Applied AI:n tuotto: liiketoiminnan siirtäminen uudelle tasolle

Tekoäly on joka paikassa, ja kaikki puhuvat siitä, mutta vain harvat yritykset ovat tällä hetkellä saavuttamassa liiketoiminnan arvoa tekoälyllä.

On olemassa väärä kertomus tällä hetkellä, jonka mukaan monet organisaatiot omaksuvat tekoälyä nopeasti, kun vain harvat saavuttavat todellista arvoa teknologiasta. Vuonna 2022 Gartner raportoi, että keskimäärin puolet (54%) tekoälyprojekteista pääsee tuotantovaiheeseen. Tämä on hieman suurempi kuin Gartnerin vuoden 2019 tekoälyraportissa, jossa todettiin, että 53% tekoälyprojekteista ei yleensä pääse pilotista tuotantoon.

Liiketoimintajohtajat ovat nyt epäluuloinen tekoälyn hyödyistä, koska he ovat investoineet aikaa, rahaa ja muita resursseja tekoälypohjaisiin ratkaisuihin, mutta eivät ole pystyneet näkemään odottamiaan tuloksia. Sen sijaan, että lopettaisivat tekoälyn kokonaan – mikä useimmilla yrityksillä ei ole mahdollista – organisaatioiden tulisi vähentää investointeja yleistyneeseen tekoälyyn ja keskittyä soveltamaan tekoälyä saavuttaakseen merkittävän tuoton vuonna 2024.

Tekoälyn tulevaisuus on valoisa – jos pääset tuottoon

Tekoäly jatkaa rooliaan yrityksen eri osa-alueilla, vaikka siitä ollaan huolissaista. Nyt ei ole aika lopettaa kaasun polttamista, vaan aika korjata kurssia.

OneStream Softwaren tutkimuksessa 800 rahoitusjohtajaa ympäri maailmaa kertoi, että yli puolet (55%) vastaajista uskoo, että tekoäly tulee olemaan keskeinen osa rahoitusprosesseja seuraavien viiden vuoden aikana. Tiimien on nyt löydettävä tekoälypohjaisia ratkaisuja, jotka voivat saavuttaa merkittävän tuoton. Tässä astuu soveltamansa tekoäly.

Soveltamansa tekoäly käyttää ennalta määritettyjä toimintoja, jotka perustuvat tekoälyyn, ja ne on suunniteltu ratkaisemaan tiettyä rahoitus- tai liiketoimintatarvetta. Nämä ratkaisut ovat nopeampia ja tehokkaampia käyttöönottaa, koska ne kohdistuvat tiettyyn käyttötapaan, tuottavat suuremman tuoton ja nopeuttavat arvon saavuttamista. Soveltamansa tekoäly on yleisesti käytössä rahoustiimien keskuudessa kiihdyttämään kysyntäsuunnitelmien ja liikevaihtoennusteiden nopeutta ja tarkkuutta, havaitsemaan poikkeamia historiallisista tiedoista ja automatisoimaan rutiininomaisia tehtäviä. Kaikki nämä ovat erittäin hyödyllisiä jatkuvaan kirjanpitäjien puutetta vastaan.

Kokonaisuutena soveltamansa tekoäly tarjoaa arvokkaita näkemyksiä sisäisiin ja ulkoisiin tekijöihin, jotka vaikuttavat liiketoimintaan, ja antaa johtajille mahdollisuuden ohjata organisaatiotaan luottavaisesti. Nämä näkemykset voivat vähentää riskiä, tunnistaa uusia liiketoimintamahdollisuuksia ja parantaa tehokkaasti päätöksentekoa. Nämä tarkoitukseen suunnitellut ratkaisut erottuvat voimakkaina liiketoimintatyökaluina modernille yritykselle.

Soveltamansa tekoälyn edut: nopeus ja tarkkuus

Yritykset tarvitsevat ajantasaisia ja tarkkoja näkemyksiä, jotta ne voivat tukea itsevarmaa ja joustavaa päätöksentekoa. Tämä lause saattaa tuntua ilmeiseltä, mutta monet yleistyneet tekoälymallit eivät voi olla käyttövalmiina tarpeeksi nopeasti antamaan näkemyksiä, jotka tukevat päätöksiä, jotka on tehtävä tänään.

Toisin kuin yleistyneet tekoälymallit, soveltamansa tekoäly on nopeampi käyttöönottaa, ja sen tulokset ovat usein tarkemmpia. Organisaatiot voivat käyttöönottaa tekoälypohjaisia ennustemalleja muutamassa päivässä, mikä antaa heille nopeamman pääsyn relevanttiin ja strategiseen tietoon, joka vaikuttaa liiketoimintaan.

Markkinoinnin puolella soveltamansa tekoäly voi tarjota tarkemman kysyntäennusteen tuotteittain, kanavittain, maantieteellisesti ja asiakassegmenteittäin, mikä mahdollistaa tehokkaamman markkinoinnin kohdistamalla tarkemmin tiettyjä markkinasegmenttejä. Tämä strategia maksimoi kampanjoiden vaikutuksen ja minimoi haaskatut resurssit.

Rahoitusosastolla tiimit voivat käyttää soveltamansa tekoälyä luodakseen tarkemman kysyntäennusteen, josta saadaan vankka perusta rahoitussuunnittelulle, jolloin yritykset voivat jakaa budjettinsa tehokkaammin ja tehdä perustellumpia investointipäätöksiä.

