Jak Monetyzacja Sztucznej Inteligencji Zmienia Zasady Oprogramowania Przedsiębiorstw

Liderzy branży opisali przyszłość, w której sztuczna inteligencja jest dostarczana na żądanie i rozliczana na podstawie jej wykorzystania, podobnie jak prąd lub woda. W praktyce oznacza to, że koszty odzwierciedlają zużycie; rosną i maleją wraz z aktywnością, a nie są stałe.

Oprogramowanie przedsiębiorstw długo preferowało cenę za użytkownika. Niezależnie od tego, czy organizacja używała systemu intensywnie, czy tylko okazjonalnie, koszt pozostawał stosunkowo stabilny. Sztuczna inteligencja zmienia to we wszystkich modelach. Jak w każdym systemie opomiarowanym, nie każde żądanie pobiera tyle samo mocy. Proste zapytania wymagają niewielkiej przetwarzania, podczas gdy bardziej złożone zadania mogą zużywać znacznie więcej. Ta zmienność wprowadza poziom zmienności wykorzystania, który wiele organizacji musi teraz zarządzać. Wraz ze wzrostem adopcji sztucznej inteligencji organizacje muszą zrozumieć nie tylko, gdzie wykorzystują sztuczną inteligencję, ale także jaki jest koszt tego wykorzystania i jak przekłada się on na wartość dla biznesu.

Od Dostępu Do Wyników: Nowy Miernik Wartości Sztucznej Inteligencji

Gdy firmy zaczynają rozumieć, jak zmienna może być cena sztucznej inteligencji, pojawia się bardziej fundamentalne pytanie: jak wiedzieć, czy sztuczna inteligencja naprawdę pomaga firmie? Pierwsza fala adopcji sztucznej inteligencji była w dużej mierze napędzana przez entuzjazm i eksperymenty. Kolejna fala powinna być napędzana przez mierne wyniki.

Najbardziej skuteczne wdrożenia sztucznej inteligencji mają wspólną cechę: inteligencja jest wbudowana bezpośrednio w miejscu, gdzie wykonuje się pracę. Zamiast wymagać od pracowników eksportowania danych do oddzielnego narzędzia i interpretowania wyników samodzielnie, sztuczna inteligencja prezentuje spostrzeżenia w ramach workflow, których używają każdego dnia. Gdy wykrywanie anomalii sygnalizuje niezgodność w sprawozdaniu finansowym, gdy predykcyjna analiza sugeruje dostosowanie zapasu przed wystąpieniem braku, lub gdy pulpity sygnalizują trend przepływu gotówki, który wymaga uwagi, nie są to dane wyjściowe samodzielnego systemu sztucznej inteligencji. Są one zintegrowane z narzędziami, których używają już zespoły finansowe, operacyjne i łańcucha dostaw.

Ta różnica jest szczególnie ważna dla firm z rynku średniego, które nie mają dużych zespołów IT do zarządzania złożonymi integracjami. Gdy sztuczna inteligencja jest wbudowana w platformę, w której mieszczą się dane biznesowe, zespoły mogą działać na podstawie spostrzeżeń natychmiast. Wartość pojawia się w postaci krótszych czasów cyklu, mniejszej liczby wyjątków i lepszych decyzji.

Rosnące Wydatki I Presja Na Pokazanie Wartości

Gdy sztuczna inteligencja staje się bardziej zintegrowana z codziennymi operacjami, zaczyna się liczyć, a wydatki zaczynają rosnąć. W niektórych organizacjach koszt uruchamiania obciążeń sztucznej inteligencji już zbliża się lub przekracza koszt pewnych ról. Zespoły kierownicze chcą wiedzieć, co otrzymują w zamian. Zyski produktywności, szybsze procesy i lepsze podejmowanie decyzji są wszystkie częścią obietnicy, ale muszą być mierne.

W środowisku dystrybucyjnym, na przykład, sztuczna inteligencja może być stosowana do automatyzacji obsługi wyjątków w przetwarzaniu zamówień. Zamiast ręcznego przeglądania oznaczonych zamówień, system automatycznie kieruje i rozwiązuje rutynowe problemy, redukując opóźnienia i uwalniając personel na bardziej wartościową pracę. Wpływ jest widoczny w krótszych czasach cyklu i mniejszej liczbie wąskich gardeł. Te wyniki są ślady, bronione i powtarzalne – atrybuty, które sprawiają, że dyrektorzy finansowi i operacyjni są bardziej skłonni do rozszerzania użycia sztucznej inteligencji, zamiast ograniczać ją.

Modele Cenowe Zgodne Z Tym, Jak Sztuczna Inteligencja Naprawdę Dostarcza Wartość

W odpowiedzi na rosnące koszty i rosnącą presję, aby wykazać zwrot z inwestycji, rynek musi odejść od modeli cenowych “jedna wielkość dla wszystkich” w kierunku modeli cenowych, które lepiej odzwierciedlają, jak firmy używają systemów sztucznej inteligencji. Ta zmiana będzie miała znaczące implikacje dla tego, jak organizacje budżetują na sztuczną inteligencję i oceniają dostawców.

Tradycyjne ceny oprogramowania często zawodzą organizacjom z rynku średniego. Stałe opłaty licencyjne mają zastosowanie, niezależnie od tego, czy zespoły używają systemu intensywnie, czy tylko okazjonalnie, co oznacza, że firmy często płacą za funkcjonalności, które nie są używane. Gdy sztuczna inteligencja staje się bardziej znaczącym punktem w budżecie, ta niezgodność staje się trudniejsza do uzasadnienia.

