En operatörsguide för att generera ROI från AI

Trots alla sina fördelar har den artificiella intelligensboomen också skapat en central utmaning för operatörerna. Trots betydande investeringar i AI-implementering ser många operatörer fortfarande inte någon meningsfull avkastning på investeringen i balansräkningen.

Faktum är att medan global spendera på AI förväntas nå 632 miljarder dollar år 2028, enligt en rapport från MIT. analys fann att endast cirka 5 % av företagens AI-pilotprojekt ger mätbara ekonomiska avkastningar, medan de allra flesta genererar liten eller ingen ROI. Denna skillnad har skapat ett ökande tryck på operatörer att omsätta pengar i effekt, vilket ofta leder till resurser som slösas bort på misslyckade pilotprojekt eller förhastade investeringar i lösningar som ser lovande ut på pappret men inte når upp till förväntningarna i praktiken.

Verkligheten är att framgång i AI-eran inte bara kommer att definieras av hur ny eller sofistikerad en ny teknik är, utan av hur kräsna team kan vara när det gäller att förstå sina grundläggande utmaningar och välja teknikbaserade lösningar som ger verkligt värde. Det finns ingen mirakellösning för att göra det rätt, men några få saker att tänka på kan hjälpa ditt team att röra sig i rätt riktning.

Undvik brådskande skatten

Ett viktigt hinder för AI:s avkastning på investeringen är att låta rädslan för att bli lämnad utanför styra beslutsfattandet. När detta tankesätt påverkar strategin kan organisationer betala en skattesats för brådska, vilket förbrukar värdefull tid, energi och resurser i ett försök att hålla sig uppdaterad med de senaste trenderna.

Interna och externa krafter kan utlösa den pressen. När ledningen ser en konkurrent skryta om en ny AI-kapacitet kan man snabbt falla ner i jämförelsefällan, och det som börjar som en önskan att förbli relevant förvandlas snabbt till en reaktiv kapplöpning för att svara.

Investeringar gjorda från denna utgångspunkt misslyckas av många anledningar, men en av de vanligaste är otillräcklig beredskap. Även om en konkurrent kan erbjuda en liknande produkt eller tjänst, kan en organisations datagrunder eller så kanske den operativa mognaden inte är tillräckligt stark för att stödja samma teknik, vilket förvandlar det som verkar vara ett strategiskt drag till en riskabel satsning.

Det är därför chefer och styrelseledamöter som är närmast den dagliga verksamheten ofta är bäst positionerade för att informera om teknikbeslut. När en till synes oumbärlig teknik kommer ut på marknaden bör dessa team först få i uppdrag att bedöma om det finns ett tydligt problem den kan lösa och om organisationen verkligen är redo att stödja den. Eftersom de förstår var friktion finns, var tid går förlorad och var tekniken kan göra skillnad, kan de hjälpa till att förankra AI-beslut i den operativa verkligheten snarare än att jaga nymodighet.

Genomför en cykelrevision

En annan vanlig fallgrop vid teknikupphandling är överköpDetta skiljer sig från brådskande skatten eftersom den uppstår efter att man har fastställt att ett verkligt behov finns och att man är operativt redo att köpa en AI-lösning. Vid det här laget blir frågan inte "behöver vi något" utan "vad behöver vi egentligen"?

Detta problem är särskilt utbrett inom traditionella branscher som logistik, där teknologiska möjligheter har gått från 0 till 60 under senare år. Vår utmaning en gång var att hantera moderna komplexiteter med föråldrade system och processer, men idag handlar det om att välja från oändliga tekniska önskelistor som finns tillgängliga från tredjepartsleverantörer eller genom intern utveckling.

En "cykelgranskning" kan vara till oerhörd hjälp innan man når köppunkten. Den utmanar beslutsfattare att svara på en enkel fråga: Behöver vi en Ferrari eller en cykel? Ambitiösa teknikteam älskar att drömma stort, och tredjepartsleverantörer strävar vanligtvis efter att erbjuda sin topplösning direkt från början. Båda är giltiga, men att investera i hästkrafter på Ferrari-nivå är inte meningsfullt när en cykel tar dig dit du behöver.

