Bagi banyak eksekutif di Inggris, investasi dalam kecerdasan buatan (AI) telah beralih dari sekadar eksperimen menjadi kebutuhan yang sangat penting. Dewan kini mendesak adanya bukti nyata dari dampak AI, baik itu melalui peningkatan efisiensi, peningkatan pendapatan, atau pengurangan risiko operasional. Namun, seperti yang dicatat oleh Pete Smyth, CEO Leading Resolutions, banyak usaha kecil dan menengah (UKM) masih memandang AI sebagai usaha eksploratif daripada strategi bisnis yang terstruktur, yang mengakibatkan investasi yang terbuang dan kurangnya pengembalian yang terlihat.
Perusahaan yang sukses yang secara efektif menerapkan AI melakukannya dengan fokus yang jelas pada pencapaian hasil bisnis tertentu. Alih-alih melakukan proyek percontohan yang terpisah, mereka menyelaraskan inisiatif AI mereka dengan tujuan strategis yang lebih besar, seperti mengoptimalkan operasi dan meningkatkan pengalaman pelanggan. Para pemimpin di berbagai organisasi dapat mengubah AI dari teknologi spekulatif menjadi alat untuk peningkatan kinerja dengan menerjemahkan ambisi mereka menjadi metrik yang terukur.
Smyth memberikan beberapa contoh bagaimana AI dapat digunakan secara efektif, termasuk mengotomatiskan analisis rutin untuk meminimalkan alur kerja manual, memanfaatkan analitik prediktif untuk manajemen inventaris yang lebih baik, dan menggunakan model pemrosesan bahasa alami untuk meningkatkan layanan pelanggan. Ia menegaskan bahwa aplikasi-aplikasi ini memberikan dampak yang terukur, termasuk peningkatan margin keuntungan, pengambilan keputusan yang lebih cepat, dan peningkatan ketahanan bisnis.
Menurut Leading Resolutions, keberhasilan implementasi AI bergantung pada penetapan prioritas yang jelas. Langkah awal melibatkan keterlibatan pemangku kepentingan untuk mengidentifikasi aplikasi AI potensial di berbagai departemen. Setiap ide yang diusulkan dinilai berdasarkan nilai bisnis dan kesiapan untuk diimplementasikan, menghasilkan daftar pendek proyek percontohan yang layak.
Setelah itu, penilaian nilai yang terstruktur dilakukan, yang menggabungkan analisis biaya-manfaat dengan pertimbangan kelayakan pelaksanaan dan toleransi risiko. Sangat penting bagi para pemimpin untuk menyepakati metrik yang akan mendefinisikan keberhasilan sebelum meluncurkan proyek percontohan. Metrik ini dapat mencakup pelacakan indikator kinerja utama (KPI) seperti pengurangan biaya, tingkat retensi pelanggan, dan peningkatan produktivitas. Setelah divalidasi, penggunaan AI dapat diperluas dengan hati-hati di dalam unit bisnis tertentu.
Bagi para pemimpin data dan pengambil keputusan bisnis, mencapai ROI yang terukur memerlukan pergeseran praktis dari eksperimen ke akuntabilitas operasional. Smyth menekankan pentingnya fokus pada tiga prinsip inti saat perusahaan menghadapi regulasi yang lebih ketat dan harapan yang meningkat seputar AI. Pada akhirnya, kunci keberhasilan terletak bukan pada jumlah yang diinvestasikan dalam AI, tetapi pada seberapa efektif organisasi dapat mengukur dan memperluas hasil positif, menandai transisi dari ambisi spekulatif ke kinerja yang terukur sebagai ciri khas implementasi AI yang kredibel.