Schimbarea modului în care gândim despre GenAI în sala de consiliu: Navigarea ROI pe termen scurt și lung

Pe măsură ce echipele de conducere din întreaga lume încep să planifice pentru 2025, subiectul care se află pe buzele tuturor este când să se aștepte ca investițiile în AI și/sau GenAI să se concretizeze. O cercetare recentă a Google Cloud a arătat că mai mult de 6 din 10 companii mari (cu peste 100 de angajați) utilizează GenAI, iar 74% dintre ele already văd o returnare semnificativă a investițiilor (ROI). Dar maximizarea ROI din AI/GenAI necesită o abordare strategică care merge dincolo de justificarea costurilor, cuprinzând atât returnările directe, cât și pe cele indirecte, o înțelegere clară a timpului de așteptare și a cheltuielilor ascunse, precum și integrarea unor caracteristici centrate pe om pentru a asigura procese fiabile și scalabile.

Reconceperea ROI

Având în vedere toată atenția pe care AI-ul și GenAI-ul au primit-o în mass-media în ultimul an, poate fi ușor să uităm că aceste investiții sunt încă relativ noi, ceea ce înseamnă că majoritatea companiilor nici măcar nu au început să vadă tipul de ROI care este posibil. Acest lucru face ca gestionarea așteptărilor în sala de consiliu să fie și mai importantă de la început, deoarece orice evaluare timpurie va crea impresii critice care vor influența modul în care conducerea va privi investițiile viitoare. Dacă au speranțe mari pentru o schimbare imediată și transformatoare, opinia lor poate deveni amară dacă aceste schimbări sunt încă în stadiul de dezvoltare. Altfel spus, inovațiile noi necesită perspective de măsurare noi, iar liderii ar trebui să reconsidere modul în care gândesc despre ROI pe termen scurt și lung.

În ceea ce privește ceea ce constituie o transformare de succes, progresul este adesea cel mai bine măsurat în ochii observatorului, dar chiar și “micile” victorii pot duce la rezultate mai mari pe termen lung. Iată trei moduri de a ajuta la contextualizarea investițiilor dvs. în AI/GenAI, precum și exemple de la cei care se află pe o călătorie similară.

1. Distingeți între ROI direct și indirect

În unele industrii, ROI-ul direct este mai ușor de identificat. De exemplu, dacă o companie de retail sau CPG începe să ofere noi funcționalități GenAI, va primi probabil o impresie imediată de la clienți cu privire la modul în care sunt primite aceste funcționalități. În timp ce în alte industrii, cum ar fi producția, există un ROI mai indirect, care depinde de investiții pe termen lung. Cu astfel de returnări “moi”, de obicei este “impactul de scurgere” care poate crea noi oportunități sau debloca valoarea. Imaginați-vă că implementați o nouă soluție AI pentru a îmbunătăți productivitatea echipei. În timp ce obiectivul dvs. inițial ar fi putut fi outputul, creșterea acestei activități ar putea duce și la descoperirea unor noi căi de creștere care nu au fost luate în considerare. Acesta este cel mai emoționant și încântător aspect al AI/GenAI – potențialul necunoscut. Și, deși potențialul este greu de măsurat, ar trebui să fie întotdeauna inclus ca factor în calcularea returnării.

Un exemplu bun al ambelor tipuri de ROI direct și indirect poate fi găsit la compania de comerț electronic Mercari, care anul trecut a adăugat un asistent de cumpărături bazat pe ChatGPT pe platforma sa de piață pentru articole second-hand. Noul “Merchant AI” le-ar fi permis clienților “să se conecteze la site, să interacționeze cu asistentul de cumpărături în conversație naturală, să răspundă la întrebări despre nevoile lor și apoi să primească o serie de recomandări” pentru următorii pași. ROI-ul direct al acestui lucru a fost o reducere cu 74% a volumului de bilete la Mercari, în timp ce ROI-ul indirect a fost că economiile de timp rezultate au permis companiei să reducă treptat datoria tehnică și să-și extindă operațiunile.

