Περιεχόμενα Άρθρου
Μετά τη δέσμευση του Sir Keir Starmer στη Διεθνή Επενδυτική Σύνοδο Κορυφής στις 14 Οκτωβρίου 2024, να καταργήσει τους κανονισμούς τεχνητής νοημοσύνης που «αναστέλλουν άσκοπα τις επενδύσεις» και την ανακοίνωση της κυβέρνησης για δισεκατομμύρια επενδυτικές συμφωνίες τεχνητής νοημοσύνης, μια σημαντική αύξηση στα έργα ψηφιακού μετασχηματισμού που βασίζονται στην τεχνητή νοημοσύνη είναι αναμένεται σε όλες τις επιχειρήσεις. Αυτά τα έργα είναι ζωτικής σημασίας για να βοηθήσουν τις εταιρείες να προσαρμοστούν στις εξελισσόμενες ανάγκες των πελατών και στις τάσεις της αγοράς.
Ωστόσο, η επιτυχία αυτών των πρωτοβουλιών τεχνητής νοημοσύνης θα απαιτήσει προσεκτική παρακολούθηση. Ακριβώς όπως οι επιχειρήσεις χρησιμοποιούν συγκεκριμένες μετρήσεις απόδοσης επένδυσης (ROI) για να αξιολογήσουν την απόδοση των πωλήσεων, πρέπει επίσης να καθορίσουν βασικούς δείκτες απόδοσης (KPI) για να μετρήσουν την απόδοση επένδυσης (ROI) των προσπαθειών ψηφιακού μετασχηματισμού που βασίζονται στην τεχνητή νοημοσύνη.
Αυτό εγείρει ένα σημαντικό ερώτημα: καθώς οι οργανισμοί ξεκινούν τα ταξίδια μετασχηματισμού με γνώμονα την τεχνητή νοημοσύνη, πώς μετρούν την απόδοση της επένδυσής τους;
Chief Legal and Global Affairs Officer για το Coherent.
Το ROI θα διαφέρει
Οι μετρήσεις που χρησιμοποιούνται θα ποικίλλουν ανάλογα με το μέγεθος και τη φύση της επιχείρησης και το εύρος του έργου μετασχηματισμού. Ωστόσο, οι επιχειρήσεις μπορούν να αξιολογήσουν την επιτυχία των πρωτοβουλιών τους AI μέσω των ακόλουθων μετρήσεων:
Μετρήσεις εμπειρίας πελάτη: Καθαρή βαθμολογία προωθητή (NPS), βαθμολογίες ικανοποίησης πελατών και ποσοστά διατήρησης πελατών.
Οικονομικές επιδόσεις: Αύξηση εσόδων, περιθώρια κέρδους και απόδοση επένδυσης (ROI) σε ψηφιακές πρωτοβουλίες.
Δέσμευση εργαζομένων: βαθμολογίες ικανοποίησης εργαζομένων και ποσοστά κύκλου εργασιών. Λειτουργική Αποδοτικότητα: Εξοικονόμηση χρόνου σε διαδικασίες, μειώσεις κόστους και βελτιώσεις παραγωγικότητας.
Ποσοστά ψηφιακής υιοθεσίας: Ποσοστό εργαζομένων που χρησιμοποιούν αποτελεσματικά νέα εργαλεία και τεχνολογίες.
Λήψη αποφάσεων βάσει δεδομένων: Συχνότητα χρήσης δεδομένων σε στρατηγικές αποφάσεις και γνώσεις που παράγονται από την ανάλυση.
