Зміна того, як ми думаємо про GenAI в раді з директорів: навігація короткострокової та довгострокової ROI

Коли команди керівників по всьому світу починають планувати 2025 рік, тема, яка найбільше турбує всіх, – це коли очікувати, що їхні інвестиції в штучний інтелект (AI) та/або генеративний інтелект (GenAI) окупляться. Нові дослідження компанії Google Cloud показали, що понад 6 із 10 великих компаній (більше 100 працівників) використовують GenAI, і 74% вже бачать певний повернення інвестицій (ROI). Однак максимізація ROI від AI/GenAI вимагає стратегічного підходу, який виходить за рамки лише виправдання витрат, охоплюючи як прямі, так і непрямі повернення, чітке розуміння часу реалізації та прихованих витрат, а також інтеграцію людських можливостей для забезпечення надійних та масштабованих процесів.

Переосмислення ROI

Враховуючи всю увагу, яку AI/GenAI отримали минулого року в ЗМІ, можна легко забути, що ці інвестиції ще відносно нові, що означає, що більшість компаній ще не побачили того рівня ROI, який можливий. Це робить ще важливішим управління очікуваннями в раді директорів з самого початку, оскільки будь-яка рання оцінка створить критичні враження, які вплинуть на те, як керівництво буде сприймати майбутні інвестиції. Якщо вони мають високі надії на негайні, трансформаційні зміни, їхня думка може погіршитися, якщо ці зміни ще тільки зароджуються на ранній стадії. Інакше кажучи, нові інновації вимагають нових вимірювань перспектив, і лідери повинні переосмислити свій підхід до короткострокової та довгострокової ROI.

У тому, що становить успішну трансформацію, прогрес часто найкраще вимірюється очима тих, хто це робить, але навіть “малі” перемоги можуть привести до більших результатів у майбутньому. Ось три способи допомогти контекстуалізувати ваші інвестиції в AI/GenAI, а також приклади тих, хто рухається в тому ж напрямку.

1. Відокремити пряме та непряме ROI

У деяких галузях пряме ROI легше визначити. Наприклад, якщо роздрібна або виробнича компанія починає пропонувати нові функції GenAI, вони, ймовірно, отримають негайне відчуття від клієнтів про те, як ці функції сприймаються. У інших галузях, таких як виробництво, існує більш непряме ROI, який залежить від довгострокових інвестицій. З такими “м’якими” поверненнями зазвичай відбувається “ефект доміно”, який може створити нові можливості або розблокувати нову вартість. Припустимо, ви реалізуєте нове рішення на основі AI для покращення продуктивності команди. Хоча ваша первинна мета могла бути виходом, збільшення діяльності також може привести до відкриття зовсім нових шляхів зростання, про які раніше не думали. Це найцікавіша і найзахоплююча частина AI/GenAI – невідомий потенціал. Хоча цей потенціал важко виміряти, його завжди слід включати у розрахунок повернення.

Хороший приклад прямого та непрямого ROI можна побачити в компанії Mercari, яка минулого року додала до своєї платформи для торгівлі вживаними товарами чат-бота на основі ChatGPT. Їхній новий “Мерчант AI” дозволив клієнтам “зайти на сайт, вступити в розмову з торговим асистентом, відповісти на питання про свої потреби, а потім отримати серію рекомендацій” щодо наступних кроків. Пряме ROI цього було зниження обсягу запитів на 74% в компанії Mercari, тоді як непряме ROI полягало в тому, що внаслідок часу, збереженого завдяки цьому, компанія змогла поступово скоротити технічний борг і масштабувати свої операції.

