Návratnost investic do aplikované umělé inteligence: Přesunutí podnikání do nové úrovně

Umělá inteligence je všudypřítomná a každý o ní mluví, ale jen málo podniků目前 skutečně dosahuje obchodní hodnoty s umělou inteligencí.

Existuje falešný narativ, že mnoho organizací úspěšně přijímá umělou inteligenci rychlým tempem, zatímco ve skutečnosti jen málo z nich skutečně získává hodnotu z této technologie. V roce 2022 společnost Gartner uvedla, že v průměru polovina (54 %) projektů s umělou inteligencí dosáhne produkční fáze. To je mírné zvýšení oproti zprávě Gartner z roku 2019 o organizacích s umělou inteligencí, která zjistila, že 53 % projektů s umělou inteligencí obvykle nedosáhne z pilotní fáze do produkční fáze.

Vedoucí pracovníci jsou nyní skeptičtí vůči výhodám umělé inteligence, protože investovali čas, peníze a další zdroje do implementace řešení založených na umělé inteligenci, ale nebyli schopni vidět očekávané výsledky. Místo toho, aby zcela opustili umělou inteligenci – což většina podniků nemůže dovolit – by organizace měly snížit investice do obecné umělé inteligence a zaměřit se na přijetí aplikované umělé inteligence, aby dosáhly významné návratnosti investic v roce 2024.

Budoucnost je jasná s umělou inteligencí – pokud se můžete dostat k návratnosti investic

Umělá inteligence bude i nadále hrát kritickou roli v celém podniku, přestože existují obavy o její hodnotu. Nyní není čas zpomalit, ale spíše opravit směr.

Ve společnosti OneStream Software jsme nedávno provedli průzkum mezi 800 finančními lídry z celého světa o jejich používání a vnímání technologie umělé inteligence v odvětví, který ukázal, že více než polovina (55 %) respondentů souhlasí s tím, že umělá inteligence se stane základním komponentem finančních procesů v příštích pěti letech. Týmy musí nyní najít řešení založená na umělé inteligenci, která mohou dosáhnout významné návratnosti investic. Vstup: Aplikovaná umělá inteligence.

Aplikovaná umělá inteligence využívá předem vytvořené funkce poháněné umělou inteligencí k řešení konkrétní finanční nebo obchodní potřeby. Tato řešení jsou rychlejší a efektivnější při nasazení, protože jsou zaměřena na konkrétní případ použití, generují vyšší návratnost investic a urychlují dobu návratnosti investic. Aplikovaná umělá inteligence se běžně používá v finančních týmech k urychlení rychlosti a přesnosti poptávkových plánů a předpovědí výnosů, k detekci anomálií v historických datech a k automatizaci rutinních úkolů. To je extrémně výhodné vzhledem k probíhajícímu nedostatku účetních talentů.

Celkově aplikovaná umělá inteligence nabízí cenné informace o vnitřních a vnějších faktorech, které ovlivňují podnikání, a umožňuje lídrům řídit svou organizaci s jistotou. Tyto informace mohou snížit rizika, identifikovat nové obchodní příležitosti a účinně zlepšit celkové rozhodování. Tyto účelově vytvořená řešení se vyznačují jako mocné obchodní nástroje pro moderní podnik.

Výhody aplikované umělé inteligence: rychlost a přesnost

Podniky potřebují včasné a přesné informace, aby podpořily sebevědomé a agilní rozhodování. Tento výrok může znít zjevně, ale mnoho obecných modelů umělé inteligence nemůže být nasazeno dostatečně rychle, aby poskytlo informace, které podporují rozhodnutí, která musí být učiněna dnes.

Na rozdíl od obecné umělé inteligence je aplikovaná umělá inteligence rychlejší při nasazení a její výsledky jsou často přesnější. Organizace mohou nasadit modely umělé inteligence pro předpovědi v několika dnech, což jim poskytuje rychlejší přístup k relevantním a kriticky důležitým informacím, které ovlivňují podnikání.

Na marketingové straně může aplikovaná umělá inteligence poskytnout přesnější předpovědi poptávky podle produktu, kanálu, geografie a zákaznického segmentu, což umožňuje účinnější marketing tím, že přesně cílí na konkrétní tržní segmenty. Tato strategie maximalizuje dopad kampaní a minimalizuje plýtvání zdroji.

V finančním oddělení mohou týmy použít aplikovanou umělou inteligenci k vygenerování přesnějších předpovědí poptávky, aby poskytly pevný základ pro finanční plánování, což umožňuje podnikům přidělit rozpočty účinněji a učinit informovanější investiční rozhodnutí.

