Доходність застосованої штучної інтелектуальної системи: зміна бізнесу на нову передачу

Штучна інтелектуальна система є всюди, і кожен говорить про неї, але дуже мало підприємств зараз доставляють бізнес-цінність за допомогою штучної інтелектуальної системи.

Є помилкова розповідь сьогодні, що багато організацій успішно впроваджують штучну інтелектуальну систему при швидкій швидкості, коли насправді тільки небагато з них отримують цінність з технології. У 2022 році Gartner повідомив, що в середньому половина (54%) проектів штучної інтелектуальної системи доходять до стадії виробництва. Це незначне збільшення порівняно з звітом Gartner про штучну інтелектуальну систему в організаціях 2019 року, який визначив, що 53% проектів штучної інтелектуальної системи зазвичай не доходять від пілотної стадії до виробництва.

Бізнес-лідери зараз скептичні щодо вигод штучної інтелектуальної системи, оскільки вони вклали час, гроші та інші ресурси в впровадження рішень, керованих штучною інтелектуальною системою, проте вони не змогли побачити результати, яких очікували. Замість того, щоб повністю відмовитися від штучної інтелектуальної системи – чого більшість підприємств не можуть собі дозволити – організації повинні зменшити інвестиції в узагальнені рішення штучної інтелектуальної системи та зосередитися на впровадженні застосованої штучної інтелектуальної системи, щоб досягти значної доходності в 2024 році.

Майбутнє світле з штучною інтелектуальною системою – якщо ви можете досягти доходності

Штучна інтелектуальна система продовжуватиме відігравати критичну роль по всьому підприємству, незважаючи на побоювання щодо її цінності. Тепер не час послаблювати газ, а радше це хороший час для корекції курсу.

У OneStream Software ми недавно провели опитування 800 фінансових лідерів по всьому світу щодо їхнього використання та сприйняття технології штучної інтелектуальної системи в галузі, яке показало, що понад половина (55%) респондентів погодилися, що штучна інтелектуальна система стане основною складовою фінансових процесів протягом наступних п’яти років. Команди тепер повинні знайти рішення, керовані штучною інтелектуальною системою, які можуть досягти значної доходності. Вступайте: застосовану штучну інтелектуальну систему.

Застосована штучна інтелектуальна система використовує попередньо створену функціональність, підтримувану штучною інтелектуальною системою, для вирішення конкретної фінансової або бізнес-потреби. Ці рішення швидші та ефективніші для впровадження, оскільки вони націлені на конкретний випадок використання, генерують вищу доходність та прискорюють час досягнення цінності. Застосована штучна інтелектуальна система часто використовується у фінансових командах для прискорення швидкості та точності планів попиту та прогнозів доходів, виявлення аномалій в історичних даних та автоматизації рутинних завдань. Все це дуже вигідно в умовах тривальної нестачі бухгалтерських талантів.

Загалом, застосована штучна інтелектуальна система пропонує цінні відомості про внутрішні та зовнішні чинники, що впливають на бізнес, наділяючи лідерів можливістю керувати своєю організацією з впевненістю. Ці відомості можуть зменшити ризик, визначити нові бізнес-можливості та ефективно покращити загальне прийняття рішень. Ці рішення, створені за призначенням, виділяються як потужні бізнес-інструменти для сучасного підприємства.

Переваги застосованої штучної інтелектуальної системи: швидкість та точність

Бізнесам потрібні своєчасні та точні відомості для підтримки впевнених та гнучких рішень. Це твердження може здатися очевидним, проте багато узагальнених моделей штучної інтелектуальної системи не можуть бути впроваджені достатньо швидко, щоб надати відомості для підтримки рішень, які потрібно приймати сьогодні.

На відміну від узагальнених моделей штучної інтелектуальної системи, застосована штучна інтелектуальна система швидша для впровадження, а її результати часто точніші. Організації можуть впроваджувати моделі прогнозування, керовані штучною інтелектуальною системою, за кілька днів, що надає їм швидкий доступ до відповідних та критично важливих відомостей для впливу на бізнес.

На маркетинговому фронті застосована штучна інтелектуальна система може надати більш точні прогнози попиту за товаром, каналом, географією та сегментом клієнтів, що дозволяє здійснювати більш ефективний маркетинг шляхом більш точного націлювання на конкретні ринкові сегменти. Ця стратегія максимізує вплив кампаній та мінімізує марні ресурси.

У фінансовому відділі команди можуть використовувати застосовану штучну інтелектуальну систему для генерації більш точних прогнозів попиту, щоб надати твердий фундамент для фінансового планування, що дозволяє підприємствам розподіляти бюджети більш ефективно та приймати більш обґрунтовані інвестиційні рішення.

