Kuinka tekoälymonetisointi uudelleenkirjoittaa yritysohjelmistojen säännöt

Alalla toimivat johtajat ovat kuvanneet tulevaisuutta, jossa tekoäly toimitetaan tarpeen mukaan ja laskutetaan sen mukaan, kuinka paljon sitä käytetään, kuten sähköä tai vettä. Käytännössä tämä tarkoittaa, että kustannukset heijastavat kulutusta; ne nousevat ja laskevat toiminnan mukaan eivätkä ole kiinni paikallaan.

Yritysohjelmistot ovat pitkään suosineet käyttäjäkohtaista hinnoittelua. Riippumatta siitä, käyttikö organisaatio järjestelmää voimakkaasti vai vain satunnaisesti, kustannus pysyi suhteellisen vakaana. Tekoäly muuttaa tätä kaikkia malleja. Kuten mitattavassa järjestelmässä, ei jokainen pyyntö vaadi saman verran voimaa. Yksinkertaiset kyselyt vaativat vähän prosessointia, kun taas monimutkaisemmat tehtävät voivat kuluttaa merkittävästi enemmän. Tämä muuttuvuus tuo mukaan tietynasteisen käytön vaihtelun, jonka moni organisaatio nyt tarvitsee hallita. Tekoälyn omaksumisen kasvaessa organisaatioiden on ymmärrettävä, missä he käyttävät tekoälyä, mitä se maksaa ja miten se kääntyy liiketoiminnan arvoon.

Accessista tuloksiin: Tekoälyn uusi arvon mittari

Kun yritykset alkavat ymmärtää, kuinka muuttuvia tekoälyn kustannukset voivat olla, perustavampi kysymys nousee esiin: miten tiedät, onko tekoäly todella auttamassa liiketoimintaa? Tekoälyn omaksumisen ensimmäinen aalto oli suurelta osin innoittamisen ja kokeilun ansiota. Seuraava aalto tulisi ohjata mitattavissa olevilla tuloksilla.

Teiden tehokkaimmat tekoälykäyttöönotot jakavat yhteisen piirteen: äly on upotettu suoraan työn tekemisen paikkaan. Sen sijaan, että työntekijöiden olisi viimeksi kuljetettava tietoa erilliseen työkaluun ja tulkittava tuloksia itse, tekoäly esittää oivalluksia työnkulussa, joita he käyttävät joka päivä. Kun poikkeama-analyysi osoittaa epäkohtaa rahoitusraportissa, kun prediktiviinen analytiikka ehdottaa varastointijärjestelyä ennen kuin puute kehittyy, tai kun dashboard korostaa kassavirran suuntaa, joka vaatii huomiota, nämä eivät ole erillisen tekoälyjärjestelmän tuloksia. Ne on integroitu työkaluihin, joita rahoitus-, operaatio- ja toimitusketjujoukkueet jo käyttävät.

Tämä ero on tärkeä, erityisesti keskisuurelle markkinalle, jolla ei ole suuria IT-tiimejä hallitsemaan monimutkaisia integraatioita. Kun tekoäly on upotettu alustaan, jossa liiketoimintatiedot elävät, tiimit voivat toimia oivalluksilla välittömästi. Arvo ilmenee lyhyempinä sykliaikoina, vähemmän poikkeamilla ja paremmilla päätöksillä.

Kasvava kulutus ja paine osoittaa arvoa

Kun tekoäly integroidaan päivittäisiin toimintoihin, mittari alkaa pyöriä, ja kulutus alkaa kasvaa. Joidenkin organisaatioiden kustannukset tekoälytyön kuormittamisesta ovat jo lähestymässä tai ylittävät joissain rooleissa kustannukset. Johtoryhmät haluavat ymmärtää, mitä he saavat vastineeksi. Tuottavuuden parantuminen, nopeammat prosessit ja paremmat päätöksentekoprosessit ovat kaikki lupausten osia, mutta ne on mitattava.

Jakeluympäristössä, esimerkiksi, tekoälyä voidaan soveltaa automatisoimaan poikkeuksellisen käsittelyn tilauksen prosessoinnissa. Sen sijaan, että manuaalisesti tarkasteltaisiin merkittyjä tilauksia, järjestelmä ohjaa ja ratkaisee automaattisesti rutiininomaiset ongelmat, vähentäen viivästystä ja vapauttaa henkilöstöä arvokkaampaan työhön. Vaikutus on nähtävissä lyhyempinä sykliaikoina ja vähemmän pullonkauloissa. Nämä tulokset ovat jäljitettävissä, puolustettavissa ja toistettavissa – ne ominaisuudet, jotka tekevät CFO:iden ja COO:iden mielestä mukavammaksi laajentaa tekoälyn käyttöä sen sijaan, että rajoittaisivat sitä.

Hinnoittelumallit, jotka ovat linjassa tekoälyn todellisen arvon kanssa

Kasvavan kulutuksen ja kasvavan paineen vuoksi tulokset on osoitettava, markkinan on siirryttävä yhden kokoa sopivan hinnoittelumallista pois ja kohti hinnoittelumalleja, jotka heijastavat paremmin, miten yritykset käyttävät tekoälyjärjestelmiä. Tämä siirtymä vaikuttaa merkittävästi siihen, miten organisaatiot budjetoi tekoälyyn ja arvioi toimittajia.

Perinteinen ohjelmistohinnoittelu usein epäonnistuu keskisuurella markkinalla erityisesti. Kiinteät lisenssimaksut soveltuvat, riippumatta siitä, käyttävätkö tiimit järjestelmää voimakkaasti vai vain vähän, mikä tarkoittaa, että yritykset usein maksavat ominaisuuksista, jotka eivät ole käytössä. Kun tekoälystä tulee merkittävä kustannuserä, tämä vääräsuhta tulee vaikeammaksi perustella.

