Инвестируете в AI? Вот что следует учесть

Инвестируете в AI? Вот что нужно учесть

Возврат инвестиций (ROI) помогает компаниям определить, какие проекты должны быть приоритетными, или проще говоря – инициативы, которым следует уделять наибольшие ресурсы и внимание для достижения бизнес-целей.

Поскольку мы говорим о ROI, который включает числа, давайте начнем с некоторой статистики:

  • По данным Forbes, глобальный рынок искусственного интеллекта ожидается вырасти со среднегодовой ставкой роста в 38% и достичь поразительных ~1812 миллиардов долларов США к 2030 году.
  • 83% компаний называют искусственный интеллект важнейшим приоритетом.
  • По данным IBM, расходы на системы искусственного интеллекта вырастут на 27% до 154 миллиардов долларов США в 2023 году.
  • Они также утверждают, что организации в среднем могут получить только 5,9% ROI по вложенным капиталовложениям на уровне 10%.
  • Однако успешные видениеотцы, правильно выбирая возможности в нужное время, смогли сгенерироватьROI в 13%.

Вкладывайте деньги, как профессионал.

Учитывая огромные затраты, неизбежно возникает вопрос – что получают компании взамен за такие значительные инвестиции. К тому же, PwC говорит, что большинство компаний вообще не способны получить никакого дохода.

Инвестиции в искусственный интеллект вскоре становятся точкой озабоченности для большинства руководителей. Они должны сделать осмотрительные инвестиции в искусственный интеллект, которые могут принести высокий ROI, но как они могут обеспечить такой же доход, как лидеры? Обратите внимание, что ожидаемая прибыль может достигать до 30% в ближайшие годы.

  • Первый шаг – рассматривать искусственный интеллект как стратегическую инициативу, которая должна быть связана с конкретными целями организации, а не целями конкурентов. Важно помнить, что каждая организация находится в уникальном положении, учитывая свою нишу, бизнес-модель и технические возможности.
  • Необходимо определить проекты, соответствующие стратегии бизнеса, то есть целям и видению организации на следующие 3-5 лет.
  • Даже с ясным планом впереди, реализация потенциала искусственного интеллекта не обходится без трудностей. Это требует аналитического мышления и внедрения культуры искусственного интеллекта во всю организацию.

  • Подход на основе искусственного интеллекта помогает компании определить, какие проекты следует начать, быть экономичными в отношении неприемлемых проектов, не связанных с искусственным интеллектом. Чтобы понять культурный аспект, рекомендуется быстро создавать пул перспективных и инновационных проектов и способность разбираться с множеством переменных на ходу.
  • Следующий этап – данные, которые являются ключевым звеном всего процесса преобразования с использованием искусственного интеллекта. Поэтому большая часть внимания и усилий должна быть сосредоточена на создании процессов по управлению данными. SAP определяет управление данными как «политики и процедуры, применяемые для обеспечения точности данных организации, а также для их правильной обработки при вводе, хранении, обработке, доступе и удалении».

Генерация стоимости

Для понимания ROI в контексте инициатив, связанных с искусственным интеллектом, «стоимость» становится важнее, чем чистая прибыль.

Прибыль означает фактические деньги, связанные с расчетом доходности в традиционном смысле. Однако практики искусственного интеллекта приоритетно ориентируются на «генерацию стоимости», чтобы подчеркнуть всеобщие преимущества внедрения искусственного интеллекта.

С учетом этого дополнительного контекста разобьем ROI на две составляющие. Возврат – это стоимость, сгенерированная от инвестиций, которая включает затраты на разработку таких систем.

Выручка и доходность

Существует несколько способов оценки выручки. Помимо прямых источников дохода от продуктов, работающих на базе искусственного интеллекта, некоторые инициативы не являются прямым источником дохода, но могут ненавязчиво улучшать или дополнять существующие процессы.

