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 în mintea tuturor este când să se aștepte ca investițiile lor în IA și/sau IA generativă (GenAI) să se concretizeze. Noi cercetări de la Google Cloud au arătat că mai mult de 6 din 10 companii mari (cu peste 100 de angajați) utilizează GenAI, iar 74% dintre ele already văd o anumită returnare a investiției (ROI). Dar maximizarea ROI din IA/GenAI necesită o abordare strategică care merge dincolo de justificarea costurilor, cuprinzând atât returnările directe, cât și indirecte, o înțelegere clară a timpului de lead și a cheltuielilor ascunse, și integrarea unor caracteristici centrate pe om pentru a asigura procese fiabile și scalabile.

Reconfigurarea ROI

Având în vedere toată atenția pe care IA/GenAI a primit-o în ultimul an în mass-media, 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 de la început să fie și mai importantă, 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 transformativă, opinia lor s-ar putea înrăutăți dacă aceste schimbări sunt încă în stadiul de dezvoltare. Altfel spus, inovațiile noi necesită perspective de măsurare noi, și conducătorii ar trebui să reconfigureze 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 măsurat cel mai bine în ochii observatorului, dar chiar și “victoriile mici” pot conduce la rezultate mai mari pe termen lung. Iată trei moduri de a ajuta la contextualizarea investițiilor dvs. în IA/GenAI, precum și exemple de la cei care se află pe o călătorie similară.

1. Distingeți între ROI direct și indirect

În unele industrii, un ROI 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 senzație imediată de la clienți cu privire la modul în care aceste funcții sunt primite. 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 valori noi. Imaginați-vă că implementați o nouă soluție de IA pentru a îmbunătăți productivitatea echipei. În timp ce obiectivul dvs. initial ar fi putut fi output, creșterea acestei activități ar putea duce la descoperirea unor noi căi de creștere care nu fuseseră luate în considerare. Acesta este cel mai excitant și captivant aspect al IA/GenAI – potențialul necunoscut. Și, deși potențialul este greu de măsurat, ar trebui să fie inclus întotdeauna ca factor în calcularea returnării.

Un bun exemplu 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 ChatGPT pe platforma sa de piață pentru articole second-hand. Noul “Merchant AI” le-ar fi permis clienților “să se conecteze la site, să angajeze asistentul de cumpărături într-o 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 scaleze operațiunile.

2. Luați în considerare timpul de lead pentru investițiile în IA/GenAI și costurile ascunse însoțitoare

Având în vedere presiunea constantă asupra C-Suite de 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 IA/GenAI necesită timp și bani, chiar înainte de a ajunge la linia de start. De la investiții în infrastructură și instruire la achiziționarea diferitelor API-uri și date relevante, poate fi vorba de luni de pregătire care nu vor arăta niciun “return” altul decât faptul de a fi pregătiți să începeți. Un alt cost ascuns (pe care mulți oameni nu îl menționează) este faptul că veți obține halucinații și erori create de IA care pot costa companiile sume mari de bani prin trimerea 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 conducători să ia acest lucru în considerare la evaluarea ROI.

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

Străduiți-vă să faceți investiția în IA/GenAI mai centrată pe om

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

De asemenea, este o idee bună să se stabilească garduri ferme pentru a oferi limite stricte asupra tipului de informații pe care IA le poate colecta. Întrebați-vă, “Ar trebui să permitem IA să aibă acces la internet?” Poate că nu. Punctul este de a considera nevoia mai întâi, și dacă aveți alte metode dovedite, utilizați-le. Uneori, IA este utilă doar pentru rezumare, nu pentru “gândire”. Este totul despre crearea echilibrului potrivit, și oamenii încă au un rol critic de jucat. Conform cercetărilor de la 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 pragul scăzut de intrare al GenAI este o caracteristică excelentă, “potențialul pe termen lung depinde de demonstrarea valorii sale pe termen scurt”. Acest lucru înseamnă că orice proiect-pilot de IA/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 despre această nouă eră de inovație digitală, s-ar putea să nu existe niciodată o “linie de finish” tradițională către care alergăm cu toții. În schimb, prin schimbarea modului în care gândim despre ROI-ul pe termen scurt și lung al IA/GenAI, companiile pot fi mai înțelepte cu banii lor de investiții și pot se concentra pe dezvoltarea de capacități care pot fi scalate alături de afaceri.