Inwestycje technologiczne, które mają największe znaczenie w niepewnym rynku

Dwa lata temu większość dyskusji o AI koncentrowała się na tym, czy inwestycja jest warta ryzyka. To pytanie zostało już rozstrzygnięte. Trudniejsze teraz jest określenie, gdzie pieniądze powinny trafić i jaką ich część przeznaczyć.

Widzę to na bieżąco u liderów rynku średniego szczebla oraz operatorów private equity. Większość z nich przeszła już fazę pilotażu, testując coś w prawie każdej funkcji. Różnicę teraz wyznacza to, które z tych pilotaży stały się częścią rzeczywistego funkcjonowania firmy, a które pozostały pobocznymi projektami, które nigdy nie weszły do codziennej operacji.

Niedawny artykuł w MIT Sloan Management Review odzwierciedla tę samą zmianę z innej perspektywy: pomimo dekad inwestycji w technologię, wiele organizacji wciąż nie osiąga znaczących zwrotów, a badania wskazują na coś mniej namacalnego niż same narzędzia: siłę roboczą, która naprawdę potrafi je wykorzystać, oraz kulturę opartą na uczeniu się. Posunąłbym się jeszcze dalej: zakup narzędzia nie jest już trudną częścią. Budowanie ludzi, umiejętności i zdolności organizacyjnych, które pozwalają narzędziu faktycznie tworzyć wartość, to teraz miejsce, w którym znajdują się decyzje i wyzwania.

Dlaczego firmy wyprzedzające konkurencję wydają inaczej, a nie tylko więcej

Coraz powszechniejsze jest przekonanie, że inwestycja w technologię oznacza zakup najnowszej platformy, ale rzadko tak jest. Organizacje odnoszą sukces, gdy dokładnie wiedzą, jaki problem biznesowy rozwiązują, zanim otworzą linię budżetową. To punkt, który już poruszyliśmy wcześniej: nawet najbardziej zaawansowane narzędzia nie przynoszą znaczącego wpływu bez solidnych podstaw danych.

To odpowiada temu, co zobaczyliśmy bezpośrednio w firmie Esquire Depositions, dostawcy usług prawnych wspieranej przez Gridiron Capital, której wartość przedsiębiorstwa wzrosła o 10 % nie dzięki dodaniu nowej platformy do istniejącej, lecz dzięki centralizacji danych i standaryzacji procesów, które przez lata były budowane ad hoc w różnych zespołach. Narzędzie ma mniejsze znaczenie niż podstawa, na której jest zbudowane.

Cztery podstawy decydowania, co skalować

Każda rozmowa o technologii, którą prowadzę z CEO lub partnerem operacyjnym, ostatecznie sprowadza się do tej samej decyzji: skalować, naprawić lub zrezygnować. Z mojego doświadczenia cztery czynniki rozdzielają te trzy rezultaty.

• Ktoś jest za to odpowiedzialny. Każda inicjatywa wymaga osoby odpowiedzialnej za jej rezultat, a nie komitetu ani rotującego sponsora.
• Dane leżące u podstaw są wiarygodne. AI i automatyzacja są tak dobre, jak dane, które je zasilają. Niespójne, odizolowane dane przekształcają obiecujące narzędzie w kolejny element, którego ludzie unikają.
• Ludzie naprawdę używają go na co dzień. Przyjęcie nie następuje po prostu dlatego, że platforma zostaje uruchomiona. Wynika z dopasowania narzędzia do istniejących sposobów pracy lub z poświęcenia czasu na przedefiniowanie pracy wokół niego.
• Wynik jest mierzalny i powiązany z konkretnym elementem. Przychód, koszt, czas cyklu, doświadczenie klienta. Wybierz jeden przed budową, nie po niej.

Przeanalizuj wszystko przy użyciu tych czterech kryteriów, a decyzja zazwyczaj sama się wyłoni. Skalowałbym inicjatywy, które już mają właściciela, wiarygodne dane i rzeczywiste przyjęcie. Kontynuowałbym przeglądanie tych, które rozwiązują prawdziwy problem, ale wciąż są nieporęczne w codziennym użyciu. A zrezygnowałbym z tych, które działają głównie na bazie entuzjazmu lub wskaźników aktywności, czyli pulpitów, wokół których nikt nie podjął decyzji.

Co wyciąć, a co chronić

Ta sama dyscyplina ma zastosowanie do samego budżetu, w obu kierunkach.

Po stronie cięć: pilotaże bez właściciela, nakładające się narzędzia zakupione przez trzy różne zespoły do tego samego zadania, licencje, do których nikt nie loguje się, projekty danych, które nigdy nie połączyły się z niczym dalszym. Nie tylko marnują pieniądze, ale także zwiększają złożoność, spowalniając kolejną realną inicjatywę. Każde z nich jest łatwiejsze do dalszego finansowania niż zamknięcie, co właśnie powoduje ich narastanie.

Po stronie ochrony: cyberbezpieczeństwo, jakość danych, prace integracyjne, doświadczenia skierowane do klienta, które rzeczywiście wyróżniają firmę, oraz przypadki użycia AI, które już przynoszą korzyści w codziennych operacjach. Szkolenia również należą do tej listy. To jedna z najbardziej niedocenianych inwestycji technologicznych, które firma może poczynić, i jednocześnie jedna z najłatwiejszych do pominięcia, gdy budżety się kurczą.

Są to cichsze inwestycje niż uruchomienie nowej inicjatywy AI. Komunikat prasowy nie napisze się sam wokół „naprawiliśmy nasz pipeline danych”. Jednak cisza nie oznacza małości. Automatyzacja procesów to miejsce, gdzie obecnie kieruje się dużo tych cichych funduszy, ponieważ jest wystarczająco konkretna, aby przynieść wyraźny ROI. Zaprojektowaliśmy i zbudowaliśmy przepływ pracy, który przeniósł wewnętrzny zespół ds. zgodności w firmie pożyczkowej z ręcznego audytowania 30 % rozmów z klientami do automatycznego przeglądania wszystkich, zamykając lukę, w której pozostałe 70 % niosło rzeczywiste ryzyko, ponieważ przepisy traktują każdą rozmowę jako odrębne naruszenie, warte od 500 do 1500 dolarów.

Kolejny projekt automatyzacji, który niedawno zrealizowaliśmy, wyeliminował ręczne wprowadzanie danych, które pochłaniało najniższą marżę i najwięcej wolumenu w usługach firmy księgowej, uwalniając pracowników do realizacji wyższej wartości prac dla klientów bez konieczności zwiększania zatrudnienia. Żaden z nich nie obejmował efektownego wprowadzenia produktu AI. Każdy rozwiązał jedną, konkretną procedurę i rozprzestrzenił się w całej firmie; tego rodzaju ukierunkowane rozwiązanie sumuje się do jednych z największych zwrotów z inwestycji, jakie firma widzi.

Inwestowanie z zamiarem

Niepewność sprawia, że menedżerowie są ostrożni, co jest uzasadnionym odruchem. Firmy, które obecnie wyprzedzają konkurencję, nadal wydają agresywnie, ale celowo koncentrują zasoby na zdolnościach, które wzmacniają operacje, usprawniają podejmowanie decyzji i pozycjonują AI tak, aby dostarczało coś, co można faktycznie wskazać na koniec kwartału.

Nie sądzę, że firmy, które przewyższą swoich konkurentów w najbliższych latach, będą tymi z największymi budżetami technologicznymi, a to nie jest nawet prawdą dzisiaj. Z mojego doświadczenia w prowadzeniu firm przez transformację cyfrową, prawdziwy ROI sprowadza się do dwóch rzeczy: dokładnego określenia, gdzie inwestycja tworzy największą wartość (czy to w sposobie funkcjonowania firmy, w tym, co ją wyróżnia, czy w produkcie i usłudze, które klienci faktycznie odbierają) oraz zdefiniowania mierzalnych KPI z góry, aby wpływ był widoczny. To dyscyplina, która oddziela prawdziwe zwroty od kosztownego szumu.