4 façons de prouver le retour sur investissement de l'IA

Comment prouver le ROI de l'IA

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Votre utilisation de l'IA réussit probablement de nombreuses façons; cependant, l'IA a le potentiel de vous faire échouer, et de manière considérable: en scellant le sort de votre entreprise et de votre carrière. En fait, vous pourriez même ne pas être en mesure de prouver que l'IA vous pousse, vous ou vos parties prenantes, à tirer profit du tout. Les échecs dans le monde de l'IA aujourd'hui peuvent être petits ou énormes. Prenons par exemple «Watson for Oncology» d'IBM. L'initiative a dû être annulée après que 62 millions de dollars de dépenses aient conduit à des recommandations de traitement non sécuritaires.

Selon Venturebeat, environ 87% des projets de science des données ne parviennent jamais à l'étape de la production, et TechRepublic affirme que 56% des PDG mondiaux s'attendent à ce que cela prenne 3-5 ans pour voir un véritable retour sur investissement sur leur investissement en IA. Pour faire court: vous n'êtes pas seul dans votre quête de retour. Peu importe ce fait, vous pouvez vous consoler dans la réalité que vous voulez être un leader, pas un retardataire, et vous devez être celui qui peut prouver que votre utilisation de l'IA contribue au retour sur investissement via l'expansion et la croissance.

Recommencer au début

L'IA a pris le contrôle de presque toutes les facettes de l'entreprise au 21e siècle. Chaque acteur majeur dans chaque industrie a l'IA à la base de presque tous les projets. Dans le commerce de détail, Domino's Pizza a utilisé l'IA pour réduire et prévoir plus précisément le délai de livraison de 75% à 95% de précision.

Dans le secteur minier, des entreprises en Australie utilisent des camions autonomes et des technologies de forage pour réduire les coûts d'exploitation, améliorer la sécurité des travailleurs et augmenter la productivité de 20%. Ils prévoient également que 77% des emplois dans le secteur minier du pays seront modifiés par les innovations technologiques, augmentant la productivité jusqu'à 23%.

Ensuite, dans le secteur bancaire, Barclay’s utilise l'IA pour détecter et prévenir la fraude. Barclay utilise également une technologie similaire pour améliorer l'expérience client grâce aux chatbots, en exploitant la grande quantité de données qu'ils ont accumulées. Cependant, Barclays fait toujours face à des défis. Ils ont du mal à mettre en œuvre des options de paiement plus rapides pour leurs clients.

Les défis auxquels vous devrez faire face

Vous devrez conquérir plusieurs collines au cours de votre voyage pour revenir sur vos investissements en IA. Un défi a à voir avec l'initiative américaine A.I. Même si cette mise en œuvre de la politique est un bon début, nous sommes toujours derrière certains de nos concurrents mondiaux en ce qui concerne le financement public direct de l'IA. Par conséquent, si vous ne disposez pas des capitaux nécessaires pour mettre en œuvre, surveiller et optimiser votre IA en interne, vous devrez rechercher un financement.

Vous aurez également besoin d'une initiative bien planifiée et exécutée pour recycler, recycler et réaffecter vos employés. Une étude récente de McKinsey prédit qu'aux États-Unis, jusqu'à 33,3% de la population active en 2030 pourrait avoir besoin d'acquérir de nouvelles compétences et de trouver un nouvel emploi. À ce jour, vous avez déjà consacré d'innombrables heures et des revenus substantiels au recrutement, à l'embauche, à la formation et au développement de votre culture d'équipe et d'entreprise. Ne laissez pas cet argent être gaspillé en permettant à votre main-d'œuvre de devenir hors de propos. Investissez davantage dans votre personnel dès maintenant pour sauver votre entreprise à long terme.

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De plus, votre accès aux données et votre utilisation de celles-ci sont essentiels. L'IA que vous mettez en œuvre n'est aussi bonne que le carburant que vous lui donnez. Et ce carburant, ce sont des données. La Pistoia Alliance a publié une enquête en 2019 qui a montré que 52% des répondants ont cité l'accès insuffisant aux données comme l'un des principaux obstacles à l'adoption de l'IA.

Questions auxquelles vous devez répondre

Comment pouvez-vous refléter le succès des joueurs mentionnés précédemment? Afin de reproduire leurs triomphes, vous devez commencer par vous poser des variantes des questions suivantes:

Quels sont vos objectifs ou défis commerciaux spécifiques que vous cherchez à relever avec les solutions d'IA?

