Bewertung der geschäftlichen Auswirkungen künstlicher Intelligenz

KI befindet sich in einer Phase des Wandels, sowohl als Technologie als auch in Bezug auf die Art und Weise, wie sie genutzt wird. Immer mehr Unternehmen nehmen KI-Pilotprojekte aus Testlaboren heraus und implementieren sie in großem Maßstab, und einige sehen enorme Vorteile. Trotz der Unsicherheiten im Zusammenhang mit KI kann das Ignorieren ihres Potenzials dazu führen, dass Unternehmen ihre Geschäfte auf altbewährte Weise abwickeln und Gefahr laufen, bankrott zu gehen.

Für viele Unternehmen kann es jedoch schwierig sein, den Nutzen von KI vorherzusagen. Ihre Modelle sind möglicherweise nicht abgestimmt; der Trainingsdatensatz ist möglicherweise nicht groß genug; Kunden haben möglicherweise Zweifel, Bedenken hinsichtlich Voreingenommenheit, Ethik und Transparenz und mehr. Das Vorantreiben einer KI-Strategie, bevor das KI-Programm in die Produktion überführt werden kann oder bevor seine Ergebnisse ordnungsgemäß überprüft wurden, könnte das Unternehmen Geld kosten oder, schlimmer noch, schädlich für das Geschäft sein.

Woher wissen Sie also, ob ein KI-Projekt Ihr Unternehmen verändern oder zerstören wird? Ohne eine direkte ROI-Zahl müssen Unternehmen kreative Wege finden, um diesen zu ermitteln. So messen IT-Führungskräfte und Brancheninsider den Wert von KI.

Reife vs. bahnbrechende Technologien

Die Messung des Geschäftswerts einer Initiative oder Technologie ist nicht immer eine lineare Berechnung, und KI ist sicherlich keine Ausnahme, insbesondere wenn es um Reife und Geschäftspotenzial geht. Empirisch nachgewiesene und vorhergesagte Variablen – wie Data Mining, Kosteneinsparungen und Schulung sowie die Fähigkeit, in neue Anwendungen zu investieren und diese zu fördern – beeinflussen Entscheidungen über einen akzeptablen ROI, verleihen der Technologie jedoch ein gewisses Maß an Vertrauen, unabhängig davon, ob es sich um neue oder ausgereifte Technologien handelt , sie sind alle entscheidend.

Chris Mattmann, CTO und Innovation Officer des Jet Propulsion Laboratory der NASA, sagte, dass einige KI-Fallanwendungen bereits sehr ausgereift seien. Nehmen Sie als Beispiel die Automatisierung von Geschäftsprozessen.

Er sagte: „Jedes Unternehmen hat langweilige Dinge, und wir auch. Deshalb automatisieren wir viele Dinge, wie die Bearbeitung von Tickets, die Suche, das Data Mining und die Verwendung von KI zur Prüfung von Verträgen und Unterverträgen.“

JPL hat Commercialized verwendet Zu den Technologien hierfür gehören DataRobot und Google Cloud, sagte Mattmann. Um festzustellen, ob es sich lohnt, in eine bestimmte Technologie zu investieren, prüfen Unternehmen, ob sie Kosten, Zeit und Ressourcen spart. „Es ist bereits ausgereift, daher sollte es in der Lage sein, dies zu beweisen.“

Bei Technologien mit mittlerem Reifegrad prüft das JPL, ob und zu welchen Kosten die Technologie in der Lage ist, neue Funktionen zu implementieren. Er sagte: „Wenn wir zum Beispiel zum Mars fliegen, gibt es ein dünnes Rohr für die Telekommunikation im Weltraum. Und heute gibt es genug Bandbreite, um etwa 200 Bilder pro Tag vom Mars zur Erde zu senden.

Diese wunderbaren Marssonden, die wir geschickt haben.“ Es gibt erbsengroße Gehirne, auf denen iPhone-1-Prozessoren laufen. Wir lassen nur Dinge im Weltraum, die strahlungsfest sind, und wir wissen, dass die Chips, die eine gute Leistung erbringen, die älteren sind fortgeschrittene KI oder ML auf dem Rover

Aber der Ingenuity-Helikopter war ursprünglich als Technologiedemonstration gedacht und nicht von zentraler Bedeutung für die Mission, und er wird von einem Qualcomm Snapdragon-Prozessor, dem AI-Chip, angetrieben, der uns beweist, dass es möglich ist haben neuere Chips und machen mehr KI.“

Hier wird KI neue Anwendungsfälle ermöglichen, die derzeit nicht möglich sind. Anstatt beispielsweise 200 Bilder pro Tag zurückzusenden, könnte der Rover die Bilder mithilfe von KI analysieren und eine Million Textbeschreibungen an die Erde senden. Beispielsweise gibt es einen ausgetrockneten Seegrund in einer bestimmten Richtung, und wir können bessere Ergebnisse erzielen durch Text als Bühne mehr Sichtbarkeit.

Schließlich wird der Erfolg modernster experimenteller KI-Technologien daran gemessen, ob sie die Durchführung neuer wissenschaftlicher Erkenntnisse sowie das Verfassen und Veröffentlichen neuer Arbeiten ermöglichen.

