Apakah Anda memiliki apa yang dibutuhkan?
Getty
Pabrik pernah memiliki “kepala petugas listrik.” Judulnya terdengar aneh hari ini, tetapi ketika manufaktur bergeser dari tenaga uap ke listrik di awal abad ke -20, perusahaan membutuhkan pemimpin yang dapat mendesain ulang alur kerja dan operasi untuk sumber daya baru. Hanya sekali listrik menjadi tertanam di mana -mana peran memudar.
Ritel sekarang berada di titik balik yang sama. Kecerdasan buatan bukanlah fitur atau taktik – ini adalah kemampuan transformatif yang akan mendefinisikan kembali merchandising, rantai pasokan dan yang paling penting bagaimana pelanggan menemukan, memilih, dan membeli produk. Dan seperti merek yang mengandalkan kepala petugas digital untuk mengarahkan mereka ke era e-commerce, hari ini mereka membutuhkan Kepala Petugas AI (CAIOS) Untuk memotong inersia dan menanamkan AI di mana itu penting.
Dari algoritma ke strategi
Sinyal awal datang lebih dari satu dekade yang lalu Perbaiki jahitan. Pada 2012, perusahaan pakaian berlangganan menunjuk Eric Colon sebagai Kepala Petugas Algoritma dari Netflix. Pekerjaannya bukan tentang kantornya; Itu tentang menciptakan inti dari algoritma untuk model bisnis. Rekomendasi, gaya, dan inventaris semuanya berjalan melalui pembelajaran mesin. Pada saat itu, sepertinya tidak biasa, sekarang tampaknya prescient.
“Perusahaan warisan akan memiliki tantangan untuk membuat perubahan. Sangat mudah untuk memulai dari awal untuk harus mengubah alur kerja. Hampir semua kemampuan yang kami bangun di seluruh CO (misalnya: adalah kue berjalan karena mereka baru saja bersih. Setiap kali kita harus 'mengubah' proses yang ada, itu lebih sulit, “kata Eric Colon.
Pada tahun 2019, merek Warisan menangkapnya. Levi Strauss & Co. bernama Katia Walsh sebagai SVP dan Kepala Strategi dan Petugas AIPeran melapor ke CEO. Levi Explicit: AI bukan hanya keterampilan teknis, tetapi juga pendorong strategis pertumbuhan dan efisiensi. Platform data yang dicakup oleh Walsh, transformasi digital, dan menanamkan AI ke dalam pemasaran, merchandising, dan operasi.
Langkah pertama ini dibingkai oleh AI sebagai sesuatu yang lebih besar dari alat teknis. Mereka memposisikannya sebagai agen perubahan untuk perusahaan.
Gelombang baru Caios
Kepala Produk Driver Uber Daniel Danker berbicara kepada penonton selama peluncuran produk Uber di San Francisco, California, pada 26 September 2019 aplikasi yang disempurnakan dimaksudkan untuk membiarkan pengguna Uber melihat, dan idealnya menggunakan, serangkaian pilihan perusahaan untuk berkeliling atau makan restoran. (Foto oleh Philip Pacheco / AFP) (Kredit Foto Harus Membaca Philip Pacheco / AFP melalui Getty Images)
AFP Via Getty Images
Maju dengan cepat ke tahun ini, dan kecepatannya telah dipercepat. Walmart Bernama Daniel Danker Akselerasi EVP, Produk, dan Desain AIPeran yang dilaporkan langsung ke CEO Doug McMillon. Memasangkan AI dengan produk dan desain mengklarifikasi ini bukan tentang pipa yang montok – ini adalah tentang mendefinisikan bagaimana pengecer terbesar di dunia menciptakan nilai bagi pelanggan, kolega, dan pemasok.
Hanya beberapa hari kemudian, Mulhemon
Lulhemon mengumumkan yang pertama Kepala AI & TeknologiMempekerjakan Ranju Das sebagai bagian dari transisi CIO yang direncanakan. Dengan secara eksplisit menempatkan “AI” dalam judul, Lululemon mengirim pesan kepada karyawan, investor, dan pesaing: masa depan pengembangan produk, personalisasi, dan pengalaman tamu akan didukung oleh kecerdasan buatan.
Ini bukan percobaan sekali. Mereka adalah pernyataan struktural bahwa AI telah mencapai ruang dewan.
