Maksimere AI ROI i bedriften

Som tilfellet har vært med mange teknologier før det, blir kunstig intelligens (AI) hyllet som de neste store innovasjonsbedriftene bare må bruke. Ironisk nok har den underliggende teknologien eksistert i flere tiår, men med de siste iterasjonene har hypen nådd et febernivå – overgå realiteten med implementering i hele bedriften. Likevel, ettersom IT-team møter økende press for å komme ombord på IT-toget, må de balansere denne entusiasmen med realiteten på bunnlinjen. Ulike implementeringer krever ulike investeringsnivåer, noe som betyr at de også må gi en annen avkastning – ofte på en annen tidsplan.

Evnen til å levere vellykkede AI-produkter avhenger av en rekke faktorer: spesifikke strategier, planlegging og utførelse valgt av bedriftsledere; tilgjengelighet av dyktige ressurser; passe inn i produktets veikart; organisatorisk aksept av risiko; og tidsstyring mot forventet avkastning på investeringen (ROI).

Å balansere disse faktorene er utfordringen, men å følge disse tre trinnene kan holde organisasjoner på veien mot AI ROI.

Forstå teknologien

Mange bedrifter går inn i AI-kampen og tror de står bak, men de forstår ikke helt hvorfor, hvordan eller til og med hva teknologien er. Som et resultat er deres første oppgave å skille mellom ulike varianter av AI, som begynner med presisjon AI vs generativ AI.

Precision AI er bruken av maskinlæring og dyp læring modeller for å forbedre resultatene. Det gjør det mulig for bedrifter å automatisere beslutningsprosesser, skape effektivitet og øke avkastningen. Precision AI har modnet til en etablert arbeidshestteknologi for bedrifter som fortsetter å se betydelig bruk og blir mer mainstream for hver dag som går.

Generativ AI (GenAI) er nytt og har blitt fremtredende siden OpenAI lanserte ChatGPT sent i 2022. Bestående av grunnleggende store språkmodeller (LLM) som er trent med milliarder av parametere for å generere ny semantisk tekstkontekst, tilbyr GenAI betydelige muligheter for forretningseffekt og operasjonell effektivitet, men det er tidlig i brukslivssyklusen.

En betydelig hindring er standarden for datakvalitet, som er forhøyet for GenAI-applikasjoner siden datasett av lav kvalitet kan introdusere åpenhet og etiske problemer.

Datapålitelighet begynner med å designe og implementere arbeidsflyter; etablere rørledninger for å utføre; abstrahere gjennom APIer; kuratere og demokratisere; og behandle ulike datatyper. I stedet for den forrige generasjonen av datakvalitetskrav som inkluderte 4Vs (volum, hastighet, sannhet og variasjon), trenger AI nye krav som inkluderer 4Ps: prediksjon, produktivitet, presisjon og persona i skala.

Prediksjon: AI-algoritmer tillater bruk av statistisk analyse for å finne mønstre i dataene og identifisere atferd for å forutsi og forutsi fremtidige hendelser ved å korrelere historiske data i hvile og datastrømming for å ta beslutninger i sanntid.

Produktivitet: AI muliggjør automatisering av forretningsprosesser, noe som øker bedriftens operasjonelle effektivitet og produktivitet, reduserer repeterende oppgaver og frigjør personalet tid til å jobbe med mer strategiske oppdrag.

Precision: Denne beregningen måler modellresultatene på en måte som maskinlæringsmodeller kan produsere nøyaktighet mellom akseptabelt område bestemt av brukstilfellene. Presisjon beregnes også som antall sanne positive delt på totalt antall positive spådommer.

Persona i skala: Dette refererer til prosessen med å bruke pålitelige data som kundekjøpshistorikk, handlinger på stedet, kundenes sentimentanalyse for spesifikke produkter og undersøkelsessvar. Det gir individualiserte opplevelser på tvers av demografi.

I tillegg til datakvalitet, må bedrifter vurdere en rekke andre faktorer – både interne og eksterne – når de evaluerer deres AI-beredskap: styring, samsvarsjustering, skyinvesteringer, talent, nye forretningsmodeller, risikostyring og ledelsesengasjement.

