Zwrot z inwestycji w Applied AI: Przesunięcie biznesu na nowy poziom

AI jest wszędzie, a wszyscy mówią o nim, ale tylko nieliczne przedsiębiorstwa są w stanie dostarczyć wartość biznesową za pomocą AI.

Istnieje fałszywa narracja, że wiele organizacji z powodzeniem wdraża AI w szybkim tempie, podczas gdy tak naprawdę niewiele z nich jest w stanie uzyskać wartość z tej technologii. W 2022 roku Gartner poinformował, że średnio połowa (54%) projektów AI dociera do etapu produkcji. Jest to niewielki wzrost w porównaniu z raportem Gartnera z 2019 roku, z którego wynikało, że 53% projektów AI nie dociera z etapu pilotażowego do produkcji.

Liderzy biznesu są teraz sceptyczni co do korzyści z AI, ponieważ zainwestowali czas, pieniądze i inne zasoby w wdrożenie rozwiązań opartych na AI, a jednak nie byli w stanie zobaczyć oczekiwanych wyników. Zamiast całkowicie porzucić AI, co większość przedsiębiorstw nie może sobie pozwolić, organizacje powinny zmniejszyć inwestycje w uogólniony AI i skupić się na wdrożeniu Applied AI, aby osiągnąć znaczący zwrot z inwestycji w 2024 roku.

Przyszłość jest jasna z AI – jeśli można osiągnąć zwrot z inwestycji

AI będzie nadal odgrywać kluczową rolę w całym przedsiębiorstwie, pomimo obaw o jego wartość. Teraz nie jest czas, aby zwolnić, ale raczej czas, aby skorygować kurs.

W OneStream Software przeprowadziliśmy niedawno badanie wśród 800 liderów finansowych z całego świata na temat ich wykorzystania i postrzegania technologii AI w branży, które ujawniło, że ponad połowa (55%) respondentów zgadza się, że AI stanie się podstawowym składnikiem procesów finansowych w ciągu najbliższych pięciu lat. Zespoły muszą teraz znaleźć rozwiązania oparte na AI, które mogą osiągnąć znaczący zwrot z inwestycji. Wkraczamy w erę Applied AI.

Applied AI wykorzystuje predefiniowaną funkcjonalność opartą na AI, aby rozwiązać konkretny problem finansowy lub biznesowy. Rozwiązania te są szybsze i bardziej efektywne w wdrożeniu, ponieważ są ukierunkowane na konkretny przypadek użycia, generują wyższy zwrot z inwestycji i przyspieszają czas osiągania wartości. Applied AI jest powszechnie stosowany w zespołach finansowych, aby przyspieszyć szybkość i dokładność planów popytu i prognoz przychodów, wykryć anomalie w historycznych danych i zautomatyzować rutynowe zadania. Wszystkie te czynności są niezwykle korzystne w świetle trwającego braku talentów księgowych.

Ogólnie rzecz biorąc, Applied AI oferuje cenne wglądy w czynniki wewnętrzne i zewnętrzne wpływające na biznes, umożliwiając liderom kierowanie swoimi organizacjami z pewnością. Te wglądy mogą zmniejszyć ryzyko, zidentyfikować nowe możliwości biznesowe i skutecznie poprawić ogólne podejmowanie decyzji. Te rozwiązania są potężnymi narzędziami biznesowymi dla nowoczesnych przedsiębiorstw.

Zalety Applied AI: szybkość i dokładność

Przedsiębiorstwa potrzebują terminowych i dokładnych wglądów, aby wspierać pewne i elastyczne podejmowanie decyzji. To stwierdzenie może się wydawać oczywiste, ale wiele uogólnionych modeli AI nie może być wdrożonych wystarczająco szybko, aby dostarczyć wglądy niezbędne do podejmowania decyzji, które muszą być podjęte dzisiaj.

W przeciwieństwie do uogólnionego AI, Applied AI jest szybszy w wdrożeniu, a jego wyniki są często bardziej dokładne. Organizacje mogą wdrożyć modele prognozowania oparte na AI w ciągu kilku dni, co daje im szybszy dostęp do istotnych i krytycznych wglądów, które wpływają na biznes.

Po stronie marketingu Applied AI może dostarczyć bardziej dokładne prognozy popytu według produktu, kanału, geografii i segmentu klienta, umożliwiając bardziej skuteczne marketing, poprzez dokładniejsze ukierunkowanie konkretnych segmentów rynku. Ta strategia maksymalizuje wpływ kampanii i minimalizuje marnowanie zasobów.