Acheter AI ne signifie pas acheter une solution standard pour votre entreprise. Les chefs d'entreprise doivent traiter l'IA comme tout autre investissement technologique: elle doit avoir un objectif spécifique pour résoudre un objectif spécifique. Il doit être suivi avec des repères et des KPI. Vous devez ensuite vous tenir et vos équipes responsables de ces chiffres.

Est-ce la bonne technologie pour résoudre votre problème commercial?

Il est important qu'une organisation aborde l'IA à partir du point de départ: "Quel problème devons-nous résoudre?" Plutôt que "Faisons quelque chose avec l'IA". Et ce devrait être le bon problème pour lequel l'IA peut avoir un impact substantiel. De nombreuses entreprises n'ont pas répondu aux questions de base sur les problèmes commerciaux pouvant être résolus avec l'IA, ce qui conduit à des attentes irréalistes.

Avez-vous une expertise interne pour maintenir l'intégration de l'IA et une équipe engagée dans la formation et l'amélioration de la technologie dans votre organisation?

Comment les entreprises créent-elles une pratique axée sur les personnes autour de l'opérationnalisation de l'IA à l'échelle de l'entreprise? Certains se sont portés candidats aux équipes d'IA. Certains ont des équipes virtuelles où, deux jours par semaine, des scientifiques des données sont intégrés à l’équipe des opérations (ce qui est analogue aux administrateurs de base de données qui forment des collègues non techniques à comprendre le rôle des bases de données dans les opérations de l’entreprise). Briser les cloisonnements organisationnels et permettre à divers groupes d'interagir et de collaborer est un catalyseur essentiel d'un projet d'IA.

Comment allez-vous mesurer le succès d'un déploiement d'IA?

Vous créez vos propres KPI AI et conservez une connaissance fonctionnelle de la façon dont vous les mesurerez avant le déploiement. Il ne devrait y avoir aucune conjecture ou maybes impliqués dans le processus. Si vous voulez prouver les retours, vous avez besoin de repères concrets pour vous y rendre.

Après avoir trouvé les réponses

Maintenant quoi? Vous avez travaillé avec diligence et répondu à toutes les questions. Vous êtes prêt pour la mise en œuvre, mais comment exécutez-vous? Il y a plusieurs facteurs et éléments à garder à l'esprit afin de garantir le succès de votre déploiement.

La croissance et l'expansion sont supérieures aux économies

Alors que l'IA a le potentiel de réduire les dépenses, l'accent devrait être mis principalement sur la croissance et l'expansion afin de maximiser les résultats. Cela comprend l'innovation dans les produits et services, l'efficacité pour la productivité et la conquête de parts de marché. L'IA est optimisée lorsqu'elle est adoptée à tous les niveaux de la technologie, des chaînes de valeur à la tarification, et lors de la compréhension des préférences des clients en matière d'IA. Votre meilleur pari est de rester concentré sur la croissance en innovant de nouveaux produits et en affinant votre modèle commercial. Pour mieux capitaliser sur les avantages technologiques de l'IA, restez sur l'offensive.

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Il faut investir dans les ressources humaines et la technologie: Vous ne pouvez pas profiter pleinement de l'IA dans la technologie si vos employés ne sont pas préparés. Considérez que 69% des entreprises sont confrontées à un déficit de compétences «modéré, majeur ou extrême» en matière d'IA. La direction et le personnel doivent être éduqués et formés au sein d'équipes interfonctionnelles dans tous les processus et opérations. Il est essentiel de trouver les bonnes personnes pour de nouveaux emplois – et le recrutement de nouveaux employés pour les catégories d'emplois techniques requises.

ROI pour les entreprises dans leur ensemble: Tenez compte du retour sur investissement potentiel pour l'ensemble de l'entreprise. S'il y a un goulot d'étranglement dans le processus d'automatisation, vous devez augmenter le débit, non seulement dans un domaine, mais dans toute l'organisation. Alors que les plateformes d'automatisation des processus métier ont augmenté de 63% en 2019, vous pourriez être tenté de plonger et de faire preuve de prudence. Mais il existe un livre de jeu efficace. Regardez, par exemple, des entreprises comme Bosch, qui économise environ 500 000 $ par an en automatisant certaines opérations de gestion concernant son réseau de milliers de fournisseurs. Trouvez une histoire similaire dans votre industrie et étudiez leur livre de jeu.