Mengapa Kepala Petugas AI itu penting
Setiap teknologi yang mengganggu tiba dengan paradoks yang sama: organisasi petahana berjuang untuk berinvestasi besok sambil melayani P&L hari ini. Clayton Christensen menyebut ini Dilema Inovator. Organisasi ritel yang khas dipenuhi dengan status anti-tubuh yang benar-benar melihat ide-ide baru sebagai ancaman dan menyerangnya. Pada awal pergeseran digital, perusahaan melanggar inersia institusional dengan menciptakan kepala petugas digital. AI sekarang membutuhkan solusi serupa.
Petugas kepala AI bukanlah karakter. Saat dirancang dengan benar, perannya:
- Menerjemahkan kompleksitas ke dalam hasil: Mengikat inisiatif AI dengan pertumbuhan, margin, dan nilai pelanggan.
- Mendorong perubahan budaya: Membuat pekerjaan semua orang AI, tidak hanya itu.
- Membuat pagar pembatas: Menyeimbangkan inovasi dengan privasi data, manajemen risiko, dan reputasi merek.
- Menciptakan momentum: Dengan berfokus pada inisiatif Mercusuar yang membuktikan dampaknya dengan cepat.
Merancang Peran untuk Sukses
Pengecer yang mempertimbangkan perekrutan harus disengaja. Laporan CAIOS paling efektif kepada CEO memberi mereka wewenang untuk melintasi merchandising, toko, rantai pasokan, dan pemasaran. Orang lain dapat menggabungkan peran dengan CIO atau Chief Data Officer ketika infrastruktur data merupakan faktor gating, tetapi mereka harus selalu memiliki sponsor yang jelas dari CEO, dan CEO harus melihat diri mereka sebagai agen AI dari perubahan AI. Salah satu CEO ritel terkenal telah memulai setiap pertemuan dengan bertanya, “Bagaimana Anda menggunakan AI untuk mempersiapkan pertemuan ini?”
Dewan harus menemukan pemimpin dengan keduanya DNA Produk Dan Ketajaman komersial. Tidak cukup untuk memiliki model yang dibangun; Kandidat yang tepat telah menyebarkannya, mengukur dampaknya, dan membunuh pilot yang tidak menghasilkan hasil. Mereka tahu kapan AI adalah kemampuan transformatif – dan ketika hype.
Untuk rilis eksekutif, kesuksesan berasal dari berbagai akuntabilitas: membuktikan kemenangan cepat saat membangun fondasi yang tahan lama. Dalam 100 hari, CAIO harus memiliki kerangka tata kelola yang kredibel di tempat dan setidaknya beberapa kasus penggunaan memiliki dampak tinggi pada pengaturan pelanggan atau operasional.
Sukses macam apa
Sulit untuk menurunkan berat badan, tanpa skala. Metrik untuk kepemimpinan AI harus melampaui pilot, demonstrasi, dan siaran pers. Investor harus berharap untuk melihat:
- Dampak Pendapatan: Konversi yang lebih tinggi, kembali, atau ukuran keranjang.
- Efisiensi operasional: Peramalan yang lebih baik, produktivitas tenaga kerja, atau giliran inventaris.
- Pengurangan risiko: Lebih sedikit insiden penipuan atau masalah kepatuhan.
- Pengalaman pelanggan: Personalisasi dan penargetan yang relevan secara kontekstual, resolusi layanan yang lebih cepat dan skor kepuasan yang lebih tinggi.
- Kesehatan platform: Model kinerja, penggunaan kembali di semua unit bisnis, dan penurunan biaya per inferensi.
Hindari perangkap
Pengecer juga harus menjaga dari perangkap yang sudah diketahui:
- AI Theatre: Prototipe mencolok tanpa penyebaran.
- Merawat pilot: Terlalu banyak tes kecil, tidak ada skala.
- Vendor Sprawl: Lusinan alat yang tumpang tindih tanpa tata kelola.
- Remit sempit: Fokus hanya pada AI generatif dalam pemasaran sambil mengabaikan kumpulan nilai yang lebih besar dalam rantai dan operasi pasokan.
The Endgame
Sejarah menyarankan peran CAIO sebagai transisi. Sama seperti kita tidak lagi menunjuk kepala petugas listrik dan banyak perusahaan tidak lagi membutuhkan CDO, pelenturan AI pada akhirnya akan menjadi ada di setiap fungsi. Tapi itu bukan alasan untuk menunda.
Kesalahan sebenarnya adalah tidak mempekerjakan petugas kepala AI Anda mungkin tidak perlu lima tahun dari sekarang. Gagal memberdayakan suatu kali Anda benar -benar membutuhkannya.
Pengecer yang memahami Magnatude dampak AIS akan memastikan mereka memiliki seseorang di bagian paling atas yang mandatnya adalah untuk membuat masa depan tiba lebih cepat.
NewsRoom.id
