ИИ превосходит электронные таблицы в качестве ведущего инструмента для бизнес-отчетности: 6 причин

Шум вокруг искусственного интеллекта (AI) в деловом мире громче, чем когда-либо, и впечатляющие 83% лиц, принимающих решения, планируют увеличить инвестиции в AI в следующем году, согласно последнему исследованию Salesforce. Очевидно, что сервисные организации не просто тестируют воду; они с головой погружаются в мир AI и автоматизации, тщательно изучая свои текущие инструменты, чтобы понять, как оптимизировать бизнес-процессы. Фактически, подавляющее большинство этих организаций уже направляют ресурсы на AI, и лишь незначительные 6% остаются в стороне, не имея планов по внедрению этой технологии.

Генеративный AI также вызывает волну интереса, и 24% сотрудников сервисных компаний уже используют его. Преимущества? Их трудно игнорировать. Более 90% организаций, использующих AI, сообщают о значительной экономии времени и затрат. Пять основных способов, которыми AI трансформирует сервис, включают интеллектуальных помощников для клиентов, автоматизированные сводки и отчеты, сервисные ответы, интеллектуальных помощников для агентов и интеллектуальные предложения и рекомендации. И это не только сервис; AI также делает успехи в прогнозировании и отчетности, особенно в профессиональных услугах, где 93% профессионалов в организациях, инвестирующих в AI, говорят, что технология кардинально меняет эффективность.

Джо Томас, глобальный евангелист аналитики, делится своими мыслями о переходе от электронных таблиц к AI в профессиональных услугах. Он отмечает, что электронные таблицы были основным инструментом для всего, от расчетов использования до прогнозирования доходов. Но по мере роста сложности данных эти старомодные инструменты с трудом справляются. Джо прогнозирует, что к 2027 году AI заменит электронные таблицы как основной метод для отчетности по использованию и прогнозирования доходов, и это может произойти даже раньше. Вот почему:

Электронные таблицы — не решение

Признаем: электронные таблицы — это пережиток прошлого. Они не были созданы для обработки объема и разнообразия данных, которые генерируют современные сервисные компании. Прогнозирование с помощью таблиц сегодня требует объединения данных из различных систем, что не только отнимает время, но и чревато ошибками. Недавний опрос Forrester среди более чем 600 лидеров профессиональных услуг показал, что четыре из пяти основных проблем связаны с электронными таблицами. AI, напротив, работает неустанно, обрабатывая живые данные для предоставления информации в реальном времени без необходимости ручных обновлений.

Использование — движущаяся цель

В профессиональных услугах отслеживание уровня использования критически важно, и почти все организации считают, что могут его улучшить. Но традиционные методы отчетности показывают только то, что уже произошло, а не то, что будет. AI меняет это, анализируя данные в реальном времени, предсказывая падение использования до того, как оно произойдет, и позволяя лидерам принимать упреждающие меры. Например, AI может предупредить менеджеров, когда высокодоходный консультант вот-вот завершит проект без нового задания, позволяя вовремя принять меры.

Прогнозирование доходов требует тонкости

Прогнозирование доходов от услуг далеко не просто; оно включает учет множества переменных, таких как вероятность выигрыша проектов, поведение клиентов и рыночные условия. Электронные таблицы с трудом справляются с этой сложностью, часто полагаясь на устаревшие данные. AI, напротив, превосходно обрабатывает эти переменные, обучается на прошлом опыте и постоянно совершенствует прогнозы. Он даже может обнаружить закономерности, которые люди могут упустить, что делает его гораздо более эффективным инструментом для точного прогнозирования.

У сервисных команд нет времени

Руководители сервисных операций тратят значительную часть недели на сбор, очистку и проверку данных только для создания отчетов. Этот ручной процесс неустойчив и неэффективен. С интеграцией AI в операционные системы, такие как PSA, ERP и CRM, данные текут без проблем, и ключевые метрики могут быть доступны через запросы на естественном языке, освобождая время для более стратегических задач.

AI приносит инсайты

В то время как электронные таблицы могут показать, что произошло, AI идет дальше, объясняя, почему это произошло, и предсказывая, что может случиться дальше. Современные инструменты AI используют объяснимое машинное обучение, чтобы предоставить контекст к прогнозам, помогая лидерам понять причины падения использования или прогнозов доходов. Кроме того, AI может проводить сценарии «что, если?», предлагая решения потенциальных проблем до их возникновения.

Электронные таблицы — риск для соответствия

Неточные прогнозы могут привести к серьезным последствиям, таким как упущенные цели по доходам или превышение бюджета. Электронные таблицы сложно аудитировать и легко манипулировать, что создает риск для соответствия требованиям. Платформы на базе AI, напротив, предлагают полную прозрачность данных и аудиторские следы, что делает их более безопасным выбором для регулируемых отраслей.

Куда движется индустрия

Ведущие поставщики PSA, CRM и ERP уже интегрируют AI в свои инструменты прогнозирования и планирования. 80% компаний, все еще полагающихся на электронные таблицы для планирования и прогнозирования, скоро окажутся в конкурентном невыгодном положении. Будущее принадлежит тем, кто рассматривает прогнозирование и отчетность как интеллектуальную, автономную способность.

Чтобы полностью использовать возможности AI, организациям необходимо сосредоточиться на данных и AI-грамотности. Лидеры должны инвестировать в стратегии интеграции и обучение сотрудников, чтобы обеспечить доступ AI к надежным данным. Эра доминирования электронных таблиц угасает, и AI вступает в игру, чтобы сделать бизнес-процессы умнее и более предсказуемыми. Фирмы профессиональных услуг, которые примут этот сдвиг, получат стратегическое преимущество, которое нелегко воспроизвести.

Эта статья была написана в соавторстве с Джо Томасом, директором по корпоративным решениям и глобальным евангелистом аналитики в Certinia.