Ενώ υπάρχουν πολλές πιθανές μετρήσεις για τη μέτρηση της απόδοσης επένδυσης (ROI) της τεχνητής νοημοσύνης, ο εντοπισμός της σωστής απαιτεί μια ενδελεχή αξιολόγηση της στοίβας τεχνολογικών εργαλείων μιας εταιρείας. Οι ηγέτες επιχειρήσεων πρέπει πρώτα να αξιολογήσουν πού η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να επηρεάσει σημαντικά τις δραστηριότητές τους—εντοπίζοντας τομείς όπου οι διαδικασίες είναι αναποτελεσματικές ή όπου ο φόρτος εργασίας είναι υπερβολικά απαιτητικός. Με αυτήν τη γνώση, μπορούν να καθοριστούν σαφείς και επιτεύξιμοι στόχοι απόδοσης επένδυσης (ROI), μαζί με τις κατάλληλες μετρήσεις για την παρακολούθηση της προόδου προς αυτούς τους στόχους.
Ωστόσο, ακόμα κι αν μια επιχείρηση καθορίζει τις μετρήσεις της και κατανοεί τους λόγους πίσω από την επιδίωξη ενός έργου ψηφιακού μετασχηματισμού, αυτό δεν εγγυάται την επιτυχία ενός μετασχηματισμού που βασίζεται στην τεχνητή νοημοσύνη.
Δίνοντας στο έργο ψηφιακού μετασχηματισμού σας την καλύτερη ευκαιρία για επιτυχία
Το έργο ψηφιακού μετασχηματισμού που βασίζεται στην τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να αποτύχει πριν καν ξεκινήσει. Αν και αυτό μπορεί να ακούγεται αντιφατικό, είναι μια κοινή πραγματικότητα – πολλά έργα παραπαίουν επειδή η τεχνολογική υποδομή ή η κουλτούρα της επιχείρησης δεν είναι έτοιμη να υποστηρίξει τον μετασχηματισμό.
Για να αποφευχθεί αυτό, οι επιχειρήσεις πρέπει πρώτα να αξιολογήσουν εάν η τρέχουσα υποδομή πληροφορικής τους μπορεί να χειριστεί έναν μετασχηματισμό AI. Η εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης είναι ένα σημαντικό άλμα που απαιτεί προηγμένες δεξιότητες και ισχυρή διαχείριση υποδομής. Μια ολοκληρωμένη αξιολόγηση της στοίβας τεχνολογίας είναι απαραίτητη, συμπεριλαμβανομένης της αξιολόγησης εάν το υπάρχον λογισμικό μπορεί να υποστηρίξει την ενσωμάτωση τεχνητής νοημοσύνης και τον εντοπισμό τυχόν προβλημάτων συμβατότητας ή ευπάθειας που πρέπει να αντιμετωπιστούν.
Πέρα από τεχνικά ζητήματα, το ανθρώπινο στοιχείο είναι εξίσου κρίσιμο. Παράλληλα με την αξιολόγηση της τεχνολογίας τους, οι επιχειρήσεις πρέπει να αξιολογούν τις δεξιότητες όλων των εργαζομένων που θα αλληλεπιδρούν με τα νέα συστήματα AI, είτε περιστασιακά είτε σε καθημερινή βάση. Αυτό ισχύει τόσο για έμπειρους επαγγελματίες πληροφορικής όσο και για νέες προσλήψεις. Δεδομένης της καινοτομίας της τεχνητής νοημοσύνης, θα πρέπει να αναμένεται ένα κενό δεξιοτήτων και να διαχειρίζεται προληπτικά μέσω στοχευμένης εκπαίδευσης ή στρατηγικής στρατολόγησης. Το κλείσιμο αυτού του κενού είναι κρίσιμο. Χωρίς στέρεη κατανόηση της τεχνητής νοημοσύνης και των εφαρμογών της, οποιαδήποτε επένδυση στην τεχνολογία κινδυνεύει να υπολείπεται των δυνατοτήτων της.
Οι πύλες έχουν ανοίξει και η τεχνητή νοημοσύνη θα είναι στην πρώτη γραμμή για το άμεσο μέλλον.
