Посібник оператора щодо отримання рентабельності інвестицій за допомогою штучного інтелекту

Незважаючи на всі свої переваги, бум штучного інтелекту також створив основну проблему для операторів. Незважаючи на значні інвестиції у впровадження штучного інтелекту, багато операторів досі не бачать суттєвої рентабельності інвестицій у балансі.

Фактично, хоча глобальне витрати Очікується, що до 2028 року витрати на штучний інтелект досягнуть 632 мільярдів доларів, повідомляє MIT. аналіз виявили, що лише близько 5% пілотних проектів корпоративного штучного інтелекту забезпечують вимірну фінансову віддачу, при цьому переважна більшість генерує незначну або взагалі не генерує рентабельності інвестицій. Цей розрив створює зростаючий тиск на операторів, щоб вони перетворювали гроші на результативні результати, що часто призводить до марнування ресурсів на невдалі пілотні проекти або поспішних інвестицій у рішення, які виглядають багатообіцяючими на папері, але на практиці не відповідають очікуванням.

Реальність така, що успіх в еру штучного інтелекту визначатиметься не просто новизною чи витонченістю нової технології, а тим, наскільки проникливими можуть бути команди в розумінні своїх фундаментальних викликів та виборі технологічних рішень, які забезпечують реальну цінність. Немає універсального засобу для правильного вибору, але кілька міркувань можуть допомогти вашій команді рухатися в правильному напрямку.

Уникайте податку на терміновість

Однією з ключових перешкод для рентабельності інвестицій у штучний інтелект є те, що страх залишитися позаду керує процесом прийняття рішень. Коли такий менталітет впливає на стратегію, організації можуть платити податок на терміновість, витрачаючи дорогоцінний час, енергію та ресурси, намагаючись йти в ногу з останніми тенденціями.

Внутрішні та зовнішні сили можуть викликати цей тиск. Коли керівництво бачить, що конкурент рекламує нову можливість штучного інтелекту, може відбутися швидке падіння в пастку порівняння, і те, що починається як бажання залишатися актуальним, швидко перетворюється на реактивну гонку за реагуванням.

Інвестиції, зроблені з цієї точки зору, зазнають невдачі з багатьох причин, але однією з найпоширеніших є недостатня готовність. Хоча конкурент може пропонувати аналогічний продукт або послугу, організація... фундамент даних або операційна зрілість може бути недостатньо сильною для підтримки тієї ж технології, перетворюючи те, що здається стратегічним кроком, на ризиковану ставку.

Ось чому менеджери та директори, найближче пов'язані з повсякденними операціями, часто мають найкраще становище для прийняття обґрунтованих рішень щодо технологій. Коли на ринок виходить технологія, яка, здавалося б, є необхідною, цим командам слід спочатку доручити оцінити, чи існує чітка проблема, яку вона може вирішити, і чи справді організація готова її підтримувати. Оскільки вони розуміють, де існують труднощі, де втрачається час і де технології можуть вплинути, вони можуть допомогти обґрунтувати рішення щодо ШІ в операційній реальності, а не ганятися за новизною.

Проведіть аудит велосипедів

Ще однією поширеною пасткою у закупівлях технологій є надмірні покупкиЦе відрізняється від податку на терміновість, оскільки він стягується після визначення того, що існує справжня потреба, і ви оперативно готові придбати рішення на основі штучного інтелекту. На цьому етапі питання стає не «чи потрібно нам щось», а «що нам насправді потрібно»?

Ця проблема особливо поширена в галузях зі старомодними технологіями, таких як логістика, яка за останні роки пройшла шлях від 0 до 60 завдяки технологічним можливостям. Якщо раніше нашим завданням було вирішення сучасних складнощів за допомогою застарілих систем і процесів, то сьогодні це вибір з нескінченних списків бажаних технологій, доступних від сторонніх постачальників або завдяки власним розробкам.

«Аудит велосипеда» може бути надзвичайно корисним ще до моменту покупки. Він спонукає осіб, які приймають рішення, відповісти на просте запитання: нам потрібен Ferrari чи велосипед? Амбітні технічні команди люблять мріяти про велике, а сторонні постачальники зазвичай прагнуть запропонувати своє першокласне рішення одразу після покупки. Обидва варіанти мають сенс, але інвестування в потужність рівня Ferrari не має сенсу, коли велосипед доставить вас туди, куди потрібно.