Continuer à cultiver et à développer l'IA: Le monde des affaires évolue dans la bonne direction en ce qui concerne la culture d'entreprise et l'IA. Selon cette publication, Forbes, "65% des travailleurs sont optimistes … à l'idée d'avoir des collègues robots … et 64% des travailleurs feraient plus confiance à un robot qu'à leur manager." Prenez des mesures pour vous assurer d'avoir un environnement d'IA abondant pour réussir, une augmentation des talents / travailleurs compétents et une sensibilisation accrue de l'entreprise aux connaissances générales sur l'IA et aux avantages connexes. Assurez-vous que ceux-ci sont entièrement intégrés dans votre organisation de haut en bas.

Mesurer efficacement le retour sur investissement sur l'IA est un défi universel

Tout le monde est confronté au défi de créer leurs normes, KPI et objectifs pour leur IA. Plusieurs méthodes ont été déployées avec succès. En voici quelques-uns pour vous guider sur votre chemin:

Déterminer ce qu'il en coûtera par rapport à ce qu'il permettra d'économiser: Concentrez-vous sur les objectifs de cas d'utilisation concernant les économies plutôt que la croissance potentielle des revenus. Cela inclut des heures de travail réduites, des effectifs réduits et moins de temps sur les processus. Le montant que vous investissez dans l'IA doit être basé sur ces prévisions d'économie et non sur l'augmentation des revenus. Ce calcul détermine combien vous devez être prêt à investir et le seuil de rentabilité pour le déploiement de l'IA. Si le déploiement échoue, l'organisation n'aura risqué que ce qu'elle s'attendait à économiser, plutôt que de risquer ce qu'elle espérait ajouter des revenus.

Focus sur les avantages du Soft Dollar: en plus des économies de coûts et des revenus supplémentaires, les entreprises doivent également calculer les avantages en dollars doux, tels que moins d'erreurs, un chiffre d'affaires réduit, un accès plus rapide aux informations et aux services, etc. L'IA améliorera la productivité des employés, la satisfaction des clients et révélera les domaines où un l'entreprise a peut-être lutté sans le savoir pour atteindre la valeur maximale.

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Savoir quand le seuil de rentabilité sera: Le seuil de rentabilité se situe lorsque les économies de coûts d'un projet d'IA sont égales à l'investissement. Une fois qu'une organisation a calculé ce qu'elle espère économiser en mettant en œuvre l'IA, ce n'est qu'à ce moment-là qu'elle devrait commencer à considérer combien investir. De nombreuses organisations ont du mal à prévoir le seuil de rentabilité des déploiements d'IA. En permettant aux économies de coûts de dicter l'investissement initial dans l'IA, les entreprises peuvent commencer à estimer le moment où le seuil de rentabilité devrait être atteint.

Nouveau produit ou service = nouvelles sources de revenus: ce point concerne la maximisation du retour sur investissement. Une fois qu’une organisation a maîtrisé le déploiement de l’IA, c’est le moment idéal pour déterminer comment l’IA peut aider à fournir de nouveaux produits ou services aux clients. Les entreprises qui tentent ce niveau de déploiement doivent investir en gardant à l'esprit les principes de développement de produits et de pilotage de l'IA. Les nouveaux produits et services nécessitent des investissements supplémentaires au-delà de la technologie d'IA elle-même (y compris le marketing, les ventes, la gestion des produits, etc.). En raison de ces investissements supplémentaires, les organisations ne devraient pas utiliser les équations précédentes pour déterminer le retour sur investissement.

Quelques réflexions finales

Restez engagé dans la numérisation et l'automatisation comme si votre entreprise et votre carrière en dépendaient, car cela en dépend. Restez déterminé à maximiser l'efficacité et le retour sur investissement et, surtout, à pouvoir démontrer le retour sur investissement. Si vous répondez aux questions ci-dessus et exécutez les quatre étapes de mise en œuvre décrites conjointement avec un chemin de réussite bien rodé, vous placerez vous-même et votre entreprise en position de triomphe, et vous placerez largement devant toute concurrence. Refusez de prendre ces faits en considération et vous serez laissé dans la poubelle de l'histoire.

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Julien