גלו את הערך של העצמת כל עובד באמצעות בינה מלאכותית – פתרון ניתוח מקרה
גישה
"(2017) הייתה בשבילנו שנה של שינויים, בתעשייה שעוברת הרס מוחלט"
- ארתור סעדון, מנכ"ל
כדי ליצור את המומנטום הדרוש ל- Publicis Groupe על מנת לשרוד ולצמוח בעולם המודרני, היא בוחנת באופן אסטרטגי פתרונות חדשניים שיהפכו את הארגון מחברת החזקות ל"פלטפורמה" מהירה וגמישה, תוך ניצול מלא של ניסיונה ומשאביה הפנימיים הכבירים. Publicis בחרה לרכז משאבים בפרויקט מהפך דיגיטלי עם בינה מלאכותית על מנת ליצור סדר במידע ובנתונים יקרי הערך המפוזרים ברחבי הארגון.
חיבור פריטי מידע של 80,000 עובדים אינו משימה המתאימה לכלים רגילים. לדוגמה, משימה פשוטה, שבמסגרתה היה צורך לגלות לאילו עובדים היה ניסיון קודם בעבודה מול לקוח מסוים, הצריכה בדרך כלל ימים של תקשורת בהודעות דואר אלקטרוני, בהודעות מיידיות ובשיחות טלפון. גם ספרייה מרכזית מסורתית לא הייתה אופציה: Publicis העריכה שהיו ברשותה יותר מחמישה מיליון קבצים המכילים בעיקר מידע לא מובנה על תחומי התמחות ופרויקטים בעבר. גם אם היה ניתן לארגן באופן כלשהו את הנתונים הללו, המעבר עליהם היה מצריך הדרכה מיוחדת לכל אחד מחברי הצוות.
אולם, משימה מסוג זה, שהיא כמעט בלתי אפשרית לביצוע על-ידי בני אנוש, מתאימה באופן מדויק לבינה מלאכותית. לבינה מלאכותית יש אפשרות למיין כמויות עצומות של נתונים ולחלק אותם לקטגוריות ללא מאמץ, וללמידת מכונה יש אפשרות לבסס ולהבין במהירות את הרשתות שקיימות במסגרת אותו מידע.
Marcel נולד
באמצעות בינה מלאכותית, Publicis הצליחה ליצור עוזר אינטראקטיבי לעובדים וללקוחות, והוא נקרא Marcel.
מאחורי הקלעים, Marcel הוא פלטפורמה שמשתמשת בבינה מלאכותית כדי ליצור סדר בכמויות העצומות של ידע במאגרים מבודדים הקיים אצל Publicis. אבל המשתמשים לא רואים שום דבר מעבודה נרחבת זו של חלוקה לקטגוריות. עבורם, הממשק פועל באופן דומה ל- Cortana של Microsoft או ל- Siri של Apple. ניתן להשתמש בו כדי לחפש מומחיות, לשתף רעיונות ולחבר אנשי קריאייטיב לפרוייקטים. העובדים יכולים להציג ל- Marcel שאלות באנגלית פשוטה, למשל "Who has done graphic design work for Samsung in the last six months?". הם אפילו יכולים לשאול את Marcel מי האדם הנכון שיכול לעזור בפתרון בעיה בפרויקט מסוים.
כדי להבטיח התאמה של התקשורת בלי לפגוע בפרודוקטיביות, Marcel מסנן את כל ערוצי התקשורת, ובכל יום בוחר עבור כל עובד פריטים שעשויים לעניין אותו.
Marcel עוזר גם בצד של הלקוח. הלקוחות יכולים לפרסם סרטונים או תיאורי פרויקטים בפלטפורמה, ולבקש מעובדי Publicis רעיונות. לאחר מכן, הלקוח יכול לבחור את הרעיון שבעיניו הכי מתאים לו ואת הצוות הקשור אליו. כל זאת, ללא כמויות אדירות של הודעות דואר אלקטרוני, עיכובים או שיחות טלפון חוזרות ונשנות.
בנוסף, Marcel מביא בחשבון עומסי עבודה קיימים בעת מתן המלצות. התוצאה היא דרך מחוללת שינוי, שבה העובדים יכולים לאתר זה את זה בתוך שניות, וליישם בצורה נכונה את המומחיות של עשרות אלפי אנשים. כך מתאפשרת סביבה גמישה יותר, עם שיתוף פעולה נרחב יותר, שבה נשברות המחיצות של מאגרים מבודדים בלי לאבד את המידע המצוי בהם.
"ביוני 2018, הכריזה Publicis Groupe על יצירת Marcel, המיועד לחבר בין 80,000 עובדינו, ולהמציא לגמרי מחדש את הדרך שבה אנחנו עובדים, למען עצמנו ולמען לקוחותינו", אומר ארתור סעדון.
"מאז, התעשייה שלנו עמדה בפני אתגרים חסרי תקדים, והראתה ששינוי מצטבר אינו הפתרון. הצורך להמציא מחדש הוא חזק מתמיד. אנחנו ב- Publicis Groupe לא חיכינו לפעול. בעזרת Marcel, אנחנו שוברים את המחסומים בין כישרונות והזדמנויות."
תוצאה
"פתחנו פער בכל מדדי ה- KPI האסטרטגיים והתפעוליים לקראת הפיכתנו לחברה המובילה בשוק בכל הקשור לשינוי שיווקי ועסקי", אומר ארתור סעדון, מנכ"ל Publicis Groupe.
