Οδηγός χειριστή για τη δημιουργία απόδοσης επένδυσης (ROI) από την τεχνητή νοημοσύνη

Παρά τα θετικά της, η άνθηση της τεχνητής νοημοσύνης έχει επίσης δημιουργήσει μια βασική πρόκληση για τους παρόχους. Παρά τις σημαντικές επενδύσεις στην υιοθέτηση της τεχνητής νοημοσύνης, πολλοί πάροχοι εξακολουθούν να μην βλέπουν ουσιαστική απόδοση επένδυσης (ROI) να υλοποιείται στον ισολογισμό.

Στην πραγματικότητα, ενώ παγκοσμίως δαπάνες στην Τεχνητή Νοημοσύνη αναμένεται να φτάσει τα 632 δισεκατομμύρια δολάρια έως το 2028, σύμφωνα με το MIT ανάλυση διαπίστωσαν ότι μόνο περίπου το 5% των πιλοτικών εφαρμογών τεχνητής νοημοσύνης σε επιχειρήσεις αποφέρουν μετρήσιμες οικονομικές αποδόσεις, με τη συντριπτική πλειοψηφία να παράγει ελάχιστη έως καθόλου απόδοση επένδυσης (ROI). Αυτό το κενό έχει δημιουργήσει αυξανόμενη πίεση στους φορείς εκμετάλλευσης να μετατρέψουν τα χρήματα σε αντίκτυπο, οδηγώντας συχνά σε σπατάλη πόρων σε αποτυχημένα πιλοτικά προγράμματα ή σε βιαστικές επενδύσεις σε λύσεις που φαίνονται πολλά υποσχόμενες στα χαρτιά αλλά στην πράξη αποτυγχάνουν.

Η πραγματικότητα είναι ότι η επιτυχία στην εποχή της Τεχνητής Νοημοσύνης δεν θα καθοριστεί απλώς από την καινοτομία ή την πολυπλοκότητα μιας νέας τεχνολογίας, αλλά από το πόσο διορατικές μπορούν να είναι οι ομάδες στην κατανόηση των θεμελιωδών προκλήσεών τους και στην επιλογή τεχνολογικά υποστηριζόμενων λύσεων που προσφέρουν πραγματική αξία. Δεν υπάρχει μαγική λύση για να το κάνετε σωστά, αλλά μερικές σκέψεις μπορούν να βοηθήσουν την ομάδα σας να κινηθεί προς τη σωστή κατεύθυνση.

Αποφύγετε τον φόρο επείγοντος

Ένα βασικό εμπόδιο στην απόδοση της επένδυσης στην τεχνητή νοημοσύνη είναι να αφήνουμε τον φόβο του να μείνουμε πίσω να καθοδηγεί τη λήψη αποφάσεων. Όταν αυτή η νοοτροπία επηρεάζει τη στρατηγική, οι οργανισμοί μπορούν να πληρώσουν έναν φόρο επείγοντος, σπαταλώντας πολύτιμο χρόνο, ενέργεια και πόρους σε μια προσπάθεια να συμβαδίζουν με τις τελευταίες τάσεις.

Εσωτερικές και εξωτερικές δυνάμεις μπορούν να πυροδοτήσουν αυτήν την πίεση. Όταν η ηγεσία βλέπει έναν ανταγωνιστή να διαφημίζει μια νέα δυνατότητα Τεχνητής Νοημοσύνης, μπορεί να ακολουθήσει μια γρήγορη πτώση στην παγίδα σύγκρισης και αυτό που ξεκινά ως επιθυμία να παραμείνει κάποιος σχετικός μετατρέπεται γρήγορα σε έναν αγώνα δρόμου αντίδρασης.

