Η απόδοση της επένδυσης στην εφαρμοσμένη τεχνητή νοημοσύνη: Ανεβάζοντας τις επιχειρήσεις σε νέο επίπεδο

Η Τεχνητή Νοημοσύνη είναι παντού και όλοι μιλάμε γι’ αυτή, αλλά πολύ λίγες επιχειρήσεις αποδίδουν επιχειρηματική αξία με τη Τεχνητή Νοημοσύνη.

Υπάρχει ένα ψευδές αφήγημα σήμερα ότι πολλές οργανώσεις υιοθετούν με επιτυχία τη Τεχνητή Νοημοσύνη σε γρήγορο ρυθμό, όταν στην πραγματικότητα λίγες από αυτές αποκομίζουν αξία από την τεχνολογία. Το 2022, η Gartner ανέφερε ότι κατά μέσο όρο, περίπου τα μισά (54%) από τα έργα Τεχνητής Νοημοσύνης φτάνει στο στάδιο παραγωγής. Αυτό είναι μια ελαφριά αύξηση από την αναφορά της Gartner για τη Τεχνητή Νοημοσύνη στις Οργανώσεις το 2019, η οποία κατέληξε στο συμπέρασμα ότι το 53% των έργων Τεχνητής Νοημοσύνης συνήθως δεν φτάνει από το πιλοτικό στο στάδιο παραγωγής.

Οι ηγέτες των επιχειρήσεων είναι τώρα σκεπτικοί σχετικά με τα οφέλη της Τεχνητής Νοημοσύνης, επειδή επένδυσαν χρόνο, χρήμα και άλλους πόρους στην ενσωμάτωση λύσεων που βασίζονται στη Τεχνητή Νοημοσύνη, αλλά δεν μπόρεσαν να δουν τα αποτελέσματα που περίμεναν. Αντί να εγκαταλείψουν εντελώς τη Τεχνητή Νοημοσύνη – κάτι που οι περισσότερες επιχειρήσεις δεν μπορούν να το κάνουν – οι οργανώσεις πρέπει να μειώσουν τις επενδύσεις σε γενικευμένη Τεχνητή Νοημοσύνη και να επικεντρωθούν στην υιοθέτηση εφαρμοσμένης Τεχνητής Νοημοσύνης για να επιτύχουν σημαντική Απόδοση της Επένδυσης το 2024.

Το Μέλλον είναι Λαμπρό με τη Τεχνητή Νοημοσύνη – αν μπορείτε να φτάσετε στην Απόδοση της Επένδυσης

Η Τεχνητή Νοημοσύνη θα συνεχίσει να παίζει κρίσιμο ρόλο σε όλη την επιχείρηση, παρά τις ανησυχίες σχετικά με την αξία της. Τώρα δεν είναι η ώρα να αφήσουμε την ταχύτητα, αλλά μάλλον είναι η ώρα να διορθώσουμε την πορεία.

Στην OneStream Software, πρόσφατα διεξαγάγαμε έρευνα 800 ηγετών χρηματοοικονομικών από όλο τον κόσμο σχετικά με τη χρήση και τις αντιλήψεις τους για τη τεχνολογία της Τεχνητής Νοημοσύνης στη βιομηχανία, η οποία αποκάλυψε ότι περισσότεροι από τους μισούς (55%) των ερωτηθέντων συμφώνησαν ότι η Τεχνητή Νοημοσύνη θα γίνει βασικό συστατικό των χρηματοοικονομικών διαδικασιών τα επόμενα πέντε χρόνια. Οι ομάδες πρέπει τώρα να βρουν λύσεις που βασίζονται στη Τεχνητή Νοημοσύνη που μπορούν να επιτύχουν σημαντική Απόδοση της Επένδυσης. Η λύση είναι η εφαρμοσμένη Τεχνητή Νοημοσύνη.

