Een operatorsgids voor het genereren van ROI vanuit AI

Hoewel de kunstmatige intelligentie-boom veel voordelen heeft, heeft hij ook een kernuitdaging voor operators gecreëerd. Ondanks significante investeringen in de adoptie van AI, zien veel operators nog steeds geen significante ROI op de balans verschijnen.

Feitelijk, terwijl de wereldwijde uitgaven aan AI naar verwachting $632 miljard zullen bereiken in 2028, vond een MIT analyse dat slechts ongeveer 5% van de AI-piloten van ondernemingen meetbare financiële rendementen oplevert, met de overgrote meerderheid die weinig tot geen ROI genereert. Deze kloof heeft een toenemende druk op operators gecreëerd om dollars om te zetten in impact, vaak resulterend in verspilde middelen aan mislukte piloten of overhaaste investeringen in oplossingen die veelbelovend lijken op papier, maar in de praktijk tekortschieten.

De realiteit is dat succes in de AI-tijdperk niet zal worden gedefinieerd door de nieuwheid of geavanceerdheid van een nieuwe technologie, maar door hoe discriminatie-teams kunnen zijn in het begrijpen van hun fundamentele uitdagingen en het kiezen van technologie-gedreven oplossingen die echte waarde leveren. Er is geen zilveren kogel voor het krijgen van het goed, maar enkele overwegingen kunnen helpen uw team in de juiste richting te bewegen.

Voorkom de Urgentiebelasting

Een van de belangrijkste barrières voor AI-ROI is het toelaten van de angst om achtergelaten te worden om beslissingen te nemen. Wanneer deze mentaliteit de strategie beïnvloedt, kunnen organisaties een urgentiebelasting betalen, waardevolle tijd, energie en middelen verbrandend in een poging om bij te blijven met de laatste trends.

Interne en externe krachten kunnen die druk activeren. Wanneer leiderschap een concurrent ziet met een nieuwe AI-capaciteit, kan een snelle afdaling in de vergelijkingstrap volgen, en wat begint als een verlangen om relevant te blijven, snel verandert in een reactieve race om te reageren.

Investeringen gedaan vanuit dit startpunt falen om veel redenen, maar een van de meest voorkomende is onvoldoende paraatheid. Terwijl een concurrent een soortgelijk product of dienst kan aanbieden, kan de data-fundament of operationele volwassenheid van een organisatie mogelijk niet sterk genoeg zijn om dezelfde technologie te ondersteunen, waardoor wat lijkt op een strategische zet, een riskante gok wordt.

Dat is waarom managers en directeuren die het dichtst bij de dagelijkse operaties staan, vaak het beste zijn om technologiebeslissingen te informeren. Wanneer een schijnbaar must-have-technologie op de markt komt, moeten deze teams worden belast met het eerst beoordelen of er een duidelijk probleem is dat het kan oplossen en of de organisatie echt paraat is om het te ondersteunen. Omdat ze begrijpen waar wrijving bestaat, waar tijd verloren gaat en waar technologie mogelijk impact kan hebben, kunnen ze helpen om AI-beslissingen te gronden in operationele realiteit in plaats van het najagen van nieuwheid.

Voer een Fietsenaudit uit

Een andere veelvoorkomende technologie-aankoopvalkuil is over-kopen. Dit verschilt van de urgentiebelasting omdat het optreedt nadat is vastgesteld dat een echte behoefte bestaat en u operationeel paraat bent om een AI-oplossing aan te kopen. Op dat moment wordt de vraag niet “hebben we iets nodig” maar “wat hebben we eigenlijk nodig”?

Dit probleem is bijzonder prevalent in legacy-gebonden industrieën zoals logistiek, die van 0 naar 60 is gegaan met technologische mogelijkheden in de afgelopen jaren. Waar onze uitdaging eens was om moderne complexiteiten aan te pakken met verouderde systemen en processen, is het nu het kiezen uit de oneindige technologische wensenlijstjes die beschikbaar zijn van derden of via in-house-ontwikkeling.

Een “Fietsenaudit” kan enorm helpen voordat u bij het punt van aankoop komt. Het daagt beslissers uit om een eenvoudige vraag te beantwoorden: hebben we een Ferrari of een fiets nodig? Ambitieuze technologie-teams houden ervan om groot te denken, en derden bieden typisch hun top-tier-oplossing rechtstreeks aan. Beide zijn geldig, maar investeren in Ferrari-niveau-vermogen heeft geen zin wanneer een fiets u waar u naartoe moet brengt.