Η τεχνητή νοημοσύνη ήταν αναμφίβολα το θέμα της χρονιάς και οι επενδύσεις σε έργα ψηφιακού μετασχηματισμού που βασίζονται στην τεχνητή νοημοσύνη πρόκειται να αυξηθούν. Ενώ το 59% των οργανισμών χρησιμοποιούν ήδη λύσεις τεχνητής νοημοσύνης και σχεδιάζουν να αυξήσουν την επένδυσή τους, πολλοί εξακολουθούν να κινδυνεύουν να υστερήσουν στους μετασχηματισμούς της τεχνητής νοημοσύνης. Μέσα στον ενθουσιασμό και τις γρήγορες εξελίξεις, οι επιχειρήσεις πρέπει όχι μόνο να επικεντρωθούν στη μέτρηση του ROI της τεχνητής νοημοσύνης αλλά και να διασφαλίσουν ότι η υποδομή τους είναι πλήρως έτοιμη να το υποστηρίξει.
Η επιχειρηματική ανάπτυξη υπό απειλή
Επί του παρόντος, το 80% των ψηφιακών μετασχηματισμών υπολείπονται της προβλεπόμενης απόδοσης επένδυσης (ROI) και μια μελέτη της McKinsey αποκάλυψε ότι το 33% των στελεχών αναγνωρίζει την κουλτούρα και τη συμπεριφορά ως την κύρια πρόκληση στους μετασχηματισμούς με δυνατότητα τεχνολογίας.
Καθώς οι εταιρείες αρχίζουν να εφαρμόζουν τεχνολογίες τεχνητής νοημοσύνης, διαπιστώνουν ότι η οργανωσιακή τους κουλτούρα δεν συμβαδίζει με τον ρυθμό των αλλαγών, οδηγώντας σε αντίσταση και αποτυχία. Όλοι οι τύποι μετασχηματισμού επηρεάζουν την εταιρική κουλτούρα και η υπάρχουσα κουλτούρα επηρεάζει την επιτυχία αυτών των μετασχηματισμών. Αυτή η συμβιωτική σχέση είναι κρίσιμη, αλλά συχνά παραβλέπεται. Η άνοδος της τεχνητής νοημοσύνης και ο ρόλος της στο Industry 6.0 ενίσχυσε αυτές τις ανησυχίες, με πολλούς να φοβούνται μετατοπίσεις θέσεων εργασίας λόγω έλλειψης κατανόησης των επιπτώσεων της τεχνητής νοημοσύνης, που συχνά προέρχονται από την ανεπαρκή εκπαίδευση και την αίσθηση ανασφάλειας μέσα στον οργανισμό.
Συμπερασματικά, για να αποκομίσουν οι οργανισμοί τα οφέλη -σε έργα ψηφιακού μετασχηματισμού που επικεντρώνονται στην τεχνητή νοημοσύνη, πρέπει και οι δύο να αποφύγουν να εγκλωβιστούν στη λάμψη των τεχνολογιών τεχνητής νοημοσύνης χωρίς να λάβουν υπόψη τα απαραίτητα βήματα για τη σωστή εφαρμογή και να έχουν πραγματική κατανόηση της επιθυμητής απόδοσης επένδυσης. ψάχνω να επιτύχω χρησιμοποιώντας AI. Οι οργανισμοί δεν πρέπει απλώς να εφαρμόζουν την τεχνητή νοημοσύνη για χάρη της και να ελπίζουν για το καλύτερο.
Παρουσιάσαμε το καλύτερο τηλέφωνο AI.
Αυτό το άρθρο δημιουργήθηκε ως μέρος του καναλιού Expert Insights της TechRadarPro, όπου παρουσιάζουμε τα καλύτερα και πιο έξυπνα μυαλά στον κλάδο της τεχνολογίας σήμερα. Οι απόψεις που εκφράζονται εδώ είναι αυτές του συγγραφέα και δεν είναι απαραίτητα αυτές της TechRadarPro ή της Future plc. Αν ενδιαφέρεστε να συνεισφέρετε, μάθετε περισσότερα εδώ: https://www.techradar.com/news/submit-your-story-to-techradar-pro