Η Εφαρμοσμένη Τεχνητή Νοημοσύνη χρησιμοποιεί προκατασκευασμένη λειτουργικότητα που βασίζεται στη Τεχνητή Νοημοσύνη για να αντιμετωπίσει μια συγκεκριμένη χρηματοοικονομική ή επιχειρηματική ανάγκη. Αυτές οι λύσεις είναι ταχύτερες και πιο αποτελεσματικές στην ανάπτυξη, επειδή στοχεύουν σε μια συγκεκριμένη περίπτωση χρήσης, παράγουν υψηλότερη Απόδοση της Επένδυσης και μειώνουν τον χρόνο μέχρι να αποδώσουν αξία. Η Εφαρμοσμένη Τεχνητή Νοημοσύνη χρησιμοποιείται συχνά στις ομάδες χρηματοοικονομικών για να βελτιώσει την ταχύτητα και την ακρίβεια των σχεδίων ζήτησης και των προβλέψεων εσόδων, να ανιχνεύσει ανωμαλίες στα ιστορικά δεδομένα και να αυτοματοποιήσει τις ρουτινικές εργασίες. Όλα αυτά είναι εξαιρετικά ωφέλιμα υπό το πρίσμα της συνεχιζόμενης έλλειψης εξειδικευμένων στελεχών στη λογιστική και ανθρώπινου δυναμικού.

Συνολικά, η Εφαρμοσμένη Τεχνητή Νοημοσύνη προσφέρει πολύτιμες πληροφορίες σχετικά με τους εσωτερικούς και εξωτερικούς παράγοντες που επηρεάζουν την επιχείρηση, ενδυναμώνοντας τους ηγέτες να οδηγήσουν την οργάνωση τους με εμπιστοσύνη. Αυτές οι πληροφορίες μπορούν να μειώσουν τον κίνδυνο, να ανακαλύψουν νέες επιχειρηματικές ευκαιρίες και να βελτιώσουν αποτελεσματικά την λήψη αποφάσεων. Αυτές οι λύσεις με προκατασκευασμένη λειτουργικότητα ξεχωρίζουν ως ισχυρά επιχειρηματικά εργαλεία για την σύγχρονη επιχείρηση.

Πλεονεκτήματα Εφαρμοσμένης Τεχνητής Νοημοσύνης: Ταχύτητα και Ακρίβεια

Οι επιχειρήσεις χρειάζονται έγκαιρες και ακριβείς πληροφορίες για να υποστηρίξουν τη λήψη αποφάσεων με σιγουριά και ευελιξία. Αυτή η δήλωση μπορεί να φαίνεται προφανής, αλλά πολλά γενικευμένα μοντέλα Τεχνητής Νοημοσύνης δεν μπορούν να αναπτυχθούν αρκετά γρήγορα για να παρέχουν τις πληροφορίες που απαιτούνται για να υποστηρίξουν τις αποφάσεις που πρέπει να ληφθούν σήμερα.

Σε αντίθεση με τη γενικευμένη Τεχνητή Νοημοσύνη, η Εφαρμοσμένη Τεχνητή Νοημοσύνη είναι ταχύτερη στην ανάπτυξη και τα αποτελέσματά της είναι συχνά πιο ακριβή. Οι οργανώσεις μπορούν να αναπτύξουν μοντέλα προβλέψεων που βασίζονται στη Τεχνητή Νοημοσύνη σε λίγες ημέρες, το οποίο τους δίνει γρηγορότερη πρόσβαση σε σχετικές και κρίσιμες πληροφορίες για να επηρεάσουν την επιχείρηση.

Στο μάρκετινγκ, η Εφαρμοσμένη Τεχνητή Νοημοσύνη μπορεί να παρέχει πιο ακριβείς προβλέψεις ζήτησης ανά προϊόν, κανάλι, γεωγραφία και τμήμα πελατών, επιτρέποντας αποτελεσματικότερο μάρκετινγκ με την στόχευση συγκεκριμένων τμημάτων της αγοράς. Αυτή η στρατηγική μεγιστοποιεί την επίδραση των εκστρατειών και ελαχιστοποιεί τη σπατάλη πόρων.

Στον τομέα των χρηματοοικονομικών, οι ομάδες μπορούν να χρησιμοποιήσουν την Εφαρμοσμένη Τεχνητή Νοημοσύνη για να παράγουν πιο ακριβείς προβλέψεις ζήτησης για να παρέχουν μια στερεή βάση για τον χρηματοοικονομικό σχεδιασμό και να επιτρέψουν στις επιχειρήσεις να διαθέσουν τους προϋπολογισμούς τους πιο αποτελεσματικά και να λάβουν πιο ενημερωμένες αποφάσεις επένδυσης.