W dziale finansowym zespoły mogą wykorzystać Applied AI, aby wygenerować bardziej dokładne prognozy popytu, co zapewnia solidną podstawę dla planowania finansowego, umożliwiając przedsiębiorstwom bardziej efektywne alokowanie budżetów i podejmowanie bardziej świadomych decyzji inwestycyjnych.

Badanie AI-Driven Finance również wykazało, że globalni liderzy finansowi wierzą, że AI już dostarczyło ich zespołom szybsze podejmowanie decyzji (49%), poprawione wglądy w dane (48%), poprawioną jakość wyników (48%) i zoptymalizowaną alokację zasobów (38%). Kiedy AI jest wykorzystywany do konkretnego przypadku użycia, może być znacznie bardziej skuteczny i przydatny.

Usuwanie przeszkód związanych z AI

Chociaż Applied AI oferuje lepszy zwrot z inwestycji niż uogólniony AI w większości scenariuszy, nadal istnieją pewne przeszkody, o których należy pamiętać.

Liderzy biznesu mają brak zaufania do wyników generowanych przez AI, ponieważ zostali spaleni przez niezadowalające wyniki uogólnionego AI, o których mowa wcześniej. Liderzy mogli doświadczyć braku przejrzystości w modelach leżących u podstaw wyników lub nie byli w stanie zintegrować AI z procesami biznesowymi z powodu niezgodności modeli AI i wartości biznesowych. To właśnie tutaj Applied AI zwiększa szybkość osiągania wartości i zwrotu z inwestycji.

Jednym z rozwiązań jest zapewnienie przejrzystości danych i wyników pochodzących z modelu Applied AI. Zespoły mogą współpracować z partnerami technologicznymi, aby zrozumieć skład modelu i przeprowadzić testy scenariuszowe, aby pokazać, jak określili najbardziej dokładny model. Ponadto należy szukać wbudowanego, specjalistycznego AI, niezależnie od tego, czy jest to finanse, czy konkretny dział biznesowy, aby umożliwić bezproblemowe spożycie i analizę.

Szkolenie pracowników jest kolejnym przeszkodą wdrożenia AI. Zgodnie z tym samym raportem AI-Driven Finance, prawie jedna trzecia (32%) liderów finansowych na całym świecie wymieniła wdrożenie AI jako największe wyzwanie, przed przepisami dotyczącymi prywatności danych i procedurami (31%). Przedsiębiorstwa powinny współpracować z dostawcami technologii, którzy mają najlepsze praktyki i materiały szkoleniowe, aby edukować członków zespołu. Prawdziwy partner pomoże rozwiązać potrzeby szkoleniowe pracowników, zamiast po prostu przekazać im klucze do maszyny. Specjalistyczne Auto AI dla finansów lub biznesu może również wspierać luki w umiejętnościach, oferując wbudowane przepływy pracy i funkcje drill-back, dzięki czemu pracownicy mogą mieć więcej wsparcia podczas nauki.

Prywatność i bezpieczeństwo danych mogą nie być największym wyzwaniem dla wdrożenia AI, ale nadal są wysoko na liście. Największym problemem jest tutaj to, że udostępnienie poufnych danych ogólnym narzędziom AI, takim jak ChatGPT, mogłoby umieścić wrażliwe informacje w rękach konkurentów i ogółu społeczeństwa.

Aby zminimalizować to ryzyko, przedsiębiorstwa mogą wykorzystać specjalistyczne LLM i narzędzia GenAI z solidnymi strukturami bezpieczeństwa, które mogą być zintegrowane z istniejącymi systemami, pozwalając użytkownikom na zapytanie “przetworzonych” danych o ich klientach, finansach, firmie lub oprogramowaniu, które używają. Istnieją sposoby, aby dodać barierki bez narażania na szwank Highly wrażliwych informacji.

Przesunięcie biznesu na nowy poziom z Applied AI

Przyszłość AI pozostaje jasna, ponieważ coraz więcej liderów rozpoznaje korzyści z AI dla produktywności zespołu, współpracy i osiągania wyników biznesowych. Wiele organizacji nadal będzie zmagać się z wykazaniem zwrotu z inwestycji, jednocześnie ograniczając nieistotne wydatki, biorąc pod uwagę obecny krajobraz gospodarczy. Skieruj się ku Applied AI i dostawcom oprogramowania, którzy włączają je do istniejących aplikacji, aby zwiększyć produktywność i rozwiązać rzeczywiste problemy biznesowe.

Rozwiązania Applied AI mogą pomóc przedsiębiorstwom osiągnąć maksymalne rezultaty z ich inwestycji i uzyskać przewidywane wglądy, które pomogą im rosnąć z zyskiem. Przedsiębiorstwa przesuną się na nowy poziom z zwrotem z inwestycji i możliwościami, które pochodzą z funkcji AI stworzonych do tego celu.