Enam pole vaja „kontseptsiooni tõestust”: miks tulemuspõhised tehisintellekti mudelid muudavad IT-maastikku revolutsiooniliselt

Naiivsuse lõpp: miks peame tehisintellekti majandusliku elujõulisuse täielikult ümber arvutama

Samal ajal kui Silicon Valleys on käimas kullapalavik ja miljardid riskikapitali voolavad genereerivasse tehisintellekti, levib Euroopa ettevõtete juhatustes pettumus. See lahknevus on murettekitav: ühelt poolt on tehnoloogial revolutsiooniline potentsiaali; teiselt poolt on bilanss, mida tavapäraste meetoditega vaevalt saab õigustada. Paljud ettevõtted leiavad, et nende kallid tehisintellekti algatused, kuigi tehniliselt muljetavaldavad, on majanduslikult pettumust valmistavad.

Probleem ei seisne aga tehnoloogias endas, vaid selles, kuidas me selle väärtust mõõdame ja haldame. Juhid on aastakümneid õppinud arvutama IT-investeeringuid, näiteks SAP-i juurutused või CRM-süsteemid – need on deterministlikud projektid, millel on selge algus, lõpp ja määratletavad eelised. Kuid tehisintellekt järgib teistsuguseid reegleid: see on muutlik, tõenäosuslik ja dünaamiliselt arenev. Igaüks, kes üritab selles uues maailmas navigeerida traditsiooniliste IT-hanke vanade kaartide abil, riskib tohutute eelarvete uputamisega „vajunud kulude lõksu“, ilma et ta kunagi mõõdetavat tulu näeks.

See olukord on eriti kriitiline Saksamaa VKEde ja Euroopa korporatsioonide jaoks. Kiilutuna USA innovatsioonipõhise kapitalistliku võimu ja Hiina riiklikult juhitava laienemise vahele, riskib Euroopa maha jääda. Lahendus ei saa aga olla pimesi rohkem raha investeerimine. Selle asemel on vaja radikaalset paradigma muutust: eemalduda infrastruktuuri ja litsentside eest maksmisest ning minna üle tegelike tulemuste premeerimisele.

Järgnev artikkel analüüsib traditsiooniliste investeerimismudelite struktuurilisi puudujääke, paljastab tehisintellekti projektide varjatud kulutegurid ja visandab väljapääsu, mis minimeerib riski ja tagab väärtuse loomise esimesest päevast alates. See on juhend otsustajatele, kes soovivad mõista tehisintellekti mitte tehnoloogilise mänguasjana, vaid kasumliku konkurentsieelisena.

Sobib selleks:

• Unframe.AI: Ettevõtte tehisintellekti investeeringutasuvus: miks enamik arvutusi on valed

Miks on traditsioonilised investeerimismudelid Euroopas määratud läbikukkumisele ja kuidas radikaalne ümberkorraldus saab tagada juurdepääsu globaalsetele turgudele

Praegune lahknevus tehisintellekti tehtud massiivsete investeeringute ja selle tekitatud reaalse tulu vahel on üks pakilisemaid probleeme ärijuhtidele kogu maailmas. Samal ajal kui USA era- ja riskikapitalifirmad investeerisid ainuüksi 2024. aastal sektorisse üle 100 miljardi dollari, seisavad Euroopa ettevõtted – eriti Saksamaa VKEd – silmitsi kainestava reaalsusega. Suur osa ettevõtete tehisintellekti investeeringutasuvuse arvutustest osutub vigaseks. See ei tulene matemaatilise ranguse puudumisest, vaid pigem põhimõtteliselt valedest eeldustest. Deterministlike IT-süsteemide, näiteks ERP või CRM jaoks aastakümnete jooksul välja töötatud tehnoloogiline infrastruktuur ja sellele ehitatud finantsmudelid varisevad kokku tänapäevaste tehisintellekti süsteemide volatiilsuse ja tõenäosusliku olemuse all. Igaüks, kes ikka veel üritab hallata generatiivset tehisintellekti samade KPI-dega nagu SAP-i juurutus, navigeerib sisuliselt ookeanis, kasutades tegevuskava.