Mattmann sagte: „Das Trainieren und Erstellen von Modellen ist mit Kosten verbunden. Unternehmen wie Google und Microsoft haben sofortigen Zugriff auf umfangreiche Trainingsdaten, aber der JPL-Datensatz ist schwer zu erhalten und erfordert zur Analyse und Kennzeichnung promovierte Experten.“ Laut NASA betragen unsere Kosten für das Training eines neuen KI-Modells das 10- bis 20-fache der Kosten der kommerziellen Industrie.“

Hier ermöglicht das Aufkommen neuer Technologien der NASA, KI-Modelle mit weniger manueller Beschriftung zu erstellen.

KI-Messung und Wirkungsbereich

Wenn es keine direkte Möglichkeit gibt, die geschäftlichen Auswirkungen eines KI-Projekts zu messen, extrahieren Unternehmen Daten aus relevanten Key Performance Indicators (KPIs). Diese Proxy-Variablen hängen häufig mit Geschäftszielen zusammen, darunter Kundenzufriedenheit, Markteinführungszeit oder Mitarbeiterbindung.

Atlantic Health System ist ein typisches Beispiel. Sunil Dadlani, Senior Vice President und CIO des Unternehmens, ist davon überzeugt, dass die Patienten in seinem Unternehmen im Mittelpunkt jeder Entscheidung stehen. Der Return on Investment in KI wird also in vielerlei Hinsicht an der Beobachtung von Verbesserungen in der Patientenversorgung gemessen. Zu diesen patientenzentrierten Kennzahlen gehören kürzere Krankenhausaufenthalte, schnellere Behandlungszeiten, eine schnellere Überprüfung der Versicherungsberechtigung und eine schnellere vorherige Versicherungsgenehmigung, sagte er.

Ein weiteres Projekt beinhaltet den Einsatz von KI zur Unterstützung von Radiologen bei der Überprüfung von Scans. Einer der KPIs ist die Häufigkeit, mit der Radiologen auf potenziell abnormale Befunde aufmerksam gemacht werden. „Stand April 2022 gaben 99 % unserer Radiologen an, KI zur Analyse von mehr als 12.000 Studienberichten zu verwenden“, sagte Dadlani und fügte hinzu, dass dies fast 600 Warnungen ausgelöst habe, damit Ärzte potenziell schwerwiegende Probleme so schnell wie möglich beheben können „

Richard Davis, Partner im Managementberatungs-, Geschäfts- und Technologietransformationsteam von RSM, der fünftgrößten Wirtschaftsprüfungsgesellschaft in den Vereinigten Staaten, ist davon überzeugt, dass KI-Investitionen bei RSM zwei eng miteinander verbundenen Wegen folgen: Der eine ist Produktivität und Analysetools, die den Mitarbeitern helfen können arbeiten besser; zweitens verwenden Kunden die gleichen oder ähnliche Tools.

Wenn Sie beispielsweise mit einem Kunden arbeiten, wird RSM möglicherweise gebeten, Daten aus mehreren Systemen (Buchhaltung, Vertrieb und Marketing, Personalwesen, Logistik) abzurufen und alles in einem einzigen Bereich zu konsolidieren. KI kann dazu beitragen, den Prozess zu beschleunigen, sagte Davis, und KI kann dann verwendet werden, um zu erkennen, wie sich die Arbeit durch diese Systeme bewegt und wo potenzielle Herausforderungen und Hindernisse liegen könnten.

Woher weiß ein Unternehmen also, ob seine KI in die richtige Richtung geht?

Davis lehnte es ab, Einzelheiten zu den Investitionen von RSM in KI-Pläne oder den ROI zu nennen, sagte jedoch: „Erstens können wir die Nutzung des Tools im Laufe der Zeit sehr deutlich messen. Wir hoffen, dass wir im Laufe der Zeit mehr Engagement erzielen können.“

Er sagte auch, dass mehr Engagement zu einer höheren Produktivität führen sollte. Wenn es also früher eine Woche gedauert hat, etwas zu erledigen, könnte das Ziel jetzt darin bestehen, es auf einen Tag zu reduzieren.

Fokus auf geschäftlichen Nutzen

Die Messung des Erfolgs von KI kann auch subjektiv sein. Die Bewertung eines KI-Projekts ist ebenso eine Kunst wie die Entwicklung von KI selbst, sagt Eugenio Zuccarelli, KI-Forscher am MIT und Datenwissenschaftler im Einzelhandel.

Zuccarelli sagte, dass es trotzdem wichtig sei, die Auswirkungen von KI auf das Unternehmen erklären zu können. Er sagte: „KPIs sollten nicht auf das Modell selbst ausgerichtet sein, sondern auf das Unternehmen und die Menschen, die das ultimative Ziel des Projekts sein sollten. Andernfalls sollten Sie eines auswählen, das erfolgreich erscheint, sich aber nicht wirklich in ein Projekt umsetzen lässt.“ Effektive Auswirkungen auf das Unternehmen sind zu einfach.

