Все мы слышали о невероятных перспективах искусственного интеллекта и машинного обучения на производстве. ML / AI вызывает в воображении обширную сеть облачных данных процессов и транзакций, связанных с автоматизированными алгоритмами, которые работают днем ​​и ночью, управляют и оптимизируют малые и большие задачи. Ценность создается со всех сторон.

Но в вашей цепочке поставок и проекте машинного обучения и искусственного интеллекта разворачивается другая история: доходы скудны и медленно материализуются - и вам интересно, почему.

Цифровизация и машинное обучение, применяемые к типичному процессу или операции, могут повысить доходность на несколько процентов или сократить запасы и несоответствия примерно на четверть. Общая стоимость проекта может составлять от нескольких сотен тысяч долларов до пары миллионов долларов. Редко вы увидите десятки миллионов в год стоимости какого-либо одного проекта или инициативы.

Если сравнивать с вложенными деньгами и месяцами, которые могут потребоваться для запуска проекта, ценность цифровизации в целом может показаться незначительной. Показательный пример: большинство организаций ранжируют свои технологические проекты по чистой приведенной стоимости (NPV), и только проекты с NPV от 25 до 100 миллионов долларов, как правило, получают серьезное внимание со стороны высшего руководства.

Так что, если это решает вашу дилемму, возможно, ваш проект цифровизации сдерживается одной из этих трех типичных ловушек.

Различайте ценность и экономию

Скорее всего, вы не в полной мере оцениваете создаваемые вами возможности. Для этого может быть много причин, но вот несколько.

Усталость от NVP. Чтобы получить достойный расчет NPV, требуется масса данных и связанных с ними предположений. Легче уменьшить объем, чем отслеживать все данные, все функции и принимать все предположения.

Особенности бухгалтерского учета. Можно ли сэкономить деньги, освободив частичную FTE? Это экономит деньги, если вероятность отказа меньше? Экономит ли освобождение емкости? Все компании разные, но редко когда принимают полностью рациональные решения, что может привести к невостребованной стоимости.

Утвержденный бюджет. Стандартные бюджетные ассигнования уже утверждены, так зачем прибавлять здесь или там экономию, когда финансы уже включены в текущие расходы?

Суть в том, что вы получаете неинтересный аргумент в пользу ценности, который вы можете легко объяснить и отстоять, но он не является стратегическим и далек от того, чтобы привлечь внимание, на которое вы рассчитывали.

История изменений. «Уловка» состоит в том, чтобы позиционировать проект как часть более масштабного изменения в том, как ваша организация ведет бизнес в долгосрочной перспективе. Это правда, но часто об этом не говорят, и, по моему опыту, никогда не ценится в более традиционных производственных средах.

По мере продвижения у вас будет время продемонстрировать ценность, которую вы создаете, и привлечь больше сторонников. Некоторые аспекты могут оставаться нематериальной ценностью какое-то время, но есть большая серая зона, из которой можно извлечь выгоду, как только организация войдет в состав.

Ценность новых идей на основе полученных результатов

Даже в лучших случаях, когда вы агрессивно цените все, о чем можете думать, вы не можете ценить идеи, которые еще не пришли вам в голову.

Включите соседние варианты. Благодаря цифровым технологиям аналитические данные дают возможность проникновения в суть и создают больше возможностей. По моему опыту, как только люди увидят данные и получат возможность устанавливать связи, появится поток новых идей. Я уверен, что это похоже на дым и зеркала, и это не будет частью вашего первоначального бизнес-кейса. Но возникает актуальный вопрос: как вы позволите этим смежным идеям проявиться так, чтобы по завершении первого шага вы были вооружены совершенно новым набором ценностных кейсов, которые вы можете ввести? Это связано с масштабируемостью, общими преимуществами и расширением прав и возможностей на местном уровне.

Местная поддержка. Расширение возможностей сайта почти всегда дает новые идеи, поэтому убедитесь, что в основе вашего проекта лежит местная ответственность. Местные жители очень гордятся цифровыми проектами, особенно если в них есть такие слова, как «ML» или «AI». Сделайте так, чтобы это работало и на вас.

Кому это выгодно? Когда местные сайты генерируют идеи, очень важно не закрывать их, убедившись, что сайты получают некоторую часть заявленных преимуществ. Это кажется очевидным, но так легко ошибиться, и это верный способ положить конец созданию новых путей создания стоимости.

Помните о масштабируемости. Также постарайтесь развивать проект в направлениях, которые могут иметь масштабируемость для вашего бизнеса или сайтов. Как только люди начнут понимать возможности, у них будет много смежных идей, и масштабируемость позволит легко перейти в эти области.

Закон Мура также применяется к расходам на передачу данных (в некоторой степени)

Ваш первый проект данных может оказаться невероятно дорогим, если вы сравните его с преимуществами. Но современные облачные стеки данных рассчитаны на масштабирование. Так как же здесь работает закон Мура? Короче говоря, у вас, вероятно, есть только несколько источников данных, к которым можно подключиться. Каждый из них будет дорогим, но после подключения затраты на следующий проект значительно снижаются. В то же время количество вариантов использования ваших данных увеличивается по мере увеличения количества источников данных. Это не происходит предсказуемо экспоненциально, как в случае с законом Мура, но оно реально и действенно.

Итак, в заключение, если ваш текущий проект данных выглядит приятным, но не обеспечивает прорывной стратегической ценности, которую вы ожидали, спросите себя, страдает ли он от одной или нескольких из вышеперечисленных ловушек.