Varför långsiktig avkastning inte räcker: Se till att det finns värde i varje skede av AI-implementering

Företag hör en sak om och om igen: gå snabbare på AI och visa resultat, nu. Antagandet accelererar, med 78% av organisationer som redan använder AI i minst en affärsfunktion år 2024—upp från 55% för bara ett år sedan.

Men här är fångsten: trycket att visa affärsnytta ökar lika snabbt.

Det är en hög order när CDO-tjänstetider är korta, och rollen som Chief AI Officer (CAIO) fortfarande utvecklas. Med så mycket ledarskapsvolatilitet i toppen stannar AI-program ofta innan de kan visa någon verklig nytta.

Den viktigaste utmaningen är tydlig: företag måste sluta bygga AI-strategier som jagar löftet om “framtida transformation” och börja fokusera på att skapa solida grunder som levererar värde idag — samtidigt som de förbereder sig för framtiden.

Problemet med “framtidsendast”-strategier

Chefer häller pengar i AI. Faktum är att 92% ökar sina budgetar under de närmaste tre åren, med över hälften som siktar på en 10% ökning. Utöver detta förutspår finansiella institutioner som Morgan Stanley (MS ) stora avkastningar, som ~920 miljarder dollar i årlig nettofördel för S&P 500.

Denna makrotrend driver vad jag kallar “big-bang-men-senare” AI-program, som ser imponerande ut på papperet men lämnar värdet för långt borta för att ha någon inverkan idag.

Den hårda verkligheten är att mycket få organisationer har AI-klara data. Med styrning och datakvalitet som de största hindren rapporterar endast 12% av företagen att deras data är tillräcklig för effektiv AI-distribution. Och som Gartner påpekar kommer dålig styrning att orsaka att 60% av organisationerna missar sina AI-mål till 2027 — även om de antar AI nu.

Sammanfattningsvis är AI-program som enbart förlitar sig på framtida löften dömda att stanna, fastna i pilotlimbo eller förlora aktieägarnas förtroende långt innan den förväntade avkastningen anländer.

Omdefiniera AI:s värde

För att överbrygga gapet mellan framtida potential och nuvarande värde måste organisationer omdefiniera hur de ser på AI-värde. Det finns två distinkta typer:

• Omedelbart värde: Detta är mätbara, nära-framtida förbättringar — som en 23% snabbare genomsnittlig tid till första svar efter distribution av en GenAI-supportassistent. Detta är de segrar som visar aktieägarna att AI inte bara är en långsiktig spelare.
• Grundläggande värde: Detta handlar om att bygga den underliggande infrastrukturen — data pipelines, styrning och skalbara plattformar — som kommer att göra AI-arbete effektivt idag och i framtiden. Som McKinseys State of AI-rapport påpekar är riskhantering och styrning kritiska för långsiktig framgång.

När du definierar båda värdeflödena är utmaningen att balansera dem: Hur kan du driva omedelbara segrar samtidigt som du ser till att de översätts till upprepningsbara, styrda förmågor? De som får denna balans rätt kommer att se verkliga avkastningar.

Att hitta rätt balans: Värde nu och senare

En av de största misstagen jag ser är att företag försummar att utforma AI-plattformar med utvecklare i åtanke. Till 2025 kommer 84% av utvecklare att använda AI-verktyg, och 51% av dem kommer att använda dem dagligen. Om AI-plattformar inte integrerar med befintliga arbetsflöden kommer antagandet att försenas, oavsett hur kraftfulla modellerna är. Framgång hänger på integration, uppgiftsval och kontinuerlig utbildning.

Lika kritiska är styrning och säkerhet. Om dessa inte prioriteras kommer ingen, oavsett hur avancerad AI, att lita på den. Gartner har flaggat att förtroendeproblem, åtkomstsäkerhet och styrning är stora hinder för antagande, och att brott relaterade till GenAI-missbruk sannolikt kommer att öka när innovationen accelererar. Styrning bör vara en prioritet från dag ett, särskilt när regleringstrycket ökar.

De mest framgångsrika organisationerna är de som skapar AI-verktyg som levererar omedelbart värde — eftersom snabba segrar köper politiskt kapital. Faktum är att företagen som ser den bästa avkastningen på AI är de med en dedikerad CAIO. Dessa ledare fokuserar sina resurser på “nu” (mätbara användningsfall) och “nästa” (data- och plattformsstärkning), vilket säkerställer stadig framgång samtidigt som de lägger grunden för framtida vinster.

Detta innebär också att etablera KPI:er som lyfter fram tidigt värde — stöd för verksamhet, försäljning, marknadsföring och ingenjörskap är bra utgångspunkter. Att definiera tydliga KPI:er — som lead-to-win, churn och modellriskpoäng — tillsammans med baslinjer och verifikationsplaner kommer att säkerställa att AI-initiativen inte bara är teoretiska utan levererar konkreta resultat.

Nyckeln är att identifiera framgångsrika mönster och replikera dem. Övergången från experiment till genomförande sker när företag justerar sina processer, inte bara sina verktyg.

Att stärka data-grundvalen: En kontinuerlig process

För många AI-program misslyckas på grund av att data inte är tillförlitliga. Brist på datastyrning är ett av de största hindren för framgång. Därför bör datakvalitet, ursprung och tillgänglighet behandlas med samma vikt som de användarvänliga verktygen i sig. Starka data-grundval är grunden för alla framgångsrika AI-initiativ.

Gör AI till ett företagskrav, idag och imorgon

Förväntningarna är tydliga: visa omedelbara, mätbara segrar samtidigt som du bygger en plattform och data-egendom som kommer att betala av sig på lång sikt. Med AI-budgetar som ökar och granskning som intensifieras riskerar att inte leverera på båda fronterna att återställa program.

Ledare som kan leverera värde nu samtidigt som de bygger för framtiden kommer att förvandla AI från en serie isolerade piloter till en hållbar motor för intäkter och produktivitet.