Οι επενδύσεις που πραγματοποιούνται από αυτό το σημείο εκκίνησης αποτυγχάνουν για πολλούς λόγους, αλλά ένας από τους πιο συνηθισμένους είναι η ανεπαρκής ετοιμότητα. Ενώ ένας ανταγωνιστής μπορεί να προσφέρει ένα παρόμοιο προϊόν ή υπηρεσία, η βάση δεδομένων ή η επιχειρησιακή ωριμότητα μπορεί να μην είναι αρκετά ισχυρή για να υποστηρίξει την ίδια τεχνολογία, μετατρέποντας αυτό που φαίνεται να είναι μια στρατηγική κίνηση σε ένα επικίνδυνο στοίχημα.

Γι' αυτό το λόγο, οι διευθυντές και οι διευθυντές που βρίσκονται πιο κοντά στις καθημερινές λειτουργίες βρίσκονται συχνά στην καλύτερη θέση για να λαμβάνουν ενημερωμένες αποφάσεις σχετικά με την τεχνολογία. Όταν μια φαινομενικά απαραίτητη τεχνολογία κυκλοφορεί στην αγορά, αυτές οι ομάδες θα πρέπει να έχουν την ευθύνη να αξιολογήσουν πρώτα εάν υπάρχει ένα σαφές πρόβλημα που μπορεί να λύσει και εάν ο οργανισμός είναι πραγματικά έτοιμος να την υποστηρίξει. Επειδή κατανοούν πού υπάρχουν τριβές, πού χάνεται χρόνος και πού η τεχνολογία μπορεί να έχει αντίκτυπο, μπορούν να βοηθήσουν στη θεμελίωση των αποφάσεων Τεχνητής Νοημοσύνης στην επιχειρησιακή πραγματικότητα αντί να κυνηγούν την καινοτομία.

Διεξαγωγή ελέγχου ποδηλάτων

Μια άλλη συνηθισμένη παγίδα στις προμήθειες τεχνολογίας είναι η υπερβολική αγοράΑυτό διαφέρει από τον φόρο επείγοντος, επειδή προκύπτει αφού διαπιστωθεί ότι υπάρχει πραγματική ανάγκη και είστε λειτουργικά έτοιμοι να αγοράσετε μια λύση τεχνητής νοημοσύνης. Σε αυτό το σημείο, το ερώτημα δεν γίνεται «χρειαζόμαστε κάτι;» αλλά «τι χρειαζόμαστε πραγματικά;»

Αυτό το πρόβλημα είναι ιδιαίτερα διαδεδομένο σε βιομηχανίες που βασίζονται σε παλαιότερες τεχνολογίες, όπως η εφοδιαστική, η οποία έχει φτάσει από το 0 στο 60 με τις τεχνολογικές δυνατότητες τα τελευταία χρόνια. Ενώ κάποτε η πρόκλησή μας ήταν η αντιμετώπιση των σύγχρονων πολυπλοκοτήτων με ξεπερασμένα συστήματα και διαδικασίες, σήμερα επιλέγουμε από τις άπειρες λίστες επιθυμιών για την τεχνολογία που διατίθενται από τρίτους παρόχους ή μέσω εσωτερικής ανάπτυξης.

Ένας «Έλεγχος Ποδηλάτου» μπορεί να βοηθήσει πάρα πολύ πριν φτάσει στο σημείο αγοράς. Προκαλεί τους υπεύθυνους λήψης αποφάσεων να απαντήσουν σε μια απλή ερώτηση: Χρειαζόμαστε μια Ferrari ή ένα ποδήλατο; Οι φιλόδοξες τεχνολογικές ομάδες λατρεύουν να ονειρεύονται μεγάλα πράγματα και οι τρίτοι πάροχοι συνήθως στοχεύουν να προσφέρουν την κορυφαία λύση τους αμέσως μόλις ξεκινήσουν. Και τα δύο είναι έγκυρα, αλλά η επένδυση σε ιπποδύναμη επιπέδου Ferrari δεν έχει νόημα όταν ένα ποδήλατο θα σας πάει εκεί που πρέπει να πάτε.