Η Έρευνα για τη Τεχνητή Νοημοσύνη στις Χρηματοοικονομικές επίσης έδειξε ότι οι ηγέτες των χρηματοοικονομικών σε όλο τον κόσμο πιστεύουν ότι η Τεχνητή Νοημοσύνη έχει ήδη προσφέρει στις ομάδες τους ταχύτερη λήψη αποφάσεων (49%), βελτιωμένες πληροφορίες δεδομένων (48%), βελτιωμένη ποιότητα εξόδων (48%) και βελτιωμένη κατανομή πόρων (38%). Όταν η Τεχνητή Νοημοσύνη χρησιμοποιείται για μια συγκεκριμένη περίπτωση χρήσης, μπορεί να είναι σημαντικά πιο αποτελεσματική και αξιοποιήσιμη στην πράξη.

Καθαρισμός του Δρόμου για τις Προκλήσεις της Τεχνητής Νοημοσύνης

Ενώ η Εφαρμοσμένη Τεχνητή Νοημοσύνη προσφέρει καλύτερη Απόδοση της Επένδυσης από τη γενικευμένη Τεχνητή Νοημοσύνη στις περισσότερες περιπτώσεις, υπάρχουν ακόμη ορισμένες προκλήσεις που πρέπει να ληφθούν υπόψη.

Οι ηγέτες των επιχειρήσεων έχουν έλλειψη εμπιστοσύνης στα αποτελέσματα που βασίζονται στη Τεχνητή Νοημοσύνη, επειδή έχουν καεί από τα απογοητευτικά αποτελέσματα των γενικευμένων μοντέλων Τεχνητής Νοημοσύνης, όπως αναφέρθηκε νωρίτερα. Οι ηγέτες μπορεί να έχουν βιώσει έλλειψη διαφάνειας στα μοντέλα πίσω από τα αποτελέσματα ή να μην έχουν ενσωματώσει τη Τεχνητή Νοημοσύνη στις επιχειρηματικές διαδικασίες λόγω της μη συμφωνίας των μοντέλων Τεχνητής Νοημοσύνης και των επιχειρηματικών αξιών. Αυτό είναι όπου η Εφαρμοσμένη Τεχνητή Νοημοσύνη με προκατασκευασμένη λειτουργικότητα μειώνει τον χρόνο μέχρι την απόδοση αξίας και αυξάνει την απόδοση της επένδυσης.

Μια λύση είναι να παρέχεται διαφάνεια στα δεδομένα και τα αποτελέσματα που προέρχονται από το μοντέλο Εφαρμοσμένης Τεχνητής Νοημοσύνης. Οι ομάδες μπορούν να συνεργαστούν με τεχνολογικούς συνεργάτες για να κατανοήσουν τη σύνθεση του μοντέλου και να εκτελέσουν δοκιμές σεναρίου για να δείξουν πώς καθορίστηκε το πιο ακριβές μοντέλο. Επίσης, αναζητήστε ενσωματωμένα, προκατασκευασμένα μοντέλα Τεχνητής Νοημοσύνης, είτε για τις χρηματοοικονομικές είτε για έναν συγκεκριμένο επιχειρηματικό τομέα, για να ενεργοποιήσετε την απρόσκοπτη αξιοποίηση και ανάλυση.

