ROI отраслевого ИИ: смена передачи в бизнесе

ИИ везде и все говорят об этом, но очень немногие предприятия в настоящее время получают бизнес-ценность от ИИ.

Существует ложный нарратив сегодня, что многие организации успешно принимают ИИ быстрым темпом, когда на самом деле немногие из них получают ценность из технологии. В 2022 году Gartner сообщил, что в среднем половина (54%) проектов ИИ доходят до стадии производства. Это незначительный рост по сравнению с отчетом Gartner об ИИ в организациях за 2019 год, который определил, что 53% проектов ИИ обычно не доходят от пилота до производства.

Бизнес-лидеры теперь скептически относятся к преимуществам ИИ, поскольку они инвестировали время, деньги и другие ресурсы в внедрение ИИ-ориентированных решений, но не смогли увидеть результаты, которые они ожидали. Вместо того, чтобы отказаться от ИИ совсем – что большинство предприятий не могут себе позволить – организации должны сократить инвестиции в обобщенный ИИ и сосредоточиться на принятии отраслевого ИИ, чтобы достичь значимой ROI в 2024 году.

Будущее светлое с ИИ – если вы можете достичь ROI

ИИ будет продолжать играть критическую роль во всей компании, несмотря на опасения по поводу его ценности. Теперь не время снимать ногу с газа, а скорее время для корректировки курса.

В OneStream Software мы недавно провели опрос среди 800 финансовых лидеров по всему миру о их использовании и восприятии технологии ИИ в отрасли, который показал, что более половины (55%) респондентов согласились, что ИИ станет основным компонентом финансовых процессов в течение следующих пяти лет. Командам теперь необходимо найти ИИ-ориентированные решения, которые могут достичь значимой ROI. Войти: отраслевой ИИ.

Отраслевой ИИ использует предварительно построенную функциональность, работающую на ИИ, для решения конкретной финансовой или бизнес-потребности. Эти решения быстрее и более эффективны в развертывании, поскольку они нацелены на конкретный случай использования, генерируют более высокую ROI и ускоряют время достижения ценности. Отраслевой ИИ обычно используется в финансовых командах для ускорения скорости и точности планов спроса и прогнозов доходов, обнаружения аномалий в исторических данных и автоматизации рутинных задач. Все это чрезвычайно полезно в свете продолжающегося дефицита талантов в бухгалтерии.

В целом, отраслевой ИИ предлагает ценные идеи о внутренних и внешних факторах, влияющих на бизнес, что позволяет лидерам управлять своей организацией с уверенностью. Эти идеи могут снизить риск, выявить новые бизнес-возможности и эффективно улучшить общее принятие решений. Эти цельные решения выделяются как мощные бизнес-инструменты для современной компании.

Преимущества отраслевого ИИ: скорость и точность

Бизнесу нужны своевременные и точные идеи для поддержки уверенного и гибкого принятия решений. Это утверждение может показаться очевидным, но многие обобщенные модели ИИ не могут быть развернуты достаточно быстро, чтобы предоставить идеи, необходимые для принятия решений, которые необходимо принять сегодня.

В отличие от обобщенного ИИ, отраслевой ИИ быстрее в развертывании, и его результаты часто более точны. Организации могут развернуть ИИ-ориентированные прогностические модели за несколько дней, что дает им быстрый доступ к актуальным и критически важным идеям для влияния на бизнес.

На маркетинговой стороне отраслевой ИИ может предоставить более точные прогнозы спроса по продукту, каналу, географии и сегменту клиентов, что позволяет более эффективно маркетировать, точно целевым образом конкретные рыночные сегменты. Эта стратегия максимизирует влияние кампаний и минимизирует расточительность ресурсов.

В финансовом отделе команды могут использовать отраслевой ИИ для генерации более точных прогнозов спроса, чтобы предоставить прочную основу для финансового планирования, что позволяет бизнесу более эффективно распределять бюджеты и принимать более обоснованные инвестиционные решения.

