Avkastning på kunstig intelligens (ROAI)

Hva er ROAI?

ROAI måler virkningen av AI-investeringer på en bedrifts drift, produktivitet og lønnsomhet. Etter hvert som selskaper i økende grad tar i bruk AI-drevne løsninger for å automatisere oppgaver, forbedre kundeopplevelser og oppnå konkurransefortrinn, blir vurderingen av ROAI avgjørende for å forstå om disse investeringene gir konkrete fordeler.

Mens ROI vurderer den generelle lønnsomheten til enhver investering, fokuserer ROAI på avkastningen fra AI-spesifikke initiativer. Den tar hensyn til de unike utfordringene og mulighetene som AI-teknologier gir, inkludert de immaterielle fordelene som kanskje ikke gir umiddelbar økonomisk gevinst, men som bidrar til langsiktig suksess.

Hvordan brukes ROAI?

ROAI brukes av organisasjoner til å:

• Vurdere AI-investeringer: Finne ut om AI-prosjekter gir verdi i forhold til kostnadene.
• Strategiske beslutninger: Veilede beslutninger om å fortsette, skalere eller avslutte AI-initiativer basert på deres resultater.
• Benchmarking: Sammenligne effektiviteten av ulike AI-løsninger eller prosjekter internt eller på tvers av organisasjoner.
• Optimalisere ressurser: Sikre at ressursene som er satt av til AI, gir ønskede resultater, enten det gjelder kostnadsbesparelser, inntektsgenerering eller effektivitetsforbedringer.

Måling av ROAI

Utfordringer med å måle ROAI

Måling av ROAI innebærer flere utfordringer:

• Immaterielle fordeler: Mange fordeler med AI, som økt kundetilfredshet eller forbedrede beslutningsevner, er vanskelig å kvantifisere i kroner og øre.
• Forsinkede gevinster: AI-investeringer gir kanskje ikke umiddelbar økonomisk gevinst. Gevinster oppstår ofte over tid, noe som gjør det vanskeligere å tilskrive dem direkte til AI-initiativet.
• Kompleksitet i prosjekter: AI-prosjekter kan være komplekse og sammensatte, med utfordringer knyttet til datakvalitet, integrasjon og behov for kulturelle eller organisatoriske endringer.
• Mangel på tydelige KPIer: Uten veldefinerte nøkkelindikatorer (KPIer) blir det vanskelig å måle suksessen til AI-initiativer nøyaktig.

Strategier for å måle ROAI

For å måle ROAI effektivt kan organisasjoner:

1. Identifisere spesifikke brukstilfeller og mål

Før du investerer i AI, definer tydelig hvilke problemer du ønsker å løse og hvilke mål du vil oppnå. Dette kan inkludere automatisering av rutineoppgaver, reduksjon av driftskostnader, økning av salget eller forbedret kundeservice.

2. Etablere målbare KPIer

Sett spesifikke, målbare indikatorer som samsvarer med målene dine. For eksempel:

• Tidsbesparelse: Reduksjon i timer brukt på manuelle oppgaver takket være automatisering.
• Kostnadsreduksjon: Nedgang i driftskostnader som følge av AI-effektiviseringer.
• Inntektsvekst: Økning i salg som kan tilskrives AI-drevet markedsføring eller salgsstrategier.
• Feilreduksjon: Nedgang i feil eller mangler på grunn av AI-assisterte prosesser.

3. Etablere en baseline

Sett et utgangspunkt for å sammenligne ytelsen før og etter implementering av AI-løsningen. Dette gir et tydelig grunnlag for å vurdere effekten.

4. Kontinuerlig overvåking

Overvåk AI-initiativet over tid for å følge utviklingen mot KPIene. Bruk analyseverktøy for å samle data og justere strategier etter behov.

5. Vurdere både harde og myke gevinster

• Harde gevinster: Direkte økonomiske fordeler som kostnadsbesparelser eller økt inntekt.
• Myke gevinster: Indirekte fordeler som økt kundetilfredshet, bedre medarbeiderengasjement eller forbedret beslutningstaking.

Eksempler og brukstilfeller på ROAI

Advokatfirmaer

Advokatfirmaer tar i økende grad i bruk AI-teknologi for å forbedre effektivitet og lønnsomhet. Eksempler inkluderer:

Automatisering av rutineoppgaver

• Fakturagjennomgang: AI-drevne applikasjoner kan automatisere gjennomgang av fakturaer, og spare advokater for utallige timer med manuelt arbeid.
• Dokumentanalyse og -utkast: AI-verktøy kan analysere juridiske dokumenter, identifisere nøkkelinformasjon og til og med hjelpe til med å utforme kontrakter eller prosesskriv.