Έλεγχος με μετρήσεις

Ένας τρόπος για να πάρετε αυτήν την απόφαση είναι να κατανοήσετε το πρόβλημα που προσπαθείτε να λύσετε σε τρία μετρικά επίπεδα: Πρωτογενές, Δευτερογενές και Τριτογενές. Η αξιολόγηση και των τριών μαζί βοηθά να διευκρινιστεί πού υπάρχει τριβή, ποια είναι η βέλτιστη απόδοση σε κάθε επίπεδο και πόση επένδυση είναι απαραίτητη για να γεφυρωθεί το χάσμα.

Οι τριτογενείς μετρήσεις αντιπροσωπεύουν βασικές λειτουργικές συμπεριφορές. Σημαντικές ανεπάρκειες συχνά εντοπίζονται σε αυτό το επίπεδο και οι λύσεις σε επίπεδο ποδηλάτου που επιτρέπουν βελτιώσεις όπως η καθαρότερη συλλογή δεδομένων και η πιο αποτελεσματική εκτέλεση μπορούν να έχουν μεγάλο αντίκτυπο με σχετικά μικρές επενδύσεις.

Οι δευτερεύουσες μετρήσεις αντικατοπτρίζουν τους πραγματικούς παράγοντες απόδοσης — σκεφτείτε τα ποσοστά μετατροπής πελατών και άλλους μοχλούς που μπορούν να επηρεάσουν οι ομάδες μέσω της αυξημένης παραγωγικότητας. Η επίλυση των ανεπαρκειών εδώ συνήθως απαιτεί κάτι πιο προηγμένο από ένα ποδήλατο αλλά λιγότερο περίπλοκο από μια Ferrari, όπως εξελιγμένο αυτοματισμό που μπορεί να χειριστεί μεγαλύτερα σύνολα δεδομένων.

Οι πρωτογενείς μετρήσεις είναι οι μεγάλοι λίθοι, όπως τα έσοδα. Εδώ τείνουν να εμφανίζονται οι λύσεις επιπέδου Ferrari. Συνήθως πρόκειται για τεχνολογία υψηλού κόστους που υπόσχεται ουσιαστικό αντίκτυπο στα κέρδη. Ενώ αξίζει να διερευνηθεί, είναι σημαντικό να θυμόμαστε ότι, εκτός εάν αντιμετωπιστούν πρώτα οι δευτερογενείς και τριτογενείς προκλήσεις, αυτές οι λύσεις μπορεί να μην ανταποκρίνονται στο πραγματικό δυναμικό απόδοσης επένδυσης (ROI).

Οι μικρότερες, στοχευμένες επενδύσεις σε χαμηλότερα επίπεδα είναι συχνά το καλύτερο σημείο για να ξεκινήσετε, επειδή τείνουν να αποφέρουν γρήγορα αποτελέσματα. Δημιουργούν επίσης ευκαιρίες για να μάθετε τι λειτουργεί, παρέχοντας παράλληλα σταδιακά κέρδη που αυξάνονται με την πάροδο του χρόνου, συμβάλλοντας τελικά στην επίτευξη του ίδιου ή μεγαλύτερου συνολικού αντίκτυπου με τις μεγαλύτερες επενδύσεις, με πολύ μικρότερο κίνδυνο.

Μαζί, ο Έλεγχος Ποδηλάτου και αυτό το τριβάθμιο πλαίσιο μετρήσεων βοηθούν τους οργανισμούς να μετριάσουν τον κίνδυνο, επιλέγοντας το σωστό μέγεθος λύσεων σε πραγματικά προβλήματα. Το θέμα δεν είναι να αποφευχθεί η προηγμένη Τεχνητή Νοημοσύνη, αλλά να ξεκινήσει κανείς από μικρά βήματα, λύνοντας τα προβλήματα με τον μεγαλύτερο αντίκτυπο με την ελάχιστη απαιτούμενη επένδυση και να προχωρήσει σε κλιμάκωση από εκεί.

