Jak usprawnić działanie front, middle i back office dzięki AWS

Według badania PwC 2024 Cloud and AI Business Survey, aż 46% menedżerów, którzy wskazali Amazon Web Services (AWS) jako głównego lub jedynego dostawcę usług chmurowych, zauważyło już mierzalny wzrost produktywności dzięki AI, a 41% odnotowało poprawę rentowności. Przewiduje się, że w ciągu roku liczby te wzrosną do odpowiednio 90% i 83%. Jednakże, Top Performers — elitarna grupa stanowiąca 12% respondentów, którzy najpewniej zbiorą owoce z inwestycji — już teraz osiąga takie wyniki. Jaką  wartość mogłoby to przynieść Twojej organizacji? 

Nadszedł moment, by zrezygnować z poszukiwania jednego, przełomowego momentu AI i skupić się na stopniowych postępach, które mogą wspierać szersze transformacje gospodarcze poprzez ich skumulowany wpływ. Działy frontowe (front office), środkowe (middle office) i tzw. „back-office” mogą skorzystać z większej wydajności, szybszego czasu realizacji oraz innowacyjnych sposobów pracy, zwłaszcza w kontekście współpracy z dostawcami usług chmurowych. Klienci, analizując ofertę dostawców chmury, skupiają się na tym, jak mogą oni pomóc w przyspieszeniu innowacji za pomocą zaawansowanych technologii. 

Przyszłość należy do chmury publicznej i modelu multicloud. Większość uczestników badania PwC korzysta z chmury publicznej (95%), a ponad połowa (56%) wskazuje, że korzysta głównie z jednego dostawcy usług chmurowych dla większości swoich obciążeń, jednocześnie angażując dodatkowych dostawców do celów specjalistycznych. Jeśli jesteś użytkownikiem Amazon Web Services, wiesz, że AWS to coś więcej niż tylko dostawca. Jego otwarty, elastyczny ekosystem umożliwia integrację z wieloma znanymi aplikacjami, takimi jak te od Adobe, Oracle, czy Salesforce, wspierając szybkie wdrożenie innowacyjnych rozwiązań. 


Generatywna sztuczna inteligencja (GenAI) odmienia sposób, w jaki IT wspiera strategię biznesową

_{Źródło: PwC's 2024 Cloud and AI Business Survey} 

Jak AWS może wspierać front office?

Podczas gdy wiele firm dopiero postrzega AI jako część swojej strategii technologicznej, najlepsi wykonawcy już integrują ją w każdej funkcji. W działach frontowych (czyli takich, gdzie pracownicy mają bezpośredni kontakt z klientami) CIO współpracują z CMO, koncentrując się na hiperpersonalizacji i ekosystemach lojalnościowych. Rozwiązania umożliwiane przez AWS pozwalają na nowe, znaczące sposoby angażowania klientów na dowolnym urządzeniu i w dowolnym miejscu. 
  


Dyrektorzy ds. przychodów (CRO) zastanawiają się, jak zespoły sprzedażowe mogą wykorzystać AI do przyspieszenia cykli sprzedaży i tworzenia ofert. Dzięki narzędziom AI, zespoły te mogą lepiej rozumieć potrzeby klientów i przygotowywać się na przyszłe wyzwania. 

Jak dużo danych działów frontowych Twojej organizacji jest przechowywanych w chmurze? 

_{Źródło: PwC's 2024 Cloud and AI Business Survey} 

Jak możesz to wykorzystać?

• Rozmawiaj z zespołem wykonawczym i skup się na kliencie. Automatyzacja codziennych zadań może dać agentom więcej czasu na interakcję z klientami.  
• Opracuj rozwiązania GenAI, które ułatwią pracę zespołom, uwzględniając cele i wyzwania zarówno klientów, jak i pracowników.  
  
• Eksperymentuj z szybkim testowaniem w kontrolowanym środowisku, aby przekształcać pomysły w skalowalne rozwiązania (np. PoC Amazon Connect jako Contact Center wspomagane Sztuczną Inteligencją – 100% pay as you go model). 

Jak AWS wspiera middle office?

W tych działach CIO współpracują z COO i ich zespołami, używając AI do usprawniania procesów, co pomaga działowi frontowemu lepiej docierać do klientów. AI w dziale pomocy technicznej usprawnia procesy obsługi, a przykłady takie jak rozwiązanie AI do zarządzania własnością intelektualną pokazują, jak szybko można analizować i wykorzystywać dane. 

Pomoc techniczna wspomagana sztuczną inteligencją może przyczynić się do szybszych i bardziej efektywnych procesów obsługi, zbierając niezbędne informacje i kierując wewnętrznych lub zewnętrznych interesariuszy do odpowiednich agentów obsługi. W innym przykładzie, PwC opracowało rozwiązanie oparte na sztucznej inteligencji do adnotacji w zarządzaniu własnością intelektualną (IP). Firmy mediowe mogą realizować tysiące umów każdego roku, regulujących ich prawa do kontrolowania różnych własności intelektualnych. Korzystając z dużych modeli językowych (LLM) w AWS Bedrock, rozwiązanie to może szybko digitalizować i agregować dekady umów oraz wyodrębniać setki istotnych biznesowo warunków i atrybutów do natychmiastowego podejmowania decyzji — wykonując w ciągu sekund to, co w przeciwnym razie mogłoby zająć miesiące ręcznych badań. 

Firmy przechowują najmniej danych działów środkowych (middle office) w chmurze 

_{Źródło: PwC's 2024 Cloud and AI Business Survey} 

Jak możesz to wykorzystać?

• Skup się na jednostkach operacyjnych, które mogą lepiej połączyć front office z orientacją na klienta, takich jak operacje łańcucha dostaw czy planowanie i raportowanie zrównoważonego rozwoju.  
• Uczyń swój middle office wydajnym, szybkim i połączonym w dostarczaniu najwyższej jakości obsługi klienta. Pamiętaj, że te same działania, które przynoszą korzyści twojemu front office, mogą również pomóc w prowadzeniu biznesu przez middle office.   
  
• Zarządzaj ryzykiem. Podczas gdy wprowadzanie AI w narzędziach skierowanych do klientów może wydawać się bardziej ryzykowne niż korzystanie z nich w back office, nagrody są również większe. Twój middle office może odegrać kluczową rolę w opracowywaniu i utrzymywaniu zabezpieczeń, które umożliwiają tworzenie innowacyjnych, skalowalnych rozwiązań. 

Jak AWS wspiera back office?

Wykonałeś już najtrudniejszą pracę. Dane i operacje Twojej organizacji są teraz zjednoczone w jednym źródle prawdy w chmurze. Teraz nadszedł czas, aby zastanowić się, jak Twój dostawca usług chmurowych (CSP) może wykroczyć poza samo przechowywanie tych danych i pomóc Ci budować relacje strategiczne. 

Aplikacje AI w back-office mogą połączyć pracę, którą wykonujesz w front i middle office. Dyrektorzy ds. informatyki i ich zespoły IT mogą napędzać nowe sposoby pracy i przekształcać systemy zaplecza, aby przyspieszyć dostarczanie rozwiązań i wspierać strategię biznesową. Najlepiej działające organizacje nie tylko racjonalizują swoje systemy. Wprowadzają sztuczną inteligencję do aplikacji i przepływów pracy, łącząc agentów AI i ludzi, aby poprawić doświadczenie i produktywność — pozwalając agentom AI obsługiwać obowiązki techniczne, dzięki czemu ludzie mogą skupić się na strategii przyszłościowej. Dodatkowo, pracownicy wykorzystują agentów i narzędzia AI, aby poprawić własną produktywność poprzez platformy takie jak Claude i Amazon Q. 

Claude jest jednym z rodziny LLM, których Amazon używa do wprowadzania funkcjonalności AI do swoich aplikacji i usług — to silnik, który napędza GenAI w wielu aplikacjach. Amazon Q to chatbot GenAI AWS, który może umożliwić różnorodne rezultaty, w tym pomoc deweloperom w generowaniu i audytowaniu kodu lub dostępie do zasobów, czyniąc cykl życia rozwoju bardziej efektywnym, zwinnym i bezpiecznym, a także szybszym i wyższej jakości. Posiada nawet wbudowane zabezpieczenia, aby pomóc osobom nietechnicznym generować działający kod i samodzielnie rozwiązywać problemy.

Klienci AWS przechowują więcej danych back office w chmurze

_{Źródło: PwC's 2024 Cloud and AI Business Survey} 

Jak możesz to wykorzystać? 

• Udoskonalaj w back office innowacje pochodzące z front office. Pomyśl o tym, jak Twoi klienci mogą korzystać z Twojej technologii na co dzień i dostosuj back office, mając na uwadze te cele. 
  
• Kontroluj swoje środowisko. Zastanów się, jakie zabezpieczenia i zarządzanie są potrzebne, aby umożliwić zespołom technicznym uwolnienie się od pracy manualnej. Korzystając z narzędzi AI, osoby nietechniczne mogą tworzyć rozwiązania low-code lub no-code w ułamku czasu potrzebnego na manualny rozwój. 
  
• Pozwól sztucznej inteligencji radzić sobie ze złożonością i automatyzacją, aby ludzie mogli skupić się na kreatywności, strategii i podejmowaniu decyzji. Umożliw im koncentrację na kolejnym poziomie innowacji, podczas gdy maszyny zajmują się żmudną pracą. 
  
• Szukaj łatwych zwycięstw. Nie skupiaj się tylko na znalezieniu momentów "eureka" — usprawnianie i iteracja mikro-momentów może z czasem przyczynić się do transformacyjnej zmiany. 

Artykuł na podstawie Cloud AI Survey AWS