Come la Monetizzazione dell’Intelligenza Artificiale Sta Riscrivendo le Regole del Software Aziendale

I leader del settore hanno descritto un futuro in cui l’intelligenza artificiale viene fornita su richiesta e addebitata in base all’utilizzo, come l’elettricità o l’acqua. Nella pratica, ciò significa che i costi riflettono il consumo; aumentano e diminuiscono con l’attività, anziché essere fissi.

Il software aziendale ha a lungo favorito il prezzo per utente. Indipendentemente dal fatto che l’organizzazione utilizzasse il sistema intensivamente o solo occasionalmente, il costo rimaneva relativamente stabile. L’intelligenza artificiale sta cambiando questo per tutti i modelli. Come in qualsiasi sistema misurato, non ogni richiesta richiede la stessa quantità di potenza. Le query semplici richiedono poca elaborazione, mentre le attività più complesse possono consumare significativamente di più. Questa variabilità introduce un livello di varianza di utilizzo che molte organizzazioni devono ora gestire. Man mano che l’adozione dell’intelligenza artificiale cresce, le organizzazioni devono capire non solo dove stanno utilizzando l’intelligenza artificiale, ma anche cosa costa quell’utilizzo e come si traduce in valore per l’azienda.

Dall’Accesso ai Risultati: La Nuova Misura del Valore dell’Intelligenza Artificiale

Mentre le aziende iniziano a capire quanto possano essere variabili i costi dell’intelligenza artificiale, emerge una domanda più fondamentale: come si fa a sapere se l’intelligenza artificiale sta realmente aiutando l’azienda? La prima ondata di adozione dell’intelligenza artificiale è stata largamente trainata dall’eccitazione e dalla sperimentazione. La prossima ondata dovrebbe essere guidata da risultati misurabili.

I dispiegamenti di intelligenza artificiale più efficaci condividono una caratteristica comune: l’intelligenza è incorporata direttamente dove si svolge il lavoro. Invece di richiedere ai dipendenti di esportare i dati in uno strumento separato e interpretare i risultati da soli, l’intelligenza artificiale fornisce informazioni all’interno dei flussi di lavoro che già utilizzano ogni giorno. Quando la rilevazione delle anomalie segnala una discrepanza in un rapporto finanziario, quando l’analisi predittiva suggerisce un aggiustamento dell’inventario prima che si verifichi una carenza, o quando un cruscotto evidenzia una tendenza di flusso di cassa che richiede attenzione, queste non sono le uscite di un sistema di intelligenza artificiale autonomo. Sono integrate negli strumenti che le squadre di finanza, operazioni e catena di approvvigionamento già utilizzano.

Questa distinzione è importante, soprattutto per le aziende di medie dimensioni senza grandi team IT per gestire complesse integrazioni. Quando l’intelligenza artificiale è incorporata nella piattaforma in cui risiedono i dati aziendali, le squadre possono agire immediatamente in base alle informazioni. Il valore si manifesta in tempi di ciclo più brevi, meno eccezioni e decisioni migliori.

La Spesa in Aumento e la Pressione per Mostrare il Valore

Man mano che l’intelligenza artificiale si integra maggiormente nelle operazioni quotidiane, il contatore inizia a funzionare e la spesa inizia ad aumentare. In alcune organizzazioni, il costo di esecuzione dei carichi di lavoro di intelligenza artificiale sta già raggiungendo o superando il costo di alcuni ruoli. I team di leadership vogliono capire cosa stanno ottenendo in cambio. I guadagni di produttività, i processi più veloci e la migliore presa di decisione fanno tutti parte della promessa, ma devono essere misurabili.

In un ambiente di distribuzione, ad esempio, l’intelligenza artificiale potrebbe essere applicata per automatizzare la gestione delle eccezioni nell’elaborazione degli ordini. Invece di esaminare manualmente gli ordini segnalati, il sistema li instrada e risolve automaticamente le questioni di routine, riducendo i ritardi e liberando il personale per lavori di maggior valore. L’impatto è visibile in tempi di ciclo più brevi e meno collo di bottiglia. Questi risultati sono tracciabili, difendibili e ripetibili – gli attributi che fanno sì che i CFO e i COO si sentano a loro agio nell’estendere l’uso dell’intelligenza artificiale piuttosto che limitarlo.

Modelli di Prezzo che Si Allineano a Come l’Intelligenza Artificiale Fornisce Realmente il Valore

In risposta ai costi crescenti e alla pressione crescente per dimostrare il ritorno sugli investimenti, il mercato deve spostarsi verso modelli di prezzo che riflettono meglio come le aziende utilizzano i sistemi di intelligenza artificiale. Questo passaggio avrà implicazioni significative per come le organizzazioni bilanciano l’intelligenza artificiale e valutano i fornitori.

Il prezzo tradizionale del software spesso non soddisfa le aziende di medie dimensioni in particolare. Le tariffe di licenza fisse si applicano sia che le squadre utilizzino il sistema intensivamente o appena, il che significa che le aziende pagano frequentemente per funzionalità che rimangono inutilizzate. Man mano che l’intelligenza artificiale diventa una voce di spesa più significativa, quella mancanza di corrispondenza diventa più difficile da giustificare.

