Gergasi hartanah CBRE CDTO bercakap bagaimana untuk mempercepatkan cita-cita AI

Sandeep Davé memahami nilai percubaan dan juga sesiapa sahaja. Sebagai ketua pegawai digital dan teknologi di CBRE, Davé sedar awal bahawa industri hartanah komersial sudah matang untuk menerima pakai AI dan peningkatan pembelajaran mesin, dan sejak itu dia dan pasukannya telah menguji banyak kes penggunaan.

Percubaan ini telah membuahkan hasil. Dari masa ke masa, CBRE telah berjaya mengurangkan masa pemprosesan pajakan manual sebanyak 25% dan mengurangkan positif palsu di kemudahan komersial terurus sebanyak 65% ​​dengan memanfaatkan pembelajaran mesin dan AI. CBRE juga menggunakan AI untuk mengoptimumkan portfolio untuk berbilang pelanggan dan baru-baru ini melancarkan produk AI generatif layan diri yang membolehkan pekerja anda berinteraksi dengan CBRE dan data luaran dalam cara perbualan.

Baru-baru ini, CBRE mengumumkan peristiwa penting: penggunaan Penyelesaian Pengurusan Kemudahan Pintar CBRE yang didayakan AI di lebih 20,000 tapak pelanggan Global Workplace Solutions, berjumlah 1 bilion kaki persegi. Walaupun begitu, Davé berkata "kita masih di peringkat awal" dalam hal kecerdasan buatan.

Pencapaian David dan pasukannya dalam bidang AI sebahagian besarnya disebabkan oleh mencipta peluang untuk percubaan dan memastikan percubaan ini konsisten dengan strategi perniagaan CBRE. Walaupun ramai CIO mungkin masih tertanya-tanya bagaimana untuk memulakan perjalanan AI organisasi mereka, kerja Dave di CBRE menunjukkan bahawa percubaan memandu, walaupun mungkin terdapat kegagalan, boleh membawa kepada kejayaan besar.

Berikut ialah pandangan Dave tentang cara membuat eksperimen AI berfungsi dengan menguntungkan untuk CBRE, dan nasihatnya untuk pemimpin IT yang ingin melakukan perkara yang sama dalam organisasi mereka.

Bina asas layan diri dan tangkap idea inovatif

Banyak organisasi tidak sabar-sabar untuk menggunakan AI, jadi mulakan dengan menentukan dan mengutamakan kes penggunaan. Tetapi mereka yang ingin berjaya dalam AI tahu bahawa data latihan adalah kunci. Jadi pendekatan yang lebih baik mungkin adalah untuk membina asas data dan memberi pekerja masa untuk memimpin dalam meneroka kemungkinan.

Apabila Dave dan pasukannya menyedari potensi data berskala besar, mereka mula melaksanakan rancangan ini. CBRE memegang sejumlah besar data transaksi, serta sejumlah besar kecerdasan aset yang dijana daripada penderia, aliran kerja dan berbilion kaki persegi ruang fizikal yang diuruskannya secara global. Melalui kerja awal ini, mereka berjaya mengautomasikan bidang perniagaan seperti abstraksi pajakan atau klasifikasi pesanan kerja

Ketika semua gembar-gembur di sekitar AI generatif semakin hangat, pasukan CBRE membangunkan AI generatif layan diri berbilang bahasa Platform ini membolehkan pekerja untuk gunakan AI generatif untuk melaksanakan pelbagai tugas, seperti mendapatkan cerapan daripada data dan dokumen proprietari, menggunakan chatbots untuk menyelesaikan pelbagai masalah, menjana kandungan baharu dan mengubah bentuk, dsb. Davé berkata bahawa melalui penggunaan platform yang meluas, "kami telah menjana minat dan perhatian di seluruh organisasi, [produk] kini mempunyai ratusan pengguna dan berkembang setiap minggu, dan ia membuka kunci banyak produktiviti," tambah Meletakkan asas untuk lebih banyak inovasi di seluruh syarikat.

Walaupun begitu, Davé masih menekankan kepentingan sekatan keselamatan AI. Beliau berkata: "Terdapat banyak berhati-hati dalam cara [AI] digunakan dan bagaimana untuk mendidik pengguna, campur tangan manusia masih diperlukan dan pengesahan adalah penting untuk mengetahui batasan teknikal (seperti halusinasi) dan kewajipan undang-undang tentang cara data pelanggan digunakan ”

Pilih kes penggunaan yang selaras dengan keutamaan perniagaan

Setelah anda memberi pekerja anda masa dan sumber untuk bereksperimen, dan anda mempunyai idea yang hebat, tiba masanya untuk memilih peluang terbaik untuk melaksanakannya, kuncinya adalah untuk memasukkan denyar yang dibezakan daripada bahan. "Kami melihat banyak inisiatif yang dilakukan demi teknologi dan teknologi membawa kepada kegagalan," kata Davé beliau mencadangkan dua cara untuk mengelakkan kesilapan ini: Sediakan model keutamaan yang konsisten dengan strategi perniagaan dan perkongsian strategik.

