Průvodce operátora generováním návratnosti investic z umělé inteligence

Přes všechny své klady boom umělé inteligence také vytvořil pro operátory zásadní výzvu. Navzdory značným investicím do zavádění umělé inteligence mnoho operátorů stále nevidí v rozvaze smysluplnou návratnost investic.

Ve skutečnosti, zatímco globální výdaje Podle MIT se očekává, že investice do umělé inteligence dosáhnou do roku 2028 632 miliard dolarů. analýza zjistila, že pouze asi 5 % pilotních projektů v oblasti umělé inteligence v podnikech přináší měřitelné finanční výnosy, přičemž drtivá většina generuje malou nebo žádnou návratnost investic. Tato mezera vytváří rostoucí tlak na provozovatele, aby peníze proměnili v reálný dopad, což často vede k plýtvání zdroji na neúspěšné pilotní projekty nebo k ukvapeným investicím do řešení, která na papíře vypadají slibně, ale v praxi selhávají.

Realita je taková, že úspěch v éře umělé inteligence nebude definován pouze novostí nebo sofistikovaností nové technologie, ale tím, jak náročné týmy dokážou porozumět svým základním výzvám a vybrat si technologicky podpořená řešení, která přinášejí skutečnou hodnotu. Neexistuje žádné zázračné řešení, jak to udělat správně, ale několik úvah vám může pomoci nasadit váš tým správným směrem.

Vyhněte se dani z naléhavých případů

Jednou z klíčových překážek návratnosti investic do umělé inteligence je nechat se ovlivnit strachem z toho, že zůstanete pozadu, ovlivňovat rozhodování. Když tento způsob myšlení ovlivňuje strategii, organizace mohou platit daň naléhavosti a spalovat drahocenný čas, energii a zdroje ve snaze držet krok s nejnovějšími trendy.

Tento tlak mohou vyvolat vnitřní i vnější síly. Když vedení vidí konkurenta, který se chlubí novou schopností umělé inteligence, může následovat rychlý pád do pasti srovnávání a to, co začíná jako touha zůstat relevantní, se rychle změní v reaktivní závod o reakci.

Investice provedené z tohoto výchozího bodu selhávají z mnoha důvodů, ale jedním z nejčastějších je nedostatečná připravenost. Zatímco konkurent může nabízet podobný produkt nebo službu, organizace... datová základna nebo provozní vyspělost nemusí být dostatečně silná na to, aby podporovala stejnou technologii, což mění to, co se jeví jako strategický krok, v riskantní sázku.

Proto jsou manažeři a ředitelé, kteří jsou nejblíže každodennímu provozu, často v nejlepší pozici pro informovaná technologická rozhodnutí. Když se na trh dostane zdánlivě nezbytná technologie, měly by tyto týmy nejprve pověřit úkolem posoudit, zda existuje jasný problém, který může vyřešit, a zda je organizace skutečně připravena ji podpořit. Protože chápou, kde existují tření, kde se ztrácí čas a kde by technologie mohla mít dopad, mohou pomoci zakotvit rozhodnutí o umělé inteligenci v provozní realitě, spíše než se honit za novinkami.

Proveďte audit jízdního kola

Dalším častým úskalím při zadávání technologických zakázek je nadměrné nakupováníToto se liší od daně z naléhavosti, protože k ní dochází poté, co se zjistí, že existuje skutečná potřeba a že jste operačně připraveni zakoupit řešení s umělou inteligencí. V tomto okamžiku se otázka nestává „potřebujeme něco“, ale „co vlastně potřebujeme“?

Tento problém je obzvláště rozšířený v odvětvích s tradičními technologiemi, jako je logistika, která se v posledních letech posunula z nuly na 60 stupňů s technologickými možnostmi. Zatímco dříve bylo naší výzvou řešit moderní složitosti se zastaralými systémy a procesy, dnes je to výběr z nekonečného množství technologických seznamů přání dostupných od externích poskytovatelů nebo prostřednictvím interního vývoje.

„Audit jízdního kola“ může nesmírně pomoci ještě před samotným nákupem. Vyzývá osoby s rozhodovací pravomocí, aby odpověděly na jednoduchou otázku: Potřebujeme Ferrari, nebo jízdní kolo? Ambiciózní technologické týmy rády sní ve velkém a externí dodavatelé se obvykle snaží nabídnout svá špičková řešení hned od začátku. Obojí je platné, ale investice do výkonu na úrovni Ferrari nedává smysl, když vás jízdní kolo dovede tam, kam potřebujete.

