過去幾年，隨著企業(yè)紛紛涌向這一熱潮，AI工具出現(xiàn)故障或失效的例子屢見不鮮，但就像加拿大航空的聊天機器人一樣，到目前為止，這股浪潮有時承諾的多于其能交付的，這讓CIO和CFO感到擔憂。
在AI投資方面，公司想要快速看到成果。根據(jù)應收賬款自動化公司Basware的一項全球調查(調查對象包括400名CFO和財務領導者)，半數(shù)CFO表示，如果AI在一年內無法顯示出可衡量的投資回報率，他們計劃削減AI資金。
雖然80%的企業(yè)計劃增加對AI的投資，但CFO們往往不知道如何入手，其中約三分之一的人表示，他們缺乏清晰的愿景。
對于CIO來說，這意味著他們必須全力以赴，彌合AI潛力與CFO對快速、有形和可靠成果的需求之間的差距，然而，這往往說起來容易做起來難。對AI制定戰(zhàn)略并衡量這些投資是否取得回報，需要明確的目標、可靠的數(shù)據(jù)和協(xié)作——這是許多企業(yè)難以克服的挑戰(zhàn)。
根據(jù)收入智能領導者Gong最近的一項研究(該研究調查了美國和英國500多名IT領導者和CIO)，全球約60%的CIO認為，僅增加的收入就足以證明AI的成本是合理的，同樣比例的CIO表示，節(jié)省的時間足以證明投資的合理性，然而，其中只有約三分之一的人同時積極衡量這兩者。
CIO面臨著驗證AI投資并向CFO保證有明確實施路徑以確保投資回報率的壓力，這不僅需要選擇正確的項目，還需要明確界定如何衡量成功。
如何確定優(yōu)先級
過去一年，AI取得了顯著進展，但其采用也暴露了一系列短板，如危險的幻覺和昂貴的實施成本。
Lucidworks關于通用AI投資的研究表明，2024年，企業(yè)領導者正在放慢支出步伐，以平衡這項相對新技術的效益、成本和風險。同樣在2024年，42%的公司報告稱，他們的通用AI計劃尚未取得有意義的結果。
雖然企業(yè)看到了AI的潛力，但在投資時往往保持謹慎，權衡風險和成本，因此選擇正確的項目可能具有挑戰(zhàn)性。為了最大限度地發(fā)揮AI計劃的影響，企業(yè)應重點關注使每個項目與整體企業(yè)戰(zhàn)略和長期目標相一致。
Digital Workforce英國和愛爾蘭地區(qū)及戰(zhàn)略轉型負責人Karli Kalpala表示：“首先確定AI可以在哪些方面增強核心能力，無論是提高產(chǎn)品質量、加快上市時間，還是實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅動的決策。”
Kalpala補充說，優(yōu)先考慮可擴展性也至關重要。“從一開始就要為擴展而構建，并確保每個部門都能以最小的阻力采用和適應這些工具，”他說，“每個人都可以構建一個AI解決方案，但那些希望用AI轉型的企業(yè)需要在整個企業(yè)中構建和維護數(shù)百個AI解決方案。”
Syncro的CTO Kristen Costagliola建議應用哈佛大學教授邁克爾·波特的戰(zhàn)略競爭杠桿理論，該理論確定了公司獲得競爭優(yōu)勢的三種主要方法：成本領先、差異化和聚焦。
她說：“這一視角有助于CIO更具戰(zhàn)略性地思考在何處應用AI。”“例如，如果公司的戰(zhàn)略是成本領先，那么CIO就會優(yōu)先考慮那些能提高效率、降低成本的項目，或者，如果企業(yè)希望提供差異化的產(chǎn)品或服務，CIO就會考慮應用AI進行創(chuàng)新，從而在競爭中脫穎而出。”
Tuskira.ai聯(lián)合創(chuàng)始人、首席信息安全官和首席產(chǎn)品官Om Moolchandani表示，企業(yè)在某些領域已經(jīng)生成了大量高質量數(shù)據(jù)，并且明確了痛點，或許他們應該從這里開始。
他說：“客戶體驗優(yōu)化、供應鏈預測、需求預測和預防性維護往往能迅速取得成效。通過關注數(shù)據(jù)質量足夠且成功指標明確的領域——如轉化率提高、停機時間減少或運營效率提升——公司可以更容易地量化AI帶來的價值。”
了解CFO的優(yōu)先級也很重要。根據(jù)Basware的調查，75%的CFO希望AI投資能專注于電子發(fā)票合規(guī)和監(jiān)管要求等領域。
但選擇優(yōu)先項目并非易事，這凸顯了一個關鍵點：企業(yè)渴望從AI計劃中快速看到有形的影響，然而，驗證AI投資和量化這種影響往往是兩回事。
論證項目，衡量影響
在全面實施之前，每一項AI計劃都需要經(jīng)過驗證，這通常需要結合技術和戰(zhàn)略評估。在確定AI項目是否可行時，公司需要關注目標、測試和人員。
