Käyttäjän opas ROI:n luomiseen tekoälyn avulla

Kaikesta hyvästä huolimatta tekoälybuumi on luonut myös keskeisen haasteen operaattoreille. Merkittävistä investoinneista huolimatta tekoälyn käyttöönottoon monet operaattorit eivät vieläkään näe merkityksellistä sijoitetun pääoman tuottoa taseessaan.

Itse asiassa, vaikka maailmanlaajuinen menot MIT:n mukaan tekoälyyn liittyvän rahoituksen odotetaan nousevan 632 miljardiin dollariin vuoteen 2028 mennessä. analyysi havaitsi, että vain noin 5 % yritysten tekoälypilottihankkeista tuottaa mitattavissa olevaa taloudellista tuottoa, ja valtaosa tuottaa vain vähän tai ei ollenkaan sijoitetun pääoman tuottoa. Tämä kuilu on luonut operaattoreille kasvavaa painetta muuntaa rahat hyödyksi, mikä johtaa usein resurssien haaskaamiseen epäonnistuneisiin pilottihankkeisiin tai hätäisiin investointeihin ratkaisuihin, jotka näyttävät paperilla lupaavilta, mutta eivät käytännössä riitä.

Todellisuudessa tekoälyaikakaudella menestystä ei määritellä pelkästään uuden teknologian uutuudenviehätyksen tai hienostuneisuuden perusteella, vaan sen perusteella, kuinka vaativia tiimit pystyvät ymmärtämään perustavanlaatuisia haasteitaan ja valitsemaan teknologiapohjaisia ​​ratkaisuja, jotka tuottavat todellista arvoa. Ei ole olemassa yhtä ainoaa ihmelääkettä, joka onnistuu, mutta muutamat huomioitavat asiat voivat auttaa tiimiäsi etenemään oikeaan suuntaan.

Vältä kiireellisyysveroa

Yksi keskeinen este tekoälyn ROI:lle on se, että pelon jäädä jälkeen ohjaa päätöksentekoa. Kun tämä ajattelutapa vaikuttaa strategiaan, organisaatiot voivat maksaa kiireellisyysveroa ja kuluttaa arvokasta aikaa, energiaa ja resursseja pysyäkseen ajan tasalla uusimmista trendeistä.

Sisäiset ja ulkoiset voimat voivat laukaista tämän paineen. Kun johto näkee kilpailijan mainostavan uutta tekoälyominaisuutta, se voi ajautua nopeasti vertailuloukkuun, ja se, mikä alkaa haluna pysyä relevanttina, muuttuu nopeasti reaktiiviseksi kilpajuoksuksi vastata tilanteeseen.

Tästä lähtökohdasta tehdyt investoinnit epäonnistuvat monista syistä, mutta yksi yleisimmistä on riittämätön valmius. Vaikka kilpailija saattaa tarjota samanlaista tuotetta tai palvelua, organisaation tietojen säätiö Tai operatiivinen kypsyys ei välttämättä ole riittävän vahva tukemaan samaa teknologiaa, mikä muuttaa strategiselta vaikuttavan siirron riskialttiiksi vedoksi.

Siksi päivittäistä toimintaa lähimpänä olevat johtajat ja hallituksen jäsenet ovat usein parhaassa asemassa tekemään tietoon perustuvia päätöksiä teknologiasta. Kun markkinoille tulee näennäisesti välttämätön teknologia, näiden tiimien tulisi ensin arvioida, onko olemassa selkeä ongelma, jonka se voi ratkaista, ja onko organisaatio todella valmis tukemaan sitä. Koska he ymmärtävät, missä on kitkaa, missä aikaa hukataan ja missä teknologialla voi olla vaikutusta, he voivat auttaa perustelemaan tekoälypäätökset operatiiviseen todellisuuteen sen sijaan, että he jahtaisivat uutuutta.

Suorita polkupyörätarkastus

Toinen yleinen teknologiahankintojen sudenkuoppa on yliostaminenTämä eroaa kiireellisyysverosta, koska se peritään sen jälkeen, kun on määritetty, että todellinen tarve on olemassa ja olet toiminnallisesti valmis ostamaan tekoälyratkaisun. Tässä vaiheessa kysymys ei olekaan "tarvitsemmeko jotain", vaan "mitä me oikeastaan ​​tarvitsemme"?

Tämä ongelma on erityisen yleinen perinteisiin ratkaisuihin sidotuilla toimialoilla, kuten logistiikassa, jonka teknologiset mahdollisuudet ovat viime vuosina nousseet nollasta 60:een. Kun aiemmin haasteenamme oli ratkaista nykyaikaisia ​​monimutkaisuuksia vanhentuneilla järjestelmillä ja prosesseilla, nykyään haasteena on valita loputtomista teknologiatoivelistoista, joita on saatavilla kolmansien osapuolten toimittajilta tai yrityksen sisäisen kehityksen kautta.

”Polkupyörätarkastus” voi olla valtava apu ennen ostopäätöstä. Se haastaa päätöksentekijät vastaamaan yksinkertaiseen kysymykseen: Tarvitsemmeko Ferrarin vai polkupyörän? Kunnianhimoiset teknologiatiimit rakastavat unelmoida isosti, ja kolmannen osapuolen palveluntarjoajat pyrkivät tyypillisesti tarjoamaan huippuluokan ratkaisunsa heti alusta alkaen. Molemmat ovat päteviä, mutta Ferrarin tasoisiin hevosvoimiin investoiminen ei ole järkevää, kun polkupyörä vie sinut sinne, minne haluat.

