Avkastning på investerad AI: Skifta företaget till en ny växel

AI finns överallt och alla pratar om det, men mycket få företag levererar för närvarande affärsnytta med AI.

Det finns en falsk berättelse idag om att många organisationer framgångsrikt antar AI i snabb takt, när få faktiskt får någon nytta av tekniken. 2022 rapporterade Gartner att i genomsnitt, hälften (54%) av AI-projekt når produktionsskedet. Detta är en liten ökning från Gartners rapport från 2019 om AI i organisationer som fastställde att 53% av AI-projekt vanligtvis inte når från pilot till produktion.

Företagsledare är nu skeptiska till AI:s fördelar eftersom de har investerat tid, pengar och andra resurser i onboarding av AI-drivna lösningar, men de har inte kunnat se de resultat de förväntade sig. Istället för att sluta med AI helt – vilket de flesta företag inte har råd att göra – bör organisationer minska investeringarna i generell AI och fokusera på att anta tillämpad AI för att uppnå meningsfull avkastning på investeringen 2024.

Framtiden är ljus med AI – om du kan få avkastning på investeringen

AI kommer att fortsätta spela en kritisk roll inom företaget trots oro för dess värde. Nu är inte rätt tid att släppa gasen, utan snarare en bra tid att korrigera kursen.

Vid OneStream Software har vi nyligen undersökt 800 finansledare runt om i världen om deras användning och uppfattning av AI-teknik inom branschen, vilket visade att mer än hälften (55%) av respondenterna var överens om att AI kommer att bli en kärnkomponent i finansiella processer under de närmaste fem åren. Team måste nu hitta AI-drivna lösningar som kan uppnå betydande avkastning på investeringen. Stig in: Tillämpad AI.

Tillämpad AI använder förbyggd funktionalitet som drivs av AI för att tillgodose ett specifikt finansiellt eller affärsbehov. Dessa lösningar är snabbare och mer effektiva att distribuera eftersom de riktar sig mot ett specifikt användningsfall, genererar högre avkastning på investeringen och accelererar tid till värde. Tillämpad AI används vanligtvis inom finansteam för att påskynda hastigheten och noggrannheten i efterfrågeplaner och intäktsprognoser, upptäcka avvikelser i historiska data och automatisera rutinuppgifter. Allt detta är extremt fördelaktigt med tanke på den pågående redovisningstalentbristen talentbristen.

Sammanfattningsvis erbjuder tillämpad AI värdefulla insikter om de interna och externa faktorerna som påverkar affärsverksamheten, vilket ger ledare möjlighet att styra sin organisation med tillförsikt. Dessa insikter kan minska risker, identifiera nya affärsmöjligheter och effektivt förbättra det övergripande beslutsfattandet. Dessa specialbyggda lösningar utmärker sig som kraftfulla affärsverktyg för det moderna företaget.

Tillämpad AI-fördelar: hastighet och noggrannhet

Företag behöver snabb och noggrann information för att stödja självsäkra och agila beslut. Detta uttalande kan tyckas uppenbart, men många generella AI-modeller kan inte distribueras tillräckligt snabbt för att ge insikter som stöder beslut som måste fattas idag.

Till skillnad från generell AI är tillämpad AI snabbare att distribuera och resultaten är ofta mer exakta. Organisationer kan distribuera AI-drivna prognosmodeller på några dagar, vilket ger dem snabb tillgång till relevanta och viktiga insikter för att påverka affärsverksamheten.

På marknadssidan kan tillämpad AI ge mer exakta efterfrågeprognoser per produkt, kanal, geografi och kundsegment, vilket möjliggör mer effektiv marknadsföring genom att mer exakt rikta sig mot specifika marknadssegment. Denna strategi maximerar kampanjernas effekt och minskar slöseri med resurser.

I finansavdelningen kan team använda tillämpad AI för att generera mer exakta efterfrågeprognoser för att ge en solid grund för finansiell planering, vilket gör att företag kan allokera budgetar mer effektivt och fatta mer informerade investeringsbeslut.

