Làm thế nào AI Monetization đang viết lại các quy tắc của Phần mềm Doanh nghiệp

Các nhà lãnh đạo ngành đã mô tả một tương lai nơi AI được cung cấp theo nhu cầu và tính phí dựa trên mức độ sử dụng, giống như điện hoặc nước. Trong thực tế, điều đó có nghĩa là chi phí phản ánh mức tiêu thụ; chúng tăng và giảm cùng với hoạt động, chứ không bị cố định.

Phần mềm doanh nghiệp đã lâu ưa chuộng giá cả theo người dùng. Cho dù tổ chức sử dụng hệ thống một cách rộng rãi hay chỉ thỉnh thoảng, chi phí vẫn còn tương đối ổn định. AI đang thay đổi điều đó cho tất cả các mô hình. Giống như bất kỳ hệ thống được đo lường nào, không mọi yêu cầu đều tiêu thụ cùng một lượng năng lượng. Các truy vấn đơn giản yêu cầu ít xử lý, trong khi các nhiệm vụ phức tạp hơn có thể tiêu thụ nhiều hơn đáng kể. Sự biến thiên này giới thiệu một mức độ biến động sử dụng mà nhiều tổ chức hiện cần phải quản lý. Khi việc áp dụng AI tăng trưởng, các tổ chức cần phải hiểu không chỉ nơi họ đang sử dụng AI, mà còn chi phí sử dụng và cách nó chuyển thành giá trị cho doanh nghiệp.

Từ Truy cập đến Kết quả: Đo lường Giá trị AI Mới

Khi các công ty bắt đầu hiểu cách chi phí AI có thể thay đổi, một câu hỏi cơ bản hơn đang xuất hiện: làm thế nào bạn biết AI thực sự đang giúp đỡ doanh nghiệp? Làn sóng áp dụng AI ban đầu chủ yếu được thúc đẩy bởi sự phấn khích và thử nghiệm. Làn sóng tiếp theo nên được thúc đẩy bởi kết quả có thể đo lường được.

Các triển khai AI hiệu quả nhất共享 một đặc điểm chung: trí tuệ được nhúng trực tiếp vào nơi công việc xảy ra. Thay vì yêu cầu nhân viên xuất dữ liệu vào một công cụ riêng biệt và giải thích kết quả theo cách của họ, AI hiển thị thông tin chi tiết trong các quy trình làm việc mà họ đã sử dụng hàng ngày. Khi phát hiện bất thường đánh dấu một sự không nhất quán trong báo cáo tài chính, khi phân tích dự đoán gợi ý điều chỉnh hàng tồn kho trước khi xảy ra tình trạng thiếu hụt, hoặc khi bảng điều khiển nhấn mạnh xu hướng dòng tiền đáng chú ý, những điều này không phải là đầu ra của một hệ thống AI độc lập. Chúng được tích hợp vào các công cụ mà các nhóm tài chính, hoạt động và chuỗi cung ứng đã dựa vào.

Sự khác biệt này rất quan trọng, đặc biệt là đối với các công ty tầm trung không có đội ngũ CNTT lớn để quản lý các tích hợp phức tạp. Khi AI được nhúng vào nền tảng nơi dữ liệu kinh doanh tồn tại, các đội có thể hành động trên thông tin chi tiết ngay lập tức. Giá trị thể hiện trong thời gian chu kỳ ngắn hơn, ít ngoại lệ hơn và quyết định tốt hơn.

Chi tiêu Tăng và Áp lực để Thể hiện Giá trị

Khi AI trở nên tích hợp hơn vào hoạt động hàng ngày, đồng hồ bắt đầu chạy, và chi tiêu bắt đầu tăng. Ở một số tổ chức, chi phí chạy các khối lượng công việc AI đã gần đạt hoặc vượt quá chi phí của một số vai trò. Các đội ngũ lãnh đạo muốn hiểu họ nhận được gì để đổi lấy điều đó. Tăng trưởng năng suất, quy trình nhanh hơn và quyết định tốt hơn đều là một phần của lời hứa, nhưng chúng cần phải có thể đo lường được.