Tekoälyohjattu rahoitustutkimus osoitti myös, että maailmanlaajuiset rahoitusjohtajat uskoivat, että tekoäly on jo antanut heidän tiimilleen nopeamman päätöksenteon (49%), parannetun tietojen näkymän (48%), parannetun tulosten laadun (48%) ja optimoidun resurssien jakoa (38%). Kun tekoälyä käytetään tiettyyn käyttötapaan, se voi olla merkittävästi tehokkaampaa ja toimivampaa.

Tekoälyn haasteiden poistaminen

Vaikka soveltamansa tekoäly tarjoaa paremman tuoton kuin yleistynyt tekoäly useimmissa tilanteissa, on edelleen muutamia haasteita, joista on syytä olla tietoinen.

Liiketoimintajohtajat eivät luota tekoälypohjaisiin tuloksiin, koska he ovat kokeneet yleistyneen tekoälyn heikkoja tuloksia. Johtajat saattavat kokea, että mallin taustalla olevat tulokset eivät ole avoimia tai ettei tekoälyä ole integroitu liiketoimintaprosesseihin johtuen tekoälymallien ja liiketoimintarajoitusten välistä epäsovittavuutta. Tässä soveltamansa tekoälyn tarkoitukseen suunniteltu toiminto lisää nopeutta ja tuottoa.

Toinen ratkaisu on antaa avoimuutta datassa ja tekoälymallista johdetuissa tuloksissa. Tiimit voivat työskennellä teknologiaan liittyvien kumppaneiden kanssa ymmärtääkseen mallin koostumusta ja suorittaa skenaariotestauksen, jotta he voivat näyttää, miten he määrittelivät tarkin mallin. Etsi myös upotettua, tarkoitukseen suunniteltua tekoälyä, joko rahoitukseen tai tiettyyn liiketoimintayksikköön, jotta voit ottaa sen käyttöön ja analysoida sen helpposti.

Työntekijöiden koulutus on toinen este, kun on kyse tekoälyn käyttöönotosta. Tekoälyohjatun rahoitustutkimuksen mukaan lähes kolmannes (32%) maailmanlaajuisista rahoitusjohtajista nimesi tekoälyn käyttöönoton yhdeksi suurimmista haasteista, ylitse rahoitusalan tietosuojasäännökset ja -menettelyt (31%). Organisaatioiden tulisi tehdä yhteistyötä teknologian tarjoajien kanssa, joilla on parhaat käytännöt ja koulutusmateriaalit kehittynyt kouluttaa tiimin jäseniä. Todellinen kumppani auttaa ratkaisemaan työntekijöiden koulutustarpeita sen sijaan, että he vain antavat avaimen koneelle. Tarkoitukseen suunniteltu Auto AI rahoitukseen tai liiketoimintaan voi myös tukea taitopuutteita tarjoamalla sisäänrakennettuja työvirran ja poraamismahdollisuuksia, jotta työntekijät voivat saada enemmän tukea, kun he oppivat.

Tietosuojaa ja -turvallisuutta ei välttämättä pidetä tekoälyn käyttöönoton suurimpana haasteena, mutta se on edelleen korkealla listalla. Suurin huolenaihe on, että luottamuksellisen datan jakaminen yleispätevien GenAI-työkalujen, kuten ChatGPT:n, kanssa voi asettaa arkaluontoisen tiedon kilpailijoiden ja yleisön saataville.

Tätä riskiä voidaan lieventää hyödyntämällä tarkoitukseen suunniteltuja LLM- ja GenAI-työkaluja, joissa on vahvat turvallisuusrakenteet, jotka voidaan integroida olemassa oleviin järjestelmiin, jotka sallivat käyttäjien kysyä “kuratoitua” tietoa asiakkaista, taloudesta, yrityksestä tai sovelluksesta, jota he käyttävät. On olemassa keinoja lisätä turvallisuutta ilman, että arkaluontoista tietoa asetetaan vaaraan.

Liiketoiminnan siirtäminen uudelle tasolle soveltamansa tekoälyllä

Tekoälyn tulevaisuus on edelleen valoisa, kun yhä useammat johtajat tunnistavat tekoälyn hyödyt tiimien tuottavuuden, yhteistyön ja liiketoimintatuloksien kannalta. Monet organisaatiot joutuvat edelleen haasteisiin osoittamaan tuoton ja rajoittamaan ei-olennaisia kulutuksia nykyisessä taloudellisessa tilanteessa. Kääntykää soveltamansa tekoälyyn ja ohjelmistotoimittajiin, jotka ottavat sen mukaan olemassa oleviin sovelluksiin, jotta voidaan lisätä tuottavuutta ja ratkaista todellisia liiketoimintahaasteita.

Soveltamansa tekoälyratkaisut voivat auttaa yrityksiä saavuttamaan maksimaalisen tuoton investoinneistaan ja saavuttamaan ennustavia näkemyksiä, jotka auttavat niitä kasvamaan tuottavasti. Yritykset siirtävät liiketoimintansa uudelle tasolle tuotolla ja mahdollisuuksilla, jotka tulevat tarkoitukseen suunnitelluista tekoälytoiminnoista.