Průvodce operátora pro generování ROI z AI

Navzdory všemu pozitivnímu, co přinesla umělá inteligence, vytvořila také jednu hlavní výzvu pro operátory. Přes významné investice do přijetí AI mnoho operátorů stále nevidí významný ROI, který by se projevil na rozvaze.

Ve skutečnosti, zatímco celosvětové výdaje na AI by měly dosáhnout 632 miliard dolarů do roku 2028, analýza MIT zjistila, že pouze asi 5 % pilotních projektů AI v podnikové sféře přináší měřitelné finanční výnosy, zatímco většina z nich generuje velmi málo nebo žádný ROI. Tento rozdíl vytvořil rostoucí tlak na operátory, aby převedli dolary na dopad, což často vede k plýtvání zdroji na neúspěšné pilotní projekty nebo spěšné investice do řešení, která vypadají slibně na papíru, ale ve skutečnosti selhávají.

Realita je taková, že úspěch v éře AI nebude definován pouze novinkou nebo sofistikovaností nové technologie, ale tím, jak pečlivě týmy rozumí svým základním problémům a volí technologie, které přinášejí skutečnou hodnotu. Neexistuje žádný univerzální recept na úspěch, ale několik úvah může pomoci vašemu týmu jít správným směrem.

Vyhněte se urgenci

Jednou z hlavních překážek ROI z AI je dovolit strachu z toho, že zůstaneme pozadu, aby ovlivňoval naše rozhodování. Když tento postoj ovlivňuje strategii, organizace mohou platit urgenci, spalovat cenný čas, energii a zdroje v pokusu zůstat v souladu s nejnovějšími trendy.

Vnitřní a vnější síly mohou spustit tento tlak. Když vedení vidí konkurenta, který chválí novou schopnost AI, může následovat rychlý pád do pasti srovnávání, a co začíná jako touha zůstat relevantní, se rychle změní na reakční závod, aby reagovali.

Investice učiněné z tohoto výchozího bodu selhávají z mnoha důvodů, ale jedním z nejčastějších je nedostatečná připravenost. Zatímco konkurent může nabízet podobný produkt nebo službu, organizace základna dat nebo operační zralost nemusí být dostatečně silná, aby podporovala stejnou technologii, což se jeví jako strategický krok, ale ve skutečnosti je to riskantní sázka.

To je důvod, proč manažeři a ředitelé, kteří jsou nejbližší denní operaci, jsou často nejlépe umístěni, aby informovali o technologických rozhodnutích. Když se na trhu objeví nová technologie, která vypadá jako musí mít, tyto týmy by měly být povinny nejprve posoudit, zda existuje jasný problém, který může řešit, a zda organizace je skutečně připravena ji podporovat. Protože rozumějí, kde existuje tření, kde se ztrácí čas a kde by technologie mohla mít dopad, mohou pomoci zakotvit rozhodnutí o AI v operační realitě, spíše než honit novinky.

Proveďte audit kola

Jinou častou pastí při pořizování technologií je přeplatit. To se liší od urgenci, protože k tomu dochází poté, co jste určili, že existuje skutečná potřeba, a jste operačně připraveni koupit řešení AI. V tomto okamžiku se otázka nestává „potřebujeme něco“, ale „co vlastně potřebujeme“?

Tento problém je zvláště častý v odvětvích s legacy systémy, jako je logistika, která se v posledních letech posunula z 0 na 60 s technologickými možnostmi. Zatímco dříve naše výzva spočívala v řešení moderních komplexit se zastaralými systémy a procesy, dnes je to výběr z nekonečných technologických přání, která jsou k dispozici od třetích stran nebo prostřednictvím interního vývoje.

“Audit kola” může pomoci enormně, než se dostanete k bodu nákupu. Vyzyvuje rozhodovací proces k odpovědi na jednoduchou otázku: Potřebujeme Ferrari nebo kolo? Ambiciózní technické týmy milují velké sny, a třetí strany obvykle nabízejí své špičkové řešení hned na začátku. Oba jsou platné, ale investice do Ferrari-level výkonu nedává smysl, když kolo vás zavede tam, kam potřebujete.