Klassikaliste IT-mõõdikute struktuuriline kokkusobimatus

Traditsiooniliste investeerimisarvutuste põhiprobleem seisneb tehisintellekti projektide olemuse valesti mõistmises. Neid investeeringuid eristavad tavapärasest tarkvararakendusest neli dünaamikat, mis viivad olukorrani, kus standardsed investeeringutasuvuse mudelid annavad süstemaatiliselt ebatäpseid prognoose.

Esiteks on tegemist tõsise ajajoone probleemiga. Klassikaline investeeringutasuvus (ROI) eeldab määratletud rakendusfaasi, millele järgneb mõõdetava tulu faas. Tehisintellekti projektid käituvad aga harva lineaarselt. Kuuekuulise pilootprojektina planeeritud projekt areneb sageli neljateistkuuliseks katsefaasiks. Tootmisvalmidus, mis väidetavalt pidi olema vaid nädalate kaugusel, jääb teoreetiliseks eesmärgiks isegi aasta hiljem. Kuigi ROI võrrandi nimetaja suureneb pidevalt jooksvate kulude tõttu, jääb lugeja – tootlus – nulliks.

Teiseks on tehisintellekti projektide ulatus äärmiselt varieeruv. Kuigi traditsioonilised IT-projektid järgivad sageli jäiku spetsifikatsioone, arenevad tehisintellekti kasutusjuhud dünaamiliselt. Dokumenditöötlussüsteem võib arenduse käigus muutuda teadmiste hankimise platvormiks, mis seejärel vahetult enne kasutuselevõttu asendatakse agendipõhise töövoo lahendusega. Kuna tehnoloogilised alused – mudelid, raamistikud ja tööriistad – muutuvad vaid mõne kuuga, tuleb lahendusi pidevalt kohandada, et vältida nende vananemist juurutamisel.

Kolmandaks, omistamisprobleem esitab finantsosakondadele näiliselt ületamatuid väljakutseid. Isegi kui tehisintellekti süsteem loob väärtust, on selle väärtuse eraldamine keeruline. Kas tulude suurenemine on omistatav uuele tehisintellekti soovitusmootorile, uuendatud müügimeeskonnale või lihtsalt soodsatele majandustingimustele? Erinevalt deterministlikust tarkvarast, kus põhjuslik seos on sageli selge, mõõdetakse tehisintellekti puhul sageli ainult tulemuse panust, mitte selle ainsat põhjust.

Neljandaks, vajunud kulude lõks viib sageli irratsionaalsete otsusteni. Enamik ettevõtte tehisintellekti projekte nõuab märkimisväärseid esialgseid investeeringuid: infrastruktuuri eraldamine, andmete puhastamine, mudeli koolitamine ja integreerimine. Sellele lisanduvad tehisintellekti jälgitavuse halduskulud, kuna mudelid, erinevalt staatilisest tarkvarast, on altid jõudluse halvenemisele, mida nimetatakse triiviks, ja neid tuleb pidevalt jälgida. Punkt, mil saab kinnitada, kas investeering on seda väärt, on sageli projekti nii hilja, et suurem osa eelarvest on juba pöördumatult kulutatud.

Globaalne kontekst ja Euroopa spetsiifiline asukohast tulenev ebasoodne olukord

Need loomupärased riskid puutuvad kokku eriti hapra ökosüsteemiga Euroopas. Samal ajal kui USA ettevõtteid toetab sageli riskitaluv riskikapital ja nad viljelevad kiirete ebaõnnestumiste kultuuri, tegutseb Euroopa turg kõrge riskikartlikkuse ja range reguleerimise keskkonnas. Kuigi Euroopa Liidu tehisintellekti seadus pakub õiguskindlust, tekitab see väikestele ja keskmise suurusega ettevõtetele (VKEdele) märkimisväärseid vastavuskulusid. Hinnangute kohaselt võib ühe kõrge riskiga tehisintellekti süsteemi vastavustestimine maksta kuni 400 000 eurot, kui puuduvad kehtestatud kvaliteedijuhtimissüsteemid.