Bermula dengan model, Davé dan pasukannya menggunakan kaedah penapisan kes penggunaan yang mudah dan lama: memplotkannya dalam grid dua dimensi dengan "nilai" dan "kebolehlaksanaan" sebagai paksi. Davé bermula dengan kes bernilai tinggi dan berkemungkinan tinggi dan dengan cepat mencapai kejayaan, sekali gus mencetuskan keterujaan dan pengiktirafan pihak berkepentingan. Beliau berkata: "Teknologi ini mempunyai potensi terbesar kerana ia sering memanfaatkan data yang kami ada akses dan sudah memanfaatkan. Untuk kecerdasan buatan, banyak teknologi ini boleh memacu produktiviti dan menghapuskan proses manual dan berulang."

Seterusnya, Davé meletakkan sasarannya pada dua kuadran: "nilai tinggi, kebolehlaksanaan rendah" dan "nilai rendah, kebolehlaksanaan tinggi". Pilihan bergantung pada matlamat mereka, yang memerlukan pilihan antara hasil yang mudah dan pelaburan yang ketara. Untuk kecerdasan buatan, kuadran bernilai tinggi ialah tempat model yang paling banyak ramalan boleh ditemui. "Walaupun ia tidak mudah, jika anda melakukannya dengan betul ia boleh memberi impak yang besar," kata Davé, sambil menambah bahawa pemimpin IT harus mempertimbangkan untuk memilih kes penggunaan daripada dua kuadran ini: satu yang bernilai tinggi, Satu sangat boleh dilaksanakan. Dengan cara ini, pasukan anda boleh menunjukkan hasil awal dan memberikan momentum untuk inisiatif yang lebih besar

Walaupun matriks kebolehlaksanaan nilai ini hebat, ia mempunyai kelemahan yang serius: Seperti hampir semua model keutamaan, matriks ini Juga mengalami kekaburan. Lagipun, bagaimanakah anda menilai nilai dan kebolehlaksanaan kes penggunaan yang bergantung pada teknologi baru muncul yang kurang diketahui, atau memerlukan kefungsian bangunan yang mungkin tidak memberikan faedah segera? Di sinilah perkongsian boleh memainkan peranan yang besar dalam mengurangkan risiko dan memendekkan masa ke pasaran.

Kepentingan Perkongsian Strategik

Mencari rakan kongsi teknologi yang sesuai boleh meningkatkan penilaian nilai dan kebolehlaksanaan anda dengan ketara. Rakan kongsi yang paling sesuai boleh memanfaatkan pengalaman mendalam dengan teknologi dan alatan masing-masing untuk memastikan anda tidak memandang rendah kes penggunaan yang terlalu sukar, mahupun sebarang kes penggunaan yang menang dengan cepat

Rakan kongsi yang hebat boleh membantu anda mencipta nilai yang anda tidak boleh capai sendiri. Itulah sebabnya perkongsian telah menjadi sebahagian daripada strategi CBRE. Davé berkata: “Kami sentiasa berpegang kepada konsep ‘Bina-Beli-Rakan Kongsi’ Kami tidak perlu melakukan segala-galanya untuk mempercepatkan masa untuk menilai Kami telah mengenal pasti beberapa bidang keutamaan di mana kami melihat CBRE sebagai Pusat Inovasi AI yang menarik dan mengenal pasti rakan kongsi yang berpotensi untuk setiap kawasan Alison dan pasukannya memainkan peranan penting dalam hal ini.”

Kandungan yang ditulis semula: Dia merujuk kepada Bell global CBRE, ketua pecutan strategi digital dan perkongsian digital. Bell dan pasukannya komited untuk menyokong banyak ciri hebat yang cuba dibina oleh banyak syarikat lain di tempat kerja. Dia dan pasukannya membangunkan strategi digital dan teknologi, menyelidik teknologi dan perniagaan baru muncul dalam ruang proptech, dan menilai cara mengintegrasikan ketat teknologi dan perniagaan terbaik ke dalam ekosistem CBRE

Bell berkata: "Lihat apa yang kami lakukan Apa yang anda akan lakukan mendapati apabila bekerjasama atau melabur dalam ruang teknologi hartanah ialah kami bekerjasama atau melabur untuk memperoleh nilai strategik Semua perkongsian atau pelaburan kami tertumpu pada pencapaian perniagaan teras kami dan hasil pelanggan."

Melalui hubungan strategik ini. , CBRE dan. rakan kongsinya telah mencipta sesuatu yang anda tidak boleh bina atau beli sendiri, hubungan simbiotik di mana kedua-dua pihak belajar antara satu sama lain, menjadikan satu sama lain lebih berdaya saing dan lebih unik. Davé percaya ini adalah trend yang berkembang yang akan membezakan pemimpin digital semasa daripada yang akan datang. Beliau berkata: "Peranan CIO tradisional... adalah mengenai pelaksanaan, digital adalah mengenai strategi dan menjadi penasihat perniagaan yang dipercayai, mempercepatkan pertumbuhan hasil dan membenamkan teknologi yang mengubah perniagaan teras

Dengan menyepadukan AI ke dalam diterajui strategi." aliran kerja operasi dan menggabungkannya dengan rangkaian rakan kongsi strategik yang disepadukan secara mendalam dengan asas data, Davé, Bell dan pasukan mereka memacu CBRE melangkaui pemotongan kos dan beberapa idea biasa kepada inovasi yang lebih menarik. Keupayaan ini akan memberi manfaat kepada mereka apabila teknologi baharu muncul

Atas ialah kandungan terperinci Gergasi hartanah CBRE CDTO bercakap bagaimana untuk mempercepatkan cita-cita AI. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!