Πώς η Μονεταρίωση του AI Ανασχηματίζει τους Κανόνες του Λογισμικού Επιχειρήσεων

Ηγέτες της βιομηχανίας έχουν περιγράψει ένα μέλλον όπου το AI παρέχεται κατ’ απαίτηση και χρεώνεται με βάση τη χρήση, όπως η ηλεκτρική ενέργεια ή το νερό. Στην πράξη, αυτό σημαίνει ότι τα έξοδα αντανακλούν την κατανάλωση· αυξάνονται και μειώνονται με τη δραστηριότητα, αντί να είναι σταθερά.

Το λογισμικό επιχειρήσεων έχει προτιμήσει για καιρό τη χρέωση ανά χρήστη. Ανεξάρτητα από το αν η οργάνωση χρησιμοποιούσε ένα σύστημα εντατικά ή μόνο περιστασιακά, το κόστος παρέμεινε σχετικά σταθερό. Το AI αλλάζει αυτό για όλα τα μοντέλα. Όπως και με κάθε μετρημένο σύστημα, δεν κάθε αίτηση απαιτεί την ίδια ποσότητα ενέργειας. Οι απλές ερωτήσεις απαιτούν λίγη επεξεργασία, ενώ οι πιο σύνθετες εργασίες μπορούν να καταναλώσουν σημαντικά περισσότερο. Αυτή η μεταβλητότητα εισάγει ένα επίπεδο μεταβλητότητας που πολλές οργανώσεις πρέπει τώρα να διαχειριστούν. Όσο η υιοθέτηση του AI αυξάνεται, οι οργανώσεις πρέπει να κατανοήσουν όχι μόνο πού χρησιμοποιούν το AI, αλλά και ποιο είναι το κόστος της χρήσης και πώς μεταφράζεται σε αξία για την επιχείρηση.

Από την Πρόσβαση στα Αποτελέσματα: Το Νέο Μέτρο της Αξίας του AI

Όσο οι εταιρείες αρχίζουν να κατανοούν πόσο μεταβλητά μπορεί να είναι τα έξοδα του AI, μια πιο θεμελιώδης ερώτηση εμφανίζεται: πώς να γνωρίζουμε ότι το AI πραγματικά βοηθά την επιχείρηση; Η αρχική κυματοειδής υιοθέτηση του AI ήταν σε μεγάλο βαθμό προωθούμενη από την ενθουσιασμό και το πείραμα. Η επόμενη κυματοειδής πρέπει να οδηγείται από μετρημένα αποτελέσματα.

Οι πιο αποτελεσματικές υλοποιήσεις του AI μοιράζονται ένα κοινό χαρακτηριστικό: η νοημοσύνη είναι ενσωματωμένη απευθείας εκεί όπου συμβαίνει η δουλειά. Αντί να απαιτούν από τους υπαλλήλους να εξαγάγουν δεδομένα σε ένα ξεχωριστό εργαλείο και να ερμηνεύσουν τα αποτελέσματα από μόνοι τους, το AI παρουσιάζει τις εντυπώσεις μέσα στις ροές εργασίας που ήδη χρησιμοποιούν κάθε μέρα. Όταν η ανίχνευση ανωμαλιών σηματοδοτεί μια διαφορά σε μια οικονομική έκθεση, όταν η προβλεπτική ανάλυση προτείνει μια προσαρμογή αποθέματος πριν από την ανάπτυξη μιας έλλειψης, ή όταν ένας πίνακας υπογραμμίζει μια τάση ροής μετρητών που αξίζει την προσοχή, αυτά δεν είναι εξόδους ενός αυτόνομου συστήματος AI. Είναι ενσωματωμένα στα εργαλεία που ήδη χρησιμοποιούν οι οικονομικές, λειτουργικές και εφοδιαστικές ομάδες.

