou todo o processo de desenvolvimento, da identificação do alvo à estratificação do paciente e ao envolvimento clínico.
Enquanto isso, o TMall Innovation Center do Alibaba Group usa IA para ajudar a reduzir o risco de falhas de desenvolvimento de produtos e se aproximar dos consumidores chineses. Desde o seu lançamento em 2017, o TMall Innovation Center ajudou mais de 80 empresas (incluindo Johnson & Johnson, L'Oréal, Mars, Mattel, Procter & Gamble e Unilever) reduzir o tempo para projetar e desenvolver produtos de consumo para um terço da média da indústria.
AI offers a way of delivering the personalization of products and experiences that consumers demand.
AI também oferece uma maneira de fornecer a personalização de produtos e experiências que os consumidores exigem. O negócio de gerenciamento de patrimônio de Morgan Stanley, por exemplo, usa a IA para criar um mecanismo de ação mais melhor para 16.000 corretores financeiros. Além de gerar insights e escolhas que os consultores financeiros da empresa podem transmitir aos clientes, a IA fornece alertas e recomendações operacionais para lidar com eventos da vida, como doenças e casamentos. Desde que a tecnologia foi adotada, os benefícios de produtividade foram evidentes: a empresa está vendo cerca de cinco ligações de saída por dia por corretor e muitas outras de entrada. Além disso, a AI ajuda a promover relacionamentos mais próximos entre os consultores do Morgan Stanley e seus clientes.
AI age. Algumas empresas dão um passo adiante e automatizam a tomada de decisão, permitindo que a IA tome ações voltadas para o cliente. O Ant Financial da Alibaba, por exemplo, automatizou seu processo de autorização de empréstimos. Ao usar o chamado modelo por 3-1-0-onde 3 é o número de minutos necessários para preencher seu formulário de inscrição em empréstimo, 1 representa o número de segundos que a empresa leva para fornecer uma resposta, e 0 destaca que não há intervenções humanas-em processos financeiros e mais flores de empréstimos, e as redes de empréstimos e as empresas de pequenas e médias empresas do que as empresas são asfaltos e as redes e as redes digitais e as redes digitais. Para cada espectador e ouvinte, respectivamente. Não há intervenção humana no processo, e a IA faz sugestões, dado o comportamento passado do cliente, bem como o comportamento de clientes semelhantes. Os suprimentos de barbear da Procter & Gamble e a divisão de lâminas de barbear, Gillette, começaram a experimentar a idéia, em parceria com os formulários de inicialização de impressoras 3D. Juntos, eles oferecem alças de barbear impressas personalizadas que atendem às preferências, orçamento, estilo, estilo e, é claro, escolhas estéticas de um indivíduo. A plataforma de fabricante de barbear da Gillette permite que os consumidores escolham entre 48 designs e várias cores, e os clientes podem imprimir texto personalizado na alça. (Consulte Anexo 3.) Para mover a agulha, eles devem fazer as seguintes perguntas:
Digital giants such as Netflix and Spotify use AI to make content-related recommendations for each viewer and listener, respectively. There’s no human intervention in the process, and AI makes suggestions given the customer’s past behavior as well as the behavior of similar customers.
As manufacturing technologies evolve, AI is being used to orchestrate the manufacturing of personalized products. Procter & Gamble’s shaving supplies and razor blade division, Gillette, has started to experiment with the idea, partnering with the 3D printer startup Formlabs. Together, they offer custom-printed razor handles that cater to an individual’s grooming preferences, budget, style, and, of course, aesthetic choices. Gillette’s Razor Maker platform allows consumers to choose from 48 designs and numerous colors, and customers can get custom text printed on the handle.
Effectively deploy AI. Leaders who wish to use AI to generate the most revenue can use the AI matrix as a starting point. (See Exhibit 3.) To move the needle, they should ask the following questions:
- Em que quadrantes colocaríamos os aplicativos de IA da nossa empresa? Caso contrário, quais mudanças são necessárias para garantir que a IA possa agir de forma mais independente? Isso aumentaria a receita? CRESCIMENTO
- If the company uses AI mainly for recommendations, does our business model allow AI to make decisions autonomously enough? If not, what changes are required to ensure that AI can act more independently?
- If the company uses AI mostly for optimizing resource utilization on a macro level, can we refine our AI applications to provide greater micro-level utilization (such as for personalization)? Would that boost revenue?
To stretch their thinking, companies can also use the AI revenue matrix to plot their rivals’ AI revenue streams.
Guidelines for AI-Driven Growth
Para realizar todo o potencial da IA para gerar receita, as empresas devem ir além do foco nas aplicações individuais da tecnologia e descobrir como implantar a IA como fonte de vantagem competitiva. Três diretrizes ajudarão a aumentar os fluxos atuais de receita e procurar novos.
Experiment to find the optimal objective function. Escolha a função objetiva certa (ou equação que maximiza a receita) é uma parte importante da criação de fluxos de receita com AI-I-iabled. Fazer isso requer um processo iterativo de refinamento, aumentado pela experiência humana e pelo conhecimento. Por exemplo, quando a Netflix começou a construir seu algoritmo de recomendação, a Cinematch, ofereceu US $ 1 milhão em dinheiro para qualquer pessoa que pudesse desenvolver um algoritmo que melhorasse suas recomendações em 10% ou mais. O algoritmo e os recursos da equipe vencedora acabaram sendo diferentes dos da versão original da Netflix, e a empresa foi inspirada pelas sugestões da equipe. Atualmente, as recomendações da Netflix contribuem enormemente para sua receita e retenção de clientes, dirigindo cerca de 80% das horas de assistência em seu serviço de streaming.
