Avkastningen til Applied AI: Shifting Business Into a New Gear

AI er overalt og alle snakker om det, men svært få bedrifter leverer for tiden forretningsverdi med AI.

Det er en falsk fortelling i dag om at mange organisasjoner lykkes med å ta i bruk AI i et raskt tempo når få faktisk får verdi ut av teknologien. I 2022, Gartner rapporterte at i gjennomsnitt kommer halvparten (54 %) av AI-prosjektene til produksjonsstadiet. Dette er en liten økning fra Gartners 2019 AI in Organizations-rapport som fastslo at 53 % av AI-prosjektene vanligvis ikke kommer fra pilot til produksjon.

Bedriftsledere er nå skeptiske til fordelene med AI fordi de investerte tid, penger og andre ressurser i å integrere AI-drevne løsninger, men de har ikke klart å se resultatene de forventet. I stedet for å slutte helt med AI – noe de fleste bedrifter ikke har råd til – bør organisasjoner redusere investeringer i generalisert AI og fokusere på å ta i bruk anvendt AI for å oppnå meningsfull avkastning i 2024.

Fremtiden er lys med AI – hvis du kan oppnå avkastning

AI vil fortsette å spille en kritisk rolle i hele bedriften til tross for bekymringer om verdien. Nå er ikke tiden for å gi slipp på gassen, men det er heller et godt tidspunkt å korrigere.

Hos OneStream Software har vi nylig undersøkt 800 finansledere over hele verden om deres bruk og oppfatninger av AI-teknologi i bransjen, noe som avslørte at mer enn halvparten (55 %) av respondentene var enige om at AI vil bli en kjernekomponent i finansielle prosesser i løpet av de neste fem årene. Teamene må nå finne AI-drevne løsninger som kan oppnå betydelig ROI. Enter: Applied AI.

Applied AI bruker forhåndsbygd funksjonalitet drevet av AI for å dekke et spesifikt økonomi- eller forretningsbehov. Disse løsningene er raskere og mer effektive å distribuere fordi de retter seg mot et spesifikt bruksområde, genererer høyere avkastning og akselererer tid til verdi. Anvendt AI brukes ofte på tvers av finansteam for å akselerere hastigheten og nøyaktigheten til etterspørselsplaner og inntektsprognoser, oppdage uregelmessigheter i historiske data og automatisere rutineoppgaver. Alt dette er ekstremt fordelaktig i lys av det løpende regnskapet mangel på talent.

Totalt sett gir anvendt AI verdifull innsikt i interne og eksterne faktorer som påvirker virksomheten, og gir ledere mulighet til å styre organisasjonen med selvtillit. Denne innsikten kan redusere risiko, identifisere nye forretningsmuligheter og effektivt forbedre den generelle beslutningstakingen. Disse spesialbygde løsningene skiller seg ut som kraftige forretningsverktøy for den moderne bedriften.

Anvendte AI-fordeler: hastighet og nøyaktighet

Bedrifter trenger rettidig og nøyaktig innsikt for å støtte trygg og smidig beslutningstaking. Denne uttalelsen kan virke åpenbar, men mange generaliserte AI-modeller kan ikke distribueres raskt nok til å gi innsikten for å støtte beslutninger som må tas i dag.

I motsetning til generalisert AI, er anvendt AI raskere å distribuere, og resultatene er ofte mer nøyaktige. Organisasjoner kan distribuere AI-drevne prognosemodeller på dager, noe som gir dem raskere tilgang til relevant og virksomhetskritisk innsikt for å påvirke virksomheten.

På markedsføringssiden kan anvendt AI gi mer nøyaktige etterspørselsprognoser etter produkt, kanal, geografi og kundesegment, noe som muliggjør mer effektiv markedsføring ved mer presist målretting mot spesifikke markedssegmenter. Denne strategien maksimerer effekten av kampanjer og minimerer bortkastede ressurser.

I finansavdelingen kan team bruke anvendt AI for å generere mer nøyaktige etterspørselsprognoser for å gi et solid grunnlag for økonomisk planlegging, slik at virksomheter kan fordele budsjetter mer effektivt og ta mer informerte investeringsbeslutninger.