Αυτή η διάκριση έχει σημασία, ιδιαίτερα για τις εταιρείες μεσαίου μεγέθους χωρίς μεγάλες ομάδες IT για τη διαχείριση των σύνθετων ενσωματώσεων. Όταν το AI είναι ενσωματωμένο στην πλατφόρμα όπου ζουν τα δεδομένα της επιχείρησης, οι ομάδες μπορούν να ενεργήσουν αμέσως με τις εντυπώσεις. Η αξία εμφανίζεται σε μικρότερες χρονικές περιόδους, λιγότερες εξαιρέσεις και καλύτερες αποφάσεις.

Αυξανόμενη Δαπάνη και η Πίεση για Επίδειξη Αξίας

Όσο το AI γίνεται πιο ενσωματωμένο στις ημερήσιες επιχειρηματικές δραστηριότητες, ο μετρητής αρχίζει να τρέχει και η δαπάνη αρχίζει να αυξάνεται. Σε ορισμένες οργανώσεις, το κόστος εκτέλεσης του AI είναι ήδη κοντά ή υπερβαίνει το κόστος ορισμένων ρόλων. Οι ηγετικές ομάδες θέλουν να κατανοήσουν τι λαμβάνουν ως αντάλλαγμα. Οι κέρδη της παραγωγικότητας, οι ταχύτερες διαδικασίες και η βελτιωμένη λήψη αποφάσεων είναι όλα μέρος της υπόσχεσης, αλλά πρέπει να είναι μετρητά.

Σε ένα περιβάλλον διανομής, για παράδειγμα, το AI μπορεί να εφαρμοστεί για την αυτοματοποίηση της διαχείρισης εξαιρέσεων στη διαδικασία παραγγελίας. Αντί να αναθεωρούν χειροκίνητα τις σημειωμένες παραγγελίες, το σύστημα αυτόματα διαδρομεί και επιλύει τις καθημερινές προβληματικές, μειώνοντας τις καθυστερήσεις και απελευθερώνοντας το προσωπικό για εργασίες υψηλότερης αξίας. Η επίδραση είναι ορατή στις μικρότερες χρονικές περιόδους και στις λιγότερες συμφόρηση. Αυτά τα αποτελέσματα είναι ιχνηλάτητα, υπερασπίσιμα και αναπαραγώγιμα – τα χαρακτηριστικά που κάνουν τους CFO και τους COO να αισθάνονται άνετα να επεκτείνουν τη χρήση του AI αντί να την περιορίζουν.

Μοντέλα Τιμολόγησης που Συγκλίνουν με τον Τρόπο που το AI Πραγματικά Παρέχει Αξία

Απαντώντας στις αυξανόμενες δαπάνες και την αυξανόμενη πίεση για επίδειξη επιστροφής της επένδυσης, η αγορά πρέπει να μετατοπιστεί μακριά από τα μοντέλα τιμολόγησης που ταιριάζουν σε όλους προς μοντέλα που αντανακλούν καλύτερα τον τρόπο που οι επιχειρήσεις χρησιμοποιούν τα συστήματα AI. Αυτή η μετατόπιση θα έχει σημαντικές επιπτώσεις στο πώς οι οργανώσεις προϋπολογίζουν για το AI και αξιολογούν τους προμηθευτές.

Η παραδοσιακή τιμολόγηση του λογισμικού συχνά αποτυγχάνει στις εταιρείες μεσαίου μεγέθους. Οι σταθεροί τελικοί φόροι εφαρμόζονται ανεξάρτητα από το αν οι ομάδες χρησιμοποιούν το σύστημα εντατικά ή σχεδόν καθόλου, γεγονός που σημαίνει ότι οι εταιρείες πληρώνουν συχνά για ικανότητες που καθίστανται ανενεργές. Όσο το AI γίνεται πιο σημαντική γραμμή στοιχείου, αυτή η ανισορροπία γίνεται πιο δύσκολο να δικαιολογηθεί.