Опитування штучної інтелектуальної системи в галузі також показало, що глобальні фінансові лідери вважають, що штучна інтелектуальна система вже надала їхнім командам швидше прийняття рішень (49%), покращені відомості про дані (48%), покращену якість виходів (48%) та оптимізоване розподілення ресурсів (38%). Коли штучна інтелектуальна система використовується для конкретного випадку використання, вона може бути значно більш ефективною та дієвою.

Видалення перешкод для застосованої штучної інтелектуальної системи

Хоча застосована штучна інтелектуальна система пропонує кращу доходність, ніж узагальнена штучна інтелектуальна система в більшості сценаріїв, все ще залишаються кілька перешкод, про які потрібно пам’ятати.

Бізнес-лідери мають брак довіри до виходів, керованих штучною інтелектуальною системою, оскільки вони були обгорнуті відсутністю результатів від узагальнених рішень штучної інтелектуальної системи, про які йшлося раніше. Лідери могли зазнати відсутності прозорості в моделях за результатами або не змогли інтегрувати штучну інтелектуальну систему в бізнес-процеси через невідповідність моделей штучної інтелектуальної системи та бізнес-цінностей. Саме тут функціональність застосованої штучної інтелектуальної системи, створеної за призначенням, збільшує швидкість досягнення цінності та доходності.

Одним із рішень є надання прозорості в даних та результатах, отриманих з моделі застосованої штучної інтелектуальної системи. Команди можуть працювати з технологічними партнерами, щоб зрозуміти склад моделі та пройти тестування сценаріїв, щоб показати, як вони визначили найбільш точну модель. Крім того, шукайте вбудовану, створену за призначенням штучну інтелектуальну систему, як для фінансів, так і для конкретного бізнес-відділу, щоб забезпечити безперешкодне споживання та аналіз.

Навчання працівників є ще однією перешкодою при впровадженні штучної інтелектуальної системи. За даними того самого звіту про штучну інтелектуальну систему в галузі, майже третина (32%) фінансових лідерів по всьому світу назвала впровадження штучної інтелектуальної системи основною перешкодою, над правилами та процедурами щодо захисту даних (31%). Організації повинні партнерувати з технологічними постачальниками, які мають найкращі практики та навчальні матеріали, розроблені для навчання працівників. Справжній партнер допоможе вирішити потреби у навчанні працівників замість простого передання ключів від машини. Застосована автономна штучна інтелектуальна система для фінансів або бізнесу також може підтримувати пробіли у навичках, пропонуючи вбудовані робочі процеси та можливості повернення, щоб працівники мали більше підтримки під час навчання.

Безпека даних та захисту можуть не бути основною перешкодою для впровадження штучної інтелектуальної системи, проте це все ще високо в списку. Найбільша проблема полягає в тому, що спільне використання конфіденційних даних з загальними інструментами генерації штучної інтелектуальної системи, такими як ChatGPT, може поставити чутливу інформацію в руки конкурентів та загальної публіки.

Щоб пом’якшити цей ризик, підприємства можуть використовувати створені за призначенням великі мови моделі та інструменти генерації штучної інтелектуальної системи з потужними структурами безпеки, які можуть інтегруватися з існуючими системами, що дозволяють користувачам запитувати “відібрані” дані про клієнтів, фінанси, компанію чи програмне забезпечення, яке вони використовують. По суті, існують способи додавання обмежувальних заходів без відкриття високочутливої інформації.

Зміна бізнесу на нову передачу з застосованою штучною інтелектуальною системою

Майбутнє штучної інтелектуальної системи залишається світлим, оскільки більше лідерів визнають вигоди штучної інтелектуальної системи для продуктивності команди, співробітництва та досягнення бізнес-результатів. Багато організацій все ще будуть стикатися з проблемами демонстрації доходності, а також обмеженнями некритичних витрат, враховуючи поточний економічний ландшафт. Перейдіть до застосованої штучної інтелектуальної системи та програмних постачальників, які інтегрують її в існуючі програми, щоб збільшити продуктивність та вирішити реальні бізнес-проблеми.

Рішення, створені на основі застосованої штучної інтелектуальної системи, можуть допомогти підприємствам досягти максимальних результатів від своїх інвестицій та отримати прогнозні відомості, які допоможуть їм зростати прибутково. Бізнеси змінять свою діяльність на нову передачу з доходністю та можливостями, які приходять із функціями штучної інтелектуальної системи, створеними за призначенням.