Не се зацикляйте във фазата на „доказателство за концепция“: Защо базираните на резултати модели на изкуствен интелект революционизират ИТ пейзажа

Краят на наивността: Защо трябва напълно да преизчислим икономическата жизнеспособност на изкуствения интелект

Докато Силициевата долина преживява златна треска и милиарди рисков капитал се вливат в генеративен изкуствен интелект, разочарованието се разпространява в управителните зали на европейските компании. Несъответствието е тревожно: от една страна, революционното обещание на технологията, а от друга, баланс, който трудно може да бъде оправдан с помощта на конвенционални методи. Много компании установяват, че скъпите им инициативи в областта на изкуствения интелект, макар и технически впечатляващи, са икономически разочароващи.

Проблемът обаче не е в самата технология, а в начина, по който измерваме и управляваме нейната стойност. В продължение на десетилетия ръководителите са се научили да изчисляват ИТ инвестиции, като например внедряване на SAP или CRM системи – детерминистични проекти с ясно начало, край и дефинираеми ползи. Но изкуственият интелект следва различни правила: той е нестабилен, вероятностен и динамично развиващ се. Всеки, който се опитва да се ориентира в този нов свят със старите карти на традиционните ИТ доставки, рискува да потопи огромни бюджети в „капана на потъналите разходи“, без никога да види измерима възвръщаемост.

Тази ситуация е особено критична за германските малки и средни предприятия и европейските корпорации. Разпъната между иновационно ориентираната капиталистическа мощ на САЩ и държавно насочваното разрастване на Китай, Европа рискува да изостане. Отговорът обаче не може да бъде сляпо да се инвестират повече пари. Вместо това е необходима радикална промяна на парадигмата: от плащане за инфраструктура и лицензи и към възнаграждаване на реалните резултати.

Следната статия анализира структурните недостатъци на традиционните инвестиционни модели, разкрива скритите фактори, определящи разходите за проекти с изкуствен интелект, и очертава изход, който минимизира риска и гарантира създаването на стойност от първия ден. Това е ръководство за вземащите решения, които искат да разберат изкуствения интелект не като технологична играчка, а като печелившо конкурентно предимство.

Свързано с това:

• Unframe.AI: Възвръщаемост на инвестициите в корпоративния изкуствен интелект: Защо повечето изчисления са грешни

Защо традиционните инвестиционни модели в Европа са обречени на провал и как едно радикално пренареждане може да осигури достъп до световните пазари

Настоящото несъответствие между огромните инвестиции в изкуствен интелект и реалната възвръщаемост, която той генерира, представлява един от най-належащите проблеми за бизнес лидерите по целия свят. Докато американските компании за частен капитал и рисков капитал са вложили над 100 милиарда долара в сектора само през 2024 г., европейските компании, особено германските малки и средни предприятия, са изправени пред отрезвяваща реалност. Голяма част от изчисленията за възвръщаемост на инвестициите (ROI) за корпоративен ИИ, се оказват погрешни. Това не се дължи на липса на математическа прецизност, а по-скоро на фундаментално неправилни предположения. Технологичната инфраструктура и финансовите модели, изградени върху нея, разработвани в продължение на десетилетия за детерминистични ИТ системи като ERP или CRM, се сриват под влиянието на нестабилността и вероятностния характер на съвременните системи с ИИ. Всеки, който все още се опитва да управлява генеративен ИИ със същите ключови показатели за ефективност (KPI) като SAP внедряване, по същество се ориентира в океан с пътна карта.

Структурната несъвместимост на класическите ИТ показатели

Основният проблем с традиционните инвестиционни изчисления се крие в неразбирането на природата на проектите с изкуствен интелект. Четири динамики фундаментално отличават тези инвестиции от конвенционалното внедряване на софтуер, което води до систематично генериране на неточни прогнози от стандартните модели за възвръщаемост на инвестициите.

