Zwrot z inwestycji w sztuczną inteligencję (ROAI)

Czym jest ROAI?

ROAI mierzy wpływ inwestycji w sztuczną inteligencję na działalność firmy, produktywność i rentowność. Wraz ze wzrostem wykorzystania rozwiązań opartych na AI do automatyzacji zadań, poprawy doświadczeń klientów i zdobywania przewag konkurencyjnych, ocena ROAI staje się kluczowa, by zrozumieć, czy te inwestycje przynoszą wymierne korzyści.

Podczas gdy ROI ocenia ogólną rentowność każdej inwestycji, ROAI koncentruje się na zwrotach generowanych przez konkretne inicjatywy AI. Uwzględnia unikalne wyzwania i możliwości technologii AI, w tym korzyści niematerialne, które mogą nie przekładać się od razu na wyniki finansowe, ale wpływają na długoterminowy sukces.

Jak wykorzystuje się ROAI?

ROAI jest stosowane przez organizacje do:

• Oceny inwestycji w AI: Ustalenia, czy projekty AI przynoszą wartość adekwatną do poniesionych kosztów.
• Strategicznego podejmowania decyzji: Kierowania decyzjami o kontynuacji, skalowaniu lub zakończeniu inicjatyw AI w oparciu o ich wyniki.
• Benchmarkingu: Porównywania skuteczności różnych rozwiązań lub projektów AI w organizacji lub między organizacjami.
• Optymalizacji zasobów: Zapewnienia, że zasoby przeznaczone na AI przynoszą oczekiwane efekty – oszczędności, wzrost przychodów czy poprawę efektywności.

Pomiar ROAI

Wyzwania w pomiarze ROAI

Pomiar ROAI wiąże się z kilkoma wyzwaniami:

• Korzyści niematerialne: Wiele korzyści z AI, jak poprawa satysfakcji klienta czy lepsze podejmowanie decyzji, trudno wyrazić w pieniądzu.
• Opóźnione zwroty: Inwestycje w AI nie zawsze natychmiast przekładają się na zyski finansowe. Korzyści często narastają w czasie, co utrudnia bezpośrednie przypisanie ich do inicjatywy AI.
• Złożoność projektów: Projekty AI mogą być skomplikowane i wielowymiarowe – obejmują kwestie jakości danych, integracji oraz potrzebę zmian kulturowych lub organizacyjnych.
• Brak jasnych KPI: Bez dobrze zdefiniowanych kluczowych wskaźników efektywności (KPI) trudno dokładnie ocenić sukces inicjatyw AI.

Strategie pomiaru ROAI

Aby skutecznie mierzyć ROAI, organizacje mogą:

1. Zidentyfikować konkretne przypadki użycia i cele

Przed inwestycją w AI jasno określ problemy, które chcesz rozwiązać, i cele, które chcesz osiągnąć. Może to obejmować automatyzację rutynowych zadań, redukcję kosztów operacyjnych, wzrost sprzedaży czy poprawę obsługi klienta.

2. Ustalić mierzalne KPI

Wyznacz konkretne, ilościowe metryki powiązane z twoimi celami. Na przykład:

• Oszczędność czasu: Redukcja godzin poświęcanych na ręczne zadania dzięki automatyzacji.
• Obniżenie kosztów: Spadek wydatków operacyjnych dzięki efektywności AI.
• Wzrost przychodów: Zwiększenie sprzedaży dzięki marketingowi lub działaniom sprzedażowym opartym o AI.
• Redukcja błędów: Spadek liczby błędów lub defektów dzięki procesom wspomaganym przez AI.

3. Pomiar stanu początkowego

Ustal stan wyjściowy, by porównać wyniki przed i po wdrożeniu rozwiązania AI. Pozwoli to jasno ocenić wpływ.

4. Monitorowanie ciągłe

Obserwuj inicjatywę AI w czasie, by śledzić postępy względem KPI. Wykorzystuj narzędzia analityczne do zbierania danych i modyfikuj strategie w razie potrzeby.

5. Uwzględnij zwroty twarde i miękkie

• Twarde zwroty: Bezpośrednie korzyści finansowe, jak oszczędności czy wzrost przychodów.
• Miękkie zwroty: Korzyści pośrednie, np. wzrost satysfakcji klienta, większe zaangażowanie pracowników czy lepsze decyzje.

Przykłady i zastosowania ROAI

Kancelarie prawne

Kancelarie coraz chętniej wdrażają technologie AI, by zwiększyć efektywność i rentowność. Przykłady:

Automatyzacja rutynowych zadań

• Przegląd faktur: Aplikacje zasilane AI mogą automatyzować przegląd faktur, oszczędzając godziny pracy prawników.
• Analiza i sporządzanie dokumentów: Narzędzia AI analizują dokumenty prawne, identyfikują kluczowe informacje, a nawet wspierają w tworzeniu umów czy pism procesowych.

