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Déverrouiller le ROI de l’IA: tendances futures de la mesure et de l’efficacité
L’intelligence artificielle (IA) n’est plus un concept futuriste; C’est un impératif commercial. Mais adopter simplement l’IA ne suffit pas. Les DSI avisés et les dirigeants informatiques sont axés sur le laser sur la mesure de son impact. Comprendre comment quantifier les avantages de l’IA, de la productivité accrue aux coûts réduits, est crucial. Plongeons-nous dans le paysage évolutif de la mesure du ROI de l’IA.
Les sables changeants de l’efficacité de l’IA: qu’est-ce qui change?
Saviez-vous? Les entreprises se concentrent de plus en plus sur les avantages «qualitatifs * comme l’amélioration de la satisfaction des clients et l’engagement des employés pour évaluer le succès de l’IA, parallèlement aux mesures traditionnelles. C’est une vue holistique.
Poser les bases: fixer des objectifs d’IA clairs
Avant même de mettre en œuvre l’IA, définissez vos objectifs. Quels problèmes essayez-vous de résoudre? Visez-vous une efficacité accrue dans un département spécifique? Vous souhaitez peut-être améliorer les temps de réponse du service client. Une fois que vous connaissez vos objectifs, identifiez les bons indicateurs de performance clés (KPI) pour suivre vos progrès.
Matt Sanchez de l’orchestré Watsonx d’IBM souligne l’importance de Objectifs basés sur les données. Cela garantit l’alignement entre vos initiatives d’IA et les stratégies commerciales globales. N’oubliez pas que vos KPI choisis dépendront de votre industrie et des outils d’IA spécifiques que vous utilisez. Considérez les conseils de Tim Gaus de Deloitte Consulting, la mesure de l’IA est similaire à la question du poulet ou de l’œuf, car l’adoption de l’IA va de pair avec l’accès à des données de qualité.
Méthodes de mesure AI avancées
Pour le conseil: Ne vous concentrez pas seulement sur les nombres difficiles. Incorporer des données qualitatives, telles que les commentaires des employés sur les outils d’IA, pour obtenir une image complète de son impact.
La montée des cadres de mesure de l’IA hybride
L’avenir de la mesure de l’IA réside dans les approches hybrides. Ces méthodes combinent des mesures traditionnelles (comme les économies de coûts) avec des mesures innovantes (comme la satisfaction et l’innovation des employés). Les organisations exploiteront des données quantitatives et qualitatives pour établir une compréhension de l’efficacité de l’IA.
Cela impliquera également un accent sur la transparence et l’explication. Être capable de comprendre * pourquoi * un système d’IA fournit certains résultats est aussi important que les résultats eux-mêmes. Ces cadres sont construits sur la collecte et l’analyse des données.
Mesures clés à regarder: au-delà des bases
Bien que la productivité des travailleurs, l’évolutivité et la convivialité des utilisateurs soient essentielles, il existe des mesures plus complexes à intégrer dans votre stratégie d’IA:
- Temps de valeur: Quelle est la rapidité avec laquelle l’IA offre des rendements?
- Taux de mise à jour des employés: Vos employés apprennent-ils à utiliser et à bénéficier de l’IA?
- Métriques d’innovation: L’IA aide-t-elle à favoriser de nouvelles idées et modèles commerciaux?
Dan Spurling de Teradata souligne l’importance d’utiliser des cadres de mesure éprouvés plutôt que d’en créer de nouveaux. Se concentrer sur ces aspects essentiels peut conduire aux meilleurs rendements.
FAQ: Vos questions sur la mesure de l’IA ont répondu
Q: Quel est le plus grand défi pour mesurer le ROI de l’IA?
R: attribuant avec précision les résultats aux initiatives de l’IA, en particulier dans les cas d’utilisation complexes.
Q: À quelle fréquence devons-nous revoir notre AI KPIs?
R: régulièrement, au moins trimestriellement, et ajustez-la selon les besoins en fonction des performances et des changements commerciaux.
Q: Est-il possible de mesurer l’impact de l’IA générative?
Q: Quel est un bon point de départ pour la mesure de l’IA?
R: Établir des objectifs clairs et identifier les KPI qui les soutiennent. Concentrez-vous sur les mesures qui correspondent à votre entreprise.
Réflexions finales: aligner les entreprises et la technologie pour le succès de l’IA
L’alignement des chefs d’entreprise et des leaders de la technologie est primordial. Les deux parties doivent s’entendre sur les priorités clés de la valeur et les mesures de réussite. Comme le suggère les recherches de Deloitte, le manque d’alignement peut conduire à des évaluations de retour sur investissement inexactes. Adoptez des KPI axés sur l’innovation, tels que la tolérance d’expérimentation et l’adoption de l’équipe agile. En abordant ces problèmes et en suivant un ensemble complet de mesures, les organisations peuvent vraiment débloquer le plein potentiel de l’IA.