Veel organisaties wenden zich tot kunstmatige intelligentie om hun bedrijfsproblemen op te lossen en snel te reageren op veranderende marktomstandigheden en klantvragen. De reis naar AI-adoptie wordt echter vaak gekenmerkt door onzekerheden.
De belangrijkste barrières komen voort uit een gebrek aan inzicht in de voordelen van AI, uitdagingen bij het meten van de bedrijfswaarde ervan en ad-hocbenaderingen van de adoptie van AI. Deze factoren leiden tot hogere technische schulden omdat organisaties moeite hebben om door de complexiteit van AI-integratie te navigeren zonder een duidelijke strategische richting of een manier om de impact ervan op het bedrijfsresultaat te evalueren.
Het frontaal aangaan van deze uitdagingen vergt meer dan alleen een lukrake aanpak: het vereist een systematische en gestructureerde strategie. Door het gebruik van fundamentele raamwerken zoals Business Capability Models (BCM’s) en Business Outcome Statements kunnen organisaties AI-gebruiksscenario’s die het meest waarschijnlijk de verwachte resultaten voor de bedrijven zullen opleveren, effectief beoordelen en prioriteren.
In deze editie van de nieuwsbrief zijn we dieper ingegaan op het onderzoeksrapport van Gartner, ‘4 Top Practices That Help EA/TI Leaders Add Value to Artificial Intelligence Initiatives*’, om de beste AI-adoptiepraktijken te kiezen en deze te combineren met de technische bekwaamheid van Zuci’s AI-experts, om technologieleiders te helpen hun AI-initiatieven strategischer te plannen.
Hallo lezers,
Ik ben Ameena Siddiqa, marketingstrateeg bij Zuci Systems. Om dieper inzicht te krijgen in het bovengenoemde rapport, heb ik gebruik gemaakt van de expertise van onze experts, Prasanna Venkatesh, Vice President-Delivery, Digital Engineering,Clarence Fernando, Delivery Manager, Digital Engineering en Sridevi Ramasamy ( Shri), leveringsmanager, digitale engineering.
Laten we in het onderwerp duiken!
Beste praktijk – 1: Identificeren van de zakelijke mogelijkheden om uw bedrijfsresultaten te targeten
Ameena: Welke rol spelen Business Capability Models bij het stimuleren van bedrijfsresultaten, en hoe zijn ze behulpzaam bij het identificeren van initiatieven op het gebied van kunstmatige intelligentie (AI)?
Shri: Een Business Capability Model (BCM) biedt een gestructureerd raamwerk voor het begrijpen van de capaciteiten van een organisatie over verschillende bedrijfsfuncties heen. Het helpt organisaties hun bestaande capaciteiten te beoordelen op gebieden zoals operations, marketing, klantenservice en financiën.
Door hun sterke en zwakke punten te begrijpen, kunnen Business Capability Models krachtige hulpmiddelen worden bij het ontdekken van kansen voor AI-projecten. In wezen helpen ze organisaties de balans op te maken van waar ze goed in zijn en waar ze kunnen verbeteren. Dit inzicht kan hen vervolgens begeleiden bij het aanwijzen van gebieden waar AI-technologieën een echt verschil kunnen maken. Bovendien helpt BCM ervoor te zorgen dat AI-initiatieven aansluiten bij de algemene bedrijfsstrategie en doelstellingen van de organisatie. Door AI-mogelijkheden in kaart te brengen in strategische prioriteiten, kunnen organisaties prioriteit geven aan initiatieven met het grootste potentieel om waarde en concurrentievoordeel te creëren en duurzame bedrijfsgroei in het digitale tijdperk te stimuleren.
Ameena: Hoe kunnen organisaties bedrijfscontinuïteitsmodellen gebruiken om AI-initiatieven te beschermen en succes op de lange termijn te garanderen?
Shri: Bedrijfscontinuïteitsmodellen zorgen ervoor dat AI-systemen effectief kunnen werken, zelfs bij verstoringen of onverwachte gebeurtenissen. Ze helpen bij het identificeren van potentiële risico’s voor AI-systemen, zoals datalekken, systeemstoringen of veranderingen in wettelijke vereisten. Door deze risico’s te beoordelen, kunnen organisaties maatregelen implementeren om deze te beperken en ononderbroken AI-activiteiten te garanderen.
AI-projecten zijn sterk afhankelijk van data- en technische infrastructuur. Via BCM’s worden deze systemen gebouwd met redundanties en failover-mogelijkheden om storingen of catastrofale gebeurtenissen te weerstaan. Deze robuustheid helpt om continue AI-prestaties te behouden, zelfs in uitdagende omgevingen. Dit omvat strategieën voor gegevensback-up, systeemherstel en alternatieve operationele modi om downtime te minimaliseren.