Аудит за допомогою метрик

Один зі способів прийняти це рішення — зрозуміти проблему, яку ви намагаєтеся вирішити, на трьох рівнях метрик: первинному, вторинному та третинному. Оцінка всіх трьох разом допомагає з'ясувати, де існують проблеми, якою є оптимальна продуктивність на кожному рівні та скільки інвестицій необхідно для подолання розриву.

Третинні показники відображають основні операційні моделі поведінки. На цьому рівні часто спостерігаються значні неефективності, і рішення на рівні велосипедів, які дозволяють досягти таких покращень, як чіткіший збір даних та ефективніше виконання, можуть мати значний вплив за відносно невеликих інвестицій.

Вторинні показники відображають реальні рушійні сили продуктивності — наприклад, коефіцієнти конверсії клієнтів та інші важелі, на які команди можуть впливати шляхом підвищення продуктивності. Вирішення проблем неефективності тут зазвичай вимагає чогось більш просунутого, ніж велосипед, але менш складного, ніж Ferrari, наприклад, складної автоматизації, здатної обробляти більші набори даних.

Первинні показники – це такі важливі фактори, як дохід. Саме тут зазвичай з'являються рішення рівня Ferrari. Зазвичай це дорогі технології, які обіцяють суттєвий вплив на прибуток. Хоча варто дослідити, важливо пам'ятати, що якщо спочатку не вирішити вторинні та третинні проблеми, ці рішення можуть не досягти свого справжнього потенціалу рентабельності інвестицій.

Менші, цілеспрямовані інвестиції на нижчих рівнях часто є найкращим початком, оскільки вони, як правило, дають швидкі результати. Вони також створюють можливості для вивчення того, що працює, водночас забезпечуючи поступовий прибуток, який накопичується з часом, зрештою допомагаючи досягти такого ж або більшого загального ефекту, як і більші інвестиції, з набагато меншим ризиком.

Разом, Велосипедний аудит та ця трирівнева система показників допомагають організаціям зменшувати ризики, правильно підбираючи рішення для реальних проблем. Суть не в тому, щоб уникати передового штучного інтелекту, а в тому, щоб почати з малого, вирішуючи найбільш важливі проблеми з найменшими необхідними інвестиціями та масштабуючись звідти.

Стратегічно підходьте до партнерів стартапів

Недавня сплеск Венчурний капітал, пов'язаний зі штучним інтелектом, заполонив ринок новими стартапами. Ці новатори виступлять з презентаціями, що обіцяють інновації та результати, достатньо переконливі, щоб вплинути навіть на найвибагливіші команди закупівель.

Але покупці, будьте обережні: як продукти, так і люди, що стоять за багатьма з цих новачків, часто неперевірені. Стати раннім користувачем несе в собі невід'ємний ризик, зокрема можливість того, що ви несвідомо створюєте продукт разом з ними. Хоча це може принести переваги, це має бути свідомий вибір, адже коли ви намагаєтеся вирішити проблеми з реальними фінансовими наслідками, витрачання цінних ресурсів на допомогу постачальнику в доопрацюванні його останнього оновлення може призвести до непотрібних головних болів.

Після інтеграції постачальника значна частина результату залишається поза вашим контролем. Його дорожня карта, масштабованість підтримки клієнтів, динаміка ціноутворення та здатність підтримувати продуктивність у міру зростання – все це може змінюватися. Ці зміни можуть формувати довгострокову цінність партнерства таким чином, що це не зовсім помітно на початку.

Подолання цієї невизначеності вимагає терпіння та розсудливості на початковому етапі. Приділення часу перевірці рішення шляхом підтвердження концепції, розуміння договірних зобов'язань перед глибшою інтеграцією та безпосереднє спілкування з існуючими користувачами допомагає командам вибирати постачальників, які здатні забезпечити цінність протягом усього терміну партнерства.

Як зробити ШІ виправданим

У сукупності ці міркування підтверджують той факт, що практика чіткої розбірливості є першим і найважливішим фактором у отриманні рентабельності інвестицій від штучного інтелекту. Коли команди зосереджуються на виявленні реальних проблем, результати покращуються, оскільки неефективність усувається, а час перерозподіляється на завдання з вищою цінністю. Саме так виглядає справжня рентабельність інвестицій, і вона досягається лише завдяки дисципліні, чіткості та прагматичному прийняттю рішень, які з часом покращують кінцевий результат.