Почему долгосрочная окупаемость инвестиций недостаточна: Обеспечение ценности на каждом этапе реализации ИИ

Корпорации постоянно слышат одно и то же: ускорьте процесс внедрения ИИ и покажите результаты прямо сейчас. Внедрение ИИ ускоряется, и 78% организаций уже используют ИИ хотя бы в одной бизнес-функции к 2024 году – по сравнению с 55% всего год назад.

Но вот загвоздка: давление на демонстрацию бизнес-ценности увеличивается с той же скоростью.

Это очень высокая планка, когда срок полномочий директоров по данным короток, и роль главного директора по ИИ (CAIO) все еще эволюционирует. С такой высокой волатильностью руководства программы ИИ часто застревают, прежде чем они могут продемонстрировать какую-либо реальную ценность.

Основная задача очевидна: компании должны перестать строить стратегии ИИ, которые преследуют обещание “будущей трансформации”, и начать сосредотачиваться на создании прочных основ, которые приносят ценность сегодня – и готовятся к будущему.

Проблема с “только будущими” стратегиями

Руководители инвестируют деньги в ИИ. Фактически, 92% увеличивают свои бюджеты в течение следующих трех лет, и более половины из них стремятся к увеличению на 10%. Кроме того, финансовые учреждения, такие как Morgan Stanley, предсказывают значительную отдачу, например, ~920 миллиардов долларов ежегодной чистой выгоды для S&P 500.

Эта макротенденция способствует тому, что я называю “большими, но позже” программами ИИ, которые выглядят впечатляюще на бумаге, но оставляют ценность слишком далеко в будущем, чтобы оказать влияние сегодня.

Суровая реальность заключается в том, что очень немногие организации имеют данные, готовые к ИИ. С управлением данными и качеством данных в качестве самых больших препятствий только 12% компаний отчитываются о том, что их данные достаточны для эффективного развертывания ИИ. И, как Gartner отмечает, плохое управление данными приведет к тому, что 60% организаций пропустят свои цели ИИ к 2027 году, даже если они примут ИИ сейчас.

Вкратце, программы ИИ, которые полагаются только на будущие обещания, обречены застрять, застрять в пилотной чистилище или потерять доверие заинтересованных сторон задолго до того, как ожидаемая окупаемость инвестиций прибыть.

Переопределение ценности ИИ

Чтобы мостить разрыв между будущим потенциалом и настоящей ценностью, организации должны переопределить, как они рассматривают ценность ИИ. Существует два различных типа:

• Немедленная ценность: Это измеримые, краткосрочные улучшения – например, 23% более быстрое среднее время до первого ответа после развертывания помощника поддержки на основе ИИ. Это те победы, которые показывают заинтересованным сторонам, что ИИ не только долгосрочная игра.
• Основная ценность: Это о построении основной инфраструктуры – трубопроводов данных, управления и масштабируемых платформ – которые сделают ИИ эффективным сегодня и в будущем. Как отмечает отчет McKinsey о состоянии ИИ, управление рисками и управление являются критически важными для долгосрочного успеха.

Как только вы определите оба потока ценности, задача заключается в балансировании их: Как можно добиться немедленных побед, обеспечивая, что они переводятся в повторяющиеся, управляемые возможности? Те, кто добьется правильного баланса, увидят реальные результаты.

Нахождение правильного баланса: Ценность сейчас и позже

Одна из самых больших ошибок, которые я вижу, заключается в том, что компании пренебрегают проектированием платформ ИИ с учетом разработчиков. К 2025 году 84% разработчиков будут использовать инструменты ИИ, и 51% из них будут использовать их ежедневно. Если платформы ИИ не интегрируются с существующими рабочими процессами, принятие будет отставать, независимо от того, насколько мощными являются модели. Успех зависит от интеграции, выбора задач и непрерывной подготовки.

Не менее критически важны управление и безопасность. Если они не имеют приоритета, независимо от того, насколько сложен ИИ, пользователи не будут ему доверять. Gartner выделил, что проблемы доверия, безопасность доступа и управление являются основными барьерами для принятия, и что нарушения, связанные с неправильным использованием ИИ, вероятно, увеличатся по мере ускорения инноваций. Управление должно быть приоритетом с первого дня, особенно с ростом регулирующего давления.

Самые успешные организации – это те, которые создают инструменты ИИ, которые приносят немедленную ценность – потому что быстрые победы покупают политический капитал. Фактически, компании, которые видят лучшую окупаемость инвестиций в ИИ, – это те, у которых есть посвященный CAIO. Эти лидеры фокусируют свои ресурсы на “сейчас” (измеримых случаях использования) и “следующем” (усилении данных и платформы), обеспечивая стабильный прогресс, одновременно закладывая основу для будущих выгод.

Это также означает установление показателей эффективности, которые подчеркивают раннюю ценность – поддержка операций, продаж, маркетинга и инженерии являются отличными отправными точками. Определение четких показателей эффективности – таких как соотношение лид-уин, отток клиентов и баллы риска модели – вместе с базовыми значениями и планами верификации обеспечит, что инициативы ИИ не будут только теоретическими, но и будут приносить осязаемые результаты.

Ключевым моментом является выявление успешных моделей и их повторение. Переход от экспериментов к выполнению происходит, когда компании корректируют свои процессы, а не только свои инструменты.

Укрепление основ данных: Постоянный процесс

Слишком много программ ИИ терпят неудачу, потому что данные не заслуживают доверия. Отсутствие управления данными является одним из самых больших барьеров для успеха. Поэтому качество данных, происхождение и доступность должны рассматриваться с той же важностью, что и инструменты, ориентированные на пользователя. Сильные основы данных являются основой любой успешной инициативы ИИ.

Сделайте ИИ бизнес-императивом, сегодня и завтра

Ожидания ясны: показать немедленные, измеримые победы, одновременно строя платформу и имущество данных, которые окупятся в долгосрочной перспективе. С ростом бюджетов ИИ и усиления контроля неудача в выполнении обоих требований рискует привести к сбросу программ.

Лидеры, которые могут обеспечить ценность сейчас, одновременно строя будущее, превратят ИИ из серии изолированных пилотов в устойчивый двигатель для дохода и производительности.