Il ROI dell’AI Applicata: Cambiare l’Azienda in una Nuova Marcia

L’AI è ovunque e tutti ne parlano, ma poche imprese stanno attualmente fornendo valore aziendale con l’AI.

C’è una narrazione falsa oggi che molte organizzazioni stanno adottando con successo l’AI a un ritmo rapido quando in realtà poche stanno ottenendo valore dalla tecnologia. Nel 2022, Gartner ha riferito che in media, la metà (54%) dei progetti AI raggiunge lo stadio di produzione. Ciò rappresenta un leggero aumento rispetto al rapporto di Gartner del 2019 sull’AI nelle organizzazioni, che ha determinato che il 53% dei progetti AI di solito non raggiunge la produzione dal pilotaggio.

I leader aziendali sono ora scettici dei benefici dell’AI perché hanno investito tempo, denaro e altre risorse nell’integrazione di soluzioni guidate dall’AI, eppure non sono stati in grado di vedere i risultati che si aspettavano. Invece di abbandonare completamente l’AI – cosa che la maggior parte delle imprese non può permettersi di fare – le organizzazioni dovrebbero ridurre gli investimenti in AI generalizzata e concentrarsi sull’adozione di AI applicata per raggiungere un ROI significativo nel 2024.

Il futuro è luminoso con l’AI – se si può raggiungere il ROI

L’AI continuerà a svolgere un ruolo critico in tutta l’azienda nonostante le preoccupazioni sul suo valore. Ora non è il momento di mollare la presa, ma piuttosto è il momento di correggere la rotta.

In OneStream Software, abbiamo recentemente condotto un sondaggio su 800 leader finanziari in tutto il mondo sul loro utilizzo e percezione della tecnologia AI nel settore, che ha rivelato che più della metà (55%) dei rispondenti concordano che l’AI diventerà un componente fondamentale dei processi finanziari nei prossimi cinque anni. I team devono ora trovare soluzioni guidate dall’AI che possano raggiungere un ROI significativo. Entra in scena: l’AI applicata.

L’AI applicata utilizza funzionalità preconfigurate alimentate dall’AI per affrontare una specifica esigenza finanziaria o aziendale. Queste soluzioni sono più veloci e più efficienti da distribuire perché si concentrano su un caso d’uso specifico, generano un ROI più alto e accelerano il tempo di valore. L’AI applicata viene comunemente utilizzata nei team finanziari per accelerare la velocità e l’accuratezza dei piani di domanda e delle previsioni di ricavi, rilevare anomalie nei dati storici e automatizzare le attività di routine. Tutti questi aspetti sono estremamente benefici alla luce della continua carenza di talenti contabili.

Nel complesso, l’AI applicata offre preziosi insight sui fattori interni ed esterni che influenzano l’azienda, consentendo ai leader di guidare la loro organizzazione con fiducia. Questi insight possono ridurre il rischio, identificare nuove opportunità aziendali ed effettivamente migliorare la capacità di prendere decisioni. Queste soluzioni progettate per uno scopo specifico si distinguono come potenti strumenti aziendali per l’impresa moderna.

Vantaggi dell’AI applicata: velocità e accuratezza

Le aziende hanno bisogno di insight tempestivi e accurati per supportare decisioni coraggiose e agili. Questa affermazione può sembrare ovvia, ma molti modelli di AI generalizzata non possono essere distribuiti abbastanza rapidamente per fornire gli insight necessari per supportare le decisioni che devono essere prese oggi.

A differenza dell’AI generalizzata, l’AI applicata è più veloce da distribuire e i suoi risultati sono spesso più accurati. Le organizzazioni possono distribuire modelli di previsione guidati dall’AI in pochi giorni, il che consente loro di accedere più rapidamente a insight rilevanti e fondamentali per influenzare l’azienda.

Sul lato marketing, l’AI applicata può fornire previsioni di domanda più accurate per prodotto, canale, geografia e segmento di clienti, consentendo un marketing più efficace e mirato a segmenti di mercato specifici. Questa strategia massimizza l’impatto delle campagne e minimizza le risorse sprecate.

Nel dipartimento finanziario, i team possono utilizzare l’AI applicata per generare previsioni di domanda più accurate per fornire una solida base per la pianificazione finanziaria, consentendo alle aziende di allocare i budget più efficacemente e prendere decisioni di investimento più informate.