Η τιμολόγηση με βάση την κατανάλωση αντιμετωπίζει αυτό το πρόβλημα, συνδέοντας το κόστος με την πραγματική χρήση. Οι επιχειρήσεις μπορούν να αρχίσουν με μια συγκεκριμένη ικανότητα (π.χ. αυτοματοποιημένη επεξεργασία τιμολογίων, προβλέψεις ζήτησης, διαχείριση εξαιρέσεων) και να επεκτείνουν από εκεί. Τα έξοδα κλιμακώνονται με τη δραστηριότητα και οι οργανώσεις δεν κλειδωθούν στο να πληρώνουν για εργαλεία πριν από το να έχουν αποδείξει αξία. Ορισμένοι προμηθευτές πηγαίνουν παραπέρα, πειραματίζοντας με μοντέλα τιμολόγησης που βασίζονται στα αποτελέσματα, συνδεμένα με ολοκληρωμένες εργασίες, όπως η επίλυση μιας αίτησης υποστήριξης ή η ολοκλήρωση μιας ροής εργασίας. Αυτά τα μοντέλα επιτρέπουν στους προμηθευτές να συγχρονίσουν την τιμολόγησή τους με τους λειτουργικούς προϋπολογισμούς που παραδοσιακά συνδέονται με την ανθρώπινη εργασία και όχι με τις άδειες λογισμικού.

Αυτές οι διακρίσεις είναι σημαντικές για τους αγοραστές που αξιολογούν τις πλατφόρμες. Δύο λύσεις με παρόμοιες συνόψεις χαρακτηριστικών μπορούν να φέρουν πολύ διαφορετικές δομές κόστους, ανάλογα με το πώς διευθετούν τις αιτήσεις, επιλέγουν μοντέλα και δομή δεδομένων. Μια πλατφόρμα που λειτουργεί αποτελεσματικά στο παρασκήνιο μεταβιβάζει αυτές τις οικονομίες. Μια πλατφόρμα που δεν λειτουργεί αποτελεσματικά μπορεί να παράγει απροσδόκητα έξοδα καθώς η χρήση κλιμακώνεται.

Η Υιοθέτηση Επιταχύνεται, αλλά τα Αποτελέσματα Παρέμειναν Διαφορετικά

Η υιοθέτηση συνεχίζει να επιταχύνεται καθώς εμφανίζονται μετατοπίσεις στην τιμολόγηση και τις δομές κόστους. Τα χαμηλότερα έξοδα εισόδου και η ευκολότερη πρόσβαση μέσω των cloud πλατφόρμων έχουν ermögουν σε περισσότερες οργανώσεις να πειραματιστούν και να αναπτύξουν εργαλεία AI. Οι μικρές και μεσαίες επιχειρήσεις, ιδιαίτερα, υιοθετούν αυτές τις τεχνολογίες γρηγορότερα από τις προηγούμενες γενιές που υιοθέτησαν προηγούμενες καινοτομίες.

Ωστόσο, η υιοθέτηση δεν μεταφράζεται πάντα σε επίδραση. Ορισμένες οργανώσεις υλοποιούν το AI σε στοχευμένες, καλά καθορισμένες तरीकές και βλέπουν σαφείς ωφέλειες. Άλλες επεκτείνουν τη χρήση ευρέως χωρίς ένα καθορισμένο σχέδιο για το πώς συνδέεται με τους επιχειρηματικούς στόχους. Η δραστηριότητα αυξάνεται, αλλά τα αποτελέσματα είναι πιο δύσκολο να εντοπιστούν. Η διαφορά μεταξύ των δύο ομάδων συχνά οφείλεται στο αν οι άνθρωποι που είναι υπεύθυνοι για τις ημερήσιες αποφάσεις μπορούν πραγματικά να ενεργήσουν με τις εντυπώσεις που παράγει το AI, ή αν αυτές οι εντυπώσεις χρησιμοποιούνται μόνο από τους επιστήμονες δεδομένων και το προσωπικό IT.

