Umetna inteligenca lahko spremeni pravila igre. Vendar je merjenje njenega dejanskega učinka edino zagotovilo, da se res naložbe izplačajo.
Umetna inteligenca (UI) je prevzela pozornost poslovnega sveta. Vzpon generativne umetne inteligence in oprijemljivi rezultati, ki so jih številna podjetja dosegla z umetno inteligenco, so spodbudili velika pričakovanja. Pogosto tako velika, da se je začetna uporaba izkazala za neuspešno.
Najprej si je treba zastaviti prava vprašanja
Uvajanje umetne inteligence vključuje znatne naložbe v znanja, tehnologijo in infrastrukturo. To ustvarja takojšnjo potrebo po dokazovanju vrednosti. Merjenje uspešnosti UI presega izračunavanje donosnosti naložbe. Vključuje opredelitev jasnih ciljev za vsako pobudo UI in sprejetje kazalnikov za spremljanje napredka in učinkovitosti.
Začnite s postavljanjem pravih vprašanj.
- Kako se je izboljšala izkušnja strank?
- Ali se je fluktuacija zaposlenih zmanjšala?
- Ali so se zmanjšali proizvodni stroški?
- Ali nam umetna inteligenca pomaga pri doseganju trajnostnih ciljev?
- Ali umetna inteligenca omogoča boljše sprejemanje odločitev?
Pomembne meritve: od sprejetja do natančnosti modela
V dobi, ki temelji na podatkih, merjenje uspeha pomeni spremljanje posebnih kazalnikov uspešnosti (KPI), usklajenih z vašimi cilji na področju umetne inteligence.
Pri merjenju uspešnosti UI so najbolj običajne merite naslednje.
- Stopnja sprejetja: za interne rešitve AI je ključno razumeti, kako razširjena je njihova uporaba. Nizka stopnja sprejetja lahko pomeni potrebo po boljšem upravljanju sprememb ali izboljšavah same rešitve.
- Vrednotenje zadovoljstva strank: kje cilj umetne inteligence izboljšati odnose s strankami, so ključnega pomena metrike, kot so Net Promoter Score (NPS), Customer Satisfaction Score (CSAT) in Churn Rate.
- Ocenjevanje zadovoljstva zaposlenih: UI lahko z avtomatizacijo nalog in zagotavljanjem podpore izboljša počutje zaposlenih na delovnem mestu. Spremljajte pokazatelje, kot so stopnja fluktuacije, zavzetost in odsotnost z dela.
- Uspešnost modela umetne inteligence: natančnost vaših modelov umetne inteligence je ključnega pomena za vzpostavitev zaupanja. Metrike podatkovne znanosti, kot sta rezultat F1 in srednja kvadratna napaka (MSE), pomagajo pri ocenjevanju tega.
Ključni kazalnik je donosnost naložb
Donosnost naložb (ROI) ostaja osrednji kazalnik za merjenje donosnosti umetne inteligence. Vendar je izračunavanje donosnosti naložb v umetno inteligenco zahtevno zaradi več razlogov.
- Nematerialne koristi: UI lahko privede do izboljšanja ugleda blagovne znamke ali organizacijske agilnosti, ki jih je težko finančno ovrednotiti.
- Razvojna narava UI: uspešnost modelov UI se sčasoma spreminja, kar vpliva na poslovne rezultate in donosnost naložbe.
Podjetja pogosto delajo napake, da na primer pri merjenju ROI UI ne upoštevajo negotovosti modela, ROI ocenjujejo statično ali se osredotočajo na posamezne projekte namesto na širšo sliko.
Pot do izračuna donosnosti naložbe v UI
Če želite izračunati donosnost naložbe v umetno inteligenco, upoštevajte naslednje korake:
- opredelite koristi: vključite tako oprijemljive koristi (prihranek stroškov, povečanje prihodkov) kot neoprijemljive koristi (izboljšanje ugleda blagovne znamke, organizacijske izboljšave);
- ovrednotite skupne stroške naložb: upoštevajte stroške razvoja, izvajanja, svetovanja, usposabljanja in stalnega vzdrževanja.
- določite časovni okvir: da bi se izognili nerealnim pričakovanjem, dajte rešitvam umetne inteligence čas za prilagoditev in optimizacijo, preden začnete meriti donosnost naložbe.
Strateški pomen merjenja učinkovitosti umetne inteligence
Potencial umetne inteligence je ogromen, vendar je pomembno, da se ga lotite z uresničljivimi pričakovanji in jasnim načrtom. Vključevanje umetne inteligence v poslovanje je namreč povezano z določenimi stroški, še bolj pa je pomembno, da zahteva skrbno načrtovanje, znanja in tehnologijo. Vaše naložbe v UI bodo prinesle resnično vrednost takrat, ko boste opredelili cilje, spremljali napredek in merili. Pri tem vam lahko zelo veliko koristi prinese sodelovanje z zunanjim strokovnim svetovalcem.
Merjenje uspešnosti bo postalo vse bolj kritično saj se dejavnost umetne inteligence nenehno razvija. Podjetja, ki se bodo opremila s pravimi orodji in strategijami za merjenje uspešnosti UI, bodo zagotovo v najboljšem položaju za doseganje kar največje vrednosti umetne inteligence za svoje poslovanje.