See viib ohtliku investeerimislünga tekkeni. USA investeeringud tehisintellekti ületavad kaugelt Euroopa omi. Hiina omakorda kasutab riiklikult juhitud integratsiooni, et saavutada tööstuses mastaabisäästu. Saksamaa ja Euroopa riskivad sattuda võileivapositsiooni: tehnoloogiliselt sõltuvad USA mudelitest ja Hiina efektiivsuse hinnasurve all. Euroopa tippjuhtide jaoks tähendab see, et tehisintellekti projektid peavad olema mitte ainult kasumlikud, vaid ka strateegiliselt elutähtsad. Ometi on just Saksamaa keskvalitsus, Euroopa majanduse selgroog, mis kõhkleb. Vaid umbes kolmandikul suurettevõtetest ja veelgi väiksemal osal VKEdest on tehisintellekt produktiivses kasutuses. Hirm arvutamatute kulude ja ebaselge kasu ees lämmatab innovatsiooni.

Hallatud tehisintellekti platvorm - pilt: Xpert.Digital

Siit saate teada, kuidas teie ettevõte saab kiiresti, turvaliselt ja ilma kõrgete sisenemisbarjäärideta rakendada kohandatud tehisintellekti lahendusi.

Hallatud tehisintellekti platvorm on teie igakülgne ja muretu tehisintellekti pakett. Keerulise tehnoloogia, kalli infrastruktuuri ja pikkade arendusprotsesside asemel saate spetsialiseerunud partnerilt teie vajadustele vastava võtmed kätte lahenduse – sageli juba mõne päeva jooksul.

Peamised eelised lühidalt:

⚡ Kiire teostus: Ideest rakenduseni päevade, mitte kuude jooksul. Pakume praktilisi lahendusi, mis loovad kohest väärtust.

🔒 Maksimaalne andmeturve: Teie tundlikud andmed jäävad teie kätte. Garanteerime turvalise ja nõuetele vastava töötlemise ilma andmeid kolmandate osapooltega jagamata.

💸 Finantsriski pole: maksate ainult tulemuste eest. Suured esialgsed investeeringud riist- ja tarkvarasse või personali jäävad täielikult ära.

🎯 Keskendu oma põhitegevusele: Keskendu sellele, mida sa kõige paremini oskad. Meie tegeleme sinu tehisintellekti lahenduse kogu tehnilise juurutamise, käitamise ja hooldusega.

📈 Tulevikukindel ja skaleeritav: teie tehisintellekt kasvab koos teiega. Tagame pideva optimeerimise ja skaleeritavuse ning kohandame mudeleid paindlikult uutele nõuetele.

Lisateavet selle kohta siin:

• Hallatud tehisintellekti platvorm

Abstraktsest lubadusest mõõdetava reaalsuseni

Selle ummikseisu lahendamiseks tuleb tehisintellekti äriplaan radikaalselt ümber mõelda. Edukad organisatsioonid ei alusta tehnoloogia, vaid tulemuse kohta küsimisest. Esimene küsimus peab olema: millist konkreetset äritulemust see tehisintellekt võimaldab? Ebamäärased eesmärgid nagu "suurem tõhusus" või "innovatsiooni edendamine" on selles kontekstis väärtusetud. Tugev äriplaan nõuab täpseid mõõdikuid, mida saab igal nädalal armatuurlaual jälgida.