Organisasjoner må begynne med å etablere en AI-visjon som samsvarer med deres mål og strategiske mål. Buy-in fra C-suiten er kritisk, siden AI-distribusjoner krever betydelige forhåndsinvesteringer. CIOen må tydelig artikulere veien til ROI til hele C-suiten – en sann test av CIOen for å heve IT fra en aktiverende funksjon til en strategisk.

Deretter må organisasjonen samordne mennesker, prosesser og teknologi. AI krever nye ferdigheter og sertifiseringer som dyplæringsmodeller og maskinlæring, ettersom organisasjoner tradisjonelt har integrert AI i menneskelige arbeidsflyter. Imidlertid reverserer GenAI dynamikken, men de fleste beste praksis og retningslinjer for ansvarlig bruk inkluderer fortsatt en "menneske i løkken"-komponent for å opprettholde etiske standarder og verdier.

En AI-distribusjon krever også nye forretningsprosesser for styring og datakvalitetssikring, noe som gjør det mulig for dataforskerne som er ansvarlige for å levere nye AI-modeller for å løse komplekse forretningsproblemer.

Ettersom nye AI-produkter er designet, utviklet og produsert for produksjon, må bedrifter også være på vakt mot AI-industriens siste regulatoriske retningslinjer. Den europeiske AI-loven har etablert beste praksis for bruk av AI– og konsekvenser av å ikke følge disse retningslinjene. Som et resultat har bedrifter konstruert team for å opprette, evaluere og oppdatere innsats rundt AI-forskrifter.

Med bedrifter som blir stadig mer datadrevne, må de utvikle grunnleggende strategier for å beskytte datamidlene, slik at de kan levere den beste innsikten gjennom plattformer for analyseprosessautomatisering. Derfra kan de velge AI-teknologiene og nye plattformene som gir best mening for dem.

Definer Business Case

Til slutt krever ekte avkastning på en AI-investering å selge fordelene til kundene, noe som betyr at AI-beredskap krever en ny forretningstankegang ettersom teknologien driver transformasjon for bedrifter på tvers av bransjer.

Vellykket AI-produktutvikling krever en intim forståelse av bransjespesifikke kundereiser og tilpasse AI-løsninger med forretningsmål. Kundesentrisitet spiller en nøkkelrolle i utviklingen av nye driftsmodeller, og moderne teknologier brukes for å øke effektiviteten.

For eksempel kan kunder som leter etter små gevinster i AI-modenhet stole på programvareressursene og skyinfrastrukturen for å utvikle nye produkter og løsninger. Dette holder tilfredsheten blant ansatte høyere og opprettholder deres fokus på å overgå kundenes forventninger.

Når det er sagt, bør kjernen i organisasjonen fokusere på å forkorte time-to-market og forbedre ny prosessstyring for å forkorte produktutviklingens livssyklus og øke effektiviteten ved å levere nye produkter. For eksempel brukes en distribuert utvidet dataanalyseplattform til å automatisere inntak, kurering, demokratisering, prosessering og analyse i sanntid – alt dette øker produktiviteten og avkastningen.

Lås opp det fulle potensialet til AI ROI

AI i kjernen står for avanserte algoritmer, datakvalitet, datakraft, Infrastruktur som kode, styring, ansvarlig AI med etikk for å beskytte personvern og konfidensialitet. Det vesentlige av AI-applikasjonsberedskap og utfordringene med dataadministrasjon krever hardhet datadrevne rammeverk, mennesker, prosesser, strategietikk og teknologiplattformer.

samtidig, Mckinsey rapporterer at 65 % av bedriftene bruker AI-teknologier– doble tallet fra i fjor. Det viser momentum, men distribusjonene beveger seg fortsatt sakte fra nysgjerrighet til reelle forretningsbrukstilfeller i stor skala. GenAI leverer nye gjennombrudd, som gjør det mulig for organisasjoner å utnytte nye evner gjennom utvikling av semantiske og multimodale LLM-er. Det demokratiserer et fullt spekter av AI-evner, og gjør dem i stand til å generere nye inntektsstrømmer.

Med riktig strategi, lederforpliktelse og investering i riktige brukstilfeller kan bedrifter oppnå betydelig verdi og drive transformativ vekst gjennom AI.