ServiceNow多實例管理平臺xtype的技術布道者Scott Willson表示：“第一步是定義指標。關鍵績效指標(KPI)是否與利益相關者可以支持的、可衡量的業(yè)務成果相一致?明確的指標不僅能指導項目，還能幫助向企業(yè)內的決策者傳達其價值。”
下一步是使用最小可行產(chǎn)品對項目進行原型設計和試點，這有助于測試假設、收集有價值的見解，并在全面部署前完善解決方案。
Kalpala還建議在真實的商業(yè)環(huán)境中通過試點項目測試AI解決方案。“這些測試有助于評估AI解決方案是否能很好地與現(xiàn)有系統(tǒng)和工作流程集成，或者是否需要大規(guī)模的系統(tǒng)改造。”他說。同時，識別數(shù)據(jù)隱私、技術準備和企業(yè)變革管理等挑戰(zhàn)也很重要。
為了與CFO和其他領導者進行富有成效的討論，CIO可以呈現(xiàn)一組明確的早期成功指標，如工作流程自動化或錯誤率降低。使用商業(yè)語言并解釋這些指標如何與企業(yè)目標直接對齊，可以幫助利益相關者理解AI項目的益處，并使他們更有可能支持這些項目。
通過讓包括IT和業(yè)務領導者在內的跨職能團隊參與其中，確保利益相關者的大力支持也至關重要。“當每個人都保持一致時，你就能最小化風險和潛在的延誤，并為項目的成功奠定基礎。”Willson說。
在Basware的調查中，半數(shù)CFO表示，如果AI在一年內無法顯示出可衡量的投資回報率，他們計劃削減AI資金，因此CIO面臨的交付壓力前所未有。
Willson補充說：“確保AI項目快速產(chǎn)生投資回報率的關鍵是從小處著手。將項目分解為可管理的、實驗性的階段，以便快速學習和適應。關注那些能快速取勝并提供有形結果的用例，這樣公司就能看到即時效益。”
去中心化機器學習網(wǎng)絡Bittensor的聯(lián)合創(chuàng)始人Ala Shaabana建議公司首先著手解決那些易于實施且能快速交付結果的低垂果實項目。
他說：“從針對高影響、低復雜性問題的目標用例開始，如流程自動化或客戶支持優(yōu)化。利用現(xiàn)有數(shù)據(jù)和基礎設施，以避免在數(shù)據(jù)收集或系統(tǒng)集成方面出現(xiàn)成本高昂的延誤。并確保持續(xù)監(jiān)控和迭代，以快速解決問題、保持勢頭并最大化回報。”
但CIO面臨的一個問題是缺乏良好的AI投資回報率基準。“這帶來了一個重大挑戰(zhàn)，因為AI的價值往往是多方面的，并且會隨著時間的推移而演變，”Rimini Street首席技術官Eric Helmer說。“企業(yè)還應該為AI實施前的性能建立自己的基線指標，以跟蹤改進情況。”
Kalpala對此表示贊同，并補充說，每個AI部署都是獨一無二的，成功指標需要根據(jù)特定的行業(yè)、用例和企業(yè)需求進行定制。“對于保險或金融服務企業(yè)，基準應該側重于減少人為錯誤、提高服務速度和減少提供核心服務的直接費用。”他說。
說服CFO的策略
在實施AI計劃時，獲得CFO的支持可能是一項艱巨的挑戰(zhàn)，然而，一旦CIO有信心選擇了正確的項目，他們可以采取幾個步驟來加強自己的論點并獲得批準。
Willson表示：“在說服CFO相信AI的潛力時，提出一個有力的商業(yè)案例至關重要。將AI項目直接與戰(zhàn)略目標聯(lián)系起來，比如增加收入或降低運營成本。”
Moolchandani建議將技術成果轉化為財務數(shù)據(jù)。“以有形的方式呈現(xiàn)預期收益或節(jié)省的金額，比如預計追加銷售機會增加的百分比，或通過自動化流程節(jié)省的美元金額。”他說。他還建議展示快速原型設計和實際結果，這可以增強信心。
Syncro的Costagliola補充說，實施計劃應詳細記錄，并包括明確的里程碑。“清晰概述時間范圍和預期結果時間對于說服CFO并獲得支持至關重要。”她說。對企業(yè)的影響也應詳細呈現(xiàn)。
Willson還強調了降低項目風險的想法，這包括在整個過程中實施質量控制檢查。“這將確保與業(yè)務優(yōu)先級和合規(guī)標準的對齊，并使投資更具吸引力。”Willson說。
Kalpala指出，CIO需要超越下一個季度或年度，解釋AI實施如何能夠轉變業(yè)務。“通過展示項目推動創(chuàng)新和勞動力轉型的能力，來說明項目的戰(zhàn)略性、長期影響，”他說。“我們正在從軟件即服務轉向服務即軟件。利用這個機會展示這一轉變對企業(yè)意味著什么，包括新的機遇和定價策略。”
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