Как измерить окупаемость инвестиций с помощью ИИ и оценить влияние на бизнес

Искусственный интеллект сегодня в сознании почти каждого бизнес-лидера. Перспективы интеллектуальной автоматизации, более эффективного принятия решений и новых способов работы кажутся огромными. Несмотря на срочную необходимость, общая проблема остается, превращая потенциал ИИ в измеримое влияние на бизнес.

Для многих руководителей существует разрыв между признанием потенциала ИИ и достижением измеримых результатов. Путь требует четкого определения готовности ИИ, прямой связи между бизнес-приоритетами и целевыми сценариями использования и дисциплинированного подхода к измерению окупаемости инвестиций. Без этих элементов даже благонамеренные инициативы рискуют затормозить, прежде чем оказать значимое влияние на бизнес ИИ.

В этом руководстве рассматриваются ключевые шаги по определению рентабельности инвестиций с помощью ИИ — от оценки вашей готовности до сохранения ценности с течением времени — с реальными примерами влияния корпоративных организаций на искусственный интеллект на бизнес.

Шаг 1. Согласование инициатив ИИ с бизнес-целями

Ключевой вывод: Начните каждый проект на базе ИИ с четко определенной бизнес-целью, чтобы получить максимальную отдачу и обеспечить поддержку со стороны руководства.

Первым шагом к успешной стратегии ИИ является оценка ваших бизнес-целей. ИИ сам по себе не ценится. Это ценно, когда он перемещает иглу на что-то, о чем бизнес уже заботится.

Прежде чем инвестировать, вы должны знать, почему вы инвестируете. Вы пытаетесь сократить затраты, быстрее принимать решения или повысить удержание клиентов? Решения на базе ИИ, которые начинаются с четкой цели, скорее всего, будут успешными. Они также упрощают получение бай-ина и оправдывают инвестиции.

Единый унифицированный интерфейс для всех возможностей ИИ может изменить ситуацию. Он может заранее рекомендовать следующие наилучшие действия и аналитику в рамках рабочего процесса, чтобы сотрудники могли сделать больше.

Реальный пример: Delta Airlines

Delta Airlines согласовала свою инициативу в области искусственного интеллекта с основной бизнес-целью, чтобы связать счастье сотрудников с клиентским опытом. Используя SAP SuccessFactors, почти 50% руководящих сотрудников были успешно укомплектованы сотрудниками, работающими с клиентами. Результатом стал виртуозный цикл положительных результатов для клиентов и акционеров.

Шаг 2. Оценка окупаемости инвестиций за счет моделирования сценариев использования

Ключевой вывод: смоделируйте окупаемость инвестиций с помощью конкретных сценариев использования с высокой ценностью и рассчитайте на несколько лет, чтобы укрепить сценарий инвестиций.

Перед внедрением любых новых технологий ИИ требуется надежное экономическое обоснование. Для ИИ это означает моделирование окупаемости инвестиций с помощью сценариев использования. Здесь вы выходите за рамки общих идей эффективности и начинаете количественно оценивать потенциальное влияние.

Подумайте о потенциальных категориях ценности ИИ для бизнеса:

• Оптимизация затрат и повышение эффективности: сколько часов можно сэкономить за счет автоматизации ручного процесса?
• Рост выручки: Может ли улучшенная персонализация привести к повышению коэффициента конверсии?
• Снижение рисков и соблюдение нормативных требований. Может ли искусственный интеллект помочь вам обнаружить мошенничество или автоматизировать проверки соблюдения нормативных требований, снизив риск?
• Качество решений: какова ценность более точного прогнозирования или меньшего числа ошибок в финансовой отчетности?

Одна из этих категорий — связь между клиентским опытом (CX) и вашим операционным бэкэндом (ERP). Платформа CX может иметь данные фронтэнда по поведению клиентов и истории заказов. Однако операционные данные — что позволяет создавать предложения, обрабатывать доставку и предоставлять заказ и состояние счета-фактуры — находятся в бэкэнде. Эти две части должны быть в блокировке, чтобы современное предприятие могло реализовать то, что оно обещает.

Отчет об экономической проверке от Enterprise Strategy Group показывает, что интеграция ИИ в ваши системы CX и ERP может обеспечить консервативную окупаемость инвестиций в размере 214% в течение пяти лет, увеличившись до 761% при максимальном ^{улучшении.1} В отчете также отмечается, что подобный вид интеграции может привести к увеличению средних объемов сделок на 10–30%, что напрямую повышает ^доход2.