Korzyści

• Oszczędność czasu: Prawnicy mogą skupić się na zadaniach o wyższej wartości, zwiększając liczbę godzin rozliczanych klientom.
• Obniżenie kosztów: Mniejsze potrzeby kadrowe lub redukcja nadgodzin.
• Poprawa dokładności: AI ogranicza ryzyko błędów ludzkich, zwiększając niezawodność wyników.

Pomiar ROAI w kancelariach prawnych

• Wzrost godzin rozliczanych klientom: Pomiar dodatkowych przychodów z pracy prawników przeznaczonej na sprawy klientów.
• Obniżenie kosztów operacyjnych: Kalkulacja oszczędności wynikających ze zmniejszenia wydatków administracyjnych.
• Satysfakcja klientów: Ocena poprawy opinii klientów dzięki szybszej realizacji usług.

Służba zdrowia

Organizacje medyczne wykorzystują AI do:

Obrazowania medycznego i diagnostyki

• Algorytmy AI: Analiza tomografii komputerowej, rezonansu magnetycznego czy zdjęć rentgenowskich w celu szybszego i dokładniejszego wykrywania nieprawidłowości.

Korzyści

• Lepsze wyniki leczenia: Wczesne wykrycie chorób zwiększa skuteczność terapii.
• Efektywność: Szybsza analiza skraca czas oczekiwania pacjentów.

Pomiar ROAI w służbie zdrowia

• Przepustowość pacjentów: Zwiększenie liczby zdiagnozowanych i leczonych osób.
• Wskaźniki dokładności: Redukcja błędnych diagnoz i wyników fałszywie dodatnich/ujemnych.
• Oszczędności: Mniejsze potrzeby powtarzania badań dzięki większej dokładności.

Handel detaliczny

Detaliści wykorzystują AI do:

Automatyzacji obsługi klienta

• Asystenci wirtualni i chatboty: Całodobowe wsparcie klientów, odpowiadanie na pytania i pomoc w zakupach.

Zarządzania zapasami

• Analityka predykcyjna: AI prognozuje popyt, optymalizując poziom zapasów i ograniczając nadmiar lub braki.

Korzyści

• Lepsze doświadczenie klienta: Szybka i efektywna obsługa zwiększa satysfakcję i lojalność.
• Wzrost przychodów: Personalizowane rekomendacje zwiększają sprzedaż.

Pomiar ROAI w handlu detalicznym

• Wzrost sprzedaży: Dodatkowe przychody dzięki rekomendacjom AI.
• Obniżenie kosztów: Oszczędności dzięki optymalizacji stanów magazynowych.
• Wskaźnik retencji klientów: Poprawa powtarzalnych zakupów dzięki lepszej obsłudze.

Kroki do osiągnięcia ROAI

Aby zmaksymalizować ROAI, organizacje powinny działać strategicznie:

1. Identyfikacja problemów

• Ocena wyzwań: Pozyskanie opinii pracowników na temat trudności w codziennej pracy.
• Priorytetyzacja potrzeb: Skupienie się na obszarach, gdzie AI przyniesie największy efekt.

2. Skupienie się na rozwiązaniach dających wartość

• Unikanie efektu „błyszczącego przedmiotu”: Nie inwestuj w technologię dla samej technologii.
• Zgodność z celami biznesowymi: Upewnij się, że inicjatywy AI wspierają strategiczne cele organizacji.

3. Wykorzystanie wyszukiwarek do badań

• Wyszukiwanie celowane: Szukaj rozwiązań AI odpowiadających konkretnym problemom.
• Katalogi aplikacji: Korzystaj z katalogów do porównywania aplikacji AI w twojej branży.

4. Szukanie konkretów

• Szczegółowa funkcjonalność: Wybieraj aplikacje, które jasno opisują funkcje i korzyści.
• Dowody skuteczności: Preferuj rozwiązania z filmami demo lub case studies pokazującymi ich efekty.
• Przejrzyste ceny: Wybieraj dostawców jasno prezentujących politykę cenową.

5. Wymaganie bezpłatnego okresu próbnego

• Test w praktyce: Przetestuj rozwiązanie AI w realnym środowisku.
• Ocena dopasowania: Sprawdź, czy aplikacja spełnia twoje potrzeby przed podjęciem decyzji.

6. Łatwość wdrożenia

• Możliwości integracji: Upewnij się, że rozwiązanie AI płynnie współpracuje z istniejącymi systemami.
• Szkolenia użytkowników: Sprawdź dostępność materiałów szkoleniowych.
• Wsparcie techniczne: Oceń jakość i dostępność obsługi ze strony dostawcy.