Trong một môi trường phân phối, ví dụ, AI có thể được áp dụng để tự động hóa xử lý ngoại lệ trong xử lý đơn đặt hàng. Thay vì xem xét thủ công các đơn đặt hàng được đánh dấu, hệ thống tự động định tuyến và giải quyết các vấn đề thường xuyên, giảm thiểu thời gian trì hoãn và giải phóng nhân viên cho công việc có giá trị cao hơn. Tác động được thể hiện trong thời gian chu kỳ ngắn hơn và ít nút thắt hơn. Những kết quả này có thể theo dõi, bảo vệ và sao chép – những thuộc tính khiến các CFO và COO cảm thấy thoải mái khi mở rộng việc sử dụng AI thay vì hạn chế nó.

Các Mô hình Giá cả Phù hợp với Cách AI Cung cấp Giá trị

Để đáp ứng chi phí tăng và áp lực ngày càng tăng để chứng minh ROI, thị trường cần phải chuyển đổi từ giá cả một kích cỡ phù hợp với tất cả sang các mô hình giá cả phản ánh tốt hơn cách các doanh nghiệp sử dụng hệ thống AI. Sự thay đổi này sẽ có những ý nghĩa quan trọng đối với cách các tổ chức dự toán cho AI và đánh giá các nhà cung cấp.

Giá cả phần mềm truyền thống thường không đáp ứng được nhu cầu của các tổ chức tầm trung. Phí giấy phép cố định áp dụng cho dù các đội sử dụng hệ thống một cách rộng rãi hay chỉ thỉnh thoảng, điều này có nghĩa là các công ty thường trả tiền cho các khả năng không được sử dụng. Khi AI trở thành một mục lớn hơn, sự không phù hợp đó trở nên khó biện minh hơn.

Giá cả dựa trên tiêu thụ giải quyết vấn đề này bằng cách gắn chi phí với sử dụng thực tế. Doanh nghiệp có thể bắt đầu với một khả năng cụ thể (ví dụ: xử lý hóa đơn tự động, dự báo nhu cầu, xử lý ngoại lệ) và xác thực ROI, sau đó mở rộng từ đó. Chi phí tăng theo hoạt động, và các tổ chức không bị khóa vào việc trả tiền cho các công cụ trước khi chúng chứng minh giá trị. Một số nhà cung cấp đang đi xa hơn, thử nghiệm với giá cả dựa trên kết quả gắn với các nhiệm vụ hoàn thành, chẳng hạn như giải quyết một yêu cầu hỗ trợ hoặc đóng một quy trình làm việc. Những mô hình này cho phép các nhà cung cấp căn chỉnh giá cả của họ với ngân sách hoạt động đã được gắn với lao động con người chứ không phải giấy phép phần mềm.

Những sự khác biệt này rất quan trọng đối với người mua đang đánh giá các nền tảng. Hai giải pháp có cùng bộ tính năng có thể có cấu trúc chi phí rất khác nhau tùy thuộc vào cách chúng định tuyến yêu cầu, chọn mô hình và cấu trúc dữ liệu một cách hiệu quả. Một nền tảng hoạt động hiệu quả ở chế độ nền sẽ chuyển những tiết kiệm đó cho người dùng. Một nền tảng không hoạt động hiệu quả có thể tạo ra chi phí không mong muốn khi sử dụng tăng.

Sự áp dụng đang Tăng tốc, nhưng Kết quả Vẫn Khác nhau

Sự áp dụng tiếp tục tăng tốc khi có những thay đổi trong giá cả và cấu trúc chi phí. Chi phí thấp hơn và khả năng tiếp cận dễ dàng hơn thông qua các nền tảng đám mây đã cho phép nhiều tổ chức hơn thử nghiệm và triển khai các công cụ AI. Các doanh nghiệp nhỏ và vừa, đặc biệt, đang áp dụng những công nghệ này nhanh hơn so với các thế hệ trước áp dụng các đổi mới trước đó.