Να είστε στρατηγικοί σχετικά με τους συνεργάτες νεοσύστατων επιχειρήσεων

Η πρόσφατη ανακύπτει Τα επιχειρηματικά κεφάλαια που σχετίζονται με την τεχνητή νοημοσύνη έχουν κατακλύσει την αγορά με νέες νεοσύστατες επιχειρήσεις. Αυτές οι πρωτοπόρες εταιρείες θα έρθουν στο τραπέζι με προτάσεις που υπόσχονται καινοτομία και αποτελέσματα αρκετά πειστικά ώστε να επηρεάσουν ακόμη και τις πιο απαιτητικές ομάδες προμηθειών.

Αλλά αγοραστές, προσοχή: τόσο τα προϊόντα όσο και οι άνθρωποι πίσω από πολλούς από αυτούς τους νεοφερμένους συχνά δεν είναι αποδεδειγμένα επιτυχημένοι. Το να γίνεις ένας πρώιμος χρήστης ενέχει εγγενείς κινδύνους, συμπεριλαμβανομένης της πιθανότητας να κατασκευάζεις εν αγνοία σου το προϊόν παράλληλα με αυτούς. Ενώ αυτό μπορεί να προσφέρει πλεονεκτήματα, θα πρέπει να είναι μια συνειδητή επιλογή - επειδή όταν προσπαθείς να αλλάξεις τα δεδομένα σε προβλήματα με πραγματικές οικονομικές επιπτώσεις, η δαπάνη πολύτιμων πόρων για να βοηθήσεις έναν προμηθευτή να βελτιώσει την τελευταία του ενημέρωση μπορεί να προκαλέσει περιττούς πονοκεφάλους.

Μόλις ένας προμηθευτής ενσωματωθεί, μεγάλο μέρος του αποτελέσματος βρίσκεται εκτός του ελέγχου σας. Ο οδικός χάρτης του, η επεκτασιμότητα της υποστήριξης πελατών, η δυναμική τιμολόγησης και η ικανότητά του να διατηρεί την απόδοση καθώς αναπτύσσεται υπόκεινται σε αλλαγές. Αυτές οι αλλαγές μπορούν να διαμορφώσουν τη μακροπρόθεσμη αξία της συνεργασίας με τρόπους που δεν είναι πλήρως ορατοί εξαρχής.

Η αντιμετώπιση αυτής της αβεβαιότητας απαιτεί υπομονή και διορατικότητα από την αρχή. Η αφιέρωση χρόνου για την επικύρωση μιας λύσης μέσω μιας διαδικασίας απόδειξης της ιδέας, η κατανόηση των συμβατικών δεσμεύσεων πριν από την βαθύτερη ενσωμάτωση και η άμεση επικοινωνία με τους υπάρχοντες χρήστες βοηθά τις ομάδες να επιλέξουν παρόχους που είναι σε θέση να προσφέρουν αξία καθ' όλη τη διάρκεια της συνεργασίας.

Κάνοντας την Τεχνητή Νοημοσύνη να Αποδίδει

Συνολικά, αυτές οι σκέψεις ενισχύουν την πραγματικότητα ότι η άσκηση ισχυρής διακριτικής ικανότητας είναι ο πρώτος και πιο κρίσιμος παράγοντας για τη δημιουργία απόδοσης επένδυσης (ROI) από την Τεχνητή Νοημοσύνη. Όταν οι ομάδες επικεντρώνονται στον εντοπισμό πραγματικών τριβών, τα αποτελέσματα βελτιώνονται επειδή εξαλείφονται οι ανεπάρκειες και ο χρόνος ανακατανέμεται σε εργασίες υψηλότερης αξίας. Αυτή είναι η πραγματική απόδοση επένδυσης (ROI) και επιτυγχάνεται μόνο μέσω πειθαρχίας, σαφήνειας και ρεαλιστικής λήψης αποφάσεων που ωφελούν τα τελικά αποτελέσματα με την πάροδο του χρόνου.