Такие инициативы могут не приносить немедленных результатов, но со временем могут привести к значительному увеличению доходов. Рассмотрим ситуацию с двигателями рекомендаций на основе искусственного интеллекта на электронной коммерции, которые предлагают продукты на основе истории просмотров пользователей. Эти рекомендации ненавязчиво подталкивают пользователей к дополнительным покупкам, что приводит к увеличению продаж.

Еще один пример – это улучшение релевантности поиска и улучшение опыта клиента путем быстрого предоставления интересующих их вариантов, что удерживает их верность платформе.

Стоимость – как мы все знаем

Доход – это только одна часть расчета ROI; другая включает умное управление затратами. Значительные расходы на проекты по использованию искусственного интеллекта включают инфраструктуру, создание команд и управление данными.

Найм специалистов по искусственному интеллекту включает в себя начальную подготовку, повышение уровня квалификации и затраты на компенсацию. Некоторые организации аутсорсят полностью или частично проект, требующий определенных навыков, тем самым экономя на начальных расходах.

Однако найм внешних специалистов также сопряжен с косвенными расходами, если внутренняя команда не обладает достаточными ресурсами для поддержки проекта, что приводит к зависимости от внешних подрядчиков для его поддержания и дополнительных расходов.

Искусственный интеллект может быть применен даже для автоматизации некоторых повторяющихся задач, что помогает снизить вероятность ошибок человека и экономит операционные издержки.

Стоимость неудачи

Давайте поговорим о стоимости, которую мы часто не учитываем – стоимость, связанную с поддержкой неправильных решений.

Правило 1-10-100 объясняет, “как недостаток внимания к одной стоимости приводит к увеличению потерь в долларах. Стоимость предупреждения, вероятно, следует считать приоритетной, потому что предотвращение дефекта обходится гораздо дешевле, чем его коррекция.”

Как и это правило, стоимость неправильных решений имеет важное значение. Оно требует разработки мышления о дизайне с самого начала, включая определение цели проекта и выбор правильных возможностей и связанных рисков искусственного интеллекта.

Таким образом, построение комплексной оценки рисков в организации является важным для решения проблем, таких как предвзятость, недостаток контроля, прозрачность, ответственность, конфиденциальность данных и других.

Оценка ROI во время PoC

Первоначальная оценка ROI на этапе идеализации помогает определить приоритеты проектов.

После более глубокого понимания бизнес-проблемы приходит время обсуждения технологии. Рекомендуется начать процесс создания PoC, вместо ожидания идеальной среды, где все компоненты, такие как данные, алгоритмы, инфраструктура и т.д., будут отсортированы.

Когда вы начинаете разрабатывать PoC, становится ясно, возможно ли масштабировать проект. PoC помогает проверить идею в пределах ограниченного бюджета и сократить время. Тестовая среда или песочница обеспечивает предложение стоимости перед инвестициями в построение систем на масштабе. Однако необходимо заранее предвидеть масштабирование уже на стадии PoC, будь то:

  • Построение потоков данных для поддержки данных в большом масштабе,
  • Алгоритмы, требующие дорогостоящих вычислительных ресурсов или
  • Количество пользователей, которым будет обслуживаться приложение.

Оценка этих аспектов показывает, как решение искусственного интеллекта будет интегрироваться в технологическую инфраструктуру организации.

Если PoC оправдывает вложения, проект переходит к разработке.

Важно отметить, что оценка факторов дохода и затрат специфична для бизнес-модели, поэтому этот пост направлен на помощь в оценке различных факторов и их влияния на ROI. Види Чуг – это стратег искусственного интеллекта и лидер цифровой трансформации, работающий на стыке продукта, науки и инженерии для создания масштабируемых систем машинного обучения. Она является лидером в области инноваций, автором и международным спикером. Она нацелена на демократизацию машинного обучения и освобождение его от жаргона, чтобы каждый мог стать участником этой трансформации.