Tuy nhiên, sự áp dụng không phải lúc nào cũng chuyển thành tác động. Một số tổ chức đang triển khai AI theo cách có mục tiêu và rõ ràng, và thấy được lợi ích rõ ràng. Những tổ chức khác đang mở rộng việc sử dụng AI một cách rộng rãi mà không có kế hoạch rõ ràng về cách nó liên quan đến mục tiêu kinh doanh. Hoạt động tăng, nhưng kết quả khó xác định hơn. Sự khác biệt giữa hai nhóm thường nằm ở việc liệu những người chịu trách nhiệm về quyết định hàng ngày có thể thực sự hành động trên thông tin chi tiết do AI tạo ra hay không, hay liệu những thông tin chi tiết đó chỉ được sử dụng bởi các nhà khoa học dữ liệu và nhân viên CNTT.

Làm cho AI có thể sử dụng được cho những Người làm Việc

Để AI tạo ra giá trị nhất quán, nó phải có thể sử dụng được bởi những người chịu trách nhiệm về quyết định hoạt động, không chỉ những người có nền tảng kỹ thuật. Một người quản lý tài chính có thể truy vấn dữ liệu hoạt động bằng ngôn ngữ đơn giản và nhận được câu trả lời có ý nghĩa không cần phải chờ báo cáo từ bộ phận CNTT. Một người giám sát kho hàng có thể xem dự báo nhu cầu trong quy trình làm việc hiện có của họ không cần phải có một hệ thống riêng biệt để hành động trên chúng.

Đây là nơi các khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên đang tạo ra sự khác biệt lớn nhất trong việc áp dụng AI thực tế. Khi người dùng có thể tạo báo cáo hoặc truy vấn dữ liệu thông qua lệnh hội thoại – không cần SQL, không cần đào tạo kỹ thuật, không cần gửi vé – rào cản để sử dụng AI giảm đáng kể. Sự áp dụng tăng tốc khi công nghệ trở nên dễ tiếp cận hơn với những người cần nó. Đo lường thành công chuyển từ việc triển khai sang sử dụng hàng ngày, và từ sử dụng sang kết quả.

Nhìn về Tương lai

Phần mềm doanh nghiệp đang bước vào một giai đoạn mới, được định hình bởi cách AI đang được sử dụng. Các tổ chức thành công không nhất thiết là những tổ chức có ngân sách AI lớn nhất. Họ là những tổ chức đã nhúng trí tuệ vào các quy trình làm việc cốt lõi của mình, căn chỉnh chi tiêu của họ với giá trị mà những quy trình đó mang lại, và đảm bảo những người điều hành những quy trình đó có thể sử dụng các công cụ có sẵn cho họ.

Các nhà lãnh đạo doanh nghiệp đang đánh giá chiến lược AI của mình phải đặt ra những câu hỏi khó hơn là “Chúng ta có AI không?” Những câu hỏi hữu ích hơn là:

• AI được nhúng vào công việc nào tạo ra kết quả?
• Mô hình giá của chúng tôi có thưởng cho giá trị hay chỉ hoạt động?
• Những người ra quyết định hàng ngày có thể sử dụng những gì chúng tôi đã xây dựng không?

Các tổ chức tiếp cận những câu hỏi này với sự rõ ràng và kỷ luật sẽ được vị trí tốt hơn để điều hướng những gì tiếp theo. các câu hỏi là: Ở đâu AI được nhúng vào công việc tạo ra kết quả? Mô hình giá của chúng tôi có thưởng cho giá trị hay chỉ hoạt động? Những người ra quyết định hàng ngày có thể sử dụng những gì chúng tôi đã xây dựng không? Các tổ chức tiếp cận những câu hỏi này với sự rõ ràng và kỷ luật sẽ được vị trí tốt hơn để điều hướng những gì tiếp theo.