При моделировании этих преимуществ не забудьте подумать о повторении. Это единовременная экономия, или же они будут накапливаться со временем? Многолетний ракурс получаемого денежного потока может составить гораздо более убедительную картину, чем прогноз на один год. Это критически важный шаг для создания сильного экономического обоснования, который резонирует с вашими коллегами и помогает измерять эффективность ИИ с течением времени.

Реальный пример: Microsoft

Microsoft столкнулась с проблемами, связанными с процессами, выполняемыми вручную, и плохим прогнозированием в своей цепочке поставок. Ориентируясь на эти проблемные области, компания сократила на 50% процессы планирования вручную и на 75% — своевременное планирование. Эти улучшения напрямую показывают, как четко определенный сценарий использования может стать ощутимой окупаемостью инвестиций.

Шаг 3. Количественная оценка стоимости за счет сравнения базовых показателей

Ключевой вывод: установите четкую базовую схему эффективности, чтобы измерить истинное влияние ИИ и выделить затраты на бездействие.

Чтобы получить значимое влияние на бизнес на ИИ, сначала определите четкую базовую схему эффективности. Документируйте текущие KPI, такие как время обработки, доля ошибок, оценка удовлетворенности клиентов или выручка на транзакцию, и прогнозируйте, как искусственный интеллект может изменить эти значения. Это устанавливает реалистичный период окупаемости и точку безубыточности.

Истинная ценность ИИ часто выходит за рамки простых вычислений, таких как "X часов, сэкономленных за Y долларов в час". Когда автоматизация устраняет повторяющиеся задачи, команды могут сосредоточиться на стратегических инициативах, внедрять инновации и способствовать повышению результативности. Этот каскадный эффект повышает окупаемость инвестиций благодаря искусственному интеллекту, значительно превышающему начальное повышение эффективности.

Не менее важным является признание стоимости бездействия. Задержки в оптимизации критического процесса могут означать упущенный доход, снижение конкурентоспособности и удержание клиентов. Обоснование ИИ как стратегической необходимости, а не дискреционных расходов, укрепляет сценарий инвестиций.

Реальный пример: Chobani

Например, Chobani. Благодаря использованию ИИ для оптимизации финансовых процессов компания достигла 75% сокращения времени, затрачиваемого на расходы. Это освободило финансовую группу от административной работы и позволило им сосредоточиться на более стратегических инициативах, таких как финансовый анализ и улучшение соблюдения нормативных требований.

Шаг 4. Отслеживание реальных показателей после развертывания

Когда ваше решение на базе ИИ станет продуктивным, переключитесь с прогнозов на данные об эффективности с помощью инструмента измерения ИИ. Важно сосредоточиться на показателях, которые демонстрируют, поставляется ли решение должным образом:

• Измерение до и после KPI для подтверждения результатов
• Мониторинг освоения и степени использования для эффективного использования решения
• Отслеживание влияния вниз по потоку. Повысилась ли производительность в одном отделе, что привело к более быстрому выходу на рынок и росту доходов в другом?

Прозрачная модель потребления позволяет получить полное представление об используемых объектах, частотах их использования и их ценности. Эти аналитические данные позволяют оптимизировать производительность, четко сообщать результаты и оправдывать текущие или расширенные инвестиции.

Агенты ИИ могут стать мощным инструментом для этого. Эти агенты дополняют знания бизнес-процессов, предоставляя им возможность рассуждать, принимать решения и адаптироваться к динамическим условиям. Они также могут автоматизировать трудоемкую работу по всем бизнес-функциям, таким как логистическая цепочка, заготовка и финансы.

Пример в реальном мире: Nestlé

Nestlé боролась с медленными бумажными процессами расходов, которые были подвержены ошибкам. Благодаря внедрению инструментов на основе ИИ в SAP Concur они смогли отслеживать и измерять значительные улучшения. Компания добилась 100% исключения ручных процессов управления расходами и в 3 раза повысила эффективность работы сотрудников при создании отчетов.

Шаг 5. Включение качественных и стратегических возвратов

Ключевой вывод: фактор, определяющий как измеримые финансовые выгоды, так и стратегические долгосрочные преимущества при оценке успеха ИИ.

Не каждый возврат отражается в финансовом отчете, особенно на раннем этапе. Важно учитывать качественные и стратегические возвраты при составлении экономического обоснования и проверке хода выполнения.

