ROI ontsluiten voor AI-implementaties

Het is al meer dan 18 maanden geleden dat de generatieve AI-revolutie (GenAI) begon en er is nog geen teken van vertraging. Elke keer als de hype afneemt, komt er een nieuw model met geweldige functies en mogelijkheden om de spanning weer op te voeren, zoals OpenAI’s Sora. In het bedrijfsleven beginnen we echter vraagtekens te plaatsen bij hoe en wanneer bedrijven de ROI (Return on Investment) gaan zien die ze verwachten van AI. De kosten van zowel openbaar toegankelijke als gesloten AI-tools zijn hoger dan verwacht en de kosten van tokens, GPU’s en energie stijgen omdat de vraag groter is dan het aanbod.

Natuurlijk willen organisaties, zoals bij elke investering, dat de tijd, het geld en de personele middelen die aan AI-projecten worden toegewezen meetbare resultaten opleveren. Maar omdat AI in de praktijk nog steeds een relatief onvolwassen technologie is, blijkt dit een knelpunt te zijn. De use cases zijn nog niet duidelijk en hoe de resultaten eruit moeten zien is nog niet getest. Ondanks de hype en de massale adoptie is het nog te vroeg om de tastbare ROI-voordelen van AI in de bedrijfsvoering vast te stellen.

Hoe kunnen bedrijven de ROI voor AI-implementaties dan ontsluiten? Door te focussen op de indirecte ROI van vroege projecten. Deze aanpak zal organisaties helpen om in de toekomst een duurzame inzet van GenAI te bewerkstelligen met directe ROI. Dit is hoe.

Meer halen uit GenAI-implementaties

Er bestaat een wijdverbreid misverstand dat AI een gelijkwaardige vervanging is voor rollen, maar dit is niet waar. Large Language Models (LLM’s) hebben de ondergang van technisch schrijven niet ingeluid, Sora zal filmmakers niet overbodig maken en programmeren wordt niet volledig vervangen door modellen die code genereren. De realiteit is dat AI veel efficiënter is als het wordt gebruikt om de capaciteiten van werknemers aan te vullen, in plaats van als vervanging voor bepaalde functieprofielen. Daarom is het belangrijk om te kijken hoe je je personeel met AI productiever kunt maken, in plaats van welke functies je met AI kunt vervangen.

Inzicht in de moeilijk te kwantificeren productiviteitswinst van AI

Volgens de Standford University’s 2024 Artificial Intelligence Index helpt AI werknemers om taken sneller uit te voeren en werk van hogere kwaliteit te leveren. Deze productiviteitswinst door AI is moeilijk te meten, maar het zijn vaak de eerste voordelen die je ziet van AI in de bedrijfsvoering.

Creatieven kunnen LLM’s bijvoorbeeld gebruiken om over ideeën te sparren of om virtueel te brainstormen. Verkopers of technische ingenieurs kunnen een beroep doen op AI om e-mails of presentaties te genereren. Daarnaast kunnen LLM’s met retrieval-augmented generation (RAG) de toegang tot interne bedrijfskennis versnellen. Dit zijn allemaal dingen die moeilijk te meten zijn, maar die wel zorgen voor een tastbare, indirecte ROI bij AI-implementaties.

AI-zorgen aanpakken in de bedrijfsvoering

Er is een grote hype rond AI, en uit een PwC-onderzoek bleek dat bijna een derde van de werknemers denkt dat AI kan helpen om hun productiviteit te verhogen. Er is echter een duidelijk verschil in perspectief over de vraag of oplossingen ons zullen helpen of hinderen. Uit een afzonderlijk onderzoek bleek dat 52% van de mensen meer bezorgd dan enthousiast was over AI.

Bij het implementeren van AI in de bedrijfsvoering is het belangrijk om beide uiteinden van het spectrum aan te pakken. Door te focussen op het aanvullend potentieel van AI in ondersteunende rollen, in plaats van rollen te vervangen, kunnen organisaties angst en onzekerheid tegengaan. Dit educatieve element zal de sleutel zijn tot succes met AI in de bedrijfsvoering en het stimuleren van de ROI.

Een betere klantervaring

Succesvolle bedrijven hebben één ding gemeen: ze luisteren naar en begrijpen de waarde van de feedback van hun klanten. Loyale, gepassioneerde en betrokken klanten zijn de sleutel tot het sturen van de evolutie van een product of dienst om het succes ervan te vergroten. Het is niet per se mogelijk om de ROI van de klantervaring te meten, maar het gebruik van AI om meer informatie te verzamelen over het sentiment of de voorkeuren van klanten kan echt helpen om ontwikkelingen te stimuleren en een bedrijf bewuster te maken van de wensen van de klant, wat een positieve impact heeft op de ROI.

Waardevolle AI-ervaring opdoen om de ROI te stimuleren

Deze focus op indirecte ROI-voordelen, zoals hierboven beschreven, is essentieel om bedrijven te helpen begrijpen welke AI-oplossingen ze het beste kunnen inzetten. Organisaties moeten samen met hun werknemers onderzoeken hoe AI de productiviteit kan verhogen. Alleen dan is het mogelijk om use cases met een directe ROI te vinden.

Bedrijven moeten zich richten op het verhogen van de productiviteit en efficiëntie, wat resulteert in een sterker bedrijf dat in staat is om data en AI te benutten met tastbare voordelen.

Auteur: Arjo de Bruin, solutions architect EMEA bij hybride cloudopslag leverancier Nasuni