La costruzione di un un business case convincente in ambito intelligenza artificiale (AI) si basa su una buona strategia, un valido storytelling e una modellazione finanziaria ben strutturata. Se i team tecnici si concentrano su ciò che l'AI può fare, i responsabili di business devono invece sapere perché e per chi la sua applicazione è importante.

Saper tradurre il potenziale dell'AI in risultati quantificabili e concreti è un fattore fondamentale per l'approvazione del tuo progetto. Gli argomenti più efficaci a favore dell'AI descrivono l'investimento non solo dal punto di vista dell'innovazione, ma anche del rischio, dell'efficienza, della crescita e del valore a lungo termine.

Il primo passo è comprendere bene la problematica aziendale che la tecnologia è chiamata a risolvere. Ecco i passaggi da seguire per elaborare un solido business case dell'AI.

1. Definisci il Problema di Business

Prima di discutere della tecnologia con il team, definisci chiaramente la problematica aziendale che va risolta. Le soluzioni di AI sono più credibili quando rispondono concretamente a problemi che hanno ricadute finanziarie e presentano un'urgenza organizzativa.

  • Identifica una sfida che ha conseguenze misurabili: Cerca le aree in cui le inefficienze, le attività manuali o le mancanze a livello di Customer Experience impattano negativamente sulle prestazioni. Queste possono includere previsioni imprecise, alto tasso di abbandono, tempi di elaborazione prolungati o inefficienza degli agenti.
  • Quantifica il costo dell'inazione: Aiuta gli stakeholder a capire l'impatto finanziario dell'inazione. Utilizza dati reali per calcolare le perdite di entrate, l'aumento dei costi o le opportunità mancate legate al problema in esame.

Ecco un esempio: "La nostra azienda utilizza attualmente un approccio manuale per la previsione della domanda, che porta a proiezioni inaccurate e conseguenze finanziarie significative. Ogni anno ciò si traduce in un eccesso di scorte pari a 4 milioni di dollari e in perdite di 1,5 milioni di dollari sulle vendite. Automatizzando questa funzione con l'AI, contiamo di migliorare la gestione della nostra supply chain così come il nostro tasso di conversione."

Un quadro chiaro e specifico aumenta il senso di urgenza e prepara il terreno per calcoli utili in termini di ROI.

2. Rispetta i Tuoi Obiettivi Strategici

Allineando l'iniziativa agli obiettivi strategici della tua organizzazione, la conversazione passa da "tecnologia interessante" a "investimento essenziale".

Per ottenere questo cambiamento di prospettiva, inquadra la soluzione di AI come una leva diretta rispetto ai traguardi che già esistono, come migliorare l'esperienza offerta ai clienti, guidare la crescita dei ricavi o aumentare l'efficienza operativa. Utilizza termini che rispecchino le priorità della direzione, riprendendo, se possibile, il linguaggio del piano strategico aziendale. Più la tua proposta riflette gli obiettivi dichiarati dalla leadership, più diventa credibile e rilevante.

Successivamente, elenca i vantaggi concreti che possono scaturire dall'uso dell'intelligenza artificiale. Descrivi i suo impatti sull'attività: cosa migliora, semplifica o sblocca. Quindi elenca chiaramente i risultati che ti aspetti, concentrandoti sull'impatto misurabile da diverse prospettive:

  • Finanziaria: Costi di supporto più bassi, tassi di conversione più alti o ricavi aumentati
  • Operativa: Meno attività manuali, tempi di risposta più rapidi, precisione migliorata
  • Esperienziale: Maggiore soddisfazione del cliente, maggiore coinvolgimento dei dipendenti, meno abbandoni

Ecco un esempio: "Implementando i copiloti AI, ridurremo il tempo di chiamata del 10%, che equivale a un risparmio annuale stimato di 1 milione di euro, offrendo al contempo un'esperienza più coerente su tutti i canali."

Seleziona i vantaggi di business più vicini alla tua situazione e classificali in ordine di priorità.

3. Adatta le Soluzioni di AI alle tue Esigenze Specifiche

È fondamentale allineare le funzionalità offerte dall'AI alle tue esigenze specifiche, nonché al tuo livello di maturità CX, per dimostrare il valore e il ritorno sull'investimento realizzabili. È questo il punto di partenza di ogni realtà.