Head näited selle kohta on konkreetsed ja kontrollitavad: lepingute läbivaatamise aja lühendamine neljalt tunnilt kahekümnele minutile, klienditeeninduse esmakontakti lahendusmäära suurendamine 62 protsendilt 78 protsendile või laenutaotluste käsitsi sisestamise vähendamine 80 protsenti. Kui eesmärki ei saa osakonnajuhataja keeles sõnastada, siis puudub ka äriline põhjendus.

Teine oluline küsimus puudutab valideerimist: kuidas me teame, kas see toimib? Traditsioonilised mudelid vastavad sellele projekti lõpus – sageli pooleteise aasta pärast. Tehisintellekti projektid vajavad aga pidevat valideerimist. Mida peame nägema teisel nädalal, et kursust kinnitada? Milline otsustuspunkt on olemas kolmandal kuul, kus projekti saab peatada, kui indikaatorid puuduvad? Parimad investeeringud on struktureeritud nii, et need tõestavad oma väärtust kiiresti või ebaõnnestuvad enne, kui märkimisväärne kapital hävib.

Nähtamatud kapitali hävitajad kulustruktuuris

Isegi kui eesmärk on hea, ebaõnnestuvad paljud arvutused varjatud kulude tõttu, mida algfaasis sageli eiratakse. Andmete ettevalmistamine võtab enamikus projektides umbes 60 protsenti ajast ja eelarvest. See hõlmab lisaks tehnilisele puhastamisele ka haldamist, normaliseerimist ja andmekogumite eriti keerukat juriidilist kinnitamist Euroopas.

Teine alahinnatud tegur on integratsiooni keerukus. Isoleeritud demokeskkonnas töötaval tehisintellektil on vähe ühist olemasolevatesse turvaarhitektuuridesse ja töövoogudesse manustatud süsteemiga. See integratsiooni "viimane miil" maksab sageli rohkem kui tehisintellekti komponent ise ja see on koht, kus enamik projekte takerdub. Lisaks sellele on vaja käimasolevaid tegevuskulusid. Mudelid vajavad pidevat jälgimist triivimise suhtes ja regulaarset ümberõpet, kui andmemustrid muutuvad.

Lõpuks ei arvutata peaaegu kunagi aja alternatiivkulu. Iga kuu, mis tehisintellekti projektil kulub väärtuse loomiseks, on kaotatud väärtuse loomise kuu. 18-kuulise kestusega ja 200-protsendilise investeeringutasuvusega projekt võib olla majanduslikult halvem kui kuue nädala pikkuse kestusega ja 80-protsendilise investeeringutasuvusega projekt, kuna viimane genereerib positiivset rahavoogu veel 16 kuud. Parima investeeringutasuvusega organisatsioonid ei ole tingimata need, kellel on suurim tootlus, vaid pigem need, kes saavutavad mõõdetava väärtuse kõige kiiremini ja väikseima kapitaliinvesteeringuga.

Kapitalikuludest kaugemale: paradigma muutus tulemustele orienteeritud rahastamismudelite suunas

Arvestades neid riske ja Euroopa vastumeelsust, on uued hinnakujundus- ja ärimudelid, mis nihutavad riski ostjalt tarnijale, populaarsust kogumas. Pakkujad nagu Unframe ja teised edumeelsed turuosalised kehtestavad põhimõtteid, mis põhinevad eelkokkuleppe valideerimisel. See tulemuspõhine hinnakujundusviis võiks olla võti investeeringute külmumise ületamiseks Euroopas.

Selle asemel, et infrastruktuuri ette osta (CapEx) või maksta litsentside eest kasutaja kohta (kohapõhine hinnakujundus), mida sageli ei kasutata, maksavad ettevõtted siin saavutatud tulemuste eest. Kulud skaleeruvad saavutatud väärtuse, mitte tarbitud ressursside järgi. See lahendab otseselt omistamisprobleemi ja sunnib müüjaid müüma ainult lahendusi, mis tegelikult toimivad.

