Sluta gissa. Börja räkna! Därför är ROI nyckeln till din AI-strategi.

Frågan som allt fler ledningsgrupper börjat att ställa sig är inte “Vad kan AI göra för oss?” utan den betydligt mer avgörande “Hur skapar AI ROI i vår verksamhet och hur snabbt kan vi se värdet?”. Det är i exakt den här typen av resonemang som skillnaden mellan att införa teknik och att utveckla sin affär blir tydlig.

AI är inte ett teknikprojekt, utan ett affärsprojekt

De senaste åren har vi sett samma mönster upprepas. Organisationer går in i AI-frågan med höga förväntningar, men saknar rätt metoder för att kunna bedöma vilka satsningar som faktiskt skapar värde. Resultatet blir ofta ett lapptäcke av prototyper, enstaka automatiseringar och punktinsatser som aldrig riktigt hittar sin plats i verksamheten och därmed inte heller skapar önskad ROI. Den största risken är inte att underinvestera i AI, utan att investera utan att veta varför organisationen egentligen gör det. Tekniken mognar snabbt så nu är det helt enkelt affärsnyttan som behöver komma ikapp!

För att lyckas med sina AI-satsningar tror vi att organisationer behöver skaffa sig ett nytt angreppssätt till AI-utveckling. Ett som faktiskt börjar i verksamheten och inte bara i tekniken. Förmågan att lyckas skapa ROI med hjälp av AI kräver primärt fokus inom fyra områden:

1. Börja med problemen, inte i möjligheterna

ROI uppstår när AI löser något som faktiskt påverkar affären och inte när man testar lösningar som “verkar smarta”. Företag som lyckas att skapa ROI på sina AI-investeringar har därför oftast börjat med att kartlägga exempelvis vilken typ av uppgifter som tar orimligt mycket tid i anspråk, var flaskhalsar tenderar att uppstå och var kvaliteten ibland brister inom ramen för verksamheten. Utifrån det skapas en målbild för AI-satsningar som faktiskt är fokuserad på att leda till konkreta effekter som skapar affärs- och verksamhetsnytta istället för att bli ännu en investering i cool teknik. En målbild som bygger på hur saker och ting faktiskt fungerar och inte bara på vad tekniken kan åstadkomma blir oftast den bästa (och mest realistiska att uppnå).

2. Värdera effekten tidigt (innan ni bygger)

Det kanske viktigaste steget för att säkra ROI på dina AI-investeringar är att definiera hur den ska mätas innan något börjar att utvecklas. Det innebär kort och gott att verksamheten behöver ta fram tydliga uses cases som senare kan utvecklas till skarpa business cases för varje planerat initiativ. Dessa bör svara på frågor som:

• Vilken affärseffekt förväntas?
• Vilket arbete försvinner eller förbättras?
• Vilka risker reduceras?
• Hur säkerställer vi adoption?

Det är först när affärsvärdet är tydligt formulerat som det går att ta rätt beslut om investeringar och teknikval. Att börja satsa på AI innan du vet hur du ska mäta värdet är lite som att kasta pengar i sjön då ROI säkerligen aldrig uppstår på det sätt du önskar om det inte är definierat att det är en förväntan från början.

3. Bygg för skalbarhet och inte för nästa demo

När verksamheter väl börjat testa sina business case i piloter tenderar många att tyvärr stanna i det steget. Inte för att tekniken har sin begränsningar och inte räcker till utan på grund av avsaknaden av struktur.

För att AI ska ge avkastning behöver organisationen ha en fungerande modell för att ta en idé hela vägen från koncept till verklig effekt. Det kräver i sin tur:

• Tydliga prioriteringar
• Realistiska förändringsbedömningar
• Involvering av rätt intressenter
• En roadmap som binder ihop allt

När dessa delar finns på plats ökar takten, kvaliteten och träffsäkerheten i det verksamheter försöker att åstadkomma oftast dramatiskt.

4. Med människan i fokus

AI handlar lika mycket om människor som modeller. Tekniskt sett har AI blivit otroligt kraftfullt. Men dess värde avgörs till stor del av något betydligt mer analogt; våra beteenden. Enligt vår erfarenhet är det de verksamheter som lyckas att få sina medarbetare att förstå och uppleva att AI sparar tid, minskar stress, förbättrar beslutsfattande och höjer kvaliteten som oftast får till ROI på riktigt. Mognaden i organisationen är alltså lika viktig som mognaden i tekniken. Utbildning, förståelse och förankring är därför centrala byggstenar i all AI-transformation och bör finnas med som central del i förändringsresan.

Det verkliga värdet uppstår när AI möter affären

När företag går från teknikdrivna experiment till affärsdriven prioritering händer något viktigt. AI blir ett verktyg för innovation, effektivisering och tillväxt och inte en isolerad testverksamhet. Det är när du börjar att koppla ihop AI med affärsvärde som dina investeringar faktiskt kan börja att ge positiva effekter i din verksamhet i form av:

• Kortare ledtider
• Mer träffsäker försäljning
• Snabbare kundservice
• Ökad kvalité på era beslutsunderlag
• Ökad medarbetartillfredsställelse
• Lägre kostnader och minskad risk

Genom att skapa den här typen av positiva effekter som bygger värde för din organisation står ni garanterat bättre rustade i både konkurrensen och när er verksamhet behöver anpassas utifrån omvärldens svängningar.

Att AI har alla förutsättningar att skapa ROI kan vi vara helt överens om. Oavsett var ni befinner er i er AI-resa finns det sätt att skapa mätbar nytta, från enkla produktivitetsvinster till helt nya arbetsflöden och affärsmodeller. Frågan ni behöver ställa er är alltså inte huruvida det är möjligt för er utan hur snabbt och var i just er verksamhet det kan börja synas snabbast.

Det viktiga är inte att börja stort. Det viktiga är att börja att arbeta strukturerat med att koppla ihop AI och affärsvärde. För medan andra fastnar i testfaserna har du möjlighet att sälla dig till de mest framåtlutade företagen och bygga framtida framtida konkurrenskraft, på riktigt!