Първо, има сериозен проблем с времевата линия. Класическата възвръщаемост на инвестициите (ROI) предполага определена фаза на внедряване, последвана от фаза на измерима възвръщаемост. Проектите с изкуствен интелект обаче рядко се държат линейно. Проект, планиран като шестмесечен пилотен проект, често се развива в четиринадесетмесечна експериментална фаза. Готовността за производство, която уж е била само на седмици разстояние, остава теоретична цел дори година по-късно. Докато знаменателят в уравнението за ROI постоянно се увеличава поради текущите разходи, числителят – възвръщаемостта – остава нула.

Второ, проектите с изкуствен интелект са обект на изключителна променливост в обхвата. Докато традиционните ИТ проекти често следват строги спецификации, случаите на употреба на изкуствен интелект се развиват динамично. Система за обработка на документи може да се трансформира в платформа за извличане на знания по време на разработката, само за да бъде заменена от решение за работен процес, базирано на агенти, малко преди внедряването. Тъй като технологичните основи – модели, рамки и инструменти – се променят с период на полуразпад само от няколко месеца, решенията трябва непрекъснато да се адаптират, за да се избегне остаряването им след внедряването.

Трето, проблемът с атрибуцията поставя финансовите отдели пред привидно непреодолими предизвикателства. Дори ако една система с изкуствен интелект генерира стойност, изолирането на тази стойност е сложно. Дали увеличението на приходите се дължи на новия механизъм за препоръки на изкуствен интелект, на обновения екип по продажбите или просто на благоприятни икономически условия? За разлика от детерминистичния софтуер, където причинно-следствената връзка често е ясна, при изкуствения интелект често се измерва само приносът към даден резултат, а не единствената му причина.

Четвърто, капанът на невъзстановимите разходи често води до нерационални решения. Повечето корпоративни проекти с изкуствен интелект изискват значителни първоначални инвестиции: осигуряване на инфраструктура, почистване на данни, обучение на модели и интеграция. Към това се добавят и разходите за управление на наблюдаемостта на ИИ, тъй като моделите, за разлика от статичния софтуер, са подложени на влошаване на производителността, известно като дрейф, и трябва да се наблюдават непрекъснато. Моментът, в който може да се потвърди дали инвестицията си струва, често е толкова късно в проекта, че по-голямата част от бюджета вече е безвъзвратно изразходвана.

Глобалният контекст и специфичният географски недостатък на Европа

Тези присъщи рискове се сблъскват с особено крехка екосистема в Европа. Докато американските компании често са подкрепени от рисково толерантен рисков капитал и култивират култура на „бърз провал“, европейският пазар функционира в среда на високо избягване на риска и строга регулация. Въпреки че Законът за изкуствения интелект на Европейския съюз осигурява правна сигурност, той налага значителни разходи за съответствие на малките и средните предприятия (МСП). Оценките показват, че тестването за съответствие за една високорискова система с изкуствен интелект може да струва до 400 000 евро, ако не са въведени установени системи за управление на качеството.

Това води до опасна инвестиционна празнина. Американските инвестиции в изкуствен интелект далеч надвишават европейските. Китай, от своя страна, използва държавно насочвана интеграция, за да наложи икономии от мащаба в промишлеността. Германия и Европа рискуват да се окажат в притисната позиция: технологично зависими от американските модели и под ценови натиск от китайската ефективност. За европейските ръководители на висше ниво това означава, че проектите за изкуствен интелект трябва да бъдат не само печеливши, но и стратегически жизненоважни. И все пак именно германският среден сектор (Mittelstand), гръбнакът на европейската икономика, се колебае. Само около една трета от големите компании и още по-малка част от малките и средни предприятия използват изкуствен интелект в продуктивна употреба. Страхът от неизчислими разходи и неясни ползи задушава иновациите.

Управлявана AI платформа - Изображение: Xpert.Digital

Тук ще научите как вашата компания може да внедри персонализирани решения с изкуствен интелект бързо, сигурно и без високи бариери за навлизане.

Управляваната AI платформа е вашето цялостно и безпроблемно решение за изкуствен интелект. Вместо да се занимавате със сложни технологии, скъпа инфраструктура и продължителни процеси на разработка, вие получавате готово решение, съобразено с вашите нужди, от специализиран партньор – често само в рамките на няколко дни.