Da mesma forma, uma equipe de IA desenvolvendo um aplicativo de compartilhamento de viagens nos EUA mudou recentemente sua função objetiva, para que maximize o número de passeios aceitos, em vez da quantidade que os clientes gastam. Embora perseguir o último forneça mais receita no curto prazo, otimizar o número de passeios aceitos permite que a empresa se concentre em maximizar o valor da vida útil do cliente.
Push boundaries through increased automation or more personalization. Para maximizar os fluxos de receita existentes, as empresas devem desenvolver os fluxos de receita mais autônomos e personalizados com AI-I-iabled.
Companies must develop the most autonomous and personalized AI-enabled revenue streams.
Se a cadeia de valor permitir, as empresas devem fornecer mais autonomia aos seus sistemas de IA. Por exemplo, Rio Tinto e Caterpillar estão colaborando para criar a primeira mina inteligente do mundo na Austrália. A IA será usada não apenas para agendamento, mas também para permitir decisões operacionais em tempo real. A mina de pit-port terá caminhões, exercícios e trens e sistemas acionados por IA automatizados conectarão todos esses elementos para programação, desde o planejamento de minério até a entrega. O sistema acionado por IA aumentará a receita aumentando a produção, garantindo entregas mais rápidas e fornecendo previsões mais precisas da demanda de clientes. A automação leva à redução da força de trabalho, o que torna o processo dependente das leis e sindicatos locais. As empresas que não têm acesso direto devem encontrar novas maneiras de obter dados para alimentar os algoritmos de IA. As empresas que vendem bens de consumo em movimento rápido, por exemplo, geralmente não têm acesso aos dados do cliente, a menos que usem canais de vendas diretas. A Coca-Cola superou essa limitação instalando máquinas de venda automática de IA que usam o aplicativo Coca-Cola-em conjunto com o reconhecimento facial em alguns países-para oferecer experiências personalizadas. As novas máquinas de venda automática aumentaram a receita do canal em 6%, com 15% menos viagens de reabastecimento devido à personalização e melhor gerenciamento de ações.
Companies can personalize their offerings by getting to know customers—if they have access to their data. Companies that don’t have direct access must find novel ways to get data to feed AI algorithms. Companies that sell fast-moving consumer goods, for instance, usually don’t have access to customer data unless they use direct sales channels. Coca-Cola overcame this limitation by installing AI-powered vending machines that use the Coca-Cola app—in tandem with facial recognition in some countries—to deliver personalized experiences. The new vending machines have increased channel revenue by 6%, with 15% fewer restocking trips owing to personalization and better stock management.
Find new revenue streams by assessing AI capabilities. As empresas podem avaliar seus recursos de IA existentes para transformá -los em novos fluxos de receita de várias maneiras. Algumas empresas usaram recursos de IA para desenvolver serviços de valor agregado para clientes existentes. Empresas como Rolls-Royce e Caterpillar aumentaram sua receita, oferecendo aos clientes contratos de manutenção preditiva. As empresas monitoram os motores e veículos, realizam cheques regularmente e substituem peças antes de quebrarem, aumentando a disponibilidade de seus produtos industriais para os clientes. Depois que a empresa chinesa ping um seguro desenvolveu e refinou seus recursos de detecção de fraude, criou uma plataforma de tecnologia como serviço, o OneConnect, para vender o serviço globalmente para outras empresas de serviços financeiros e seguros. O Ant Financial da Alibaba está interrompendo o mercado de seguros de saúde da China com um novo esquema de proteção mútua de financiamento coletivo. Ele desenvolveu o produto alavancando sua base de clientes existente, recursos de IA e plataformas digitais (como Alipay e Blockchain para proteção contra fraudes). A Amazon também está na ponta dos pés no negócio de serviços financeiros devido aos seus grandes conjuntos de dados e capacidades tecnológicas. O varejista on-line criou recentemente uma série de serviços financeiros em torno de pagamentos e pequenos empréstimos, atraindo os consumidores dos bancos tradicionais. A IA está pronta para ajudar as empresas a tomar decisões mais rápidas e criar ofertas exclusivas com uma chance melhor de sucesso. Porém, o uso da IA não é fácil, portanto, as empresas devem começar imediatamente para impedir que os iniciantes digitais as interrompem e garantam a melhor chance de ganhar o futuro. ciência abraçando a poderosa tecnologia das idéias. O Instituto envolve os líderes em discussões e experimentações provocativas para expandir os limites da teoria e prática dos negócios e traduzir idéias inovadoras de dentro e além dos negócios. Para mais idéias e inspiração do instituto, visite nosso
Other companies have benefited by selling internally developed AI services widely. After the Chinese company Ping An Insurance developed and refined its fraud detection capabilities, it created a technology-as-a-service platform, OneConnect, to sell the service globally to other financial services and insurance companies.
Still other companies have used their AI capabilities to enter new markets. Alibaba’s Ant Financial is disrupting China’s health insurance market with a novel crowdfunded mutual protection scheme. It developed the product by leveraging its existing customer base, AI capabilities, and digital platforms (such as Alipay and blockchain for fraud protection). Amazon, too, is tiptoeing into the financial services business because of its large data sets and technological capabilities. The online retailer has recently created a series of financial services around payments and small loans, luring consumers away from traditional banks.
As companies focus on growth after the current global health and economic crisis ends, they must consider not only cost cutting but also long-term revenue creation. AI is poised to help companies make faster decisions and create unique offerings that have a better chance of success. Using AI isn’t easy, though, so companies should start right away to prevent digital upstarts from disrupting them and to secure the best chance of winning the future.
