I et raskt skiftende miljø er evnen til å eksperimentere – det være seg med ulike forretningsmodeller, inntektsstrømmer, talentmodeller eller økosystemspill – et evolusjonært imperativ.

Konsekvent aktivering av nye inntektsstrømmer har lenge vært en vekststrategi for digitale disruptorer som Amazon, Google og Stripe, for eksempel. Mer generelt sett er det slik at selskaper som prioriterer ny virksomhetsbygging utkonkurrerer andre selskaper når det gjelder inntektsvekst, selv i tider med økonomisk ustabilitet¹.

Men mens eksperimentering er innebygget i stoffet for daglig drift for digitalt opprinnelige virksomheter, trenger mer tradisjonelle selskaper fokus for å gjøre det til en vane. Komplekse organisasjonsstrukturer, byråkrati og rigide økonomiske rammer kan hindre eksperimentering.

De fleste automatiseringstiltak for forretningsprosesser i dag bruker klassiske maskinlæringsalgoritmer for å automatisere statiske, forhåndsdefinerte prosesser. Mens de muliggjør økt hastighet, forenkling og personalisering av prosesser, er disse modellene sterkt avhengige av merkede data og menneskelig ekspertise.

Fremveksten av generativ AI bringer et seismisk skifte mot dynamisk, datadrevet forretningsdrift. I motsetning til tradisjonell automatisering, kan gen AI simulere og generere utallige scenarier i sanntid, ved å utnytte evnen til å lære og skape. I stedet for bare å reagere, kan prosesser opprettes dynamisk for å adressere et spesifikt mål. Dette skiftet gjør det mulig for virksomheter å proaktivt håndtere endrede forhold, noe som gjør automatisering mer allsidig og tilpasningsdyktig.

De nye nivåene av fleksibilitet og hastighet vil gjøre det mulig for bedrifter å optimere arbeidsflyter på tvers av en rekke operasjonelle aspekter, fra forsyningskjedestyring og salgsprognoser til styring av kunderelasjoner.

I tradisjonell reiseplanlegging kan for eksempel nettplattformer bruke statiske maskinlæringsalgoritmer for å anbefale feriepakker, hotellbestillinger eller flyreiser basert på en brukers tidligere preferanser og oppførsel. Dette er et for det meste reaktivt system, hvor forslag primært er basert på historiske data. Med generativ AI lærer systemene av en brukers tidligere valg, nåværende søk og generelle atferd på plattformen. For eksempel, hvis en bruker vanligvis foretrekker strandferier, men søker etter en vinterferie, foreslår AI ikke bare de mest populære skistedene. Den simulerer ulike scenarier og genererer en reiserute som inkluderer en historisk fjellstue, en nybegynnervennlig skiskole og en lokal vinterfestival – alt fordi den lærte av brukerens tidligere oppførsel at de nyter unike overnattingssteder, lærer nye ferdigheter og kulturelle opplevelser.