Ключовите предимства накратко:

⚡ Бързо внедряване: От идея до готово за употреба приложение за дни, а не за месеци. Ние предлагаме практични решения, които създават незабавна добавена стойност.

🔒 Максимална сигурност на данните: Вашите чувствителни данни остават при вас. Гарантираме сигурна и съвместима обработка без споделяне на данни с трети страни.

💸 Без финансов риск: Плащате само за резултати. Високите първоначални инвестиции в хардуер, софтуер или персонал са напълно елиминирани.

🎯 Фокусирайте се върху основния си бизнес: Концентрирайте се върху това, което правите най-добре. Ние се грижим за цялостното техническо внедряване, експлоатация и поддръжка на вашето AI решение.

📈 Готов за бъдещето и мащабируем: Вашият изкуствен интелект расте с вас. Ние гарантираме непрекъсната оптимизация и мащабируемост и гъвкаво адаптираме моделите към новите изисквания.

Повече информация тук:

• Управлявана платформа с изкуствен интелект

От абстрактно обещание до измерима реалност

За да се преодолее тази безизходица, бизнес казусът за изкуствения интелект трябва да бъде радикално преосмислен. Успешните организации не започват с въпроса за технологията, а за резултата. Първият въпрос трябва да бъде: Какъв конкретен бизнес резултат ще позволи този изкуствен интелект? Неясни цели като „повишаване на ефективността“ или „насърчаване на иновациите“ са безполезни в този контекст. Един надежден бизнес казус изисква точни показатели, които могат да се проследяват седмично на табло за управление.

Добри примери за това са конкретни и проверими: намаляване на времето за преглед на договора от четири часа на двадесет минути, увеличаване на процента на разрешаване на проблеми при първи контакт в отдела за обслужване на клиенти от 62% на 78% или намаляване на ръчното въвеждане на данни за заявления за заем с 80%. Ако дадена цел не може да бъде формулирана на езика на ръководител на отдел, няма бизнес казус.

Вторият ключов въпрос се отнася до валидирането: Как да разберем дали работи? Традиционните модели отговарят на това в края на проекта – често след осемнадесет месеца. Проектите с изкуствен интелект обаче изискват непрекъснато валидиране. Какво трябва да видим през втората седмица, за да потвърдим курса? Каква е точката на вземане на решение през третия месец, където проектът може да бъде спрян, ако липсват индикатори? Най-добрите инвестиции са структурирани така, че бързо да докажат своята стойност или да се провалят, преди да бъде унищожен значителен капитал.

Невидимите разрушители на капитала в структурата на разходите

Дори и целта да е добра, много изчисления се провалят поради скрити разходи, които често се игнорират в началната фаза. Подготовката на данните отнема около 60 процента от времето и бюджета в повечето проекти. Това включва не само техническо почистване, но и управление, нормализиране и особено сложното правно одобрение на набори от данни в Европа.

Друг подценяван фактор е сложността на интеграцията. Изкуствен интелект, който функционира в изолирана демонстрационна среда, има малко общо със система, вградена в съществуващи архитектури за сигурност и работни процеси. Тази „последна миля“ на интеграцията често струва повече от самия компонент на ИИ и е мястото, където повечето проекти спират. Към това добавете и текущите оперативни разходи. Моделите изискват постоянно наблюдение за отклонения и редовно преобучение, когато моделите на данните се променят.

И накрая, алтернативната цена на времето почти никога не се изчислява. Всеки месец, който е необходим на един проект с изкуствен интелект, за да достави стойност, е месец на създаване на загубена стойност. Проект с продължителност 18 месеца и 200% възвръщаемост на инвестициите може да бъде икономически по-лош от проект с продължителност шест седмици и 80% възвръщаемост на инвестициите, тъй като последният генерира положителен паричен поток за 16 месеца по-дълго. Организациите с най-добра възвръщаемост на инвестициите не са непременно тези с най-висока възвръщаемост, а по-скоро тези, които постигат измерима стойност най-бързо с най-малки капиталови инвестиции.