Průzkum AI-Driven Finance také ukázal, že globální finanční lídři věří, že umělá inteligence již poskytla jejich týmům rychlejší rozhodování (49 %), lepší přehledy dat (48 %), lepší kvalitu výstupů (48 %) a optimalizaci alokace zdrojů (38 %). Když je umělá inteligence využita pro konkrétní případ použití, může být významně účinnější a akčnější.

Vyčištění překážek umělé inteligence

Zatímco aplikovaná umělá inteligence nabízí lepší návratnost investic než obecná umělá inteligence ve většině scénářů, existují stále beberapa zbývajících překážek, kterých je třeba si být vědom.

Vedoucí pracovníci mají nedostatek důvěry v výstupy založené na umělé inteligenci, protože byli spáleni nedostatečnými výsledky z obecné umělé inteligence, jak je zmíněno dříve. Lídrům možná chybí transparentnost v modelech za výsledky nebo se jim nepodařilo integrovat umělou inteligenci do obchodních procesů kvůli nesouladu modelů umělé inteligence a obchodních hodnot. To je místo, kde účelově vytvořená funkčnost aplikované umělé inteligence zvyšuje rychlost návratnosti investic.

Jedním řešením je poskytnout transparentnost dat a výsledků odvozených z modelu aplikované umělé inteligence. Týmy mohou spolupracovat s technologickými partnery, aby pochopily složení modelu a provedly scénářové testování, aby ukázaly, jak určily nejpreciznější model. Kromě toho hledejte vestavěnou, účelově vytvořenou umělou inteligenci, ať už pro finance nebo konkrétní obchodní oddělení, aby umožnila bezproblémové spotřebu a analýzu.

Další překážkou při implementaci umělé inteligence je školení zaměstnanců. Podle stejné zprávy AI-Driven Finance téměř třetina (32 %) finančních lídrů po celém světě uvedla, že implementace umělé inteligence je největší výzvou, před předpisy a postupy pro ochranu dat (31 %). Organizace by měly spolupracovat s technologickými poskytovateli, kteří mají nejlepší postupy a školicí materiály vyvinuté pro vzdělávání týmových členů. Skutečný partner pomůže řešit potřeby školení zaměstnanců místo toho, aby jim pouze předal klíče od stroje. Účelově vytvořená auto-umělá inteligence pro finance nebo podnikání může také podporovat mezery ve dovednostech tím, že nabízí vestavěné pracovní postupy a funkce pro zpětné vyhledávání, aby zaměstnanci měli více podpory, zatímco se učí.

Ochrana dat a zabezpečení nemusí být největší výzvou pro implementaci umělé inteligence, ale stále je to vysoká priorita. Největší obavou je, že sdílení důvěrných dat s obecnými nástroji generativní umělé inteligence, jako je ChatGPT, by mohlo uvést citlivé informace do rukou konkurentů a veřejnosti.

Aby se tento riziko zmírnilo, podniky mohou využít účelově vytvořené velké jazykové modely a nástroje generativní umělé inteligence s robustními bezpečnostními strukturami, které lze integrovat s existujícími systémy, aby uživatelé mohli dotazovat „kurátorovaná“ data o svých zákaznících, financích, společnosti nebo softwarovém aplikaci, kterou používají. Základní myšlenka spočívá v tom, že existují způsoby, jak přidat ochranné prvky bez toho, aby byly ohroženy vysoce citlivé informace.

Přesunutí podnikání do nové úrovně s aplikovanou umělou inteligencí

Budoucnost umělé inteligence zůstává jasná, protože více lídrů rozpoznává výhody umělé inteligence pro produktivitu týmu, spolupráci a řízení obchodních výsledků. Mnoho organizací bude i nadále čelit výzvám při prokazování návratnosti investic, zatímco omezují neesenciální výdaje vzhledem k současné ekonomické situaci. Přesuňte se do nové úrovně s aplikovanou umělou inteligencí a softwarovými dodavateli, kteří ji začleňují do stávajících aplikací, aby zvýšili produktivitu a řešili reálné obchodní problémy.

Aplikovaná umělá inteligence může pomoci podnikům dosáhnout maximálních výsledků z jejich investic a získat prediktivní informace, které jim pomohou růst ziskově. Podniky budou přesouvat do nové úrovně s návratností investic a příležitostmi, které přicházejí s účelově vytvořenými funkcemi umělé inteligence.