Бізнес часто неправильно оцінює інвестиції в штучний інтелект, бо міряє різні сценарії однією метрикою ROI. Про це пише Harvard Business Review.
Читайте также: Дочка Емінема: біографія, особисте життя та кар’єра Хейлі Джейд Скотт Матем
Що сталося
Попри ШІ-бум, багато компаній не бачать швидкої фінансової віддачі. За даними McKinsey, 88% організацій уже використовують штучний інтелект хоча б в одній бізнес-функції. Але лише 39% повідомляють про будь-який вплив на EBIT. І навіть там цей ефект здебільшого не перевищує 5%.
Крім того, 60% компаній, які інвестують в AI, не створюють матеріальної цінності. Лише 5% отримують справді значущий результат у масштабі. Deloitte також фіксує довший цикл окупності: задовільний ROI для типового AI-кейсу зазвичай приходить за два-чотири роки, а не в межах звичного для IT горизонту менш ніж за рік.
Однак, проблема не лише в тому, що AI «не працює». Часто бізнес просто змішує різні типи інвестицій в одну корзину, а потім дивується, чому цифри не сходяться. Відповідно до цього, усі інвестиції в ШІ поділяються на п’ять типів, для кожного з яких потрібні власні фінансові підходи та метрики замість стандартного показника ROI.
Конкурентний паритет
Це інвестиції, які компанія робить просто для того, щоб вижити і не відстати від конкурентів. Наприклад, якщо всі банки впроваджують ШІ-помічників, створення ще одного такого помічника не дасть вам унікальної переваги, але його відсутність призведе до втрати клієнтів. Такі інвестиції слід розглядати як спосіб уникнення витрат, а їхній бюджет варто обмежувати середнім показником у галузі.
Читайте также: Син Роналду: подробная биография, карьера и личная жизнь
Значення та цінність опціону
Інвестиції в експерименти та навчання персоналу, які можуть не окупитися миттєво, але створюють базу для майбутнього використання ШІ. Яскравий приклад — компанія Moderna, яка впровадила внутрішні ШІ-чати для співробітників, щоб розвинути їхню швидкість роботи та навички для розробки нових продуктів. Такі витрати варто сприймати як бюджет на дослідження та розробки.
Унікальна інтеграція
Вбудовування штучного інтелекту у специфічні робочі процеси та інфраструктуру, які притаманні лише вашій компанії. Наприклад, Amazon поєднує моделі прогнозування штучного інтелекту зі своєю багаторічною логістичною базою. Навіть якби конкуренти отримали доступ до того ж алгоритму ШІ, вони не змогли б скопіювати цю перевагу, оскільки не мають такої ж інфраструктури. Інвестувати потрібно туди, де ШІ поглиблює ваші наявні переваги.
Маховики даних та екосистеми блокування
Використання ШІ на практиці дозволяє збирати унікальні дані, які, своєю чергою, постійно покращують саму систему ШІ. Наприклад, трактори John Deere збирають дані про конкретні поля фермера з кожним новим сезоном, що робить систему настільки точною та індивідуалізованою, що фермеру стає фінансово невигідно переходити до конкурента. Успіх тут вимірюється швидкістю покращення ШІ за допомогою нових даних.
Створення організаційних можливостей
Найважливіший, але найбільш недооцінений тип інвестицій, який стосується глибокої трансформації компанії. Це не просто закупівля технологій, а зміна того, як люди працюють, навчаються та приймають рішення. Компанія Walmart перекваліфікувала 50 000 працівників на нові ролі та створила інфраструктуру для постійного перенавчання. Цінність цих інвестицій полягає у розвитку стратегічної гнучкості — здатності компанії адаптуватися до будь-яких майбутніх змін, навіть тих, що з’являться після ШІ.
Читайте также: Воррен Баффет назвав головний актив лідера — і це не стратегія