Κάνωντας το AI Χρήσιμο για τους Ανθρώπους που Κάνουν τη Δουλειά

Για το AI να παράγει συνεπή αξία, πρέπει να είναι χρήσιμο για τους ανθρώπους που είναι υπεύθυνοι για τις λειτουργικές αποφάσεις, όχι μόνο για εκείνους με τεχνικό υπόβαθρο. Ένας οικονομικός διευθυντής που μπορεί να αναζητήσει επιχειρηματικά δεδομένα χρησιμοποιώντας απλή γλώσσα και να λάβει μια σημαντική απάντηση δεν χρειάζεται να περιμένει μια έκθεση από το τμήμα IT. Ένας επόπτης αποθήκης που μπορεί να δει προβλέψεις ζήτησης μέσα στη ροή εργασίας δεν χρειάζεται ένα ξεχωριστό σύστημα για να ενεργήσει.

Αυτός είναι ο χώρος όπου οι ικανότητες επεξεργασίας φυσικής γλώσσας κάνουν τη μεγαλύτερη διαφορά στην πρακτική υιοθέτηση του AI. Όταν οι χρήστες μπορούν να παράγουν εκθέσεις ή να αναζητήσουν δεδομένα μέσω διαλογικών εντολών – χωρίς SQL, χωρίς τεχνική εκπαίδευση, χωρίς να υποβάλουν αίτηση – το εμπόδιο για τη χρήση του AI πέφτει σημαντικά. Η υιοθέτηση επιταχύνεται καθώς η τεχνολογία γίνεται προσιτή σε εκείνους που τη χρειάζονται. Το μέτρο της επιτυχίας μετατοπίζεται από την υλοποίηση στη καθημερινή χρήση και από τη χρήση στα αποτελέσματα.

Βλέποντας μπροστά

Το λογισμικό επιχειρήσεων εισέρχεται σε μια νέα φάση, διαμορφωμένη από τον τρόπο που το AI χρησιμοποιείται τώρα. Οι οργανώσεις που επιτυγχάνουν δεν είναι απαραίτητα αυτές με τους μεγαλύτερους προϋπολογισμούς AI. Είναι αυτές που έχουν ενσωματώσει την νοημοσύνη στις πυρήνες ροές εργασίας, έχουν συγχρονίσει τις δαπάνες τους με την αξία που παρέχουν αυτές οι ροές εργασίας και έχουν διασφαλίσει ότι οι άνθρωποι που διευθύν αυτές τις ροές εργασίας μπορούν να χρησιμοποιήσουν τα διαθέσιμα εργαλεία.

Οι ηγέτες των επιχειρήσεων που αξιολογούν την στρατηγική τους για το AI πρέπει να κάνουν πιο δύσκολα ερωτήματα από το “Έχουμε AI;” Τα πιο χρήσιμα ερωτήματα είναι:

• Πού είναι το AI ενσωματωμένο στη δουλειά που οδηγεί στα αποτελέσματα;
• Είναι το μοντέλο μας τιμολόγησης ανταποδοτικό της αξίας ή μόνο της δραστηριότητας;
• Μπορούν οι άνθρωποι που λαμβάνουν αποφάσεις κάθε μέρα να χρησιμοποιήσουν αυτό που έχουμε κατασκευάσει;

Οι οργανώσεις που προσεγγίζουν αυτά τα ερωτήματα με σαφήνεια και πειθαρχία θα είναι καλύτερα τοποθετημένες για να πλοηγηθούν ό,τι έρχεται μετά. τα ερωτήματα είναι: Πού είναι το AI ενσωματωμένο στη δουλειά που οδηγεί στα αποτελέσματα; Είναι το μοντέλο μας τιμολόγησης ανταποδοτικό της αξίας ή μόνο της δραστηριότητας; Μπορούν οι άνθρωποι που λαμβάνουν αποφάσεις κάθε μέρα να χρησιμοποιήσουν αυτό που έχουμε κατασκευάσει; Οι οργανώσεις που προσεγγίζουν αυτά τα ερωτήματα με σαφήνεια και πειθαρχία θα είναι καλύτερα τοποθετημένες για να πλοηγηθούν ό,τι έρχεται μετά.