הודות לעוצמה של בינה מלאכותית, גרסת הביתא של Marcel כבר מסייעת ל- Publicis להשתנות מחברת החזקות לפלטפורמה המאפשרת שיתוף רעיונות ועירוב לקוחות, כשהיעד הוא ש- 90% מהחברה תהיה בפלטפורמה עד 2020.
כבר יש סימנים מוקדמים לכך שהאסטרטגיה הנועזת של סעדון לשבירת מאגרי המידע המבודדים מוכיחה את עצמה. לאחר החשיפה הרשמית של Marcel בסוף חודש מאי 2018, היה ל- Publicis רבעון שלישי חזק מאוד, והיא השיגה את יעד ההאצה של הצמיחה האורגנית (עלייה ב- 2.2 אחוזים). הודות לאסטרטגיית הנתונים הייחודית ולגישת הפלטפורמה החדשה, Publicis זכתה בארבע פרזנטציות נפרדות מול GlaxoSmithKline (GSK), לצד זכיות חשובות אצל Western Union, Cathay Pacific וממשלת סינגפור.
"המודל שלנו, המחבר נתונים, יצירתיות דינאמית וטכנולוגיה, פועל מצוין, והוא מתאים לצרכים הנוכחיים והעתידיים של הלקוחות", אומר סעדון.
"זו הסיבה שבגללה זכינו במרבית הפרזנטציות הגדולות של 2018, כמו Daimler, Campbell's, Marriott, Carrefour, Cathay Pacific, Smucker's, GSK ו- Fiat-Chrysler. כל אחת משתי הזכיות האחרונות שוות ערך למיליארד דולר בחיובים."
לקחים מרכזיים
לא להיצמד לנתונים מובנים
במקרים רבים, ארגונים ששוקלים להשתמש בבינה מלאכותית מגבילים את החשיבה שלהם לנתונים מובנים. אולם, נתונים לא מובנים הם משאב יקר-ערך עבור בינה מלאכותית – במיוחד עבור העובדים. העובדים מבזבזים זמן רב מאוד על חיפוש ידני, הבנה, סיכום ואיסוף של מידע מורכב או לא מובנה. מנגנון הבינה המלאכותית האחראי לפעולה של Marcel עובד באמצעות פירוש נתונים מפוזרים וחיבור ביניהם, כדי ליצור מקור מידע מאוחד הניתן לפרשנות. זה חוסך זמן חשוב לעובדים, ומאפשר להם להתמקד בפעילויות יצירתיות הקשורות ללקוחות. התוצאה היא לקוחות מרוצים ומקומות עבודה יעילים ושמחים יותר.
לאמץ את התרבות של מדעני נתונים לא מקצועיים
כאשר עובדים לא טכניים מסוגלים ליישם את היתרונות של הבינה המלאכותית לצורך חקירת כמויות אדירות של מידע, הם הופכים ל"מדעני נתונים לא מקצועיים". מתן אפשרות לכל עובד להפוך למדען נתונים לא מקצועי הוא חיוני למימוש הפוטנציאל המלא של הבינה המלאכותית. חברת Garter חוזה ש"עד 2019, מדעני נתונים לא מקצועיים יעברו את מדעני הנתונים המקצועיים מבחינת כמות הניתוח המתקדם שהם מייצרים".1 רק על-ידי נקיטת צעד זה הארגון כולו יוכל לאסוף תובנות חדשות, לקבל החלטות טובות יותר ולבצע ניתוח מורכב באמצעות בינה מלאכותית.
הערכת האסטרטגיה תוך שימוש במסגרת הערך
בואו נבחן כיצד אסטרטגיית הבינה המלאכותית של Publicis מייצרת ערך רב יותר באמצעות המסגרת ליצירת ערך שפותחה על-ידי פיטר זמסקי, יו"ר ופרופסור לאסטרטגיה וחדשנות ב- Eli Lilly מטעם INSEAD:
- בהיבט של הסביבה התעשייתית, סוכנויות פרסום מסורתיות נתקלות בתחרות גוברת מצד חברות סטארט-אפ וסוכנויות שנולדו בענן, בעודן נדרשות לאמץ מודלים חדשים של פרסום מקוון, המפחיתים את הפוטנציאל להצעת ערך ייחודית (בידול).
- ב היבט של יצירת ערך, סוכנויות כמו Publicis תלויות במידה רבה מאוד במשאבי האנוש. עם מרווח תפעולי נמוך, לפרודוקטיביות הנגזרת עשויה להיות השפעה משמעותית על יצירת ערך. בנוסף, כלים המאפשרים לעובדים לעשות שימוש חוזר בידע ובנכסים קיימים יספקו ערך משמעותי.
- ב היבט של ארגון וביצוע, היכולת לחלץ מידע מכמויות אדירות של נתונים לא מובנים יוצרת באופן מיידי מקורות חדשים ליצירת ערך. היכולת להגביר את הפרודוקטיביות ולפנות זמן ליצירת תוכן ולחדשנות תביא להפחתת עלויות. בנוסף, השימוש בכלים, למשל בוטים, יצמצם את האתגרים הקשורים לפריסת הטכנולוגיה, מה שיביא להקטנת הצורך בהדרכה ובהקניית מיומנויות חדשות.
עכשיו, לאחר שגיליתם כיצד ארגונים מתמודדים עם אסטרטגיות הבינה המלאכותית שלהם, נסכם את כל מה שלמדתם בעזרת בדיקת ידע.
זקוק לעזרה? עיין במדריך לפתרון בעיות שלנו או שלח משוב ספציפי על-ידי דיווח על בעיה.