El retorno de la inversión (ROI) de la IA aplicada: hacer que las empresas adopten una nueva marcha

La IA está en todas partes y todo el mundo habla de ella, pero actualmente son muy pocas las empresas que ofrecen valor empresarial con IA.

Hoy en día existe una narrativa falsa de que muchas organizaciones están adoptando con éxito la IA a un ritmo rápido cuando pocas realmente obtienen valor de la tecnología. En 2022, Gartner informó que, en promedio, la mitad (54%) de los proyectos de IA llegan a la etapa de producción. Este es un ligero aumento con respecto al informe AI in Organizations de 2019 de Gartner que determinó que el 53% de los proyectos de IA generalmente no pasan del piloto a la producción.

Los líderes empresariales ahora se muestran escépticos sobre los beneficios de la IA porque invirtieron tiempo, dinero y otros recursos en la incorporación de soluciones impulsadas por la IA, pero no han podido ver los resultados que esperaban. En lugar de abandonar la IA por completo, algo que la mayoría de las empresas no pueden permitirse, las organizaciones deberían reducir las inversiones en IA generalizada y centrarse en adoptar IA aplicada para lograr un retorno de la inversión significativo en 2024.

El futuro es brillante con la IA, si se puede conseguir un retorno de la inversión (ROI)

La IA seguirá desempeñando un papel fundamental en toda la empresa a pesar de las preocupaciones sobre su valor. Ahora no es el momento de soltar el acelerador, sino más bien de corregir el rumbo.

En OneStream Software, nosotros encuestado recientemente 800 líderes financieros de todo el mundo sobre su uso y percepciones de la tecnología de IA en la industria, lo que reveló que más de la mitad (55%) de los encuestados coincidieron en que la IA se convertirá en un componente central de los procesos financieros en los próximos cinco años. Los equipos ahora deben encontrar soluciones impulsadas por IA que puedan lograr un retorno de la inversión significativo. Ingrese: IA aplicada.

La IA aplicada utiliza funcionalidades prediseñadas impulsadas por IA para abordar una necesidad financiera o comercial específica. Estas soluciones son más rápidas y eficientes de implementar porque se dirigen a un caso de uso específico, generan un mayor retorno de la inversión (ROI) y aceleran el tiempo de generación de valor. La IA aplicada se utiliza comúnmente en los equipos financieros para acelerar la velocidad y precisión de los planes de demanda y pronósticos de ingresos, detectar anomalías en datos históricos y automatizar tareas rutinarias. Todo lo cual es extremadamente beneficioso a la luz de la contabilidad en curso. escasez de talento.

En general, la IA aplicada ofrece información valiosa sobre los factores internos y externos que influyen en los negocios, lo que permite a los líderes dirigir su organización con confianza. Estos conocimientos pueden reducir el riesgo, identificar nuevas oportunidades comerciales y mejorar eficazmente la toma de decisiones general. Estas soluciones diseñadas específicamente se destacan como poderosas herramientas comerciales para la empresa moderna.

Ventajas de la IA aplicada: velocidad y precisión

Las empresas necesitan información oportuna y precisa para respaldar una toma de decisiones ágil y segura. Esta afirmación puede parecer obvia, pero muchos modelos de IA generalizados no pueden implementarse con la suficiente rapidez como para proporcionar información que respalde las decisiones que deben tomarse hoy.

A diferencia de la IA generalizada, la IA aplicada es más rápida de implementar y sus resultados suelen ser más precisos. Las organizaciones pueden implementar modelos de pronóstico basados ​​en IA en días, lo que les brinda un acceso más rápido a información relevante y de misión crítica para influir en los negocios.

Desde el punto de vista del marketing, la IA aplicada puede proporcionar pronósticos de demanda más precisos por producto, canal, geografía y segmento de clientes, lo que permite un marketing más eficaz al dirigirse con mayor precisión a segmentos de mercado específicos. Esta estrategia maximiza el impacto de las campañas y minimiza el desperdicio de recursos.

En el departamento de finanzas, los equipos pueden utilizar la IA aplicada para generar pronósticos de demanda más precisos y proporcionar una base sólida para la planificación financiera, lo que permitirá a las empresas asignar presupuestos de manera más efectiva y tomar decisiones de inversión más informadas.