Consistentie in AI-activiteiten schept vertrouwen bij klanten en belanghebbenden, wat de betrouwbaarheid en inzet van de organisatie voor het leveren van betrouwbare AI-gestuurde oplossingen onderstreept. Deze inzet is van cruciaal belang voor het koesteren en handhaven van een gunstige reputatie binnen de sector.
Beste praktijk – 2: beoordeling van de bedrijfscapaciteiten die gereed zijn voor AI
Ameena: Hoe kunnen MKB-bedrijven en besluitvormers samenwerken om een
Clarence: Succes met AI hangt af van de samenwerking tussen Subject Matter Experts (MKB) en besluitvormers. Het MKB brengt diepgaande domeinkennis met zich mee, terwijl besluitvormers strategische richting geven. Deze samenwerking leidt tot impactvolle AI-gebruiksscenario’s die organisaties helpen een routekaart voor AI-adoptie op te stellen en door de complexiteit van AI te navigeren. Hier zijn enkele belangrijke stappen waarmee u rekening moet houden bij het opstellen van een routekaart voor de adoptie van AI;
> Evalueer de bestaande status: MKB-bedrijven moeten hun huidige capaciteiten evalueren, inclusief de technische infrastructuur, datamiddelen en vaardigheden van het personeel. Beslissers kunnen het beoordelingsproces starten door input van relevante belanghebbenden te verzamelen en grondige analyses uit te voeren om de sterke en zwakke punten, kansen en bedreigingen met betrekking tot de adoptie van AI te identificeren.
> Definieer strategische doelen: MKB-bedrijven en besluitvormers moeten samen duidelijke strategische doelen en doelstellingen definiëren die de adoptie van AI wil ondersteunen. Deze doelstellingen omvatten het verbeteren van de operationele efficiëntie, het verbeteren van de klantervaring, het verhogen van de omzet of het betreden van nieuwe markten. Afstemming op bredere bedrijfsdoelstellingen is essentieel om ervoor te zorgen dat AI-initiatieven tastbare waarde voor de organisatie genereren.
> Gebruiksscenario’s identificeren: MKB-bedrijven en besluitvormers moeten samen specifieke AI-gebruiksscenario’s identificeren die aansluiten bij de strategische doelstellingen van de organisatie. Dit omvat brainstormsessies op verschillende afdelingen, zoals marketing, verkoop, operations en klantenservice, om te onderzoeken hoe AI een handje kan helpen. Beslissers kunnen deze ideeën prioriteren op basis van hun potentiële impact en hoe haalbaar ze in de praktijk zijn.
> Ontwikkel een routekaart: op basis van de beoordeling van de huidige capaciteiten, strategische doelen en geïdentificeerde gebruiksscenario’s kunnen MKB-bedrijven en besluitvormers een routekaart voor AI-gereedheid ontwikkelen. Deze routekaart moet cruciale mijlpalen, tijdlijnen, benodigde middelen en afhankelijkheden voor de implementatie van AI-initiatieven schetsen.
Het voorrang geven aan futuristische doelen en doelstellingen boven de huidige is cruciaal om een
organisatie in lijn te brengen met haar strategische richting.
Bij het opstellen van een AI-roadmap voor een SaaS-product is het bijvoorbeeld absoluut noodzakelijk om te anticiperen op komende trends in het aanbod, in plaats van alleen op de huidige trends in te gaan. Door de nadruk te leggen op vooruitstrevende strategieën kunnen MKB-bedrijven en besluitvormers ervoor zorgen dat de routekaart voor AI-gereedheid synchroon loopt met de langetermijndoelen van de organisatie en flexibel blijft bij het aanpassen aan de veranderende marktdynamiek.
Ameena: Hoe kunnen bedrijven de potentiële ROI van AI-initiatieven meten tijdens de fase van de gereedheidsbeoordeling?
Prasanna V: Het meten van het potentiële rendement op investeringen (ROI) van AI-initiatieven tijdens de gereedheidsbeoordelingsfase is van cruciaal belang voor bedrijven om investeringen te rechtvaardigen en weloverwogen beslissingen te nemen. Laten we eens kijken naar enkele belangrijke stappen die organisaties kunnen nemen om het ROI-potentieel te meten:
> Berekening van operationele kostenbesparingen: Organisaties kunnen een schatting maken van de financiële besparingen die door AI-initiatieven worden gegenereerd in vergelijking met bestaande processen. Door deze jaarlijkse operationele kostenbesparingen te projecteren, kunnen ze de directe financiële voordelen van AI-initiatieven kwantificeren.
> Herinvesteren voor bedrijfsgroei: Het is essentieel om verder te kijken dan kostenbesparingen en te overwegen deze fondsen te herinvesteren om bedrijfsuitbreidingen te bevorderen en groeikansen te kapitaliseren. Herinvesteren in onderzoek en ontwikkeling, marketing, talentwerving of infrastructuurupgrades kan de impact van AI-initiatieven vergroten en de ROI op de lange termijn versterken.