Audit s metrikami

Jedním ze způsobů, jak se rozhodnout, je pochopit problém, který se snažíte vyřešit, napříč třemi úrovněmi metrik: primární, sekundární a terciární. Souhrnné posouzení všech tří úrovní pomáhá objasnit, kde existuje tření, jak vypadá optimální výkon na každé úrovni a kolik investic je nutné k překlenutí této mezery.

Terciární metriky představují klíčové provozní chování. Na této úrovni se často vyskytují významné neefektivity a řešení na úrovni jízdních kol, která umožňují vylepšení, jako je čistší sběr dat a efektivnější provádění, mohou mít velký dopad s relativně malými investicemi.

Sekundární metriky odrážejí skutečné faktory ovlivňující výkon – například míru konverze zákazníků a další faktory, které mohou týmy ovlivnit zvýšením produktivity. Řešení neefektivností v tomto případě obvykle vyžaduje něco pokročilejšího než kolo, ale méně složitého než Ferrari, například sofistikovanou automatizaci, která zvládne větší datové sady.

Primární metriky jsou velké faktory, jako jsou tržby. Právě zde se obvykle objevují řešení na úrovni Ferrari. Obvykle se jedná o drahé technologie, které slibují významný dopad na konečný výsledek. I když stojí za to si je prohlédnout, je důležité si uvědomit, že pokud se nejprve nevyřeší sekundární a terciární problémy, tato řešení nemusí dosáhnout svého skutečného potenciálu návratnosti investic.

Menší, cílené investice na nižších úrovních jsou často nejlepším místem, kde začít, protože obvykle přinášejí rychlé výsledky. Vytvářejí také příležitosti k osvojení si toho, co funguje, a zároveň poskytují postupné zisky, které se časem hromadí a v konečném důsledku pomáhají dosáhnout stejného nebo většího celkového dopadu jako větší investice s mnohem menším rizikem.

Audit jízdních kol a tento třístupňový rámec metrik společně pomáhají organizacím zmírňovat rizika tím, že nacházejí správná řešení pro skutečné problémy. Cílem není vyhnout se pokročilé umělé inteligenci, ale začít v malém, řešit nejdůležitější problémy s co nejmenšími potřebnými investicemi a odtud dále škálovat.

Buďte strategickí ohledně startupových partnerů

Nedávné nárůst Rizikový kapitál související s umělou inteligencí zaplavil trh novými startupy. Tito průkopníci přijdou s prezentacemi slibujícími inovace a výsledky dostatečně přesvědčivé, aby přesvědčily i ty nejnáročnější týmy pro zadávání zakázek.

Ale kupující, pozor: jak produkty, tak lidé stojící za mnoha z těchto nováčků jsou často neprověření. Stát se prvním uživatelem s sebou nese inherentní riziko, včetně možnosti, že byste mohli nevědomky vytvářet produkt paralelně s nimi. I když to může přinést výhody, mělo by to být vědomé rozhodnutí – protože když se snažíte pohnout krokem s problémy se skutečnými finančními důsledky, vynaložení cenných zdrojů na pomoc dodavateli s doladěním jeho nejnovější aktualizace může způsobit zbytečné bolesti hlavy.

Jakmile je dodavatel integrován, velká část výsledku je mimo vaši kontrolu. Jeho plán, škálovatelnost zákaznické podpory, cenová dynamika a schopnost udržet si výkon s růstem se mohou změnit. Tyto změny mohou formovat dlouhodobou hodnotu partnerství způsoby, které nejsou na začátku plně viditelné.

Orientace v této nejistotě vyžaduje trpělivost a rozlišovací schopnost na začátku spolupráce. Věnování času ověření řešení prostřednictvím konceptu, pochopení smluvních závazků před hlubší integrací a přímá komunikace se stávajícími uživateli pomáhá týmům vybrat si poskytovatele, kteří jsou schopni poskytovat hodnotu po celou dobu trvání partnerství.

Jak se vyplatit umělá inteligence

Dohromady tyto úvahy posilují skutečnost, že praktikování silné rozlišovací schopnosti je prvním a nejdůležitějším faktorem pro generování návratnosti investic z umělé inteligence. Když se týmy zaměří na identifikaci skutečných překážek, výsledky se zlepší, protože se odstraní neefektivita a čas se přerozdělí na úkoly s vyšší hodnotou. Tak vypadá skutečná návratnost investic a té lze dosáhnout pouze disciplínou, jasností a pragmatickým rozhodováním, které v průběhu času prospívá hospodářskému výsledku.