Tarkastus mittareiden avulla

Yksi tapa tehdä tämä päätös on ymmärtää ongelma, jota yrität ratkaista, kolmella mittaritasolla: ensisijaisella, toissijaisella ja tertiäärisellä. Kaikkien kolmen arvioiminen yhdessä auttaa selventämään, missä kitkaa esiintyy, miltä optimaalinen suorituskyky näyttää kullakin tasolla ja kuinka paljon investointeja tarvitaan kuilun kaventamiseksi.

Kolmannen asteen mittarit edustavat keskeisiä operatiivisia käyttäytymismalleja. Merkittävät tehottomuudet esiintyvät usein tällä tasolla, ja polkupyörätason ratkaisut, jotka mahdollistavat parannuksia, kuten selkeämmän tiedonkeruun ja tehokkaamman toteutuksen, voivat saada aikaan suuren vaikutuksen suhteellisen pienillä investoinneilla.

Toissijaiset mittarit heijastavat todellisia suorituskykyä ohjaavia tekijöitä – esimerkiksi asiakkaiden konversioasteita ja muita vipuja, joihin tiimit voivat vaikuttaa tuottavuuden lisäämisen kautta. Tehottomuuksien ratkaiseminen vaatii tyypillisesti jotain polkupyörää edistyneempää, mutta Ferraria vähemmän monimutkaista, kuten hienostunutta automaatiota, joka pystyy käsittelemään suurempia tietojoukkoja.

Ensisijaiset mittarit ovat isoja kiviä, kuten liikevaihtoa. Tässä kohtaa Ferrari-tason ratkaisut yleensä ilmestyvät. Tyypillisesti kyse on kalliista teknologiasta, jolla on lupauksia merkittävästä vaikutuksesta tulokseen. Vaikka se onkin tutkimisen arvoinen, on tärkeää muistaa, että ellei toissijaisiin ja kolmannen asteen haasteisiin puututa ensin, nämä ratkaisut voivat jäädä vaille todellista sijoitetun pääoman tuottopotentiaaliaan.

Pienemmät, kohdennetut sijoitukset alemmilla tasoilla ovat usein paras lähtökohta, koska ne tuottavat yleensä nopeita tuloksia. Ne luovat myös mahdollisuuksia oppia, mikä toimii, ja tarjoavat samalla ajan myötä kertyviä lisähyötyjä, jotka auttavat lopulta saavuttamaan saman tai suuremman kokonaisvaikutuksen kuin suuremmat sijoitukset, paljon pienemmällä riskillä.

Yhdessä Bicycle Audit ja tämä kolmiportainen mittauskehys auttavat organisaatioita lieventämään riskejä ottamalla oikean kokoisia ratkaisuja todellisiin ongelmiin. Tarkoituksena ei ole välttää edistynyttä tekoälyä, vaan aloittaa pienestä ratkaisemalla vaikuttavimmat ongelmat mahdollisimman pienellä investoinnilla ja skaalata siitä eteenpäin.

Ole strateginen startup-kumppaneiden suhteen

Viime syntyy Tekoälyyn liittyvä riskipääoma on tulvinut markkinoille uusia startup-yrityksiä. Nämä mullistavat yritykset tulevat pöytään lupaavilla innovaatioilla ja tuloksilla, jotka ovat niin vakuuttavia, että ne saavat jopa vaativimmat hankintatiimit vakuuttuneiksi.

Mutta ostajan olkoon valppaana: sekä tuotteet että näiden uusien tulokkaiden takana olevat ihmiset ovat usein kokeilemattomia. Varhaiseksi käyttöönotoksi ryhtyminen tuo mukanaan luonnostaan ​​riskejä, mukaan lukien mahdollisuuden, että saatat tietämättäsi rakentaa tuotetta heidän rinnallaan. Vaikka siitä voi olla hyötyä, sen tulisi olla tietoinen valinta – sillä kun yrität ratkaista ongelmia, joilla on todellisia taloudellisia vaikutuksia, arvokkaiden resurssien käyttäminen toimittajan auttamiseen sen viimeisimmän päivityksen hienosäätöön voi aiheuttaa tarpeetonta päänsärkyä.

Kun toimittaja on integroitu, suuri osa lopputuloksesta on sinun kontrollisi ulkopuolella. Heidän etenemissuunnitelmansa, asiakastuen skaalautuvuus, hinnoitteludynamiikka ja kyky ylläpitää suorituskykyä kasvun aikana voivat kaikki muuttua. Nämä muutokset voivat muokata kumppanuuden pitkän aikavälin arvoa tavoilla, jotka eivät ole täysin näkyvissä alussa.

Tämän epävarmuuden kanssa navigointi vaatii kärsivällisyyttä ja harkintakykyä alkuvaiheessa. Ajan käyttäminen ratkaisun validointiin konseptin toimivuuden osoittamisen avulla, sopimusvelvoitteiden ymmärtäminen ennen syvempää integraatiota ja suora keskustelu nykyisten käyttäjien kanssa auttavat tiimejä valitsemaan palveluntarjoajia, jotka pystyvät tuottamaan arvoa kumppanuuden koko elinkaaren ajan.

Tekoälyn kannattavuus

Yhdessä nämä näkökohdat vahvistavat sitä tosiasiaa, että vahvan harkintakyvyn harjoittaminen on ensimmäinen ja kriittisin tekijä tekoälyn ROI:n saavuttamisessa. Kun tiimit keskittyvät todellisen kitkan tunnistamiseen, tulokset paranevat, koska tehottomuuksia poistetaan ja aikaa kohdennetaan uudelleen arvokkaampiin tehtäviin. Näin todellinen ROI näyttää, ja se ansaitaan vain kurinalaisuudella, selkeydellä ja pragmaattisella päätöksenteolla, jotka hyödyttävät tulosta ajan mittaan.