Granskning med mätvärden

Ett sätt att fatta det beslutet är att förstå problemet du försöker lösa på tre metriska nivåer: primär, sekundär och tertiär. Att bedöma alla tre tillsammans hjälper till att klargöra var friktion finns, hur optimal prestanda ser ut på varje lager och hur mycket investering som krävs för att minska gapet.

Tertiära mätvärden representerar centrala operativa beteenden. Betydande ineffektiviteter finns ofta på detta lager, och lösningar på cykelnivå som möjliggör förbättringar som renare datainsamling och effektivare utförande kan göra stor skillnad med relativt små investeringar.

Sekundära mätvärden återspeglar de verkliga prestationsdrivarna – tänk på kundernas konverteringsfrekvens och andra faktorer som team kan påverka genom ökad produktivitet. Att lösa ineffektiviteter här kräver vanligtvis något mer avancerat än en cykel men mindre komplext än en Ferrari, såsom sofistikerad automatisering som kan hantera större datamängder.

Primära mätvärden är de stora stenarna som intäkter. Det är här lösningar på Ferrari-nivå tenderar att dyka upp. Det är vanligtvis dyr teknik som lovar betydande inverkan på slutresultatet. Även om det är värt att utforska är det viktigt att komma ihåg att om inte sekundära och tertiära utmaningar åtgärdas först, kan dessa lösningar inte uppnå sin verkliga ROI-potential.

Mindre, riktade investeringar på lägre nivåer är ofta det bästa stället att börja eftersom de tenderar att ge snabba resultat. De skapar också möjligheter att lära sig vad som fungerar samtidigt som de ger stegvisa vinster som ackumuleras över tid, vilket i slutändan bidrar till att bygga upp samma eller större totala effekt som större investeringar, med betydligt mindre risk.

Tillsammans hjälper Bicycle Audit och detta tredelade mätramverk organisationer att minska risker genom att anpassa lösningar till verkliga problem. Poängen är inte att undvika avancerad AI, utan att börja i liten skala genom att lösa de mest effektfulla problemen med minsta möjliga investering och skala upp därifrån.

Var strategisk gällande startup-partners

den senaste tidens uppstår Inom AI-relaterat riskkapital har marknaden översvämmats med nya startups. Dessa disruptiva företag kommer att presentera presentationer som lovar innovation och resultat som är tillräckligt övertygande för att övertyga även de mest kräsna upphandlingsteamen.

Men se upp för köparen: både produkterna och människorna bakom många av dessa nykomlingar är ofta obeprövade. Att bli en tidig användare medför en inneboende risk, inklusive möjligheten att du omedvetet bygger produkten bredvid dem. Även om det kan erbjuda fördelar bör det vara ett medvetet val – för när du försöker åtgärda problem med verkliga ekonomiska konsekvenser kan det leda till onödiga huvudbry att lägga värdefulla resurser på att hjälpa en leverantör att finjustera sin senaste uppdatering.

När en leverantör väl är integrerad ligger mycket av resultatet utanför din kontroll. Deras färdplan, skalbarhet för kundsupport, prissättningsdynamik och förmåga att upprätthålla prestanda i takt med att de växer kan alla komma att förändras. Dessa förändringar kan forma partnerskapets långsiktiga värde på sätt som inte är helt synliga från början.

Att navigera den osäkerheten kräver tålamod och urskiljning från början till slut. Att ta sig tid att validera en lösning genom ett koncepttest, förstå avtalsenliga åtaganden innan djupare integration och prata direkt med befintliga användare hjälper team att välja leverantörer som är positionerade att leverera värde under partnerskapets livslängd.

Att få AI att löna sig

Sammantaget förstärker dessa överväganden verkligheten att stark urskiljning är den första och mest kritiska faktorn för att generera ROI från AI. När team fokuserar på att identifiera verklig friktion förbättras resultaten eftersom ineffektivitet elimineras och tid omfördelas till uppgifter med högre värde. Det är så sann ROI ser ut, och den uppnås bara genom disciplin, tydlighet och pragmatiskt beslutsfattande som gynnar slutresultatet över tid.