Fordeler

• Tidsbesparelse: Advokater kan fokusere på mer verdiskapende oppgaver og øke fakturerbare timer.
• Kostnadsreduksjon: Mindre behov for administrativt personale eller overtid.
• Bedre nøyaktighet: AI reduserer risikoen for menneskelige feil, noe som gir mer pålitelige resultater.

Måling av ROAI i advokatfirmaer

• Økte fakturerbare timer: Mål ekstra inntekter fra advokater som bruker mer tid på klientarbeid.
• Reduserte driftskostnader: Beregn besparelser fra lavere administrative utgifter.
• Kundetilfredshet: Vurder forbedringer i tilbakemeldinger fra klienter på grunn av raskere behandlingstider.

Helsevesen

Helseorganisasjoner benytter AI til:

Medisinsk bildediagnostikk

• AI-algoritmer: Analyserer CT, MR og røntgenbilder for å oppdage avvik raskere og mer presist.

Fordeler

• Bedre pasientutfall: Tidlig oppdagelse av sykdommer gir høyere behandlingssuksess.
• Effektivitet: Raskere analyse gir kortere ventetid for pasientene.

Måling av ROAI i helsevesenet

• Pasientgjennomstrømning: Økt antall pasienter som blir diagnostisert og behandlet.
• Nøyaktighetsrate: Færre feildiagnoser eller falske positive/negative.
• Kostnadsbesparelser: Mindre behov for gjentatte tester på grunn av bedre nøyaktighet.

Detaljhandel

Forhandlere bruker AI til:

Automatisering av kundeservice

• Virtuelle assistenter og chatbots: Gir kundestøtte døgnet rundt, svarer på spørsmål og hjelper til med kjøp.

Lagerstyring

• Prediktiv analyse: AI forutsier etterspørsel og optimaliserer lagerbeholdningen for å redusere over- eller underlager.

Fordeler

• Forbedret kundeopplevelse: Rask og effektiv service øker kundetilfredshet og lojalitet.
• Inntektsvekst: Personlige anbefalinger kan øke salget.

Måling av ROAI i detaljhandel

• Salgsøkning: Ekstra inntekter fra mersalg eller kryss-salg via AI-anbefalinger.
• Kostnadsreduksjon: Besparelser gjennom optimalisert lagerstyring.
• Kundeoppbevaringsrate: Bedre kundelojalitet på grunn av forbedret service.

Steg for å oppnå ROAI

For å maksimere ROAI bør organisasjoner ha en strategisk tilnærming:

1. Identifiser smertepunkter

• Vurder utfordringer: Samle tilbakemeldinger fra ansatte for å forstå vansker i hverdagen.
• Prioriter behov: Fokuser på områder hvor AI kan ha størst innvirkning.

2. Fokuser på verdidrevne løsninger

• Unngå “shiny object syndrome”: Ikke invester i teknologi bare for teknologiens skyld.
• Tilpass til forretningsmål: Sørg for at AI-initiativer støtter organisasjonens strategiske mål.

3. Bruk søkemotorer til forskning

• Målrettede søk: Let etter AI-løsninger som adresserer spesifikke smertepunkter.
• Applikasjonskataloger: Bruk kataloger for å finne og sammenligne AI-applikasjoner relevante for din bransje.

4. Se etter spesifikke egenskaper

• Detaljert funksjonalitet: Finn apper som tydelig beskriver funksjoner og fordeler.
• Dokumentert effekt: Foretrekk løsninger med demonstrasjonsvideoer eller casestudier som viser effekt.
• Åpen prisinformasjon: Velg leverandører som viser tydelig pris.

5. Krev gratis prøveperiode

• Praktisk erfaring: Test AI-løsningen i reelle omgivelser.
• Vurder tilpasning: Finn ut om appen dekker dine behov før du forplikter deg.

6. Enkel implementering

• Integrasjonsmuligheter: Sørg for at AI-løsningen integreres sømløst med eksisterende systemer.
• Brukeropplæring: Kontroller at det finnes gode opplæringsressurser.
• Støttetjenester: Vurder hvor raske og hjelpsomme leverandørens supportteam er.