Zuccarelli, der auch datenwissenschaftliche Positionen bei Unternehmen wie BMW und Tesla innehatte, warnte ebenfalls davor, den Fortschritt isoliert zu messen. Wenn ein KI-Projekt beispielsweise darauf abzielt, etwas zu verbessern, das sich aus anderen Gründen bereits verbessert, ist eine Kontrollgruppe erforderlich, um festzustellen, wie viel der Verbesserung tatsächlich durch die KI verursacht wird.

Vladislav Shapiro, der über langjährige Erfahrung in der Finanzdienstleistungsbranche verfügt, sagte, dass weitere wertvolle KPIs für KI-Projekte darin bestehen könnten, Fehlalarme zu reduzieren oder übermäßige Privilegien automatisch zu entfernen. Shapiro ist der Gründer von Costidity, einer Beratungsgruppe, die sich auf IT-Sicherheit und Identity Governance Management spezialisiert hat.

Er sagte, dass bei einem kürzlich durchgeführten KI-gesteuerten Sicherheitseinsatz die Falsch-Positiv-Rate um das Dreifache reduziert wurde und viele zuvor manuelle Prozesse automatisiert wurden.

„Wenn Sie diese Zahlen der Geschäftsleitung eines Unternehmens zeigen, verstehen diese, dass alle oben genannten Maßnahmen das Risiko eines Verstoßes verringern und die Rechenschaftspflicht und Governance erhöhen“, sagte er.

Progressive Erfolgsmessung

Sanjay Srivastava, Chef-Digitalstratege des globalen professionellen Dienstleistungsunternehmens Genpact, sagte, dass durch Automatisierung verursachte Kostensenkungen der einfachste und klarste Weg seien, die wirtschaftlichen Vorteile von KI aufzuzeigen. Aber KI kann auch neue Einnahmequellen eröffnen und sogar das Geschäftsmodell eines Unternehmens revolutionieren.

Mit Hilfe von KI hat beispielsweise ein Flugzeugtriebwerkshersteller herausgefunden, dass er Ausfälle besser vorhersagen und die Logistik verbessern kann, sodass er mit der Bereitstellung von Triebwerksdienstleistungen beginnen kann. Er sagte: „Für den Endverbraucher ist der Kauf von Flugmeilen besser als der Kauf des Triebwerks selbst. Dies ist ein neues Geschäftsmodell, das die Arbeitsweise des Unternehmens verändert, weil es durch KI-Technologie unterstützt wird. Gleichzeitig ist es gut für.“ „Die Auswirkungen auf das Unternehmen sind ebenfalls klar.“

Er sagte auch: „Anstatt zu sagen, dass wir die Branche in zehn Jahren verändern werden, werden wir im ersten Jahr damit beginnen, zu prüfen, welche Teile wir lagern müssen. Sie haben die Laufleistung der nicht geändert.“ Industrie, Sie sagen nur, wir brauchen die richtigen Teile, um die Standards zu erfüllen. Dies ist ein einjähriges Projekt zur Optimierung der Lagersysteme und zur Reduzierung der Investitionen in den Lagerbestand. Zu den langfristigen Fortschrittsmaßstäben gehört die Kundenzufriedenheit.

Er sagte: „Wenn das Flugzeug fünf Tage lang in Mumbai festsitzt und auf ein Teil wartet, wird der Kunde ein ungutes Gefühl haben

.“

Ausrichtung auf die strategische Vision

Es besteht auch die Realität, dass einige KI-Projekte kurzfristig zu Verlusten führen können, auf lange Sicht jedoch wichtig und transformativ bleiben. Beispielsweise können Unternehmen, die Roboter für den Kundenservice einsetzen, einige eintönige Aufgaben lösen. Gartner-Analyst Whit Andrews sagte: „Chatbots können aber auch Nachteile haben. Da manche Menschen gut im Upselling sind und mit Menschen interagieren möchten, möchten Unternehmen möglicherweise keine Chatbots verwenden

Das geht auf das zurück, was Sie als Unternehmen wollen.“ „Irgendwann müssen Sie sich fragen, ob es sich bei Ihrem Unternehmen beispielsweise um ein Unternehmen handelt, in dem der Kunde anrufen und fragen kann, was genau schief gelaufen ist, wenn eine Lieferung fehlerhaft ist. Anschließend können Sie direkt mit ihm interagieren, um zu versuchen, das Problem zu beheben.“ Nach der Lieferung. Pitchen Sie sie jeden Monat.“ Konzentrieren Sie sich auf andere potenziell aussagekräftigere Kennzahlen.

Andrews sagte: „Ein stärker automatisiertes Unternehmen kann erfolgreicher sein, weil es seinen Marktanteil erhöht, aber Sie können Ihre Daten so entwickeln, dass Sie sie zu einem Zeitpunkt erreichen können, der für sie relevanter ist.“ Und sagen wir: Logisches Denken sagt uns, dass es unsere Kunden glücklicher und unsere Mitarbeiter erfolgreicher macht, also machen wir es möglich.“

Quelle: www.cio.com​

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