Audit s metrikami

Jedním ze způsobů, jak učinit toto rozhodnutí, je pochopit problém, který se snažíte vyřešit, na třech úrovních metrik: Primární, Sekundární a Terciární. Posouzení všech tří společně pomáhá objasnit, kde existuje tření, co vypadá optimální výkon na každé úrovni a kolik investic je necessário k uzavření mezery.

Terciární metriky reprezentují základní operační chování. Značné neefektivnosti často žijí na této úrovni, a kola-level řešení, která umožňují zlepšení, jako je čistá data a efektivnější výkon, mohou mít velký dopad s relativně malou investicí.

Sekundární metriky odrážejí skutečné výkonové ovladače – přemýšlejte o mírách konverze zákazníků a dalších pákách, které týmy mohou ovlivnit zvýšenou produktivitou. Řešení neefektivností zde obvykle vyžaduje něco pokročilejšího než kolo, ale méně komplexního než Ferrari, jako je sofistikovaná automatizace, která může zpracovat větší datové sady.

Primární metriky jsou velké kameny, jako je výnos. Zde se obvykle objevují Ferrari-level řešení. Je to obvykle vysoká technologie, která slibuje materiální dopad na spodní řádek. Zatímco je stojí za to prozkoumat, je důležité si uvědomit, že pokud nejsou sekundární a terciární výzvy řešeny nejdříve, tato řešení mohou selhat ve svém skutečném potenciálu ROI.

Menší, cílené investice na nižších úrovních jsou často nejlepší místo, kde začít, protože obvykle poskytují rychlé výsledky. Také vytvářejí příležitosti k naučení, co funguje, a poskytují.incrementální zisky, které se sčítají over time, ultimately pomáhají budovat k stejnému nebo většímu celkovému dopadu jako větší investice, s mnohem menším rizikem.

Společně “Audit kola” a tento tříúrovňový rámec metrik pomáhají organizacím snižovat riziko, aby správně velikost řešení reálným problémům. Bod není v tom, aby se vyhnuli pokročilé AI, ale aby začali malými řešeními nejvýraznějších problémů s nejmenší investicí požadovanou a škálovat od toho.

Buďte strategičtí o partnerství se startupy

Nedávný nárůst venture kapitálu souvisejícího s AI zaplavil trh novými startupy. Tyto disruptory přijdou s prezentacemi, které slibují inovace a výsledky dostatečně přesvědčivé, aby přesvědčily i ty nejdiskernější týmy pro pořízení.

Ale pozor: produkty i lidé za těmito novými společnostmi jsou často neprověřené. Stát se raným adopterem nese v sobě riziko, včetně možnosti, že můžete nevědomky budovat produkt spolu s nimi. Zatímco to může nabízet výhody, mělo by to být vědomé rozhodnutí – protože když se snažíte pohnout jehlou u problémů s opravdovými finančními důsledky, utrácení cenných zdrojů za pomoc dodavateli při jemném ladění jeho nejnovější aktualizace může zavést zbytečné bolesti hlavy.

Jakmile je dodavatel integrován, většina výsledku leží mimo vaši kontrolu. Jejich roadmapa, škálovatelnost zákaznické podpory, dynamika cen a schopnost udržet výkon, jak rostou, jsou všechny předmětem změny. Tyto posuny mohou tvarovat dlouhodobou hodnotu partnerství způsoby, které nejsou plně viditelné na začátku.

Navigace této nejistoty vyžaduje trpělivost a rozlišování na začátku. Vezměte si čas, abyste ověřili řešení prostřednictvím proof of concept, pochopili smluvní závazky před hlubší integrací a mluvili přímo s existujícími uživateli, aby vám pomohli vybrat poskytovatele, kteří jsou připraveni dodat hodnotu po celou dobu partnerství.

Činění AI platným

Vzato dohromady, tyto úvahy posilují realitu, že praktikování silného rozlišování je prvním a nejkritičtějším faktorem při generování ROI z AI. Když se týmy soustředí na identifikaci skutečného tření, výsledky se zlepšují, protože neefektivnosti jsou odstraněny a čas je převeden na činnosti s vyšší hodnotou. To je to, co vypadá skutečný ROI, a je vydělán pouze prostřednictvím disciplíny, jasnosti a pragmatického rozhodování, které prospívají spodnímu řádku over time.