Некоторые организации добились повышения ежедневной производительности на 300% за счет автоматизации рутинных процессов, таких как ввод данных, обработка заказов и ^{поддержка клиентов.3} Отдел продаж также сообщил о повышении продуктивности на 90% за счет оптимизации потоков операций и улучшения доступа к данным клиентов. Эти преимущества не только экономят время, но и освобождают команды, чтобы сосредоточиться на более эффективной ^{работе. 4}

Операционные затраты также могут резко снизиться. Благодаря упрощению операций и сокращению потребности в сложной интеграции компании могут сэкономить до 70% времени, затрачиваемого ранее на управление и обслуживание ^{систем5.}

Необходимо учитывать и другие аспекты:

• Ускорение циклов экспериментов: искусственный интеллект может ускорить внедрение инноваций
• Удержание талантов за счет инноваций: люди хотят работать в дальновидных компаниях
• Конкурентные преимущества: раннее внедрение может дать вам значительное преимущество на рынке
• Безопасность инфраструктуры в будущем. Инвестиции в искусственный интеллект сегодня создают более устойчивую и адаптируемую основу для будущего развития

Наконец, ИИ может значительно улучшить клиентский опыт и удержание клиентов. Компании отмечают более быстрое завершение операций, снижение числа проблем с обслуживанием и повышение уровня удовлетворенности клиентов, что позволило сократить отток клиентов до 55%⁶.

Реальный пример: SA Power Networks

Компания SA Power Networks столкнулась с проблемой управления стареющей инфраструктурой на обширной, малонаселенной территории. Используя приложение на базе ИИ, они не только сэкономили $1 млн за один год — они также достигли 99% успеха в выявлении полюсов, которые могут разъедаться. Решение ИИ также предоставило техническим специалистам на местах доступ к 50-летней истории активов с простым запросом на естественном языке для повышения безопасности и надежности.

Шаг 6. Создание цикла обратной связи для постоянного обоснования

Ключевой вывод: Создайте цикл обратной связи для уточнения моделей, выявления новых возможностей и сохранения ценности ИИ для бизнеса с течением времени.

Технологии ИИ совершенствуются по мере обучения на новых данных. Наиболее успешные организации создают цикл обратной связи, который отслеживает результаты, уточняет модели и применяет аналитику к будущим инициативам.

Этот цикл обратной связи гарантирует, что ваши инвестиции в искусственный интеллект продолжат приносить отдачу долго после начального развертывания. Он также помогает выявлять новые сценарии использования, оптимизировать существующие решения и основываться на успехах.

Пакет инструментов поможет вам создавать, расширять и координировать решения на базе ИИ в нужном масштабе. Централизованное управление и управление позволяют агентам ИИ адаптироваться к потребностям бизнеса и открывать новые возможности в масштабе всей организации.

Постоянно изучая новые сценарии использования, разрабатывая пользовательские решения и расширяя ИИ в удобном для вас темпе, вы трансформируете ИИ из одного проекта в механизм постоянного роста.

Начало пути к искусственному интеллекту

Достижение измеримой окупаемости инвестиций с помощью ИИ часто проще, чем кажется. Для начала работы не нужно иметь все ответы. Вам просто нужен правильный план, правильные люди и нужная поддержка.

Независимо от того, определяете ли вы свое первое доказательство концепции на основе ИИ или масштабируете ИИ в масштабе всего предприятия, выбирайте актуальные, надежные и ответственные технологии.

Эти системы должны быть защищены комплексными мерами безопасности, включая анализ угроз и управление уязвимостями, и управляться строгими политиками данных для обеспечения ответственного управления, конфиденциальности и соблюдения правовых норм.

Встроенные в основные бизнес-процессы, они дают ощутимые результаты, которые можно измерять и наращивать с течением времени.

Для руководителей это список из шести пунктов, который поможет вашей организации максимизировать окупаемость инвестиций:

• Начните каждый проект ИИ с четко определенной бизнес-целью, чтобы получить максимальную отдачу и обеспечить поддержку со стороны руководства
• Смоделируйте окупаемость инвестиций с помощью конкретных сценариев использования с высокой ценностью и рассчитайте на несколько лет, чтобы улучшить сценарий инвестиций
• Создание четкой базовой системы эффективности для оценки истинного влияния ИИ и выделения затрат на бездействие
• Используйте показатели после развертывания и прозрачные инструменты отслеживания для подтверждения ценности и управления будущими инвестициями в искусственный интеллект.
• Фактор в измеряемой финансовой прибыли и стратегических долгосрочных преимуществах при оценке успеха ИИ
• Создайте цикл обратной связи для уточнения моделей, выявления новых возможностей и сохранения ценности ИИ для бизнеса с течением времени