Selles mudelis algab iga kaasamine määratletud kasutusjuhtumi ja mõõdetava tulemusega. Klient näeb tehisintellekti töötamas oma andmetega ja keskkonnas enne olulise investeeringu tegemist. Puuduvad 18-kuulised projektid, mille tulemuseks oleks lootus investeeringutasuvusele. Väärtuse loomine on prioriteediks. Lisaks jäävad sageli ära suured infrastruktuuri algkulud, kuna tänapäevased platvormid kannavad enda kanda andmete ettevalmistamise ja mudeli juurutamise koorma. See välistab varjatud kulud, mis võivad muidu võtta kuni 80 protsenti eelarvest.

Selle mudeli teine ​​eelis on eemaldumine kasutajapõhistest litsentsimudelitest, mis varem karistasid laialdast kasutuselevõttu. Kui iga täiendav kasutaja kannab kulusid, piiratakse tehnoloogia kasutamist kunstlikult. Tulemustele orienteeritud mudelid seevastu soodustavad laialdast kasutamist, kuna rohkem kasutajaid viib üldiselt paremate tulemusteni ja seega suurema lisaväärtuseni.

Strateegilised tagajärjed Euroopa juhtpositsioonile

Euroopa otsustajate jaoks tähendab see, et eksperimentaalse „kontseptsioonitõestuse” ajastu ilma selge väärtuse loomise teeta on läbi. Majanduslik reaalsus nõuab äritulemuste määratlemisel nihet tehnoloogilisest lummusest peaaegu kirurgilise täpsuse poole. Ettevõtted ei tohiks kasutada seminare ja pilootfaase tehisintellekti võimaluste õppimiseks, vaid pigem kõige väärtuslikuma kasutusjuhtumi eraldamiseks ja selle majandusliku mõju valideerimiseks.

Soovitatav on otsida partnerlussuhteid pakkujatega, kes on valmis riske võtma ja kelle tulemusi mõõdetakse. See aga eeldab ka kliendipoolset mõtteviisi muutust: eemalduda „IT-tundide” või „litsentside” ostmisest ja liikuda väärtusloome partnerluste poole. Maailmas, kus USA ja Hiina domineerivad tohutu kapitalipaigutuse kaudu, on Euroopa ainus võimalus kapitali paigutamise efektiivsus. Võti ei seisne mitte rohkem raha kulutamises, vaid selle raha investeerimises mudelitesse, mis tasuvad end enne arve tasumist ära. Igaüks, kes ikka veel loodab 18-kuulistele prognoosidele, on mängu juba kaotanud. Tõeline konkurentsivõime tekib seal, kus väärtusloomet ei lubata, vaid seda tõestatakse esimesest päevast alates.

Konrad Wolfenstein

Aitan teid hea meelega isikliku konsultandina.

minuga ühendust võtta Wolfenstein ∂ xpert.digital

Helistage mulle lihtsalt alla +49 89 674 804 (München)

Linkedin
 

Meie globaalne tööstus- ja ärialane ekspertiis äriarenduses, müügis ja turunduses - pilt: Xpert.Digital

Tööstusharu fookus: B2B, digitaliseerimine (tehisintellektist XR-ini), masinaehitus, logistika, taastuvenergia ja tööstus

Lisateavet selle kohta siin:

• Xpert Business Hub

Teemakeskus koos teadmiste ja ekspertiisiga:

• Teadmisplatvorm globaalse ja regionaalse majanduse, innovatsiooni ja tööstusharude suundumuste kohta
• Analüüside, impulsside ja taustteabe kogumine meie fookusvaldkondadest
• Koht ekspertiisi ja teabe saamiseks äri- ja tehnoloogiavaldkonna praeguste arengute kohta
• Teemakeskus ettevõtetele, kes soovivad õppida turgude, digitaliseerimise ja valdkonna uuenduste kohta