Den AI-drevne finansundersøkelsen viste også at globale finansledere mener AI allerede har gitt teamene deres raskere beslutningstaking (49 %), forbedret datainnsikt (48 %), forbedret kvalitet på utdata (48 %) og optimalisert ressursallokering (38 %). %). Når AI utnyttes for en spesifikk brukstilfelle, kan den være betydelig mer effektiv og handlingsdyktig.

Rydder løpet av AI-utfordringer

Selv om anvendt AI gir bedre ROI enn generalisert AI i de fleste scenarier, er det fortsatt noen få gjenstående utfordringer å være oppmerksom på.

Bedriftsledere har en mangel på tillit til AI-drevne resultater fordi de har blitt brent av de svake resultatene fra generalisert AI som nevnt tidligere. Ledere kan ha opplevd mangel på åpenhet i modellene bak resultatene eller unnlatt å integrere AI i forretningsprosesser på grunn av feiljustering av AI-modeller og forretningsverdier. Det er her brukt AIs spesialbygde funksjonalitet øker hastighet til verdi og avkastning.

En løsning er å gi åpenhet i data og resultater hentet fra den anvendte AI-modellen. Teamene kan samarbeide med teknologipartnere for å forstå modellens sammensetning og kjøre gjennom scenariotesting for å vise hvordan de har bestemt den mest nøyaktige modellen. Se også etter innebygd, spesialbygd AI, enten det er for finans eller en spesifikk forretningsavdeling, for å muliggjøre sømløst forbruk og analyse.

Opplæring av ansatte er en annen hindring når det gjelder implementering av AI. I følge den samme AI-drevne finansrapporten utpekte nesten en tredjedel (32 %) av finansledere rundt om i verden implementering av AI som den største utfordringen i forhold til reguleringer og prosedyrer for personvern (31 %). Organisasjoner bør samarbeide med teknologileverandører som har beste praksis og opplæringsmateriell utviklet for å utdanne teammedlemmer. En ekte partner vil hjelpe med å møte ansattes opplæringsbehov i stedet for bare å overlate nøklene til maskinen. Formålsbygd Auto AI for finans eller bedrift kan også støtte kompetansegap ved å tilby innebygde arbeidsflyter og drill-back-funksjoner slik at ansatte kan få mer støtte mens de lærer.

Datavern og sikkerhet er kanskje ikke den største utfordringen for AI-implementering, men det er fortsatt høyt på listen. Den største bekymringen her er at deling av konfidensielle data med generelle GenAI-verktøy (Generative AI) som ChatGPT kan sette sensitiv informasjon i hendene på konkurrenter og allmennheten.

For å redusere denne risikoen kan bedrifter utnytte spesialbygde LLM-er og GenAI-verktøy med robuste sikkerhetsstrukturer som kan integreres med eksisterende systemer som lar brukere spørre etter "kuraterte" data om deres kunder, økonomi, firma eller programvareapplikasjonen de bruker. I hovedsak er det måter å legge til rekkverk uten å avsløre svært sensitiv informasjon.

Skift virksomheten til et nytt gir med anvendt AI

Fremtiden til AI er fortsatt lys ettersom flere ledere anerkjenner fordelene med AI for teamproduktivitet, samarbeid og drivende forretningsresultater. Mange organisasjoner vil forbli utfordret ved å demonstrere avkastning samtidig som de begrenser ikke-essensielle utgifter med tanke på det nåværende økonomiske landskapet. Vend deg til anvendt AI og programvareleverandører som integrerer det i eksisterende applikasjoner for å øke produktiviteten og løse forretningsproblemer i den virkelige verden.

Anvendte AI-løsninger kan hjelpe bedrifter med å oppnå maksimale resultater fra investeringene sine og få prediktiv innsikt som hjelper dem å vokse lønnsomt. Bedrifter vil skifte til et nytt gir med avkastningen og mulighetene som følger med spesialbygde AI-funksjoner.