7. Porównanie z dotychczasowymi praktykami

• Testy równoległe: Porównaj wyniki obecnych metod i wdrożonego rozwiązania AI.
• Kwantyfikacja efektów: Oblicz czas zaoszczędzony, wzrost produktywności, redukcję błędów.

Strategie optymalizacji i maksymalizacji inwestycji w AI

Aby w pełni wykorzystać potencjał AI i osiągnąć maksymalny ROAI:

Podejście oparte na rezultatach

Przyjmij model skoncentrowany na efektach, obejmujący:

• Cele biznesowe: Jasne określenie, co firma chce osiągnąć dzięki AI.
• Przypadki użycia i możliwości: Identyfikacja konkretnych zastosowań AI zgodnych z celami.
• Kryteria sukcesu: Ustalenie KPI i metryk do mierzenia efektów.

Dopasowanie technologii do potrzeb biznesu

• Strategia całościowa: Inicjatywy AI powinny być częścią szerszej strategii transformacji cyfrowej.
• Współpraca międzydziałowa: Zachęcaj do współpracy IT i biznesu w celu zbieżności celów.

Ciągła ewaluacja i dostosowywanie

• Monitorowanie efektów: Regularnie oceniaj projekty AI względem KPI.
• Modyfikacja strategii: Bądź gotów do zmiany lub korekty projektów AI na podstawie danych.

Inwestycja w jakość danych i infrastrukturę

• Wysoka jakość danych: Dbaj, by dane wykorzystywane przez AI były dokładne i relewantne.
• Skalowalna infrastruktura: Inwestuj w technologię, która będzie rosła razem z potrzebami firmy.

Decyzja: budować czy kupić

Przy wyborze rozwiązań AI organizacje stoją przed wyborem: budować własne czy kupić od dostawcy.

Budowa własnych rozwiązań

• Zalety:
  • Dostosowanie: Rozwiązanie skrojone na miarę potrzeb.
  • Kontrola: Pełen nadzór nad rozwojem i danymi.
• Wady:
  • Koszt i czasochłonność: Wymaga dużych zasobów i wiedzy.
  • Obciążenie utrzymaniem: Stałe aktualizacje i wsparcie wymagają ciągłych inwestycji.

Zakup od dostawcy

• Zalety:
  • Szybkie wdrożenie: Gotowe rozwiązania pozwalają na szybką implementację.
  • Wsparcie ekspertów: Dostęp do specjalistycznej wiedzy i pomocy.
• Wady:
  • Mniejsza personalizacja: Możliwa konieczność dostosowania procesów do oprogramowania.
  • Zależność od dostawcy: Aktualizacje i wsparcie po stronie sprzedawcy.

Przy podejmowaniu decyzji weź pod uwagę m.in. koszty, czas, zasoby, wiedzę oraz zgodność ze strategią.

Rola AI Copilotów

Nowym trendem w maksymalizowaniu ROAI jest wykorzystanie AI copilotów.

Czym jest AI Copilot?

AI copilot to interfejs konwersacyjny wykorzystujący duże modele językowe (LLM) w środowisku biznesowym. Automatyzuje zadania i wyszukuje informacje w różnych domenach, aplikacjach i systemach firmowych.

Czteropoziomowy model wdrożenia AI Copilotów

Organizacje mogą wykorzystać czteropoziomowy model, by zrozumieć wymagania technologiczne i inwestycyjne związane z integracją LLM w środowisku produkcyjnym:

Poziom pierwszy: Prosta integracja LLM

• Opis: Podstawowa integracja przy użyciu standardowego API.
• Przykłady użycia: Prosta automatyzacja zadań lub [wyszukiwanie informacji.

Poziom drugi: Dostosowana integracja LLM

• Opis: Integracja oparta o dane specyficzne dla danej domeny.
• Przykłady użycia: Rozwiązania skrojone na potrzeby organizacji.

Poziom trzeci: Łańcuchy LLM

• Opis: Połączenie wielu LLM do budowy zaawansowanych pipeline’ów.
• Przykłady użycia: Złożone procesy wymagające wieloetapowego rozumowania.

Poziom czwarty: AI Copilot klasy enterprise

• Opis: Zaawansowany system LLM zaprojektowany do wdrożenia w całej organizacji.
• Funkcje: Silnik rozumowania, analityka, konektory, bezpieczeństwo i prywatność.

Korzyści z AI Copilotów

• Efektywność operacyjna: Usprawnienie procesów i redukcja pracy ręcznej.
• Lepsze doświadczenia: Usprawnienie kontaktów z klientami i pracownikami.
• Przyspieszona transformacja: Szybkie wdrażanie AI w całej organizacji.