Audit met Metrics

Een manier om die beslissing te nemen is om het probleem dat u probeert op te lossen te begrijpen over drie metriekniveaus: Primair, Secundair en Tertiair. Het beoordelen van alle drie samen helpt om duidelijk te maken waar wrijving bestaat, wat optimale prestaties op elk niveau lijken en hoeveel investering nodig is om de kloof te dichten.

Tertiaire metrieken vertegenwoordigen kernoperationele gedragingen. Aanzienlijke inefficiënties leven vaak op dit niveau, en fiets-niveau-oplossingen die verbeteringen mogelijk maken zoals schoner gegevensopname en efficiëntere uitvoering, kunnen een grote impact hebben met relatief kleine investering.

Secundaire metrieken weerspiegelen de echte prestatiedrijvers – denk aan klantconversiepercentages en andere hefbomen die teams kunnen beïnvloeden door verhoogde productiviteit. Het oplossen van inefficiënties hier vereist typisch iets meer geavanceerd dan een fiets maar minder complex dan een Ferrari, zoals geavanceerde automatisering die grotere datasets aankan.

Primaire metrieken zijn de grote stenen zoals omzet. Dit is waar Ferrari-niveau-oplossingen typisch verschijnen. Het is typisch hoge-tickettechnologie die een materiaal impact op de onderkant van de lijn belooft. Hoewel het waard is om te verkennen, is het cruciaal om te onthouden dat tenzij secundaire en tertiaire uitdagingen eerst worden aangepakt, deze oplossingen kunnen tekortschieten in hun ware ROI-potentieel.

Kleinere, gerichte investeringen op lagere niveaus zijn vaak de beste plek om te beginnen, omdat ze snel resultaten opleveren. Ze creëren ook kansen om te leren wat werkt, terwijl ze incrementele winst opleveren die in de loop van de tijd samenvoegen, uiteindelijk helpend om te bouwen naar hetzelfde of grotere totale impact als grotere investeringen, met veel minder risico.

Samen helpen de Fietsenaudit en dit driedelige metriekenkader organisaties om risico’s te mitigeren door oplossingen recht te grooten voor echte problemen. Het punt is niet om geavanceerde AI te vermijden, maar om klein te beginnen door de meest impactvolle problemen op te lossen met de minste investering die nodig is en te schalen van daaruit.

Wees Strategisch over Startup-Partners

De recente golf in AI-gerelateerde venture capital heeft de markt overspoeld met nieuwe startups. Deze disruptors zullen aan tafel komen met pitches die innovatie en resultaten beloven die zelfs de meestdiscerning inkoopteams kunnen overtuigen.

Maar koper, wees gewaarschuwd: zowel de producten als de mensen achter veel van deze nieuwkomers zijn vaak onbewezen. Vroeg adopteren brengt inherente risico’s met zich mee, waaronder de mogelijkheid dat u onbewust het product samen met hen bouwt. Terwijl dat upside kan bieden, moet het een bewuste keuze zijn – omdat wanneer u probeert de naald te verplaatsen op problemen met echte financiële implicaties, het besteden van waardevolle middelen aan het helpen van een leverancier om zijn laatste update te verfijnen, onnodige hoofdpijn kan introduceren.

Als een leverancier eenmaal geïntegreerd is, ligt veel van het resultaat buiten uw controle. Hun roadmap, klantenservice-schaalbaarheid, prijsdynamiek en vermogen om prestaties te behouden terwijl ze groeien, zijn allemaal onderhevig aan verandering. Deze verschuivingen kunnen de langetermijnwaarde van de partnership op manieren vormen die niet volledig zichtbaar zijn bij het begin.

Het navigeren van die onzekerheid vereist geduld en onderscheidingsvermogen aan de voorkant. De tijd nemen om een oplossing te valideren via een proof of concept, contractuele verplichtingen begrijpen voordat dieper integratie, en rechtstreeks spreken met bestaande gebruikers, helpt teams om leveranciers te kiezen die zijn gepositioneerd om waarde te leveren over de levensduur van de partnership.

Maak AI rendabel

Genomen samen, versterken deze overwegingen de realiteit dat het oefenen van sterke onderscheidingsvermogen het eerste en meest kritieke factor is in het genereren van ROI vanuit AI. Wanneer teams zich richten op het identificeren van echte wrijving, verbeteren de resultaten omdat inefficiënties worden verwijderd en tijd wordt heruitgericht naar hogere-waarde taken. Dat is wat echte ROI lijkt, en het wordt alleen verdiend door discipline, duidelijkheid en pragmatische besluitvorming die de onderkant van de lijn ten goede komen over tijd.