オペレーターのためのAIからROIを生み出すガイド

AIブームには多くのメリットがありますが、オペレーターにとって核心的な課題も生み出しています。AIの導入への多大な投資にもかかわらず、多くのオペレーターはまだ有意義なROIを財務諸表に実現できていません。

実際、世界的な支出は2028年までに632億ドルに達すると予想されていますが、MITの分析によると、企業のAIパイロットの約5%だけが測定可能な財務収益をもたらし、多くの場合、ROIはほとんどもたないか、まったくもたらしません。このギャップにより、オペレーターはドルを影響力に変えるために圧力がかかり、リソースが失敗したパイロットや、紙上では約束のあるソリューションに浪費されることが多くなります。

現実は、AI時代の成功は、新しいテクノロジーの新しさや洗練度だけによって定義されるのではなく、チームが基本的な課題を理解し、真の価値を提供するテクノロジーを活用するソリューションを選択する能力によって定義されるということです。正しいことを行うための銀の弾丸はありませんが、幾つかの考慮事項がチームを正しい方向に進めるのに役立ちます。

緊急性税を避ける

AIのROIの1つの大きな障壁は、決定を下す際に後れを取る恐怖に導かれることです。このマインドセットが戦略に影響を与えると、組織は貴重な時間、エネルギー、リソースを浪費し、最新のトレンドに追いつこうとします。

内部的および外部的な力がこの圧力を引き起こすことができます。リーダーシップが競合他社の新しいAI機能を目にすると、比較の罠に陥ることがあり、関連する製品またはサービスを提供する欲求は、すぐに反応するための競争になります。

この出発点から行われた投資は、多くの理由で失敗しますが、最も一般的な理由の1つは、十分な準備ができていないことです。競合他社は同様の製品またはサービスを提供するかもしれませんが、組織のデータ基盤または運用の成熟度が、同様のテクノロジーをサポートするのに十分に強くない可能性があり、戦略的な動きと見えたものが、リスクの高い賭けに変わります。

そのため、日常業務に最も近いマネージャーとディレクターは、テクノロジー決定を下す際に情報を提供するのに最も適しています。見かけにのみ 必要なテクノロジーが市場に出てきたとき、これらのチームは、明確な問題を解決できるか、組織がそれをサポートする準備ができているかどうかを最初に評価する必要があります。摩擦が存在する場所、時間が失われている場所、テクノロジーが影響を与える可能性がある場所を理解しているため、AIの決定を新しさを追うのではなく、運用の現実に基づいて行うことができます。

自転車監査を実施する

テクノロジーの調達におけるもう1つの一般的な落とし穴は、過剰な購入です。これは、緊急性税と異なり、真のニーズが存在し、AIソリューションを購入するための運用上の準備が整っていることを決定した後に発生します。この時点では、質問は「何かが必要か」というのではなく、「何が必要か」ということになります。

この問題は、特にレガシーシステムに縛られている物流のような業界で、最近、技術的な可能性が0から60まで急激に進化しました。複雑さを扱うために、古いシステムとプロセスを抱えていた課題は、現在はサードパーティのプロバイダーまたは社内開発から利用可能な無限のテクノロジー願望リストから選択することです。

「自転車監査」は、購入する前に大きな助けとなります。意思決定者に、単純な質問に答えることを挑みます。フェラーリが必要か、自転車が必要か。野心的なテクノロジーチームは、大きな夢を見ることが好きですが、サードパーティプロバイダーは通常、最初からトップレベルのソリューションを提供することを目指します。どちらも妥当ですが、フェラーリレベルの馬力に投資することは、自転車で目的地に到達できる場合、意味がありません。

メトリクスで監査する

その決定を下す1つの方法は、3つのメトリクスレベルで問題を理解することです。プライマリ、セカンダリ、テリアリ。すべてのメトリクスをまとめて評価することで、摩擦が存在する場所、各層での最適なパフォーマンスがどのようになっているか、ギャップを埋めるためにどれだけの投資が必要かを明確にします。

テリアリメトリクスは、コアの運用行動を表します。この層には、重大な非効率性が多く存在し、自転車レベルのソリューションが、より効率的なデータキャプチャや実行を可能にすることで、比較的少ない投資で大きな影響を与えることができます。

セカンダリメトリクスは、顧客転換率やチームが生産性の向上を通じて影響を与えることができる他の要因などの実際のパフォーマンスドライバーを反映しています。この層での非効率性を解決するには、自転車よりも複雑でフェラーリよりも単純な、複数のデータセットを処理できる高度な自動化が必要です。

プライマリメトリクスは、収益のような大きなロックを表します。ここでは、フェラーリレベルのソリューションが通常現れます。これは、財務諸表の下線に大きな影響を与えることを約束する、高額なテクノロジーです。ただし、これらのソリューションが真のROIの潜在力を発揮するには、セカンダリおよびテリアリの課題が最初に解決される必要があることを覚えておくことが重要です。

小規模で、ターゲットを絞った投資は、迅速な結果をもたらすことが多く、最も効果的な問題を解決するために必要な最小限の投資です。さらに、これらの投資は、どれが機能するかを学ぶ機会を提供し、時間の経過とともに増加するインクリメンタルな利益をもたらします。最終的に、より大きな投資と同じ、またはそれ以上の総影響をもたらすのに役立ちますが、リスクははるかに低くなります。

自転車監査とこの3層のメトリクスフレームワークを組み合わせることで、組織はリスクを軽減し、問題に最適なソリューションを提供できます。先進的なAIを避けることではなく、小さな問題から始めて、最も影響の大きい問題を最小限の投資で解決し、そこからスケールアップすることです。

スタートアップパートナーについて戦略的に考える

最近の増加のAI関連ベンチャーキャピタルは、市場を新しいスタートアップで溢れさせました。これらのディスラプターは、さもしいプロキュアメントチームさえも魅了するほどの革新と結果を約束するプレゼンテーションでやって来ます。

しかし、買い手は注意してください。多くの新規参入者の製品と背後にある人々は、未証明です。早期採用者になることは、内在的なリスクを伴います。包括的なリスクには、製品と一緒に構築している可能性があることなどが含まれます。そうすることで、メリットが得られる可能性がありますが、意図的な選択であるべきです。財務上の影響が大きい問題を解決しようとしている場合、ベンダーの最新の更新を微調整するのを手伝うことで、不要な頭痛が生じる可能性があります。

ベンダーが統合されると、結果の多くは制御不能になります。彼らのロードマップ、顧客サポートの拡張性、価格の力学、成長に伴うパフォーマンスの持続可能性はすべて、最初に予見できない方法で変更される可能性があります。そうした変化は、パートナーシップの長期的な価値を、最初に予見できない方法で形作ります。

その不確実性を乗り越えるには、最初に忍耐強く、慎重さが必要です。ソリューションを検証するための実証実験に時間を取り、深い統合前に契約上の約束を理解し、既存のユーザーと直接話すことで、チームはパートナーシップの期間中で価値を提供するプロバイダーを選択することができます。

AIで利益を生み出す

まとめると、これらの考慮事項は、AIからROIを生み出すには、慎重さを実践することが最も重要な要素であることを強調しています。チームが真の摩擦を特定することに集中すると、非効率性が除去され、時間がより高価値のタスクに再割り当てされるため、結果が改善されます。那が真のROIのようです。それは、時間をかけて、明確さと、長期にわたって財務諸表に利益をもたらす、実用的で慎重な意思決定によってのみ得られます。