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

Umělá inteligence je všudypřítomná a všichni o ní mluví, ale velmi málo podniků目前 dodává obchodní hodnotu s umělou inteligencí.

Existuje falešný narativ dnes, že mnoho organizací úspěšně přijímá umělou inteligenci rychlým tempem, když ve skutečnosti jen málo z nich skutečně získává hodnotu z technologie. V roce 2022 Gartner oznámil, že v průměru polovina (54%) projektů s umělou inteligencí se dostane do produkční fáze. To je mírné zvýšení oproti Gartnerovu zprávě o umělé inteligenci v organizacích z roku 2019, která zjistila, že 53% projektů s umělou inteligencí se obvykle nedostane z pilotní fáze do produkce.

Řídící pracovníci jsou nyní skeptičtí vůči výhodám umělé inteligence, protože investovali čas, peníze a další zdroje do implementace řešení řízených umělou inteligencí, ale nebyli schopni vidět výsledky, které očekávali. 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 významného návratu investic v roce 2024.

Budoucnost je jasná s umělou inteligencí – pokud můžete dosáhnout návratu investic

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

V 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 se shodla na tom, že umělá inteligence se stane核心 součástí finančních procesů v průběhu příštích pěti let. Týmy musí nyní najít řešení řízená umělou inteligencí, která mohou dosáhnout významného návratu investic. Vstoupí: Aplikovaná umělá inteligence.

Aplikovaná umělá inteligence používá předem vytvořenou funkčnost poháněnou umělou inteligencí, aby řešila konkrétní finanční nebo obchodní potřebu. Tato řešení jsou rychlejší a efektivnější při nasazení, protože cílí na konkrétní případ použití, generují vyšší návratnost investic a urychlují dobu návratu investic. Aplikovaná umělá inteligence se běžně používá v finančních týmech, aby urychlila rychlost a přesnost poptávkových plánů a výhledů tržeb, detekovala anomálie v historických datech a automatizovala rutinní úkoly. To vše je extrémně výhodné vzhledem k probíhajícímu nedostatku účetních talentů.

Celkově nabízí aplikovaná umělá inteligence cenné informace o vnitřních a vnějších faktorech ovlivňujících podnikání, což umožňuje lídrům řídit svou organizaci s důvěrou. Tyto informace mohou snížit riziko, 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 podporovaly sebevědomé a agilní rozhodování. Tento výrok může vypadat zjevně, ale mnoho obecných modelů umělé inteligence nemůže být nasazeno dostatečně rychle, aby poskytovalo informace pro 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 předpověď poptávky během několika dnů, 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 segmentu zákazníků, což umožňuje efektivnější marketing tím, že přesně cílí na konkrétní tržní segmenty. Tato strategie maximalizuje dopad kampaní a minimalizuje plýtvání zdroji.

Ve finančním oddělení mohou týmy použít aplikovanou umělou inteligenci, aby vytvořily přesnější předpovědi poptávky, a poskytnout tak pevný základ pro finanční plánování, což umožňuje podnikům alokovat 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 akční.

Vyčištění překážek umělé inteligence

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

Řídící pracovníci mají nedostatek důvěry v výstupy řízené umělou inteligencí, protože byli spáleni nedostatečnými výsledky z obecné umělé inteligence, jak je zmíněno dříve. Lídři možná zažili nedostatek transparentnosti v modelech za výsledky nebo selhali při integraci umělé inteligence do obchodních procesů kvůli nesouladu modelů umělé inteligence a obchodních hodnot. Zde účelově vytvořená funkčnost aplikované umělé inteligence zvyšuje rychlost návratu investic.

Jednou z možností je poskytnout transparentnost v datech a výsledcích odvozených z modelu aplikované umělé inteligence. Týmy mohou spolupracovat s technologickými partnery, aby pochopily složení modelu a provedly scénářové testy, aby ukázaly, jak určily nejpreciznější model. Také hledejte vestavěnou, účelově vytvořenou umělou inteligenci, ať už pro finance nebo konkrétní obchodní oddělení, aby ermögnila bezproblémové spotřebě a analýze.

Školení zaměstnanců je další překážkou při implementaci umělé inteligence. Podle stejné zprávy AI-Driven Finance téměř třetina (32%) finančních lídrů ze celého světa jmenovala implementaci umělé inteligence jako největší výzvu, nad předpisy a postupy pro ochranu dat (31%). Organizace by měly spolupracovat s technologickými poskytovateli, kteří mají nejlepší postupy a školicí materiály vyvinuté pro vzdělávání členů týmu. Skutečný partner pomůže řešit potřeby školení zaměstnanců, místo aby jim pouze předal klíče od stroje. Účelově vytvořená Auto AI 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 na seznamu. Největší obavou zde je, že sdílení důvěrných dat s obecnými nástroji generativní umělé inteligence (GenAI), jako je ChatGPT, by mohlo umístit citlivé informace do rukou konkurentů a široké veřejnosti.

Aby se tento riziko zmírnilo, podniky mohou využít účelově vytvořené LLM a GenAI nástroje s robustními bezpečnostními strukturami, které mohou integrovat s existujícími systémy, aby uživatelé mohli dotazovat “kurátorská” data o svých zákaznících, finančních datech, společnosti nebo softwarovém aplikaci, kterou používají. Existují způsoby, jak přidat ochranné prvky bez vystavení vysoce citlivých informací.

Přesuňte podnikání do nové rychlosti 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 návratu investic, zatímco také omezí nehospodárné výdaje s ohledem na současnou ekonomickou situaci. Přechod na aplikovanou umělou inteligenci a softwarové dodavatele, kteří ji začleňují do stávajících aplikací, aby zvýšili produktivitu a vyřešili reálné obchodní problémy.

Řešení aplikované umělé inteligence mohou pomoci podnikům dosáhnout maximálních výsledků ze své investice a získat prediktivní informace, které jim pomohou růst ziskově. Podniky se přesunou do nové rychlosti s návratem investic a příležitostmi, které přicházejí s účelově vytvořenými funkcemi umělé inteligence.