Il prezzo basato sul consumo affronta questo problema legando il costo all’utilizzo effettivo. Le aziende possono iniziare con una specifica funzionalità (ad esempio, l’elaborazione automatica delle fatture, la previsione della domanda, la gestione delle eccezioni) e validare il ritorno sugli investimenti, quindi espandersi da lì. I costi aumentano con l’attività e le organizzazioni non sono bloccate nel pagare per strumenti prima che abbiano dimostrato il loro valore. Alcuni fornitori stanno andando oltre, sperimentando modelli di prezzo basati sui risultati legati a compiti completati, come la risoluzione di una richiesta di supporto o la chiusura di un flusso di lavoro. Questi modelli consentono ai fornitori di allineare il loro prezzo con i budget operativi che sono stati tradizionalmente legati al lavoro umano piuttosto che alle licenze software.

Queste distinzioni sono importanti per gli acquirenti che valutano le piattaforme. Due soluzioni con set di funzionalità simili possono avere strutture di costo molto diverse a seconda di come instradano efficientemente le richieste, selezionano i modelli e strutturano i dati. Una piattaforma che funziona efficientemente dietro le quinte passa quei risparmi lungo la catena. Una piattaforma che non funziona efficientemente può generare costi inattesi man mano che l’utilizzo aumenta.

L’Adozione Sta Accelerando, ma i Risultati sono Ancora Variabili

L’adozione continua ad accelerare man mano che emergono cambiamenti nei prezzi e nelle strutture di costo. I costi di ingresso più bassi e l’accesso più facile attraverso le piattaforme cloud hanno consentito a più organizzazioni di sperimentare e distribuire strumenti di intelligenza artificiale. Le piccole e medie imprese, in particolare, stanno adottando queste tecnologie più velocemente delle precedenti generazioni che adottavano innovazioni precedenti.

Tuttavia, l’adozione non si traduce sempre in impatto. Alcune organizzazioni stanno distribuendo l’intelligenza artificiale in modi mirati e ben definiti e vedono benefici chiari. Altre stanno estendendo l’utilizzo in modo ampio senza un piano definito per come si collega agli obiettivi aziendali. L’attività aumenta, ma i risultati sono più difficili da individuare. Il divario tra i due gruppi spesso si riduce al fatto che le persone responsabili delle decisioni quotidiane possano realmente agire in base alle informazioni generate dall’intelligenza artificiale, o se quelle informazioni vengono utilizzate solo dagli scienziati dei dati e dal personale IT.

Renderizzare l’Intelligenza Artificiale Utilizzabile per le Persone che Svolgono il Lavoro

Perché l’intelligenza artificiale generi un valore costante, deve essere utilizzabile dalle persone responsabili delle decisioni operative, non solo da quelle con background tecnici. Un responsabile finanziario che può richiedere dati operativi utilizzando un linguaggio semplice e ottenere una risposta significativa non deve aspettare un rapporto dall’IT. Un supervisore del magazzino che può vedere le previsioni della domanda all’interno del flusso di lavoro esistente non ha bisogno di un sistema separato per agire su di esse.

Questo è dove le capacità di elaborazione del linguaggio naturale stanno facendo la differenza più grande nell’adozione pratica dell’intelligenza artificiale. Quando gli utenti possono generare rapporti o richiedere dati attraverso comandi conversazionali – senza SQL, senza formazione tecnica, senza inviare un ticket – la barriera all’uso dell’intelligenza artificiale si abbassa notevolmente. L’adozione accelera man mano che la tecnologia diventa accessibile a coloro che ne hanno bisogno. La misura del successo si sposta dal dispiegamento all’uso quotidiano e dai risultati all’impatto.

Guardando Avanti

Il software aziendale sta entrando in una nuova fase, plasmata da come l’intelligenza artificiale viene ora utilizzata. Le organizzazioni che stanno avendo successo non sono necessariamente quelle con i budget più grandi per l’intelligenza artificiale. Sono quelle che hanno incorporato l’intelligenza nei loro flussi di lavoro core, allineato la loro spesa con il valore che quei flussi di lavoro forniscono e assicurato che le persone che gestiscono quei flussi di lavoro possano utilizzare gli strumenti a loro disposizione.

I leader aziendali che valutano la loro strategia di intelligenza artificiale devono porre domande più difficili di “Abbiamo l’intelligenza artificiale?” Le domande più utili sono:

• Dove è incorporata l’intelligenza artificiale nel lavoro che produce risultati?
• Il nostro modello di prezzo premia il valore o solo l’attività?
• Le persone che prendono decisioni ogni giorno possono utilizzare ciò che abbiamo costruito?

Le organizzazioni che affrontano queste domande con chiarezza e disciplina saranno meglio posizionate per navigare ciò che verrà dopo. Le domande sono: Dove è incorporata l’intelligenza artificiale nel lavoro che produce risultati? Il nostro modello di prezzo premia il valore o solo l’attività? Le persone che prendono decisioni ogni giorno possono utilizzare ciò che abbiamo costruito? Le organizzazioni che affrontano queste domande con chiarezza e disciplina saranno meglio posizionate per navigare ciò che verrà dopo.