从试验到实施:CIO们如何破解AI投资回报的难题

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根据Gartner最近对700多位已采用或计划采用AI的企业的IT领导者的调查,难以估算或展示AI技术对业务的价值一直是或将成为其实施的最大障碍之一,近一半的受访者指出,展示AI价值的挑战是一个主要问题。

尽管许多企业急于采用AI技术,但寻找AI的投资回报仍然是一个难题。

根据Gartner最近对700多位已采用或计划采用AI的企业的IT领导者的调查,难以估算或展示AI技术对业务的价值一直是或将成为其实施的最大障碍之一,近一半的受访者指出,展示AI价值的挑战是一个主要问题。

其他主要担忧包括员工缺乏人才和技能以及对AI技术缺乏信心。即使有这些问题,AI的采用依然普遍,超过95%的IT领导者表示,AI已在至少一个业务流程中得到实施。超过四分之一的受访者表示,他们已经在多个业务单元的多个业务流程中采用了AI。

新奇的实验

尽管AI的广泛采用,CIO们对AI价值的担忧并不令Soaring Towers IT管理服务提供商的老板Ryan Kane感到惊讶。虽然Kane向客户展示了如何使用像Microsoft Copilot这样的AI工具来节省时间和金钱,但许多中小企业客户在AI无法访问他们内部数据时,仍然看不到GenAI在撰写新闻通讯等任务中的价值。

“他们需要被展示如何真正有效地使用这个工具,”他说,“一个受过训练的专业人员手中的凿子可以创造惊人的东西,一个业余爱好者手中的凿子可能是一次错失的机会。”

他补充说,AI市场仍在发展,一些公司在没有特定用例的情况下就采用了这项技术。Kane曾看到一些公司推出Microsoft Copilot,但没有对员工进行任何关于其用途的培训。

“到目前为止,我发现很少有公司能通过AI找到投资回报,”他补充道,“大多数公司仍然只是在玩AI的新奇感。”

对计算投资回报的担忧也得到了AnzenSage网络安全咨询公司CTO Stuart King的认同,该公司开发了一款用于工业设施的AI驱动的风险评估工具。随着最近AI的热潮,许多IT领导者在不知道如何使用它之前就采用了这项技术。

“我回想起我们与那些正在合作的企业进行的第一次讨论,那时的情况是,‘这是我们现在可以使用的一个很棒的新东西,让我们去找一个用它的地方吧,’”他说,“你真正应该做的是首先找到一个用它解决的问题。”

作为一个将AI集成到自己软件中的开发者,King并不是一个AI怀疑论者。他相信,如果企业在AI努力的焦点上足够聪明,可以获得投资回报。

“最终,就像在任何环境中实施任何新工具一样,基本上归结为学习和知道如何充分利用它,”他说,“一旦你克服了第一个障碍和第一个学习曲线,有很多问题是AI可以为你解决的。”

首先,找到用例

Gartner的调查发现,GenAI是最被采用的AI相关技术,28%的受访者表示他们的企业已经推出了这项技术。紧随其后的是机器学习和自然语言处理。

Gartner分析师Leinar Ramos表示,鉴于在类似的2021年调查中,价值也是进入的最大障碍之一,Gartner预期到对价值的担忧。他补充说,跟踪和展示投资回报对许多用例来说是困难的。

Gartner建议,考虑部署AI的CIO首先要考虑潜在的用例,建立衡量价值的指标,并在启动大规模项目之前运行试点计划。Ramos指出,采用GenAI的第二大障碍是持续的成本。

随着GenAI用户数量的增加,一些企业对日益增加的成本感到惊讶。

“在与客户的对话中,我们非常频繁地听到有关价值的问题,”Ramos补充道,“在少数用户和更受控的环境中试行一些GenAI用例与大规模推广之间有很大的区别。”

根据《CIO现状调查》,研究和实施AI已经跃升至CEO为IT领导者设定的优先事项清单的第4位,因此CIO们面临的压力将会不断增加。

跟踪价值

一家以审慎方式接受AI的公司是CNH Industrial,这是一家农用和建筑设备制造商。

CNH在设备健康监控系统中使用AI,使设备所有者能够收到有关可能的维护问题的通知,该公司还使用AI辅助代码开发和构建自动驾驶系统,全球首席数字与信息官Marc Kermisch表示。CNH于2016年首次推出了一款自动驾驶拖拉机概念。

少量CNH员工正在使用Microsoft Copilot记录和总结会议,公司还构建了一个AI驱动的聊天机器人,为服务技术人员提供即时访问设备手册和维修信息的功能。

“现在,不必再去查看PDF文件、三环活页夹或拿出大书,他们可以直接说,‘嘿,我正在处理T7拖拉机,需要更换机油滤清器,’”Kermisch说,“他们可以自动调出带有插图说明的页面,可以在手机上查看,或者发送到打印机上,随他们选择。”

尽管CNH已全面接受AI,该公司仍在努力找到AI的投资回报,他补充道。员工可能通过阅读他们错过的会议摘要来节省时间,但除非他们手动记录,否则节省的时间可能会丢失。

例如,Kermisch和CNH技术团队设定了使用GitHub Copilot节省1万个工时的目标,这是一种AI驱动的编码工具,但为了捕捉这一时间节省,CNH要求开发人员手动记录他们节省的时间。

他说,服务技术人员使用的聊天机器人工具的价值将更容易衡量。CNH将查看其净推荐值(NPS),以了解聊天机器人的广泛推广是否提高了客户满意度。

“使用那个服务技术人员工具的用户NPS得分非常高,”Kermisch说,“随着AI工具的广泛采用,我们期望看到全球经销商的NPS上升。”

他说,这些衡量AI价值的努力是重要的。“当企业没有明确的目标时,很容易被新技术所迷惑,”他说。

Kermisch呼应了Kane和King的观点,建议企业在深入了解AI及其潜在利益之前,先进行教育。

“加强你所追求的用例的严格性,并确保你能够识别它,”他说,“如果我相信我可以减少1万个工时,那只是一个假设。我将进行哪些实验来证明或反驳这一点?”

责任编辑:庞桂玉 来源: 企业网D1Net
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