2. Врахувати час реалізації інвестицій в AI/GenAI та супутні приховані витрати

Враховуючи постійний тиск на керівництво щодо зростання прибутку, мало шансів, що вони раптом приймуть філософію “хороші речі приходять до тих, хто чекає”. Однак реальність така, що будь-яка спроба зайнятися AI/GenAI потребує часу та грошей, навіть до початку реалізації. Від інвестицій в інфраструктуру та навчання до придбання різних API та відповідних даних можуть минути місяці підготовчих робіт, які не принесуть жодного “повернення”, крім готовності розпочати роботу. Інша прихована витрата (про яку багато людей не говорять) полягає в тому, що ви отримуватимете галюцинації та помилки, створені AI, які можуть коштувати компаніям великих коштів, спрямовуючи їх у неправильному напрямку, відкриваючи лазівку або потенційно спричиняючи дорогу проблему з PR. Все це дуже ново, що робить усе трохи ризикованішим та дорожчим, тому для лідерів важливо врахувати це при оцінці ROI.

Компанія McKinsey надала інформацію про цей процес прийняття рішень та пов’язані з ним витрати, використовуючи класичний сценарій “оренда, купівля чи будівництво”. У їхньому архетипі CIO чи CTO повинні вирішити, чи вони “споживач” (використовують публічно доступні моделі LLM з мінімальними налаштуваннями), “формувальник” (інтегрують моделі з власними даними для отримання більш персоналізованих результатів) або “творець” (будують власну модель для вирішення конкретної бізнес-задачі). Кожен архетип має свої власні витрати, які технічні лідери повинні оцінити, від “споживача”, який коштує близько 2 мільйонів доларів, до “творця”, який іноді може коштувати в 100 разів більше.

Стремління зробити інвестиції в AI/GenAI більш людоцентричними

Все ще існує багато страхів (особливо серед працівників) щодо того, що AI замінить людей. Замість того, щоб відкидати ці побоювання, компанії повинні позиціонувати будь-яку трансформацію як покращення, а не заміну, і шукати способи зробити свої інвестиції більш людоцентричними. З GenAI це не транзакція, а партнерство, і все ще існує реальна потреба в людях для оцінки ефективності будь-яких згенерованих ідей чи матеріалів, щоб забезпечити їхню свободу від упереджень, галюцинацій чи інших неправильних тлумачень. Тому критично важливо, щоб компанії постійно викликали AI до надання раціоналізації кожної рішення, щоб забезпечити точність. Це дасть змістові більшу валідність, вашим працівникам буде видно визначену роль у процесі, і це в кінцевому підсумку допоможе ROI, оскільки ви будете навчатися на кожній стадії.

Також добре встановити чіткі обмеження, щоб забезпечити суворі межі того, які дані AI може зібрати. Задайте собі питання: “Чи повинні ми дозволити AI доступ до інтернету?” Можливо, ні. Суть полягає в тому, щоб спочатку розглянути потребу, а якщо у вас є інші перевірені методи, використовувати їх. Іноді AI корисний лише для підсумовування, а не “думання”. Все це про створення правильної рівноваги, і люди все ще відіграють критичну роль. За даними дослідження компанії Accenture, 94% керівників вважають, що технології людського інтерфейсу дозволять нам краще зрозуміти поведінку та наміри, трансформуючи взаємодію людини та машини.

Закриття розриву між обіцянкою та реальністю

Експерти погоджуються, що, хоча низький поріг входу до GenAI є чудовою особливістю, його “довгостроковий потенціал залежить від доведення його короткострокової цінності”. Це означає, що будь-які пілотні проекти AI/GenAI повинні мати серію чітко визначених (але гнучких) критеріїв успіху до їхнього запуску, і компанії повинні постійно моніторити процеси, щоб забезпечити їхню постійну цінність. Коли мова йде про цю нову еру цифрової інновації, може ніколи не бути традиційної “фішки” до якої ми всі біжимо. Замість цього, змінивши свій підхід до короткострокової та довгострокової ROI AI/GenAI, компанії можуть бути більш обережними зі своїми інвестиційними доларами та зосередитися на розвитку можливостей, які можуть масштабуватися разом з бізнесом. Це нова ера цифрової інновації, і може ніколи не бути традиційної “фішки”, до якої ми всі біжимо. Замість цього, змінивши свій підхід до короткострокової та довгострокової ROI AI/GenAI, компанії можуть бути більш обережними зі своїми інвестиційними доларами та зосередитися на розвитку можливостей, які можуть масштабуватися разом з бізнесом.