Przykład z życia: kancelaria prawna wdrażająca rozwiązanie AI

Sytuacja

Kancelaria boryka się z czasochłonnymi procesami przeglądu faktur, co prowadzi do spadku rentowności i wypalenia prawników.

Podjęte działania

1. Identyfikacja problemu: Zidentyfikowano, że ręczny przegląd faktur jest nieefektywny i podatny na błędy.
2. Poszukiwanie rozwiązań: Wykorzystano wyszukiwarkę do znalezienia aplikacji AI do przeglądu faktur.
3. Ewaluacja opcji: Szukano aplikacji z jasnym opisem funkcjonalności, filmami demo i przejrzystą ceną.
4. Bezpłatny test: Przetestowano aplikację w rzeczywistym środowisku, by ocenić jej dopasowanie i skuteczność.
5. Ocena łatwości wdrożenia: Sprawdzono integrację z obecnym systemem fakturowania oraz dostępność szkoleń.
6. Porównanie metod: Zestawiono czas i dokładność przeglądu faktur przed i po wdrożeniu AI.

Wyniki

• Oszczędność czasu: Skrócenie czasu przeglądu faktur o 50%.
• Obniżenie kosztów: Zmniejszenie wydatków administracyjnych związanych z fakturowaniem.
• Wzrost przychodów: Prawnicy spędzili więcej czasu na pracy rozliczanej klientom, zwiększając rentowność kancelarii.
• Poprawa dokładności: Mniej błędów w fakturowaniu poprawiło satysfakcję klientów.

Pomiar ROAI

• Obliczenie zwrotu:
  • Zysk netto: Wzrost przychodów + oszczędności.
  • Koszt inwestycji: Cena rozwiązania AI + koszty wdrożenia.
• ROAI: (Zysk netto / Koszt inwestycji) × 100%

Badania dotyczące zwrotu z inwestycji w sztuczną inteligencję (ROAI)

Zwrot z inwestycji w sztuczną inteligencję (ROAI) to miara zwrotu z inwestycji w konkretne inicjatywy AI. Wraz ze wzrostem wdrażania technologii AI przez organizacje, zrozumienie i optymalizacja ROAI stają się kluczowe. Poniżej kilka istotnych publikacji naukowych analizujących różne aspekty ROAI:

1. Learning to Mix n-Step Returns: Generalizing lambda-Returns for Deep Reinforcement Learning
   Artykuł Sahila Sharmy i in. omawia wykorzystanie uczenia ze wzmocnieniem (RL) do modelowania złożonych polityk decyzyjnych. Skupia się na zwrotach lambda, które uogólniają zwroty poza 1-krokowe, i proponuje Confidence-based Autodidactic Returns (CAR), umożliwiające agentom RL naukę ważenia zwrotów n-krokowych. Badanie pokazuje skuteczność tych zaawansowanych mieszanek w usprawnianiu algorytmów RL, takich jak Asynchronous Advantage Actor Critic (A3C) w środowisku Atari 2600. Czytaj więcej.

2. Predicting Abnormal Returns From News Using Text Classification
   Ronny Luss i Alexandre d’Aspremont analizują, w jaki sposób tekst wiadomości może przewidywać zmiany cen akcji w ciągu dnia z wykorzystaniem maszyn wektorów nośnych. Ich badanie integruje tekst z historycznymi zwrotami jako cechy predykcyjne, znacznie poprawiając skuteczność klasyfikacji względem samych danych liczbowych. Praca podkreśla potencjał danych tekstowych w prognozowaniu zwrotów aktywów finansowych. Czytaj więcej.

3. Variance Penalized On-Policy and Off-Policy Actor-Critic
   Arushi Jain i in. przedstawiają algorytmy uczenia ze wzmocnieniem, które optymalizują zarówno średnią, jak i wariancję zwrotu, co jest kluczowe w zastosowaniach wymagających niezawodności wyników. Algorytmy wykorzystują bezpośredni estymator wariancji, zapewniając zbieżność do optymalnych polityk w procesach decyzyjnych Markowa, testowane zarówno w środowiskach tablicowych, jak i ciągłych. Czytaj więcej.

4. Returning the Favor: What Wireless Networking Can Offer to AI and Edge Learning
   Badanie Sameha Soroura i in. analizuje przecięcie sieci bezprzewodowych oraz AI, rozważając, jak postępy w sieciach mogą wspierać AI i edge learning. Artykuł omawia zastosowania i korzyści integracji tych technologii, wskazując sposoby na poprawę ROAI poprzez wykorzystanie możliwości sieciowych. Czytaj więcej.