Предложен новый подход к расчету рентабельности интеллектуальных технологий

По данным издания itWeek, объем инвестиций в искусственный интеллект увеличивается значительно быстрее, чем растет уверенность бизнеса в получении прибыли от таких проектов. Как заявляют Брайан Хопкинс, вице-президент по портфелю новых технологий, и Лиза Сингер, вице-президент и главный аналитик, Forrester, на текущий момент существует серьезный разрыв между вложенными средствами и пониманием их реальной пользы.

Эта проблема вызвана не техническими недоработками, а применением устаревших методов измерения ценности. Как сообщают специалисты, организации часто пытаются оценивать современные интеллектуальные системы при помощи бизнес-кейсов для простой автоматизации или старой аналитики. Такой подход ведет к завышенным ожиданиям по срокам окупаемости и росту разочарования среди руководства.

Как заявляют эксперты, искусственный интеллект обладает потенциалом изменить бизнес сильнее облачных технологий или больших данных, однако такие изменения не происходят моментально. По данным авторов, организациям остро не хватает общего языка для обсуждения результатов работы систем в разных департаментах.

Финансовые службы ориентируются на показатели доходов и рисков, в то время как технические лидеры стремятся оценить возможности повторного использования решений. Без единой структуры обсуждение эффективности часто становится политическим спором, а не аналитическим процессом. Из-за отсутствия последовательного способа сравнения результатов проекты часто остаются на стадии пилотных запусков и не масштабируются на всю компанию.

Для исправления ситуации разработана специальная матрица ценности, которая включает 9 аспектов оценки по двум основным осям. Как сообщают аналитики, первая ось охватывает финансовые результаты, такие как рост выручки или снижение различных рисков. Вторая ось описывает механизмы создания этой ценности через повышение производительности, вовлеченность или изменение стратегии. Такое разделение критически важно для понимания сроков получения выгоды. По данным специалистов, ценность от роста производительности сотрудников становится видимой достаточно быстро. В то же время стратегическая ценность в виде адаптивного реагирования на конкурентов формируется значительно медленнее и требует особого внимания при долгосрочном планировании.

Использование данной матрицы позволяет сопоставлять совершенно разные инициативы внутри одной компании на основе единых правил. Как заявляют эксперты, это помогает устанавливать реалистичные цели и выбирать соответствующие сроки для контроля каждой инвестиции. Структурированный подход превращает расчет рентабельности из инструмента обоснования затрат в эффективный метод предварительного планирования. Руководителям рекомендуют определять успех проектов по конкретному типу ценности и использовать единую структуру для согласования всех бизнес-кейсов. Как сообщают авторы, такой метод позволяет перевести работу с технологиями из области экспериментов в плоскость полной подотчетности.

Подробнее о том, как внедрять искусственный интеллект и цифровые инструменты в казначейские процессы, использовать имитационное моделирование и повышать прозрачность финансовых операций, расскажут эксперты на Двадцать четвертой конференции «Централизованное казначейство», которая пройдет в Москве 18-19 июня. В рамках этого мероприятия специалисты обсудят возможности применения ИИ для автоматизации рутинных задач и поделятся практическим опытом оптимизации казначейских операций.