La Encuesta sobre finanzas impulsada por la IA también mostró que los líderes financieros globales creen que la IA ya ha proporcionado a sus equipos una toma de decisiones más rápida (49%), una mejor comprensión de los datos (48%), una mejor calidad de los resultados (48%) y una asignación optimizada de recursos (38%). %). Cuando la IA se aprovecha para un caso de uso específico, puede ser significativamente más eficaz y procesable.

Limpiando el rumbo de los desafíos de la IA

Si bien la IA aplicada ofrece un mejor retorno de la inversión que la IA generalizada en la mayoría de los escenarios, todavía quedan algunos desafíos a tener en cuenta.

Los líderes empresariales carecen de confianza en los resultados impulsados ​​por la IA porque se han visto afectados por los mediocres resultados de la IA generalizada, como se mencionó anteriormente. Es posible que los líderes hayan experimentado una falta de transparencia en los modelos detrás de los resultados o no hayan logrado integrar la IA en los procesos comerciales debido a una desalineación de los modelos de IA y los valores comerciales. Aquí es donde la funcionalidad especialmente diseñada de la IA aplicada aumenta la velocidad de obtención de valor y el retorno de la inversión (ROI).

Una solución es brindar transparencia en los datos y resultados derivados del modelo de IA aplicado. Los equipos pueden trabajar con socios tecnológicos para comprender la composición del modelo y realizar pruebas de escenarios para mostrar cómo determinaron el modelo más preciso. Además, busque IA integrada y diseñada específicamente, ya sea para finanzas o para un departamento comercial específico, para permitir un consumo y análisis fluidos.

La formación de los empleados es otro obstáculo a la hora de implementar la IA. Según el mismo Informe financiero impulsado por la IA, casi un tercio (32%) de los líderes financieros de todo el mundo mencionaron la implementación de la IA como el principal desafío, por encima de las regulaciones y procedimientos de privacidad de datos (31%). Las organizaciones deben asociarse con proveedores de tecnología que tengan mejores prácticas y materiales de capacitación desarrollados para educar a los miembros del equipo. Un verdadero socio ayudará a abordar las necesidades de formación de los empleados en lugar de simplemente entregarles las llaves de la máquina. La IA automática diseñada específicamente para finanzas o negocios también puede respaldar las brechas de habilidades al ofrecer flujos de trabajo integrados y capacidades de profundización para que los empleados puedan tener más apoyo a medida que aprenden.

Es posible que la privacidad y la seguridad de los datos no sean el principal desafío para la implementación de la IA, pero aún ocupan un lugar destacado en la lista. La mayor preocupación aquí es que compartir datos confidenciales con herramientas GenAI (IA generativa) de propósito general como ChatGPT podría poner información confidencial en manos de los competidores y del público en general.

Para mitigar este riesgo, las empresas pueden aprovechar los LLM y las herramientas GenAI especialmente diseñadas con estructuras de seguridad sólidas que pueden integrarse con sistemas existentes que permiten a los usuarios consultar datos "seleccionados" sobre sus clientes, sus finanzas, su empresa o la aplicación de software que están utilizando. En esencia, existen formas de agregar barreras de seguridad sin exponer información altamente confidencial.

Cambie el negocio a un nuevo rumbo con la IA aplicada

El futuro de la IA sigue siendo brillante a medida que más líderes reconocen los beneficios de la IA para la productividad del equipo, la colaboración y la generación de resultados comerciales. Muchas organizaciones seguirán teniendo el desafío de demostrar el retorno de la inversión y al mismo tiempo limitar los gastos no esenciales teniendo en cuenta el panorama económico actual. Recurra a proveedores de software e inteligencia artificial aplicada que los están incorporando a aplicaciones existentes para aumentar la productividad y resolver problemas comerciales del mundo real.

Las soluciones de IA aplicada pueden ayudar a las empresas a lograr los máximos resultados de su inversión y obtener conocimientos predictivos que les ayuden a crecer de forma rentable. Las empresas cambiarán de marcha con el retorno de la inversión (ROI) y las oportunidades que conllevan las funciones de IA diseñadas específicamente.