Il ROI dell’AI Applicata: Cambiare Marcia per le Imprese

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 secondo cui 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 non raggiunge lo stadio di produzione partendo dal pilotaggio.

I leader aziendali sono ora scettici sui benefici dell’AI perché hanno investito tempo, denaro e altre risorse nell’adozione di soluzioni guidate dall’AI, ma non sono stati in grado di vedere i risultati che si aspettavano. Invece di abbandonare completamente l’AI, 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 ottenere 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’impresa nonostante le preoccupazioni sul suo valore. Ora non è il momento di mollare, ma piuttosto è il momento di correggere la rotta.

OneStream Software ha 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 concorda 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 ottenere un ROI significativo. Entra in scena l’AI applicata.

L’AI applicata utilizza funzionalità predefinite alimentate dall’AI per affrontare un’esigenza specifica di finanza o business. 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 di finanza 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 informazioni preziose sui fattori interni ed esterni che influenzano l’attività, consentendo ai leader di guidare la loro organizzazione con fiducia. Queste informazioni possono ridurre il rischio, identificare nuove opportunità di business e migliorare efficacemente la capacità di prendere decisioni. Queste soluzioni progettate su misura si distinguono come potenti strumenti aziendali per l’impresa moderna.

I vantaggi dell’AI applicata: velocità e accuratezza

Le imprese hanno bisogno di informazioni tempestive e accurate per supportare decisioni coraggiose e agili. Questa affermazione può sembrare ovvia, ma molti modelli di AI generalizzati non possono essere distribuiti abbastanza rapidamente per fornire le informazioni necessarie 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 precisi. Le organizzazioni possono distribuire modelli di previsione guidati dall’AI in pochi giorni, il che consente loro di accedere più rapidamente a informazioni rilevanti e critiche per l’attività.

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 mirando più precisamente 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 imprese 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 credono che l’AI abbia già fornito ai loro team una maggiore velocità di decisione (49%), migliori informazioni sui dati (48%), una migliore qualità dei risultati (48%) e un’ottimizzazione dell’allocazione delle risorse (38%). Quando l’AI viene utilizzata per un caso d’uso specifico, può essere significativamente più efficace e azionabile.

Superare 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 tra i modelli AI e i valori aziendali. È qui che la funzionalità progettata su misura 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 ed eseguire test di scenario per mostrare come hanno determinato il modello più preciso. Inoltre, cercare AI incorporata e progettata su misura, 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 indicato l’implementazione dell’AI come la sfida principale, superando le norme e le procedure di protezione dei dati (31%). Le organizzazioni dovrebbero collaborare con i fornitori di tecnologia che hanno sviluppato le migliori pratiche e il materiale di formazione per educare i membri del team. Un vero partner aiuterà a soddisfare le esigenze di formazione degli dipendenti invece di semplicemente consegnare le chiavi della macchina. L’AI Auto applicata per la finanza o l’attività può anche supportare le lacune di competenze offrendo flussi di lavoro incorporati e capacità di drill-back in modo che gli dipendenti possano avere più supporto mentre imparano.

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

Per mitigare questo rischio, le imprese possono sfruttare LLM e strumenti di AI general-purpose con robuste strutture di sicurezza che possono integrarsi con sistemi esistenti che consentono agli utenti di interrogare “dati curati” relativi ai loro clienti, finanzi, azienda o applicazione software che stanno utilizzando. In sostanza, ci sono modi per aggiungere protezioni senza esporre informazioni altamente sensibili.

Cambiare marcia per le imprese 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 degli esiti aziendali. Molte organizzazioni rimarranno sfidate nel dimostrare il ROI mentre limitano le spese non essenziali considerando il paesaggio 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 imprese a ottenere risultati massimi dal loro investimento e a ottenere informazioni predittive che aiutano a crescere in modo redditizio. Le imprese cambieranno marcia con il ROI e l’opportunità che deriva dalle funzionalità di AI progettate su misura.