> Verder gaan dan de traditionele ROI-statistieken: het is van cruciaal belang om hun perspectief verder te verbreden dan louter financiële winsten en zowel monetaire als niet-monetaire voordelen in overweging te nemen om een
Beste praktijk – 3: Bouwen aan een AI Capability to Business Capability Model
Ameena: Welke stappen zijn nodig bij het ontwikkelen van een robuust AI-vermogen naar Business Capability Model?
Prasanna V: Organisaties moeten overwegen om AI in verschillende fasen te integreren bij het ontwikkelen van een robuust AI-vermogen binnen een Business Capability Model. Bij het definiëren van een BCM speelt AI bijvoorbeeld een cruciale rol bij het bieden van inzichten en suggesties voor het definiëren van parameters. Vervolgens wordt AI in de uitvoeringsfase instrumenteel bij het verzamelen en analyseren van gegevens uit aanbevolen bronnen, waardoor essentiële inzichten worden verkregen in de marktconcurrentie en de vraagdynamiek. AI staat centraal naarmate het model de analysefase bereikt en helpt bij diepgaande data-analyse en scoreweging. Dit proces vereist een zorgvuldige ontwerpaanpak om op systematische wijze beslissingsparameters te definiëren en te beheren tijdens de ontwikkeling en toepassing van het model.
Bovendien vergroot het gebruik van machine learning-algoritmen en -mogelijkheden in elke fase van het proces de integratie van AI in het bedrijfscapaciteitsmodel, waardoor de effectiviteit en impact ervan wordt vergroot.
Ameena: Hoe vaak moet het AI-vermogen naar Business Capability Model worden herzien en bijgewerkt om veranderingen in technologie, zakelijke prioriteiten en marktomstandigheden weer te geven?
Prasanna V: AI-modellen hebben de neiging na verloop van tijd te verslechteren, zelfs als ze worden getraind. Daarom is het van cruciaal belang dat de AI-mogelijkheden die in het Business Capability Model zijn geïntegreerd, zijn ontworpen met dynamische gegevensbronnen en aanpasbare modellen die op de hoogte blijven van de technologische vooruitgang, veranderende prioriteiten en evoluerende marktomstandigheden. Machine learning-technieken zoals back-propagation en feedbackloops spelen een cruciale rol bij het garanderen van hun relevantie in de loop van de tijd. Deze technieken zijn niet alleen van cruciaal belang voor het trainen van de AI-modellen, maar maken ook gebruik van gebruikersfeedback tijdens het gebruik ervan om ze relevant te houden. Gebruikspatronen en gebruikerssentimenten kunnen worden geanalyseerd om interne gebeurtenissen te activeren waarbij passende acties nodig zijn om het model opnieuw af te stemmen op de huidige zakelijke behoeften. Het beoordelings- en updateproces moet continu en doorlopend zijn, waarbij de consistentie continu wordt gemeten in plaats van met vaste tussenpozen.
Ameena: Kunt u voorbeelden geven van bedrijven die met succes een AI-capaciteit-naar-bedrijfscapaciteitsmodel hebben geïmplementeerd, en welke lessen kunnen worden getrokken uit hun ervaringen?
Prasanna V: Verschillende organisaties in verschillende sectoren hebben AI-mogelijkheden effectief geïntegreerd in hun bedrijfscapaciteitsmodellen, wat tastbare resultaten heeft opgeleverd, zoals verbeterde operationele efficiëntie, verbeterde klantinteracties en geïnformeerde besluitvorming. In de e-commercesector helpt AI bijvoorbeeld bij het voorspellen van de vraag, het begrijpen van seizoensvoorkeuren, het identificeren van markttrends, het optimaliseren van voorraadbeheer en het creëren van gepersonaliseerde klantervaringen.
Op dezelfde manier verbetert AI de mogelijkheden van de toeleveringsketen in de diensten- en productiesector door middel van data-analyse, waardoor betere prognoses en kostenreducties mogelijk worden. Deze successen onderstrepen het belang van branchespecifieke AI-oplossingen die zijn afgestemd op operationele behoeften, een robuuste infrastructuur voor data-analyse en cross-functionele samenwerking.
Het is belangrijk op te merken dat strategisch investeren in AI geen eenmalige deal is, en dat organisaties de prestaties ervan in de gaten moeten houden en klaar moeten zijn om zich aan te passen aan het zich ontwikkelende zakelijke terrein.
Oorspronkelijk vermeld in onze LinkedIn-nieuwsbrief, ZtoA Pulse.
Wilt u in contact komen met onze experts? Laat uw gegevens achter en wij nemen contact met u op!
Referentie:
