Zwrot z inwestycji w zastosowanym AI: Przełączanie biznesu w nowy bieg

AI jest wszędzie i wszyscy o nim mówią, ale bardzo niewiele przedsiębiorstw obecnie dostarcza wartości biznesowej z AI.

Istnieje fałszywa narracja dzisiaj, że wiele organizacji z powodzeniem przyjmuje AI w szybkim tempie, podczas gdy niewiele z nich rzeczywiście uzyskuje 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 o AI w organizacjach, który ustalił, że 53% projektów AI zwykle nie dociera z etapu pilotażowego do produkcji.

Liderzy biznesu są teraz sceptyczni co do korzyści AI, ponieważ zainwestowali czas, pieniądze i inne zasoby w wdrożenie rozwiązań napędzanych przez AI, a jednak nie byli w stanie zobaczyć wyników, których oczekiwali. Zamiast całkowicie porzucić AI – co większość przedsiębiorstw nie może sobie pozwolić – organizacje powinny zmniejszyć inwestycje w uogólnione AI i skupić się na przyjęciu zastosowanego AI, aby osiągnąć znaczący zwrot z inwestycji w 2024 roku.

Przyszłość jest jasna z AI – jeśli możesz dojść do zwrotu z inwestycji

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

W OneStream Software przeprowadziliśmy niedawno badanie wśród 800 liderów finansowych na całym świecie na temat ich użycia 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 napędzane przez AI, które mogą osiągnąć znaczący zwrot z inwestycji. Wejdź: Zastosowane AI.

Zastosowane AI wykorzystuje predefiniowaną funkcjonalność napędzaną przez 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. Zastosowane AI jest powszechnie stosowane w zespołach finansowych, aby przyspieszyć szybkość i dokładność planów popytu i prognoz przychodów, wykryć anomalie w danych historycznych i zautomatyzować rutynowe zadania. Wszystkie te czynności są niezwykle korzystne w świetle trwającego braku talentów księgowych.

Ogólnie rzecz biorąc, zastosowane AI oferuje cenne informacje o wewnętrznych i zewnętrznych czynnikach wpływających na biznes, umożliwiając liderom kierowanie organizacją z pewnością. Te informacje mogą zmniejszyć ryzyko, zidentyfikować nowe możliwości biznesowe i skutecznie poprawić ogólne podejmowanie decyzji. Te rozwiązania o specjalnym przeznaczeniu wyróżniają się jako potężne narzędzia biznesowe dla nowoczesnego przedsiębiorstwa.

Zalety zastosowanego AI: szybkość i dokładność

Przedsiębiorstwa potrzebują terminowych i dokładnych informacji, 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 informacje niezbędne do podejmowania decyzji, które muszą być podjęte dzisiaj.

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

Po stronie marketingu zastosowane AI może dostarczyć bardziej dokładne prognozy popytu według produktu, kanału, geografii i segmentu klienta, umożliwiając bardziej skuteczny marketing poprzez dokładniejsze ukierunkowanie na określone segmenty rynku. Ta strategia maksymalizuje wpływ kampanii i minimalizuje marnowanie zasobów.

W dziale finansowym zespoły mogą wykorzystać zastosowane AI do generowania bardziej dokładnych prognoz popytu, aby zapewnić 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 informacje o danych (48%), poprawioną jakość wyników (48%) i zoptymalizowane alokowanie zasobów (38%). Gdy AI jest wykorzystywany dla konkretnego przypadku użycia, może być znacznie bardziej skuteczny i przydatny.

Usuwanie przeszkód związanych z AI

Chociaż zastosowane AI oferuje lepszy zwrot z inwestycji niż uogólnione AI w większości scenariuszy, nadal istnieją pewne pozostałe wyzwania, o których należy pamiętać.

Liderzy biznesu mają brak zaufania do wyników AI, ponieważ zostali spaleni przez niezadowalające wyniki uogólnionego AI, o których wspomniano wcześniej. Liderzy mogli doświadczyć braku przejrzystości w modelach wyników lub nie zintegrowali AI z procesami biznesowymi z powodu niezgodności modeli AI i wartości biznesowych. To właśnie tutaj funkcjonalność zastosowanego AI zwiększa szybkość osiągania wartości i zwrotu z inwestycji.

Jednym z rozwiązań jest zapewnienie przejrzystości w danych i wynikach pochodzących z modelu zastosowanego AI. Zespoły mogą współpracować z partnerami technologicznymi, aby zrozumieć skład modelu i przejść przez testowanie scenariuszy, aby pokazać, w jaki sposób określono najbardziej dokładny model. Również szukaj wbudowanego, zastosowanego AI, niezależnie od tego, czy jest to finanse, czy konkretny dział biznesowy, aby umożliwić bezproblemowe spożycie i analizę.

Szkolenie pracowników jest kolejnym przeszkodą w implementacji AI. Zgodnie z tym samym raportem AI-Driven Finance, prawie jedna trzecia (32%) liderów finansowych na całym świecie nazwała wdrożenie AI największym wyzwaniem, powyżej przepisów dotyczących prywatności danych i procedur (31%). Organizacje powinny współpracować z dostawcami technologii, którzy mają najlepsze praktyki i materiały szkoleniowe opracowane w celu edukowania członków zespołu. Prawdziwy partner pomoże rozwiązać potrzeby szkoleniowe pracowników, zamiast po prostu przekazać im klucze do maszyny. Zastosowane Auto AI dla finansów lub biznesu może również wspierać luki w umiejętnościach, oferując wbudowane przepływy pracy i możliwości cofnięcia, aby pracownicy mieli więcej wsparcia podczas nauki.

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

Aby złagodzić to ryzyko, przedsiębiorstwa mogą wykorzystać zastosowane LLM i narzędzia GenAI z solidnymi strukturami bezpieczeństwa, które mogą integrować się 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 wysoko wrażliwych informacji.

Przełączanie biznesu w nowy bieg z zastosowanym AI

Przyszłość AI pozostaje jasna, ponieważ coraz więcej liderów rozpoznaje korzyści AI dla produktywności zespołu, współpracy i osiągania wyników biznesowych. Wiele organizacji nadal będzie stawać przed wyzwaniem, aby wykazać zwrot z inwestycji, ograniczając jednocześnie nieistotne wydatki, biorąc pod uwagę obecny krajobraz gospodarczy. Skieruj się do zastosowanego AI i dostawców oprogramowania, którzy włączają je do istniejących aplikacji, aby zwiększyć produktywność i rozwiązać prawdziwe problemy biznesowe.

Rozwiązania z zastosowanym AI mogą pomóc przedsiębiorstwom osiągnąć maksymalne rezultaty z ich inwestycji i uzyskać przewidywane informacje, które pomogą im rosnąć z zyskiem. Przedsiębiorstwa przejdą w nowy bieg z zwrotem z inwestycji i możliwościami, które przychodzą z funkcjami AI o specjalnym przeznaczeniu.