Pomiar zwrotu z inwestycji w sztuczną inteligencję

Zwrot z inwestycji w sztuczną inteligencję (AI ROI) to wartość, jaką organizacja zyskuje dzięki inwestycjom w sztuczną inteligencję. Wskaźnik ROI to nie tylko jakaś liczba. Dzięki technologii tak nowatorskiej jak sztuczna inteligencja zwroty muszą być mierzone etapami, od zastosowania i wydajności po jakość i innowacyjność.

Jak dotąd 96% członków kadry kierowniczej zgłasza niewielki znaczący wpływ swoich inicjatyw związanych ze sztuczną inteligencją. Częściowo problem polega na tym, że mają oni problemy z pomiarem zwrotu z inwestycji w sztuczną inteligencję.

Zwrot z inwestycji w sztuczną inteligencję jest trudny do zmierzenia, ponieważ zarówno korzyści, jak i granice mogą być niewyraźne.

• Korzyści są często pośrednie i nie zawsze mają charakter ilościowy (mikrousprawnienia, lepsza jakość, lepsze pomysły, płynniejsza współpraca).
• Przypisywanie jest zagmatwane, ponieważ zmiany w sztucznej inteligencji zwykle zachodzą równocześnie ze zmianami w procesach i organizacji.
• Tradycyjne modele zwrotu z inwestycji nie pasują do stale ewoluującej, wbudowanej funkcjonalności.
• Wartość pojawia się na różnych osiach czasu, gdy zespoły wykorzystują sztuczną inteligencję do badania, optymalizacji, ulepszania, a następnie przekształcania.
• Większość organizacji znajduje się nadal w trybie pilotażowym/eksperymentalnym, w którym nauka dominuje nad zyskami.
• Koszty są często lepiej widoczne niż korzyści, szczególnie dla kierownictwa działu finansów.
• Nie ma jednej uzgodnionej „jednostki wartości” (np. zaoszczędzony czas, przychody, zadowolenie, ograniczenie rotacji).

• Uzyskana wartość zależy w dużej mierze od ludzkiego zachowania, zaufania i zastosowania przez pracowników, a nie tylko od technologii.

Klasyczna matematyka ROI zakłada stabilne nakłady i jasny związek przyczynowo-skutkowy. Sztuczna inteligencja rzadko pasuje do tego wzorca.

Pomiar zwrotu z inwestycji w sztuczną inteligencję przekształca niejasne eksperymenty z wykorzystaniem sztucznej inteligencji w ukierunkowane, odpowiedzialne inwestycje. Kiedy ilościowo oceniasz wpływ — nawet przy użyciu podstawowych wskaźników — możesz udowodnić wartość członkom kierownictwa i zarządowi, utrzymać finansowanie tego, co się sprawdza, i pokonać sceptycyzm.

Pomiar zwrotu z inwestycji zachęca również zespoły do łączenia pracy wspieranej przez sztuczną inteligencję z rzeczywistymi wynikami biznesowymi, a nie tylko traktowania jej jako nowość.

Krótko mówiąc, pomiar zwrotu z inwestycji w sztuczną inteligencję nie polega na obliczaniu doskonałych wartości. Chodzi o podejmowanie mądrzejszych decyzji o tym, co skalować, gdzie się zatrzymać, gdzie podwoić wysiłki i jak utrzymać dynamikę działania.

W Atlassian dostrzegamy wartość sztucznej inteligencji w czterech obszarach: odkrywaniu, optymalizacji, ulepszaniu i transformacji. Wartość jest realizowana w czasie i mierzona za pomocą unikatowych wskaźników. Skupienie się na właściwych wskaźnikach jest niezbędne, aby uniknąć błędnej oceny postępów lub zbyt wczesnego wycofania się.

