AI 로부터 ROI 생성을 위한 운영자 가이드

인공지능 붐에도 불구하고, 운영자는 핵심적인 도전을 맞이하고 있습니다. 많은 운영자가 의미있는 ROI를 볼 수 없는 상황에서, 인공지능 채택에 대한 투자가 크게 증가하고 있습니다.

실제로, 2028년까지全球 인공지능 투자가 6320억 달러에 이를 것으로 예상되는 가운데, MIT의 분석에 따르면, 기업의 인공지능 파일럿 프로젝트 중僅 5%만이 측정 가능한 금융적 성과를 내고 있으며, 대부분의 프로젝트는 거의 또는 전혀 ROI를 내지 못하고 있습니다. 이러한 격차는 운영자가 투자한 돈을 실제 성과로 변환하도록 압력을 가하고 있으며, 이는 실패한 파일럿 프로젝트나 실제 성과를 내지 못하는 솔루션에 대한 투자로 이어질 수 있습니다.

현실은 인공지능 시대에서 성공은 새로운 기술의 신기성이나 복잡성에 의해 정의되지 않을 것입니다. 이는 운영자가 자신의根本적인 도전을 이해하고, 실제 가치를 제공하는 기술 기반 솔루션을 선택하는 능력에 의해 결정될 것입니다. 올바른 결정을 내리기 위한銀弹은 없지만, 몇 가지 고려 사항이 운영자를 올바른 방향으로 이끌 수 있습니다.

긴급성 세금을 피하십시오

인공지능 ROI를 방해하는 주요 장벽 중 하나는 운영자가 뒤처지는 страх에 의해 결정되는 것입니다. 이러한 마음가짐이 전략을影响할 때, 조직은急いで 최신 트렌드를 따라가기 위해 귀중한 시간, 에너지, 자원을浪費할 수 있습니다.

내부 및 외부의 압력이 이러한 압력을 유발할 수 있습니다. 리더십이 경쟁사에서 새로운 인공지능 기능을 발표했을 때, 비교의 함정에 빠질 수 있으며, 이는 반응적인 대응으로 이어질 수 있습니다.

이러한 압력으로 인한 투자는 여러 이유로 실패할 수 있지만, 가장 일반적인 이유는 준비가不足한 것입니다. 경쟁사가 유사한 제품 또는 서비스를 제공할 수 있지만, 조직의 데이터 기반 또는 운영적 성숙도가 동일한 기술을 지원하기에 충분하지 않을 수 있으며, 이는 전략적인 움직임이 아닌 위험한 도박으로 이어질 수 있습니다.

그렇기 때문에, 일상적인 운영에 가장 가까운 매니저와 디렉터는 기술적 결정에 대한 정보를 제공하는 데 가장 적합한 위치에 있습니다. 새로운 기술이 시장에 나왔을 때, 이러한 팀은 먼저 해당 기술이 해결할 수 있는 명확한 문제가 있는지, 그리고 조직이 이를 지원할 준비가 되었는지 평가해야 합니다. 그들은 마찰이 있는 곳, 시간을浪費하는 곳, 기술이 영향을 미칠 수 있는 곳을 이해하기 때문에, 인공지능 결정은 신기함을 추구하는 것이 아니라 운영적 현실에 기반하여 이루어져야 합니다.

자전거 감사를 수행하십시오

또 다른 기술 구매의 함정은過度 구매입니다. 이는 긴급성 세금과 다르게, 실제 필요성이 존재하고 운영적으로 구매할 준비가 된 상황에서 발생합니다. 이 경우, 질문은 “무엇이 필요합니까?”가 아니라 “무엇이 실제로 필요합니까?”입니다.

이 문제는 레거시 산업에서 특히 심합니다. 로지스틱스 산업은 최근 몇 년 동안 기술적 가능성이 크게 증가했습니다. 과거에는 현대적인 복잡성을 해결하기 위해 구식 시스템과 프로세스를 사용해야 했지만,現在는 제3자 제공업체 또는 자체 개발을 통해無限한 기술 위시 리스트를 선택할 수 있습니다.

구매하기 전에 “자전거 감사를” 수행하는 것이 도움이 될 수 있습니다. 이는 결정권자에게 간단한 질문을 던지게 합니다. 페라리를 필요로 합니까, 아니면 자전거가 충분합니까? 기술 팀은 대담한 꿈을꾸며, 제3자 제공업체는 일반적으로 최고의 솔루션을 제공하려고 합니다. 그러나 페라리 수준의 성능을投資하는 것은 자전거로 목적지에 도달할 수 있을 때 의미가 없습니다.