7. Sammenlign med eksisterende praksis

• Sammenligning side om side: Mål ytelse med dagens metode opp mot AI-løsningen.
• Kvantifiser forbedringer: Beregn spart tid, økt produktivitet eller feilreduksjon.

Strategier for å optimalisere og maksimere AI-investeringer

For å realisere AI sitt fulle potensial og oppnå maksimal ROAI:

Resultatbasert tilnærming

Bruk en resultatbasert ramme som fokuserer på:

• Forretningsmål: Definer tydelig hva organisasjonen ønsker å oppnå med AI.
• Brukstilfeller og kapasiteter: Identifiser konkrete AI-applikasjoner som støtter disse målene.
• Suksesskriterier: Etabler KPIer og måleparametere for suksess.

Tilpass teknologi til forretningsbehov

• Helhetlig strategi: Sørg for at AI-initiativer inngår i en bredere digital transformasjonsstrategi.
• Tverrfaglig samarbeid: Oppmuntre til samarbeid mellom IT og forretningsenheter for å samkjøre mål.

Kontinuerlig evaluering og justering

• Overvåk ytelse: Vurder jevnlig AI-prosjekter opp mot KPIer.
• Juster strategier: Vær forberedt på å endre eller forbedre AI-initiativer basert på resultatdata.

Invester i datakvalitet og infrastruktur

• Høykvalitetsdata: Sikre at dataene som brukes i AI-systemer er nøyaktige og relevante.
• Skalerbar infrastruktur: Invester i teknologi som kan vokse med organisasjonens behov.

Bygg eller kjøp-beslutning

Når man vurderer AI-løsninger, står organisasjoner overfor valget mellom å bygge internt eller kjøpe fra en leverandør.

Bygge internt

• Fordeler:
  • Skreddersøm: Tilpasset spesifikke behov.
  • Kontroll: Full oversikt over utvikling og data.
• Ulemper:
  • Kostbart og tidkrevende: Krever betydelige ressurser og ekspertise.
  • Vedlikeholdsbyrde: Løpende oppdateringer og støtte krever kontinuerlig investering.

Kjøpe fra leverandør

• Fordeler:
  • Raskere implementering: Klare løsninger gir raskere oppstart.
  • Ekspertstøtte: Tilgang til spesialkompetanse og bistand.
• Ulemper:
  • Mindre skreddersøm: Kan kreve tilpasning av egne prosesser til programvaren.
  • Avhengighet av leverandør: Må forholde seg til leverandørens oppdateringer og støtte.

Vurder faktorer som kostnad, tid, kompetanse, ressurser og strategisk tilpasning når du tar denne beslutningen.

Rollen til AI-copiloter

Et nyttig konsept for å maksimere ROAI er bruk av AI-copiloter.

Hva er en AI-copilot?

En AI-copilot er et samtalebasert grensesnitt som utnytter store språkmodeller (LLM) i et bedriftsmiljø. Den automatiserer oppgaver og henter informasjon på tvers av domener, applikasjoner og forretningssystemer.

Firelagsrammeverk for AI-copiloter

Organisasjoner kan bruke et firelagsrammeverk for å forstå teknologien og investeringene som kreves for å integrere LLM-er i produksjonsmiljøer:

Lag én: Enkel LLM-integrasjon

• Beskrivelse: Grunnleggende integrasjon ved hjelp av standard API-kall.
• Bruksområder: Enkle automatisering](https://www.flowhunt.io#:~:text=automation)-oppgaver eller [informasjonshenting.

Lag to: Tilpasset LLM-integrasjon

• Beskrivelse: Integrasjon basert på domene-spesifikke data.
• Bruksområder: Skreddersydde løsninger for spesifikke organisasjonsbehov.

Lag tre: Kjedede LLM-er

• Beskrivelse: Flere LLM-er koblet sammen for å lage avanserte arbeidsflyter.
• Bruksområder: Komplekse, flertrinnsprosesser som krever avansert resonnement.

Lag fire: Bedriftsgradert AI-copilot

• Beskrivelse: Avansert LLM-system designet for implementering på tvers av hele virksomheten.
• Egenskaper: Resonneringsmotor, analyser, koblinger, sikkerhet og personvern.

Fordeler med AI-copiloter

• Operasjonell effektivitet: Strømlinjeformer prosesser og reduserer manuelt arbeid.
• Forbedret opplevelse: Bedre interaksjon med kunder og ansatte.
• Akselerert transformasjon: Muliggjør rask adopsjon av AI i hele organisasjonen.