AI-Driven Finance-undersökningen visade också att globala finansledare tror att AI redan har gett deras team snabbare beslutsfattande (49%), förbättrade datainsikter (48%), förbättrad kvalitet på utdata (48%) och optimerad resursallokering (38%). När AI används för ett specifikt användningsfall kan det vara betydligt mer effektivt och genomförbart.

Att röja hinder för AI-utmaningar

Medan tillämpad AI erbjuder bättre avkastning på investeringen än generell AI i de flesta scenarier, finns det fortfarande några kvarvarande utmaningar att vara medveten om.

Företagsledare har bristande förtroende för AI-drivna utdata eftersom de har bränt sig på de mediokra resultaten från generell AI som nämndes tidigare. Ledare kan ha upplevt bristande transparens i modellerna bakom resultaten eller misslyckats med att integrera AI i affärsprocesser på grund av felaktig anpassning av AI-modeller och affärsverksamhetens värderingar. Här ökar tillämpad AI:s specialbyggda funktionalitet hastigheten till värde och avkastning på investeringen.

En lösning är att ge transparens i data och resultat som härrör från den tillämpade AI-modellen. Team kan arbeta med teknologipartner för att förstå modellens sammansättning och genomföra scenariotestning för att visa hur de fastställde den mest exakta modellen. Sök också efter inbäddad, specialbyggd AI, antingen för finans eller en specifik affärsavdelning, för att möjliggöra sömlös konsumtion och analys.

Medarbetarutbildning är ett annat hinder när det gäller att implementera AI. Enligt samma AI-Driven Finance-rapport angav nästan en tredjedel (32%) av finansledare runt om i världen att implementera AI var den främsta utmaningen, mer än dataskyddsföreskrifter och förfaranden (31%). Organisationer bör samarbeta med teknologileverantörer som har bästa praxis och utbildningsmaterial utvecklade för att utbilda teammedlemmar. En riktig partner hjälper till att tillgodose medarbetarutbildningsbehoven istället för att bara lämna över nycklarna till maskinen. Specialbyggd Auto AI för finans eller affärsverksamhet kan också stödja kompetensgap genom att erbjuda inbyggda arbetsflöden och drill-back-funktioner så att medarbetare kan ha mer stöd medan de lär sig.

Dataskydd och säkerhet kanske inte är den främsta utmaningen för AI-implementering, men det är fortfarande högt på listan. Den största oron här är att dela konfidentiell data med allmänna GenAI-verktyg (Generative AI) som ChatGPT kan placera känslig information i händerna på konkurrenter och allmänheten.

För att mildra denna risk kan företag utnyttja specialbyggda LLM (Large Language Model) och GenAI-verktyg med robusta säkerhetsstrukturer som kan integreras med befintliga system som tillåter användare att fråga “kuraterad” data om deras kunder, finansiella rapporter, företag eller det programvaruapplikation de använder. I själva verket finns det sätt att lägga till skyddsräcken utan att utsätta högt känslig information.

Skifta företaget till en ny växel med tillämpad AI

AI:s framtid förblir ljus eftersom fler ledare erkänner AI:s fördelar för teamproduktivitet, samarbete och affärsresultat. Många organisationer kommer att förbli utmanade av att visa avkastning på investeringen samtidigt som de begränsar icke-väsentliga utgifter med tanke på den nuvarande ekonomiska landskapsbilden. Vänd dig till tillämpad AI och programvaruleverantörer som integrerar den i befintliga applikationer för att öka produktiviteten och lösa verkliga affärsproblem.

Tillämpade AI-lösningar kan hjälpa företag att uppnå maximala resultat från sin investering och få prediktiva insikter som hjälper dem att växa lönsamt. Företag kommer att skifta till en ny växel med den avkastning på investeringen och den möjlighet som kommer med specialbyggda AI-funktioner.