Odkrywanie sztucznej inteligencji: Pozwalasz zespołom eksperymentować i zobaczyć, co mogą zrobić dzięki sztucznej inteligencji. Skoncentruj się na pomiarze wdrożenia tego rozwiązania za pomocą wskaźników takich jak:

• Aktywni użytkownicy sztucznej inteligencji w tygodniu lub miesiącu i superużytkownicy
• Utworzone inkubatory lub laboratoria sztucznej inteligencji
• Eksperymenty ze sztuczną inteligencją lub uruchomione wdrożenia pilotażowe

• Udział w hackathonie dotyczącym sztucznej inteligencji

Optymalizacja za pomocą sztucznej inteligencji: Używasz sztucznej inteligencji, aby przyspieszyć obecne przepływy pracy zespołu lub obniżyć ich koszty. Skoncentruj się na pomiarze wydajności za pomocą wskaźników takich jak:

• Czas cyklu na przepływ pracy
• Czas oszczędzany na zadanie dzięki sztucznej inteligencji
• Poziom automatyzacji

• Ograniczenie kosztów związane ze sztuczną inteligencją

Ulepszanie dzięki sztucznej inteligencji: Korzystanie ze sztucznej inteligencji pomaga ponieść jakość wyników zespołu. Skoncentruj się na pomiarze jakości za pomocą wskaźników takich jak:

• Dokładność, jakość lub spójność pracy
• Przestrzeganie standardów
• CSAT

• Kluczowe wskaźniki wydajności firmy sprzed ery sztucznej inteligencji

Transformacja dzięki sztucznej inteligencji: Wykorzystujesz sztuczną inteligencję, aby zapewnić doskonałe wyniki organizacyjne i tworzyć nową wartość. Skoncentruj się na pomiarze innowacyjności tego rozwiązania za pomocą wskaźników takich jak:

• Nowe funkcje, produkty, patenty lub oferty
• Nowe przychody związane ze sztuczną inteligencją

Zacznij mierzyć zwrot z inwestycji w sztuczną inteligencję, gdy tylko Twój zespół lub organizacja podejmie decyzję o korzystaniu z niej. To, co mierzysz, zmienia się w zależności od etapu.

Na początku celem jest wdrożenie nowego rozwiązania i uczenie się. Przechodząc od eksperymentów do rzeczywistych przepływów pracy, a następnie do nowych produktów, możesz stopniowo przejść od pytania „Czy ludzie tego używają?” do „Czy to jest szybsze lub tańsze?”, „Czy zapewnia wyższą jakość?” i wreszcie „Czy generuje nowe przychody lub przewagę strategiczną?”

Oto prosty sposób na przemyślenie, co i kiedy zmierzyć:

• Odkrywanie (wczesne programy pilotażowe, laboratoria, hackathony) → pomiar wdrożenia i uczenia się (np. użycie, liczba programów pilotażowych, udział w laboratoriach sztucznej inteligencji lub tygodniach hackowania)
• Optymalizacja (wbudowywanie sztucznej inteligencji w istniejące przepływy pracy) → pomiar wydajności (np. czas cyklu, czas zaoszczędzony na zadanie, poziom automatyzacji, zaoszczędzone koszty)
• Ulepszanie (poprawa wyników zespołu dzięki sztucznej inteligencji) → pomiar jakości (np. dokładność, spójność, CSAT, wskaźniki błędów w porównaniu z punktem odniesienia sprzed wprowadzenia sztucznej inteligencji)
• Transformacja (nowe produkty / modele biznesowe oparte na sztucznej inteligencji) → pomiar innowacji + zwrot z inwestycji finansowych (np. nowe przychody związane ze sztuczną inteligencją, wdrożenie nowych funkcji, wpływ na marżę)

Śledząc wyniki w czterech wymiarach wartości sztucznej inteligencji — odkrywaniu, optymalizacji, ulepszaniu i transformacji — możesz:

• Pomóc liderom zdecydować, gdzie zdwoić starania lub gdzie się zatrzymać, pokazując, które przykłady zastosowania sztucznej inteligencji faktycznie przynoszą wymierną wartość.
• Budować zaufanie kadry kierowniczej i interesariuszy poprzez przekształcenie niejasnych eksperymentów ze sztuczną inteligencją w określone ilościowo wyniki.
• Zadbać, aby wzrost wydajności przekształcił się w realny wpływ na firmę, na przykład przekładając oszczędność czasu i automatyzację na konkretne roczne oszczędności i potencjał wykonawczy.
• Utwórz porady strategiczne (punkt odniesienia → wdrożenie → pomiar → skalowanie lub wygaszanie), które można ponownie wykorzystać w projektach opartych na sztucznej inteligencji.
• Śledź postęp sztucznej inteligencji w czasie, aby nie oceniać błędnie postępów ani nie wycofać się zbyt wcześnie.