Muuttaa miten ajattelemme GenAI:sta johtoryhmässä: Navigointi lyhyen ja pitkän aikavälin ROI:hin

Kun maailmanlaajuiset johtoryhmät aloittavat suunnittelun vuodelle 2025, kaikkien mieliin on nousanut kysymys, milloin heidän odotetaan saavan investointinsa AI:hen ja/tai generatiiviseen älyyn (GenAI) maksamaan itsensä takaisin. Google Cloudin uusi tutkimus on paljastanut, että yli 6 kymmenestä suuresta (yli 100 työntekijää) yrityksestä käyttää GenAI:ta, ja 74 % näkee jo merkittävän tuoton investoinneistaan (ROI). Mutta AI:n/GenAI:n tuoton maksimointi vaatii strategisen lähestymistavan, joka menee pidemmälle kuin kustannusten oikeuttaminen, käsittäen sekä suorat/epäsuorat tuotot, selkeän ymmärryksen johtajien viiveistä ja piilevistä kustannuksista, sekä ihmiskeskeisten ominaisuuksien integroinnin varmistamaan luotettavat, skaalautuvat prosessit.

ROI:n uudelleenmäärittely

Kun otetaan huomioon kaikki huomio, jota AI/GenAI on saanut viime vuonna mediassa, on helppo unohtaa, että nämä investoinnit ovat edelleen suhteellisen uusia, mikä tarkoittaa, että useimmat yritykset eivät ole edes nähneet sellaista tuottoa, joka on mahdollista. Se tekee siitä tärkeämmän hallita odotuksia johtoryhmässä alusta alkaen, koska mikä tahansa varhainen arviointi luo kriittisiä vaikutuksia, jotka vaikuttavat siihen, miten johto katsoo tulevia investointeja. Jos heillä on korkeat odotukset välittömästä, muodonmuuttuvasta muutoksesta, heidän mielipiteensä saattaa katketa, jos nämä muutokset ovat edelleen juurtumassa alkuvaiheessa. Toisin sanoen, uudet innovaatiot vaativat uusia mittausnäkökulmia, ja johtajien tulisi uudelleenmääritellä, miten he ajattelevat lyhyen ja pitkän aikavälin ROI:ta.

Jotta voidaan määritellä, mitä onnistunut muutos on, edistystä mitataan usein parhaiten silmän havainnoimana, mutta jopa “pienet” voitot voivat johtaa suurempiin potentiaalisiin tuloksiin tulevaisuudessa. Tässä on kolme tapaa auttaa asiayhteydessä AI/GenAI-investointeja, sekä joitakin esimerkkejä niistä, jotka ovat samalla matkalla.

1. Erota suora ja epäsuora ROI

Joissakin aloissa suora ROI on helpompi havaita. Esimerkiksi, jos vähittäiskaupan tai CPG-yritys alkaa tarjota uusia GenAI-toimintoja, he saavat todennäköisesti välittömän vaikutuksen asiakkailta siitä, miten ominaisuudet otetaan vastaan. Toisaalta joissakin aloissa, kuten valmistuksessa, on enemmän epäsuoraa ROI:ta, joka riippuu pidemmän aikavälin investoinneista. Nämä pehmeät tuotot ovat yleensä “tiputusvaikutusta”, joka voi luoda uusia mahdollisuuksia tai avata uutta arvoa. Kuvittele, että otat käyttöön uuden AI-ratkaisun parantamaan tiimisi tuottavuutta. Vaikka alkuperäinen tavoitteesi olisi ollut tuotannon lisääminen, se lisääntyvä toiminta voi myös johtaa uusien kasvun polkujen löytymiseen, joita ei olisi edes otettu huomioon. Se on jännittävin ja innostavin asia AI/GenAI:ssa – tuntematon potentiaali. Vaikka potentiaali on vaikea mitata, se tulisi aina sisällyttää tekijäksi tuoton laskemisessa.

Hyvä esimerkki sekä suorasta että epäsuorasta ROI:sta voidaan löytää e-commerce-yritys Mercari, joka viime vuonna lisäsi ChatGPT-pohjaisen ostosavustajan käyttöön markkinapaikkaansa käytetyille tuotteille. Uusi “Kauppias-AI” salli asiakkaiden “kirjautua sivustolle, käyttää ostosavustajaa luonnollisessa keskustelussa, vastata kysymyksiin heidän tarpeistaan ja sitten vastaanottaa sarjan suosituksia” seuraavista vaiheista. Suoran ROI:n tästä oli 74 % vähennys liputusvolyymissa Mercari, kun taas epäsuora ROI oli, että tuloksena olevat säästöt sallivat yritykselle vähitellen vähentää teknistä velkaa ja skaalata toimintojaan.