Cennik oparty na zużyciu rozwiązuje ten problem, wiążąc koszt z rzeczywistym użyciem. Firmy mogą zacząć od określonej funkcjonalności (np. automatyzacji przetwarzania faktur, prognozowania popytu, obsługi wyjątków), zwalidować zwrot z inwestycji i rozszerzyć go następnie. Koszty rosną wraz z aktywnością, a organizacje nie są zablokowane w płaceniu za narzędzia przed ich wartością. Niektórzy dostawcy idą dalej, eksperymentując z modelem cenowym opartym na wynikach, powiązanym z zadaniami, takimi jak rozwiązanie wniosku o pomoc lub zamknięcie workflow. Te modele pozwalają dostawcom dostosować swoje ceny do budżetów operacyjnych, które tradycyjnie były powiązane z pracą ludzką, a nie licencjami na oprogramowanie.

Te różnice są ważne dla kupujących oceniających platformy. Dwa rozwiązania o podobnych zestawach funkcji mogą mieć bardzo różne struktury kosztów, w zależności od tego, jak wydajnie kierują żądania, wybierają modele i strukturyzują dane. Platforma, która działa wydajnie w tle, przenosi te oszczędności. Platforma, która nie działa wydajnie, może generować nieoczekiwane koszty, gdy użycie rośnie.

Adopcja Przyspiesza, Ale Wyniki Nadal Się Różnią

Adopcja nadal przyspiesza, gdy pojawiają się zmiany w cenach i strukturach kosztów. Niższe koszty wejścia i łatwiejszy dostęp do platform chmurowych umożliwiły więcej organizacjom eksperymentowanie z i wdrażanie narzędzi sztucznej inteligencji. Małe i średnie firmy, w szczególności, szybciej przyjmują te technologie niż poprzednie generacje wcześniejszych innowacji.

Jednak adopcja nie zawsze przekłada się na wpływ. Niektóre organizacje wdrażają sztuczną inteligencję w ukierunkowany, dobrze zdefiniowany sposób i widzą wyraźne korzyści. Inne rozszerzają użycie szeroko bez określonego planu, jak to łączy się z celami biznesowymi. Aktywność rośnie, ale wyniki są trudniejsze do zidentyfikowania. Przepaść między dwiema grupami często wynika z tego, czy osoby odpowiedzialne za decyzje podejmowane na co dzień mogą naprawdę działać na podstawie spostrzeżeń wygenerowanych przez sztuczną inteligencję, czy też te spostrzeżenia są używane tylko przez analityków danych i personel IT.

Czynienie Sztucznej Inteligencji Użyteczną Dla Ludzi, Którzy Wykonują Pracę

Aby sztuczna inteligencja generowała stałą wartość, musi być użyteczna dla osób odpowiedzialnych za decyzje operacyjne, a nie tylko dla tych z tłem technicznym. Menedżer finansowy, który może zapytać o dane operacyjne w języku zwykłym i uzyskać znaczącą odpowiedź, nie musi czekać na raport z IT. Nadzorca magazynu, który może zobaczyć prognozy popytu w ramach swojego istniejącego workflow, nie potrzebuje oddzielnego systemu, aby działać na ich podstawie.

To jest miejsce, w którym możliwości przetwarzania języka naturalnego robią największą różnicę w praktycznej adopcji sztucznej inteligencji. Gdy użytkownicy mogą generować raporty lub zapytywać o dane za pomocą poleceń konwersacyjnych – bez SQL, bez szkolenia technicznego, bez składania wniosku – bariera dla korzystania z sztucznej inteligencji spada znacznie. Adopcja przyspiesza, gdy technologia staje się dostępna dla tych, którzy jej potrzebują. Miernik sukcesu przechodzi od wdrożenia do codziennego użycia i od użycia do wyników.

Spójrz Przodu

Oprogramowanie przedsiębiorstw wkracza w nową fazę, ukształtowaną przez to, jak teraz używa się sztucznej inteligencji. Organizacje, które odnoszą sukcesy, niekoniecznie są tymi z największymi budżetami na sztuczną inteligencję. Są to te, które wbudowały inteligencję w swoje podstawowe workflow, dostosowały swoje wydatki do wartości, jaką te workflow dostarczają, i upewniły się, że osoby zarządzające tymi workflow mogą używać dostępnych narzędzi.

Liderzy biznesu oceniający swoją strategię sztucznej inteligencji muszą zadawać trudniejsze pytania niż “Czy mamy sztuczną inteligencję?” Bardziej użyteczne pytania są:

• Gdzie sztuczna inteligencja jest wbudowana w pracę, która napędza wyniki?
• Czy nasz model cenowy nagradza wartość, czy tylko aktywność?
• Czy osoby podejmujące decyzje każdego dnia mogą używać tego, co zbudowaliśmy?

Organizacje, które podejdą do tych pytań z klarownością i dyscypliną, będą lepiej przygotowane do nawigowania w tym, co nadchodzi. Pytania te są: Gdzie sztuczna inteligencja jest wbudowana w pracę, która napędza wyniki? Czy nasz model cenowy nagradza wartość, czy tylko aktywność? Czy osoby podejmujące decyzje każdego dnia mogą używać tego, co zbudowaliśmy? Organizacje, które podejdą do tych pytań z klarownością i dyscypliną, będą lepiej przygotowane do nawigowania w tym, co nadchodzi.