Операторський посібник з отримання ROI від штучного інтелекту

Незважаючи на всі переваги, бум штучного інтелекту також створив основну проблему для операторів. Незважаючи на значні інвестиції в впровадження штучного інтелекту, багато операторів все ще не бачать суттєвого ROI на балансі.

Фактично, хоча глобальні витрати на штучний інтелект очікується досягти 632 мільярдів доларів до 2028 року, аналіз MIT виявив, що лише близько 5% пілотних проектів штучного інтелекту підприємств дають вимірювані фінансові результати, а більша частина генерує мало чи жодного ROI. Ця прогалина створила зростаючий тиск на операторів, щоб перевести долари в вплив, часто dẫnячи до марних витрат на невдалий пілотний проект або поспішних інвестицій у рішення, які виглядають перспективними на папері, але не виправдовують себе на практиці.

Реальність полягає в тому, що успіх у епоху штучного інтелекту не буде визначатися просто новизною чи складністю нової технології, а тим, наскільки ретельні команди можуть бути в розумінні своїх фундаментальних проблем і виборі технологічних рішень, які дають справжню цінність. Не існує срібної кулі для досягнення успіху, але кілька факторів можуть допомогти вашій команді рухатися в правильному напрямку.

Уникайте податку на терміновість

Одним з ключових бар’єрів для отримання ROI від штучного інтелекту є дозволити страху бути залишеним позаду керувати процесом прийняття рішень. Коли цей настрій впливає на стратегію, організації можуть платити податок на терміновість, марнуючи цінний час, енергію та ресурси в спробі позбавитися від останніх тенденцій.

Внутрішні та зовнішні сили можуть спровокувати цей тиск. Коли керівництво бачить, як конкурент рекламує нову можливість штучного інтелекту, може відбутися швидкий спуск у порівняльну пастку, і те, що починається як бажання залишитися актуальним, швидко перетворюється на реактивний перегон, щоб відреагувати.

Інвестиції, зроблені з цього стартового пункту, часто закінчуються невдачею через багато причин, але однією з найпоширеніших є недостатня готовність. Хоча конкурент може пропонувати подібний продукт або послугу, дані організації чи операційна зрілість можуть не бути достатньо сильними, щоб підтримувати ту ж технологію, перетворюючи те, що здається стратегічним кроком, у ризикований крок.

Тому менеджери та директори, які найближче до щоденної діяльності, часто найкраще позиціоновані, щоб інформувати технологічні рішення. Коли здається, що технологія повинна бути обов’язковою, ці команди повинні бути доручені оцінити, чи існує чітка проблема, яку вона може вирішити, і чи організація справді готова підтримувати її. Оскільки вони розуміють, де існує тертя, де втрачається час, і де технологія може мати вплив, вони можуть допомогти засновувати рішення щодо штучного інтелекту на операційній реальності, а не гнатися за новизною.

Проведіть аудит велосипеда

Іншим поширеним питанням при закупівлі технологій є перекупівля. Це відрізняється від податку на терміновість, оскільки відбувається після визначення справжньої потреби та операційної готовності до покупки рішення штучного інтелекту. На цьому етапі питання полягає не в тому, “чи потрібно нам щось”, а в тому, “що нам справді потрібно”.

Ця проблема особливо поширена в галузях з великою кількістю спадщини, таких як логістика, яка перейшла від 0 до 60 з технологічними можливостями за останні роки. Там, де раніше нашим завданням було подолання сучасних складностей з застарілими системами та процесами, сьогодні це вибір з нескінченного списку технологічних бажань, доступних від постачальників третіх сторін або через внутрішнє розроблення.

Аудит велосипеда може допомогти значно перед досягненням точки покупки. Він ставить перед рішеннями просте питання: чи потрібно нам Феррарі або велосипед? Амбітні технологічні команди люблять мріяти про великі речі, а постачальники третіх сторін зазвичай намагаються пропонувати свої топові рішення одразу. Обидва варіанти є дійсними, але інвестування у Феррарі-рівень потужності не має сенсу, коли велосипед приведе вас туди, куди вам потрібно.

Аудит з метриками

Одним зі способів прийняти це рішення є розуміння проблеми, яку ви намагаєтеся вирішити, на трьох рівнях метрик: первинних, вторинних і третинних. Оцінка всіх трьох разом допомагає прояснити, де існує тертя, що таке оптимальна продуктивність на кожному рівні, і скільки інвестицій потрібно, щоб закрити прогалину.

Третинні метрики представляють основну операційну поведінку. Значні неефективності часто живуть на цьому рівні, і велосипед-рівень рішень, які дозволяють покращення, такі як чистіша захоплення даних і більш ефективне виконання, можуть мати великий вплив з відносно малим інвестуванням.

Вторинні метрики відображають справжні драйвери продуктивності – наприклад, показники конверсії клієнтів та інші важелі, які команди можуть впливати за допомогою підвищеної продуктивності. Вирішення неефективностей на цьому рівні зазвичай вимагає щось більш складне, ніж велосипед, але менш складне, ніж Феррарі, наприклад, складну автоматизацію, яка може обробляти більші набори даних.

Первинні метрики – це великі камені, такі як дохід. Це місце, де з’являються рішення рівня Феррарі. Це зазвичай високоцінна технологія, яка обіцяє суттєвий вплив на нижню лінію. Хоча це варто вивчити, важливо пам’ятати, що якщо вторинні та третинні виклики не вирішені спочатку, ці рішення можуть не досягти свого справжнього потенціалу ROI.

Менші, цілеспрямовані інвестиції на нижчих рівнях часто є найкращим місцем для початку, оскільки вони tend дають швидкі результати. Вони також створюють можливості для вивчення того, що працює, забезпечуючи інкрементні вигоди, які накопичуються з часом, в кінцевому підсумку допомагаючи побудувати до того ж або навіть більшого загального впливу, ніж більші інвестиції, з значно меншим ризиком.

Будьте стратегічними щодо партнерства з стартапами

Недавній сплеск у капіталі штучного інтелекту привів до появи на ринку багатьох нових стартапів. Ці порушники прийдуть до столу з пропозиціями, які обіцяють інновації та результати, достатньо переконливі, щоб схилити навіть найбільш ретельні команди з закупівель.

Але покупець, берегись: і продукти, і люди за цими новачками часто недоведені. Стати раннім приймачем несе в собі внутрішній ризик, включаючи можливість того, що ви можете невідомо будувати продукт поряд з ними. Хоча це може пропонувати переваги, це повинно бути свідомим вибором – оскільки коли ви намагаєтеся рухатися в напрямку проблем з реальними фінансовими наслідками, витрачання цінних ресурсів на допомогу постачальнику у вдосконаленні його останньої оновлення може вводити непотрібні головні болі.

Одразу після інтеграції постачальника багато результатів знаходяться поза вашим контролем. Їхньою дорожньою картиною, масштабованістю підтримки клієнтів, динамікою ціноутворення та здатністю підтримувати продуктивність під час зростання підлягають зміні. Ці зміни можуть формувати довгострокову цінність партнерства способами, які не повністю видимі на початку.

Зробіть штучний інтелект прибутковим

Взяті разом, ці фактори підкреслюють реальність, що практикування сильної розборчивості є першим і найкритичнішим фактором у генерації ROI від штучного інтелекту. Коли команди фокусуються на ідентифікації справжнього тертя, результати покращуються, оскільки неефективності ліквідуються, а час переорієнтовується на завдання вищої цінності. Це те, як виглядає справжній ROI, і він заробляється лише через дисципліну, ясність та прагматичне прийняття рішень, які приносять користь нижній лінії з часом.