2. Otetaan huomioon AI/GenAI-investointien viiveaika ja piilevät kustannukset

Koska C-sweetillä on jatkuva paine kasvattaa voittoja, on vähän mahdollista, että he yhtäkkiä omaksuvat “hyvät asiat tulevat niille, jotka odottavat” -mentalisiteetin. Mutta todellisuus on, että mikä tahansa yritys AI/GenAI:hin vie aikaa ja rahaa, jopa ennen kuin pääset aloittamaan. Investoinnit infrastruktuuriin ja koulutukseen, hankkiminen eri API:ita ja relevantteja tietoja, voi olla useita kuukausia valmistelutyötä, josta ei näy “tuottoa” muuta kuin valmiutta aloittaa. Toinen piilevä kustannus (josta moni ei puhu) on, että sinun on maksettava “hallusinaatioita” ja virheitä, jotka AI luo, ja jotka voivat maksaa yrityksille suuria summia lähettämällä heidät väärään suuntaan, avaamalla reiän tai aiheuttamalla kalliin PR-ongelman. Koko kokemus on erittäin uusi, mikä tekee kaiken hieman riskallisemmaksi ja kalliimmaksi, joten on tärkeää, että johtajat ottaisivat tämän huomioon arvioitaessaan ROI:ta.

McKinsey tarjosi tähän päätöksentekoprosessiin ja siihen liittyviin kustannuksiin viisautta, jossa he pohtivat klassista “vuokraa, osta tai rakenna” -skenaariota. Heidän arkkityypissään CIO:t tai CTO:t tulisi miettiä, ovatko he “ottajia” (käyttävät julkisesti saatavilla olevia LLM:itä vähäisellä mukauttamisella), “muotoilijoita” (integroivat malleja omiin tietoihin saadakseen enemmän räätälöityjä tuloksia) tai “tekijöitä” (rakentavat räätälöidyn mallin ratkaisemaan erillisen liiketoimintatapauksen). Jokaisella arkkityypillä on omat kustannukset, jotka teknologiajohtajien on arvioitava, “ottajalta” maksava yli 2 miljoonaa dollaria, “tekijöille”, jotka voivat joskus venyä 100-kertaiseksi.

Pyrkiä tekemään AI/GenAI-investoinnit enemmän ihmiskeskeisiksi

On edelleen paljon pelkoa (erityisesti työntekijöiden keskuudessa), että AI korvaa ihmiset. Sen sijaan, että yritykset hylkäisivät nämä huolet, heidän tulisi asettaa minkä tahansa muodonmuutoksen korostamaan parantamista korvaamisen sijasta ja etsiä keinoja tehdä investoinneistaan enemmän ihmiskeskeisiä. GenAI:n kanssa se ei ole transaktio, vaan kumppanuus, ja on edelleen olemassa todellinen tarve ihmisille arvioida luotettavuutta kaikista generoituista oivalluksista tai materiaaleista varmistaakseen, että ne ovat vapaita harhauttaa, hallusinaatioita tai muita väärin tulkitsemisia. Se on kriittinen asia, että yritykset jatkuvasti haastavat AI:ta antamaan perustelut jokaisen päätöksen taustalla varmistaakseen tarkin.

On myös hyvä idea asettaa vahvat rajoitukset antaakseen tiukat rajat sille, minkälaista tietoa AI voi kerätä. Kysy itseltäsi, “Pitäisikö meidän antaa AI:lle pääsy internetiin?” Ehkä ei. Asia on, että tarpeen mukaan, ja jos sinulla on muita todistettuja menetelmiä, käytä niitä. Joskus AI on vain hyödyllistä yhteenvedon tekemiseen, ei “ajatteluun”. Se on kaiken kaikkiaan oikean tasapainon luominen, ja ihmisillä on edelleen kriittinen rooli prosessissa. Accenturen tutkimuksen mukaan 94 % johtajista uskoo, että ihmisen käyttöliittymän teknologiat antavat meille paremman ymmärryksen käyttäytymisestä ja aikomuksista, muuttaen ihmisen ja koneen välistä vuorovaikutusta.

Sulkeaksesi aukon lupausten ja todellisuuden välillä

Asiantuntijat ovat yhtä mieltä siitä, että vaikka GenAI:n matala kynnys on hyvä ominaisuus, sen “pitkän aikavälin potentiaali riippuu sen lyhyen aikavälin arvon osoittamisesta”. Se tarkoittaa, että kaikki AI/GenAI-kokeilut tulisi olla selkeästi määritellyillä (mutta joustavilla) onnistumisen kriteereillä ennen niiden käynnistämistä, ja yritysten tulisi jatkuvasti seurata prosesseja varmistaakseen, että ne tarjoavat jatkuvasti arvoa. Kun puhutaan tästä uudesta digitaalisen innovaation aikakaudesta, ei välttämättä ole perinteistä “maaliin” mennään. Sen sijaan muuttamalla, miten ajattelemme AI/GenAI:n lyhyen ja pitkän aikavälin ROI:ta, yritykset voivat olla fiksumpia investointirahoillaan ja kehittää kykyjä, jotka voivat skaalautua liike-toiminnan rinnalla.