Kulutusperusteinen hinnoittelu ratkaisee tämän sitomalla kustannukset todelliseen käyttöön. Yritykset voivat aloittaa tietyn ominaisuuden (esim. automaattisen laskujen käsittelyn, kysynnän ennustamisen, poikkeuksellisen käsittelyn) kanssa, vahvistaa sijoituksen tuoton ja laajentaa siitä. Kustannukset skaalautuvat toiminnan mukaan, ja organisaatiot eivät jää kiinni maksamisesta työkaluista ennen kuin ne ovat osoittaneet arvoa. Jotkut toimittajat menevät pidemmälle ja kokeilevat tulokseen perustuvaa hinnoittelua, joka on sidottu valmiiden tehtävien suorittamiseen, kuten asiakastuen pyynnön ratkaisemiseen tai työnkulun sulkemiseen. Nämä mallit sallivat toimittajien kohdistaa hinnoittelunsa operatiivisiin budjetteihin, jotka on perinteisesti sidottu ihmistyöhön eikä ohjelmistolisensseihin.

Nämä erot ovat tärkeitä ostajille, jotka arvioivat alustoja. Kaksi ratkaisua, joilla on samanlaiset ominaisuusryhmät, voi kantaa erilaisia kustannusrakenteita riippuen siitä, miten tehokkaasti ne reitittävät pyynnöt, valitsevat malleja ja rakentavat tietoa. Alusta, joka toimii tehokkaasti taustalla, välittää säästönsä eteenpäin. Alusta, joka ei toimi tehokkaasti, voi aiheuttaa odottamattomia kustannuksia, kun käyttö skaalautuu.

Omaksuminen kiihtyy, mutta tulokset vaihtelevat edelleen

Omaksuminen jatkuu kiihtymässä, kun muutokset ilmenevät hinnoittelussa ja kustannusrakenteissa. Matalammat kynnykset ja helpompi pääsy pilvipohjaisiin alustoihin ovat mahdollistaneet useammalle organisaatiolle kokeilla ja ottaa käyttöön tekoälytyökaluja. Pienet ja keskisuuret yritykset ottavat nopeammin nämä teknologiat käyttöön kuin edelliset sukupolvet aiemmin keksintöjä.

Silti omaksuminen ei aina kääny arvoon. Jotkut organisaatiot ottavat tekoälyn käyttöön kohdennetulla, hyvin määritellyllä tavalla ja näkevät selkeät hyödyt. Toiset laajentavat käyttöä laajasti ilman selkeää suunnitelmaa siitä, miten se liittyy liiketoimintatavoitteisiin. Toiminta lisääntyy, mutta tulokset ovat vaikeampia määritellä. Ero näiden ryhmien välillä usein johtuu siitä, voivatko päivittäin päätöksiä tekevät henkilöt tosiasiallisesti toimia tekoälyllä tuotettujen oivalluksien mukaan, vai ovatko ne vain data-analyytikkojen ja IT-henkilöstön käytössä.

Teiden tekeminen tekoälystä käytettäväksi niille, jotka tekevät työn

Teiden on oltava tekoälylle käytettävissä niille, jotka vastaavat päivittäisistä päätöksistä, eivät vain niille, joilla on tekninen tausta. Rahoitusjohtaja, joka voi kysyä operatiivisia tietoja yksinkertaisella kielellä ja saada merkityksellisen vastauksen, ei tarvitse odottaa IT-raporttia. Varastopäällikkö, joka voi nähdä kysynnän ennusteet olemassa olevassa työnkulussa, ei tarvitse erillistä järjestelmää toimia niiden mukaan.

Tässä luonnollisen kielen prosessointikapasiteetit tekevät suurimman eron käytännön tekoälyn omaksumisessa. Kun käyttäjät voivat luoda raportteja tai kysyä tietoa keskustelukäskyjen avulla – ilman SQL:ää, ilman teknistä koulutusta, ilman lipun lähettämistä – este tekoälyn käytölle laskee merkittävästi. Omaksuminen kiihtyy, kun teknologia muuttuu helpoksi niille, jotka tarvitsevat sitä. Menestyksen mittari siirtyy käyttöönotosta päivittäiseen käyttöön ja käytöstä tuloksiin.

Katse eteenpäin

Yrityssovellukset ovat siirtymässä uuteen vaiheeseen, jota muokkaa se, miten tekoälyä nyt käytetään. Onnistuneet organisaatiot eivät välttämättä ole niitä, joilla on suurimmat tekoälybudjetit. Ne ovat niitä, jotka ovat upottaneet älyn keskeisiin työnkulkuihinsa, kohdistaneet kulutuksensa sille arvolle, mitä nämä työnkulut tarjoavat, ja varmistaneet, että työnkulkuun osallistuvat henkilöt voivat käyttää käytössään olevia työkaluja.

Liiketoimintajohtajien on arvioitava tekoälystrategiaansa ja kysyttävä kovempia kysymyksiä kuin “Onko meillä tekoälyä?” Hyödyllisemmät kysymykset ovat:

• Missä tekoäly on upotettu työhön, joka tuottaa tuloksia?
• Onko hinnoittelumallimme palkitseva arvoa vai vain toimintaa?
• Voivatko päivittäin päätöksiä tekevät henkilöt käyttää sitä, mitä olemme rakentaneet?

Organisaatiot, jotka lähestyvät näitä kysymyksiä selkeydellä ja kurinpidolla, ovat paremmin valmistautuneet navigoimaan siinä, mitä tulee seuraavaksi.