Отвъд капиталовите разходи: Промяна на парадигмата към модели на финансиране, ориентирани към резултатите

Предвид тези рискове и нежеланието на Европа, нови ценови и бизнес модели, които прехвърлят риска от купувача към доставчика, набират скорост. Доставчици като Unframe и други прогресивни играчи на пазара установяват принципи, основани на предварително валидиране на ангажименти. Този подход на ценообразуване, основан на резултатите, може да бъде ключът към преодоляване на замразяването на инвестициите в Европа.

Вместо да купуват инфраструктура предварително (CapEx) или да плащат за лицензи на потребител (ценообразуване на базата на места), които често остават неизползвани, компаниите тук плащат за постигнатите резултати. Разходите се мащабират според получената стойност, а не според изразходваните ресурси. Това директно решава проблема с атрибуцията и принуждава доставчиците да продават само решения, които действително работят.

В този модел всяко взаимодействие започва с дефиниран случай на употреба и измерим резултат. Клиентът вижда как ИИ работи върху неговите собствени данни и в неговата среда, преди да направи значителна инвестиция. Няма 18-месечни срокове на проекта с надеждата за възвръщаемост на инвестицията в края. Създаването на стойност е приоритет. Освен това, огромните първоначални разходи за инфраструктура често се елиминират, тъй като съвременните платформи поемат тежестта на подготовката на данните и внедряването на моделите. Това елиминира скритите разходи, които иначе биха могли да погълнат до 80 процента от бюджета.

Друго предимство на този модел е отклонението от моделите за лицензиране, базирани на потребители, които в миналото са наказвали широкото разпространение. Ако всеки допълнителен потребител прави разходи, използването на технологията е изкуствено ограничено. Моделите, ориентирани към резултатите, от друга страна, насърчават широкото използване, тъй като повече потребители обикновено водят до повече резултати и по този начин до по-голяма добавена стойност.

Стратегически последици за европейското лидерство

За вземащите решения в Европа това означава, че ерата на експерименталното „доказателство за концепции“ без ясен път към създаване на стойност е приключила. Икономическата реалност изисква преминаване от технологично очарование към почти хирургическа прецизност при определяне на бизнес резултатите. Компаниите не трябва да използват семинари и пилотни фази, за да научат какво може да прави ИИ, а по-скоро да изолират най-ценния случай на употреба и да валидират неговото икономическо въздействие.

Препоръчително е да се търсят партньорства с доставчици, които са готови да поемат рискове и да бъдат измервани по резултати. Това обаче изисква и промяна в начина на мислене от страна на клиента: да се откаже от закупуването на „ИТ часове“ или „лицензи“ и да се сключи партньорство за създаване на стойност. В свят, където САЩ и Китай доминират чрез масивно разпределение на капитал, ефективността при разполагането на капитал е единственият шанс за Европа. Ключът не е да се харчат повече пари, а да се инвестират тези пари в модели, които се изплащат, преди да се плати сметката. Всеки, който все още разчита на 18-месечни прогнози, вече е загубил играта. Истинската конкурентоспособност възниква там, където създаването на стойност не е обещано, а е доказано от първия ден.

Konrad Wolfenstein

С удоволствие бих служел като ваш личен съветник.

Можете да се свържете с мен на wolfenstein∂xpert.digital или

Просто ми се обадете на +49 7348 4088 965 .

LinkedIn
 

Нашата глобална индустриална и икономическа експертиза в развитието на бизнеса, продажбите и маркетинга - Изображение: Xpert.Digital

Фокусни области в индустрията: B2B, дигитализация (от AI до XR), машиностроене, логистика, възобновяеми енергийни източници и промишленост

Повече информация тук:

• Експертен бизнес център

Тематичен център, предлагащ анализи и експертиза:

• Платформа за знания, обхващаща глобалните и регионалните икономики, иновациите и специфичните за индустрията тенденции
• Колекция от анализи, прозрения и обща информация от ключовите ни области на фокус
• Място за експертиза и информация за актуалните развития в бизнеса и технологиите
• Център за компании, търсещи информация за пазари, дигитализация и иновации в индустрията