2. Luați în considerare timpul de așteptare pentru investițiile în AI/GenAI și costurile ascunse însoțitoare

Având în vedere presiunea constantă asupra conducerii pentru a crește profiturile, este puțin probabil ca acestea să adopte brusc o mentalitate “lucrurile bune vin la cei care așteaptă”. Dar realitatea este că orice incursiune în AI/GenAI necesită timp și bani, chiar înainte de a ajunge la linia de start. De la investiții în infrastructură și instruire la achiziționarea de API-uri și date relevante, pot fi luni de pregătiri care nu vor arăta niciun “return” altceva decât faptul că sunteți gata să începeți. Un alt cost ascuns (despre care multă lume nu vorbește) este faptul că veți obține “halucinații” și erori create de AI care pot costa companiile sume mari de bani prin trimiterea lor în direcția greșită, deschiderea unei scurgeri sau declanșarea unui costisitor problemă de PR. Întreaga experiență este foarte nouă, ceea ce face ca totul să fie un pic mai riscant și mai scump, așa că este important pentru lideri să ia acest lucru în considerare atunci când evaluează ROI-ul.

McKinsey a oferit o perspectivă asupra acestui proces de luare a deciziilor și a costurilor asociate, inspirat de clasicul scenariu “închiriază, cumpără sau construiește”. În arhetipul lor, CIO-ii sau CTO-ii ar trebui să ia în considerare dacă sunt “luatori” (utilizând LLM-uri publice disponibile cu puțină personalizare), “modelatori” (integrând modele cu date deținute pentru a obține rezultate mai personalizate) sau “creatori” (construind un model personalizat pentru a aborda un caz de afaceri specific). Fiecare arhetip are propriile costuri pe care liderii tehnici trebuie să le evalueze, de la “luator” care costă până la 2 milioane de dolari, la “creator”, care poate ajunge la 100 de ori mai mult.

Încercați să faceți investițiile în AI/GenAI mai centrate pe om

Există încă multă teamă (în special printre lucrători) că AI-ul va înlocui oamenii. În loc de a nega aceste preocupări, companiile ar trebui să poziționeze orice transformare ca o îmbunătățire, în loc de a o înlocui, și să caute modalități de a face investițiile lor mai centrate pe om. Cu GenAI, nu este o tranzacție; este un parteneriat, și există încă nevoia reală de oameni care să evalueze eficacitatea oricăror informații sau materiale generate pentru a se asigura că sunt lipsite de prejudecăți, halucinații sau alte interpretări greșite. De aceea, este critic să challengeze AI-ul pentru a furniza rațiunea din spatele fiecărei decizii pentru a asigura acuratețea. Va da conținutului mai multă validare, lucrătorilor voștri li se va arăta un rol definit în proces, și va ajuta în cele din urmă ROI-ul, deoarece învățați la fiecare etapă.

De asemenea, este o idee bună să stabiliți garduri stricte pentru a oferi limite stricte asupra tipului de informații pe care AI-ul le poate colecta. Întrebați-vă, “Ar trebui să permitem AI-ului să aibă acces la internet?” Poate că nu. Punctul este să considerați nevoia mai întâi, și dacă aveți alte metode dovedite, folosiți-le. Uneori, AI-ul este util doar pentru rezumare, nu pentru “gândire”. Este totul despre crearea echilibrului potrivit, și oamenii încă joacă un rol critic. Potrivit cercetărilor Accenture, 94% dintre executivi consideră că tehnologiile interfeței umane vor permite o mai bună înțelegere a comportamentelor și intențiilor, transformând interacțiunea om-mașină.

Închiderea golului dintre promisiune și realitate

Experții sunt de acord că, deși GenAI are o barieră scăzută de intrare, “potențialul său pe termen lung depinde de dovedirea valorii sale pe termen scurt”. Acest lucru înseamnă că orice pilot de AI/GenAI ar trebui să aibă o serie de criterii de succes clar definite (dar flexibile) înainte de a fi lansat, și companiile ar trebui să monitorizeze constant procesele pentru a se asigura că acestea continuă să ofere valoare. Când vine vorba de această nouă eră a inovației digitale, s-ar putea să nu existe o “linie de finish” tradițională spre care alergăm cu toții. În schimb, prin schimbarea modului în care gândim despre ROI-ul pe termen scurt și lung al AI/GenAI, companiile pot fi mai înțelepte cu banii lor de investiții și se pot concentra pe dezvoltarea de capacități care pot crește odată cu afacerea. în această eră nouă de inovație digitală, ar putea să nu existe o “linie de finish” tradițională spre care alergăm cu toții. În schimb, prin schimbarea modului în care gândim despre ROI-ul pe termen scurt și lung al AI/GenAI, companiile pot fi mai înțelepte cu banii lor de investiții și se pot concentra pe dezvoltarea de capacități care pot crește odată cu afacerea.