Per gestire questo aspetto, Genesys identifica sei Livelli di Experience Orchestration, ognuno dei quali rappresenta una fase diversa nella capacità di un'azienda di fornire customer journey intelligenti, personalizzati e connessi. Questi livelli consentono di adattare la tipologia di investimento AI ai risultati che la tua azienda desidera raggiungere, bilanciando al contempo i compromessi tra efficienza operativa ed esperienze incentrate sulle persone.

Le aree prioritarie possono includere l'automazione per ridurre gli sforzi manuali, il potenziamento tramite AI per aiutare i dipendenti a reagire più rapidamente, la personalizzazione o l'ottimizzazione per promuovere un engagement più proattivo..

Allineando l'AI al livello di preparazione dell'organizzazione, si evita un sovradimensionamento del progetto. Creerai invece una roadmap basata su ROI e impatto, in cui il valore creato aumenta di pari passo con l'evoluzione delle funzionalità di AI.

Analizza i costi, gli investimenti e i benefici attuali per il business: L'analisi della tua struttura costi attuale e il confronto con un modello alimentato dall'AI aiuta a far emergere non solo i risparmi realizzabili ma anche la capacità di investimento.

Inizia con una valutazione del costo totale. Questo include i costi di implementazione, le spese correnti e le risorse interne necessarie per la gestione operativa dei tuoi sistemi attuali. Se possibile, confronta questo valore di riferimento con il modello più efficiente consentito dall'AI. Questa analisi dovrebbe fornire una stima chiara dei potenziali risparmi.

Successivamente, valuta l'investimento da sostenere nell'AI. Qual è il costo della soluzione proposta? Quali strumenti attuali o processi manuali sostituirà? E dove permetterà di ridurre o eliminare le spese ridondanti?

Infine, valuta i benefici di business tramite metriche finanziarie misurabili. Concentrati su:

  • Valore Attuale Netto (VAN) per comprendere il guadagno a lungo termine
  • Periodo di ammortamento per determinare il tempo necessario al recupero del tuo investimento
  • Analisi di sensibilità per modellare scenari ottimistici e pessimistici

Questo approccio strutturato fornisce agli stakeholder informazioni finanziarie chiare e infonde la fiducia necessaria per prendere decisioni basate sui dati quando si tratta di investimenti in AI.

4. Progetta per le Esigenze di Integrazione Future

Quando si valutano le soluzioni di AI, è importante guardare oltre le funzionalità immediate e riflettere su come la tecnologia si integrerà nel proprio ecosistema globale. Per evitare costosi disservizi scegli soluzioni che funzionino perfettamente con i tuoi strumenti CRM, ERP e WFM esistenti.

Cerca piattaforme progettate su un'architettura API aperta, che sono più adattabili e scalabili man mano che le esigenze aziendali evolvono. Inoltre, assicurati che l'AI scelta copra più canali, tra cui voce, chat e social media

Infine, esamina le partnership strategiche del fornitore per garantire l'allineamento e il supporto a lungo termine. Le capacità di integrazione orientate al futuro sono essenziali per garantire un valore continuo.

Una volta seguiti questi quattro passaggi per dimostrare la necessità di una soluzione di AI, potrai creare consenso attorno al tuo progetto e pianificare chiaramente le fasi di implementazione.

Crea una Roadmap di Implementazione con una Timeline Realistica

Un'adozione di successo dell'AI inizia con una roadmap chiara e attuabile. Parti identificando le tue priorità: cosa deve essere implementato per primo e perché?

Considera eventuali dipendenze all'interno della soluzione di AI che potrebbero ritardare la realizzazione dei vantaggi. Da lì, suddividi il progetto in fasi caratterizzate da traguardi ben definiti. Assicurati di considerare le attività che potrebbero richiedere tempi più lunghi, come quelle di integrazione tecnologica o di formazione degli utenti.

È anche importante anticipare i rischi potenziali. La scarsa qualità dei dati, la resistenza al cambiamento e la scarsa adozione da parte degli utenti possono ritardare la creazione di valore, in particolare se questi problemi non vengono risolti rapidamente. È altrettanto essenziale assicurarsi di coinvolgere le persone giuste. Spesso, la sfida più grande non è la tecnologi bensì la disponibilità delle risorse.

I principali esperti in materia sono spesso divisi tra le iniziative di trasformazione e le loro responsabilità quotidiane Una roadmap ben definita descrive il lavoro da svolgere e garantisce anche che sia disponibile il supporto adeguato per realizzarlo.

Raccogli i commenti degli stakeholder: Le iniziative AI hanno successo quando gli attori giusti sono coinvolti fin dall'inizio. Coinvolgi presto i manager del contact center, i team IT e i responsabili della Customer Experience per allineare le priorità e identificare i loro bisogni. Cerca di capire come vengono prese le decisioni e quali criteri contano di più.

Altrettanto importante è ascoltare il feedback degli agenti. La loro conoscenza acquisita sul campo spesso rivela opportunità che non si trovano solo nei dati. Le aziende che hanno successo con l'AI non si limitano a inseguire le funzionalità, ma si sforzano di offrire miglioramenti misurabili e incentrati sul cliente.

Trasforma l'Innovazione Astratta in Risultati AI Tangibili

Tutti questi punti rappresentano informazioni essenziali che emergono man mano che il cliente si dirige verso l'AI. E sono punti di riferimento importanti da seguire.

Il Genesys Value Canvas è un framework strategico progettato per aiutare le organizzazioni a definire e comunicare chiaramente il valore di business delle loro soluzioni di Customer Experience. Il Value Canvas fa parte di una metodologia più ampia volta ad allineare le offerte tecnologiche, come i contact center e le piattaforme omnicanale alimentati dall'AI, agli obiettivi specifici e alle sfide specifiche di ogni cliente.

Questo strumento collaborativo può aiutare ad allineare gli stakeholder attorno ad assi prioritari: risultati chiari, impatto concreto e un percorso tracciato verso un successo misurabile. Piuttosto che tuffarti direttamente nella tecnologia, inizia con le sfide del cliente e guida i team verso soluzioni strategiche prioritarie.

In primo luogo, mappa i problemi comuni dell'azienda come lunghi tempi di attesa, tempi di gestione elevati o bassa soddisfazione del cliente. Quindi identifica le cause principali. Questo modello aiuta a individuare quali funzionalità, come quelle di automazione, potenziamento o analisi tramite AI, saranno più efficaci per affrontare tali problemi.

Il Value Canvas supporta anche l'analisi dell'impatto. I team possono identificare i casi d'uso che apporteranno il maggior valore aggiunto, con consigli sulla modellazione del ritorno sull'investimento, sui risparmi e sui guadagni in termini di efficienza. Che tu stia utilizzando benchmark o costruendo un business case quantificato secondo un modello collaborativo, il Value Canvas trasforma il potenziale tecnico in un argomento di business.

È importante notare che il canvas supporta la pianificazione del ciclo di vita. Dall'indagine iniziale alla messa in produzione, descrive le decisioni, gli obiettivi e le fasi chiave, incoraggiando la realizzazione di valore a lungo termine, piuttosto che di soli benefici a breve termine.

Ciò facilita anche i ragionamenti sulla catena del valore. Collegando le capacità ai risultati aziendali e sovrapponendo KPI e stime del ROI, i decisori possono capire esattamente come un'iniziativa operativa supporta gli obiettivi strategici, quali la crescita dei ricavi o una migliore fidelizzazione.

Infine, il Value Canvas allinea gli stakeholder, consentendo ai team tecnici e di business di operare all'unisono. In questo modo, è possibile riassumere il "Cosa?", "Perché?" e "Come?" di una trasformazione in un formato che sia chiaro, attuabile e basato sui risultati.

Dagli Insight all'Azione: Metti a Fuoco il ROI dell'AI

Il Value Canvas apporta chiarezza e allineamento su quella che spesso può sembrare una conversazione complessa sugli investimenti in AI. In Genesys, lo utilizziamo per mettere in relazione le sfide dei clienti con le soluzioni disponibili. In questo modo la leadership può comprendere chiaramente dove e come verrà creato il valore.

Poiché si adatta a diversi livelli di maturità digitale e preparazione, il Value Canvas consente ai team di affinare la loro proposta di valore per trovare un riscontro positivo presso i propri interlocutori tecnici e di business. Promuove inoltre un processo decisionale informato e sicuro, supportato da dati concreti.

Consideralo come la matrice per la tua trasformazione. Può aiutarti a garantire che ogni investimento in AI sia effettivamente legato a risultati significativi e misurabili che si rafforzano man mano che le tue capacità evolvono.

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