Опрос ИИ-ориентированной финансовой отчетности также показал, что глобальные финансовые лидеры считают, что ИИ уже предоставил их командам более быстрое принятие решений (49%), улучшенные идеи данных (48%), улучшение качества выходных данных (48%) и оптимизацию распределения ресурсов (38%). Когда ИИ используется для конкретного случая использования, он может быть значительно более эффективным и действенным.

Очистка препятствий ИИ

Хотя отраслевой ИИ предлагает лучшую ROI, чем обобщенный ИИ в большинстве сценариев, все еще есть несколько остающихся проблем, о которых необходимо помнить.

Бизнес-лидеры не доверяют ИИ-ориентированным выходным данным, поскольку они были обожжены неудовлетворительными результатами от обобщенного ИИ, упомянутого ранее. Лидеры, возможно, испытали отсутствие прозрачности в моделях, лежащих в основе результатов, или не смогли интегрировать ИИ в бизнес-процессы из-за несоответствия моделей ИИ и бизнес-ценностей. Это именно то место, где цельная функциональность отраслевого ИИ увеличивает скорость достижения ценности и ROI.

Одним из решений является предоставление прозрачности в данных и результатах, полученных из модели отраслевого ИИ. Команды могут работать с технологическими партнерами, чтобы понять состав модели и пройти тестирование сценариев, чтобы показать, как они определили наиболее точную модель. Кроме того, ищите встроенный, цельный ИИ, будь то для финансов или конкретного бизнес-отдела, чтобы обеспечить бесшовное потребление и анализ.

Другой препятствием при реализации ИИ является обучение сотрудников. Согласно тому же отчету об ИИ-ориентированной финансовой отчетности, почти треть (32%) финансовых лидеров по всему миру назвали реализацию ИИ главной проблемой, превышающей проблемы с конфиденциальностью данных и процедурами (31%). Организации должны сотрудничать с технологическими поставщиками, которые имеют лучшие практики и учебные материалы, разработанные для обучения членов команд. Реальный партнер поможет решить потребности в обучении сотрудников, а не просто передаст ключи от машины. Цельный Auto ИИ для финансов или бизнеса также может поддержать пробелы в навыках, предлагая встроенные рабочие процессы и возможности обратного хода, чтобы сотрудники могли иметь больше поддержки, пока они учатся.

Конфиденциальность и безопасность данных могут не быть главной проблемой для реализации ИИ, но они все еще высоки в списке. Главной проблемой здесь является то, что обмен конфиденциальными данными с общими инструментами ИИ (Generative AI), такими как ChatGPT, может поставить чувствительную информацию в руки конкурентов и широкой общественности.

Чтобы смягчить этот риск, предприятия могут использовать цельные LLM и инструменты Generative AI с прочными структурами безопасности, которые могут интегрироваться с существующими системами, позволяющими пользователям запрашивать «отобранные» данные о клиентах, финансовых показателях, компании или программном обеспечении, которое они используют. По сути, есть способы добавить ограничения, не подвергая опасности высоко чувствительную информацию.

Смена бизнеса на новую передачу с отраслевым ИИ

Будущее ИИ остается светлым, поскольку больше лидеров признают преимущества ИИ для производительности команд, сотрудничества и стимулирования бизнес-результатов. Многие организации останутся осложнены демонстрацией ROI, а также ограничением неэссенциальных расходов, учитывая текущий экономический ландшафт. Обратитесь к отраслевому ИИ и поставщикам программного обеспечения, которые включают его в существующие приложения, чтобы увеличить производительность и решить реальные бизнес-проблемы.

Решения отраслевого ИИ могут помочь предприятиям достичь максимальных результатов от их инвестиций и получить прогностические идеи, которые помогут им расти с прибылью. Бизнес сменит передачу с ROI и возможностями, которые приходят с цельными функциями ИИ.