Η εκπαίδευση των εργαζομένων είναι ένα άλλο εμπόδιο όταν πρόκειται για την εφαρμογή της Τεχνητής Νοημοσύνης. Σύμφωνα με την ίδια Έρευνα για τη Τεχνητή Νοημοσύνη στις Χρηματοοικονομικές, σχεδόν ένας στους τρεις (32%) των ηγετών των χρηματοοικονομικών σε όλο τον κόσμο ονόμασε την εφαρμογή της Τεχνητής Νοημοσύνης ως την κορυφαία πρόκληση, πάνω από τις κανονιστικές διαδικασίες και τις διαδικασίες προστασίας δεδομένων (31%). Οι οργανώσεις πρέπει να συνεργαστούν με τεχνολογικούς παρόχους που έχουν τις καλύτερες πρακτικές και υλικό εκπαίδευσης για να εκπαιδεύσουν τα μέλη των ομάδων. Ένας πραγματικός συνεργάτης θα βοηθήσει να αντιμετωπιστούν οι ανάγκες εκπαίδευσης των εργαζομένων αντί να παραδώσει απλώς τα κλειδιά της μηχανής. Η Εφαρμοσμένη Αυτόματη Τεχνητή Νοημοσύνη για τις χρηματοοικονομικές ή τις επιχειρήσεις μπορεί επίσης να καλύψει κενά δεξιοτήτων, προσφέροντας ενσωματωμένες ροές εργασίας και δυνατότητες αναδρομής στα αρχικά δεδομένα (drill-back), έτσι ώστε οι εργαζόμενοι να έχουν περισσότερη υποστήριξη καθώς μαθαίνουν.

Η προστασία δεδομένων και η ασφάλεια μπορεί να μην είναι η κορυφαία πρόκληση για την εφαρμογή της Τεχνητής Νοημοσύνης, αλλά είναι ακόμη ψηλά στην λίστα. Η μεγαλύτερη ανησυχία εδώ είναι ότι η κοινή χρήση εμπιστευτικών δεδομένων με εργαλεία παραγωγικής τεχνητής νοημοσύνης γενικού σκοπού όπως το ChatGPT θα μπορούσε να θέσει ευαίσθητες πληροφορίες στα χέρια των ανταγωνιστών και του κοινού.

Για να μετριάσουν αυτόν τον κίνδυνο, οι επιχειρήσεις μπορούν να αξιοποιήσουν προκατασκευασμένα LLMs και εργαλεία GenAI με ισχυρές δομές ασφαλείας που μπορούν να ενσωματωθούν με υπάρχοντα συστήματα που επιτρέπουν στους χρήστες να ερωτούν «επιμελημένα» δεδομένα σχετικά με τους πελάτες, τα οικονομικά, την εταιρεία ή την εφαρμογή λογισμικού που χρησιμοποιούν. Στην ουσία, υπάρχουν τρόποι να προστεθούν φραγμοί χωρίς να εκτεθούν ιδιαίτερα ευαίσθητες πληροφορίες.

Μεταφέροντας τις Επιχειρήσεις σε ένα Νέο Ρυθμό με την Εφαρμοσμένη Τεχνητή Νοημοσύνη

Το μέλλον της Τεχνητής Νοημοσύνης παραμένει λαμπρό, καθώς περισσότεροι ηγέτες αναγνωρίζουν τα οφέλη της Τεχνητής Νοημοσύνης για την παραγωγικότητα των ομάδων, τη συνεργασία και την οδήγηση των επιχειρηματικών αποτελεσμάτων. Πολλές οργανώσεις θα συνεχίσουν να δυσκολεύονται να αποδείξουν την Απόδοση της Επένδυσης, ενώ περιορίζουν τις μη απαραίτητες δαπάνες, λαμβάνοντας υπόψη το τρέχον οικονομικό τοπίο. Στρέψτε την προσοχή σας στην Εφαρμοσμένη Τεχνητή Νοημοσύνη και τους προμηθευτές λογισμικού που την ενσωματώνουν στις υπάρχουσες εφαρμογές για να αυξήσετε την παραγωγικότητα και να λύσετε πραγματικά προβλήματα επιχειρήσεων.

Οι λύσεις Εφαρμοσμένης Τεχνητής Νοημοσύνης μπορούν να βοηθήσουν τις επιχειρήσεις να επιτύχουν μέγιστα αποτελέσματα από την επένδυσή τους και να αποκτήσουν πληροφορίες πρόβλεψης που τις βοηθούν να αναπτυχθούν με κέρδος. Οι επιχειρήσεις θα μεταφερθούν σε ένα νέο ρυθμό με την Απόδοση της Επένδυσης και την ευκαιρία που έρχεται με τις προκατασκευασμένες λειτουργίες της Τεχνητής Νοημοσύνης.