Il sondaggio AI-Driven Finance ha anche mostrato che i leader finanziari globali ritengono che l’AI abbia già fornito ai loro team una presa di decisione più rapida (49%), insight sui dati migliorati (48%), qualità dei risultati migliorata (48%) e allocazione delle risorse ottimizzata (38%). Quando l’AI viene utilizzata per un caso d’uso specifico, può essere significativamente più efficace e azionabile.

Rimuovere gli ostacoli dell’AI

Sebbene l’AI applicata offra un miglior ROI rispetto all’AI generalizzata nella maggior parte degli scenari, ci sono ancora alcune sfide residue di cui essere consapevoli.

I leader aziendali hanno una mancanza di fiducia nei risultati guidati dall’AI perché sono stati bruciati dai risultati deludenti dell’AI generalizzata, come menzionato in precedenza. I leader potrebbero aver sperimentato una mancanza di trasparenza nei modelli dietro i risultati o non essere riusciti a integrare l’AI nei processi aziendali a causa della mancanza di allineamento dei modelli AI e dei valori aziendali. È qui che la funzionalità progettata dell’AI applicata aumenta la velocità di valore e il ROI.

Una soluzione è fornire trasparenza nei dati e nei risultati derivati dal modello di AI applicata. I team possono lavorare con i partner tecnologici per comprendere la composizione del modello e svolgere test di scenario per mostrare come hanno determinato il modello più accurato. Inoltre, cercare l’AI incorporata e progettata per uno scopo specifico, sia per la finanza che per un dipartimento aziendale specifico, per abilitare il consumo e l’analisi senza soluzione di continuità.

La formazione degli dipendenti è un altro ostacolo quando si tratta di implementare l’AI. Secondo lo stesso rapporto AI-Driven Finance, quasi un terzo (32%) dei leader finanziari in tutto il mondo ha nominato l’implementazione dell’AI come la sfida principale, superando le norme e le procedure di privacy dei dati (31%). Le organizzazioni dovrebbero collaborare con i fornitori di tecnologia che hanno le migliori pratiche e i materiali di formazione sviluppati per educare i membri del team. Un vero partner aiuterà ad affrontare le esigenze di formazione dei dipendenti invece di semplicemente consegnare le chiavi della macchina. L’Auto AI progettata per la finanza o l’azienda può anche supportare le lacune di competenze offrendo flussi di lavoro incorporati e funzionalità di drill-back in modo che i dipendenti possano avere più supporto mentre imparano.

La privacy e la sicurezza dei dati potrebbero non essere la sfida principale per l’implementazione dell’AI, ma sono comunque molto elevate. La preoccupazione più grande qui è che condividere dati confidenziali con strumenti di GenAI (Generative AI) general-purpose come ChatGPT potrebbe mettere informazioni sensibili nelle mani dei concorrenti e del pubblico in generale.

Per mitigare questo rischio, le aziende possono sfruttare LLM e strumenti GenAI progettati per uno scopo specifico con strutture di sicurezza robuste che possono integrarsi con sistemi esistenti che consentono agli utenti di interrogare dati “curati” sui loro clienti, finanziari, azienda o sull’applicazione software che stanno utilizzando. In sostanza, ci sono modi per aggiungere barriere di protezione senza esporre informazioni altamente sensibili.

Cambiare l’azienda in una nuova marcia con l’AI applicata

Il futuro dell’AI rimane luminoso mentre più leader riconoscono i benefici dell’AI per la produttività del team, la collaborazione e la guida dei risultati aziendali. Molte organizzazioni rimarranno sfidate nel dimostrare il ROI mentre limitano anche le spese non essenziali considerando il panorama economico attuale. Rivolgersi all’AI applicata e ai fornitori di software che la stanno incorporando nelle applicazioni esistenti per aumentare la produttività e risolvere problemi aziendali reali.

Le soluzioni di AI applicata possono aiutare le aziende a ottenere risultati massimi dal loro investimento e acquisire insight predittivi che li aiutano a crescere in modo redditizio. Le aziende cambieranno in una nuova marcia con il ROI e le opportunità che derivano dalle funzionalità AI progettate per uno scopo specifico.