메트릭으로 감사를 수행하십시오

이 결정은 세 가지 메트릭 수준을 이해함으로써 이루어질 수 있습니다. Primary, Secondary, Tertiary 메트릭을 모두 함께 평가하면 마찰이 있는 곳, 최적의 성과가 무엇인지, 그리고 그 격차를 메우기 위해 얼마나 많은 투자가 필요한지 명확하게 알 수 있습니다.

3차 메트릭은 핵심적인 운영적 행동을 나타냅니다. 이는 큰 비효율성을 포함할 수 있으며, 자전거 수준의 솔루션은 더 깨끗한 데이터 캡처와 더 효율적인 실행을 가능하게 하여 상대적으로 작은 투자로 큰 영향을 미칠 수 있습니다.

2차 메트릭은 실제 성과를 결정하는 요소입니다. 이는 고객 전환率와 같은 요소로, 생산성의 증가로 인해 팀이 영향을 미칠 수 있습니다. 여기서의 비효율성을 해결하려면 자전거보다 더 복잡한 솔루션이 필요하지만, 페라리보다 덜 복잡한 솔루션, 예를 들어 대규모 데이터셋을 처리할 수 있는 자동화 솔루션이 필요합니다.

1차 메트릭은 수익과 같은 큰 바위를 나타냅니다. 이는 페라리 수준의 솔루션이 나타나는 곳입니다. 이는 높은 티켓 기술로, 하위 라인의 도전을 먼저 해결하지 않으면 실제 ROI 잠재력을 달성하지 못할 수 있습니다.

더 작은, 목표적인 투자는 낮은 수준에서 시작하는 것이 좋습니다. 이는 빠른 결과를 제공하고, 무엇이 효과적인지 배우는 기회를 제공하며, 시간이 지남에 따라 누적되는 증가는 더 큰 투자보다 더 작은 위험으로 동일하거나 더 큰 총 영향을 미칠 수 있습니다.

스타트업 파트너십에 대해 전략적으로 접근하십시오

最近의 인공지능 관련 벤처 캐피탈의 급증은 새로운 스타트업을 시장에洪水般으로 밀어 넣었습니다. 이러한 스타트업은 혁신과 결과를 약속하는 피치로 등장할 것입니다.

그러나 구매자는 주의해야 합니다. 이러한 새로운 스타트업의 제품과 사람들은 종종 검증되지 않은 것입니다. 초기 채택자는 내재된 위험을 감수해야 하며, 이는 제품을 함께 구축하는 것과 같은 위험을 포함할 수 있습니다. 이는 긍정적인 측면이 될 수 있지만, 이는 의도적인 선택이어야 합니다. 실제 금융적影響을 가진 문제를 해결하려고 할 때, 벤더의 최신 업데이트를 미세 조정하는 데 귀중한 자원을浪費하는 것은 불필요한 두통을 유발할 수 있습니다.

벤더가 통합되면, 결과는 제어할 수 없는 영역에 있습니다. 그들의 로드맵, 고객 지원 확장성, 가격 역학, 성과를 유지하는 능력은 모두 변경될 수 있습니다. 이러한 변화는 파트너십의 장기적인 가치를 예상하지 못한 방식으로 형성할 수 있습니다.

이러한 불확실성을 탐색하는 데는 초기에 인내와 식별력이 필요합니다. 증명된 개념을 통해 솔루션을 검증하고, 더深い 통합 전에 계약적 약정을 이해하며, 기존 사용자와 직접 대화하여 가치를 제공할 수 있는 제공업체를 선택하는 데 도움이 됩니다.

인공지능으로 ROI를 창출하십시오

이러한 고려 사항을 함께하면, 인공지능으로부터 ROI를 생성하는 데 있어 가장 중요한 요소는 강한 식별력을 실천하는 것입니다. 운영자가 실제 마찰을 식별하고, 비효율성을 제거하며, 시간을 더 가치 있는 작업에 재할당할 때, 결과는 개선됩니다. 이는 실제 ROI의 모습이며, 이는 규율, 명확성, 장기적인 이익을 위한 실용적인 결정에 의해 얻어지는 것입니다.