Virkelig eksempel: Advokatfirma implementerer AI-løsning

Scenario

Et advokatfirma sliter med tidkrevende fakturagjennomgang, noe som fører til lavere lønnsomhet og utbrente advokater.

Tiltak

1. Identifiserte smertepunkt: Erkjente at manuell fakturagjennomgang var ineffektiv og utsatt for feil.
2. Undersøkte løsninger: Brukte søkemotorer for å finne AI-drevne applikasjoner for fakturagjennomgang.
3. Evaluerte alternativer: Så etter apper med tydelige funksjonsbeskrivelser, demonstrasjonsvideoer og åpen prisinformasjon.
4. Gratis prøveperiode: Testet appen i virkelige omgivelser for å vurdere tilpasning og effekt.
5. Vurderte implementeringsvennlighet: Sikret at appen kunne integreres med eksisterende faktureringssystem og at opplæringsressurser var tilgjengelige.
6. Sammenligning side om side: Sammenlignet tid og nøyaktighet for fakturagjennomgang før og etter implementeringen av AI-løsningen.

Resultater

• Tidsbesparelse: Halverte tiden brukt på fakturagjennomgang.
• Kostnadsreduksjon: Lavere administrative utgifter tilknyttet fakturering.
• Økt inntekt: Advokater brukte mer tid på fakturerbart arbeid, noe som økte firmaets lønnsomhet.
• Bedre nøyaktighet: Færre faktureringsfeil førte til høyere kundetilfredshet.

Måling av ROAI

• Utregning av avkastning:
  • Netto gevinst: Økt inntekt + kostnadsbesparelser.
  • Investeringskostnad: Pris på AI-løsningen + implementeringsutgifter.
• ROAI: (Netto gevinst / investeringskostnad) × 100 %

Forskning på avkastning på kunstig intelligens (ROAI)

Avkastning på kunstig intelligens (ROAI) er et mål på avkastningen fra AI-spesifikke initiativer. Etter hvert som organisasjoner i økende grad tar i bruk AI-teknologi, blir forståelse og optimalisering av ROAI avgjørende. Her er noen viktige forskningsartikler som utforsker ulike aspekter av ROAI:

1. Learning to Mix n-Step Returns: Generalizing lambda-Returns for Deep Reinforcement Learning
   Denne artikkelen, skrevet av Sahil Sharma m.fl., diskuterer bruk av forsterkende læring (RL) for å modellere komplekse atferdspolicyer for beslutningstaking. Den fokuserer på lambda-returns, som generaliserer utover 1-step returns, og foreslår Confidence-based Autodidactic Returns (CAR) for å la RL-agenter lære vektlegging av n-step returns. Studien viser effekten av disse avanserte blandingene på forbedring av RL-algoritmer som Asynchronous Advantage Actor Critic (A3C) i Atari 2600-domenet. Les mer.

2. Predicting Abnormal Returns From News Using Text Classification
   Ronny Luss og Alexandre d’Aspremont undersøker hvordan nyhetsartikler kan forutsi intradag prisbevegelser ved hjelp av støttevektormaskiner. Studien integrerer tekst med aksjeavkastning som prediktive variabler, noe som betydelig forbedrer klassifiseringsytelsen sammenlignet med kun historiske avkastninger. Artikkelen fremhever potensialet til tekstdata for å forutsi finansielle aktivaavkastninger. Les mer.

3. Variance Penalized On-Policy and Off-Policy Actor-Critic
   Skrevet av Arushi Jain m.fl., presenterer denne artikkelen forsterkende læringsalgoritmer som optimaliserer både gjennomsnitt og variasjon i avkastning, noe som er viktig for applikasjoner som krever pålitelig ytelse. Algoritmene bruker en direkte variasjonsestimator og sikrer konvergens til optimale policyer i Markov-beslutningsprosesser, og testes i både tabulære og kontinuerlige domener. Les mer.

4. Returning the Favor: What Wireless Networking Can Offer to AI and Edge Learning
   Denne forskningen, av Sameh Sorour m.fl., undersøker skjæringspunktet mellom trådløse nettverk og AI, og ser på hvordan nettverksutvikling kan forbedre AI og edge learning. Artikkelen diskuterer ulike bruksområder og fordeler ved å integrere disse teknologiene, og gir innsikt i hvordan ROAI kan forbedres gjennom nettverkskapabiliteter. Les mer.