एंटरप्राइज़ AI पर ROI मापना

एक एंटरप्राइज़ एआई प्रोग्राम जो व्यवसाय की भाषा में अपना रिटर्न नहीं बता सकता है, अंततः अपना बजट खो देगा, चाहे तकनीक कितनी भी अच्छी क्यों न हो।

यहां असफलता का शायद ही कोई महत्व हो। सिस्टम अक्सर काम करते हैं. विफलता माप है: किसी ने भी परिणाम को परिभाषित नहीं किया, आधार रेखा का निर्धारण नहीं किया, या उस तरह से सुधार का श्रेय नहीं दिया जिसे वित्त स्वीकार कर सके। परिणाम एक ऐसा प्रोग्राम है जो मूल्यवान लगता है और इसे साबित नहीं कर सकता।

निर्माण से पहले परिणाम को परिभाषित करें

परिणाम मीट्रिक "एआई अपनाना" या "प्रश्नों का उत्तर देना" नहीं है। यह वह व्यावसायिक संख्या है जिसे सिस्टम को स्थानांतरित करना चाहिए: औसत हैंडलिंग समय, योग्य-लीड रूपांतरण, पलायन-दोष दर, समाधान का समय। पहले इसे नाम दें, जिन इकाइयों को व्यवसाय पहले से ही ट्रैक करता है, और इसे स्थानांतरित करने के लिए सिस्टम को डिज़ाइन करें।

एक रक्षात्मक संख्या एक प्रभावशाली संख्या को मात देती है।

पहले आधार रेखा लिखिए

आप ऐसे सुधार का दावा नहीं कर सकते जिसे आपने नहीं मापा। सिस्टम के लाइव होने से पहले, आधार रेखा पर कब्जा कर लें: आज मीट्रिक क्या है, यह कैसे बदलती है, इसे क्या संचालित करता है। जांच के दायरे में ROI दावे के विफल होने का सबसे आम कारण यह है कि तुलना करने के लिए कुछ भी नहीं था।

रूढ़िवादी रूप से विशेषताएँ

जब मीट्रिक में सुधार हो, तो उस पर पूरा दावा करने की इच्छा का विरोध करें। कुछ बदलाव मौसमी हैं, कुछ अन्य पहल हैं, कुछ शोर है। एक रूढ़िवादी एट्रिब्यूशन जो संदेहपूर्ण समीक्षा से बच जाता है, वह उस आक्रामक एट्रिब्यूशन की तुलना में कहीं अधिक मूल्यवान है जो इसे आमंत्रित करता है। जहां आप कर सकते हैं, होल्डआउट या चरणबद्ध रोलआउट चलाएं ताकि तुलना साफ़ हो।

प्रति परिणाम लागत की रिपोर्ट करें

वित्त को प्रति टोकन लागत की परवाह नहीं है। उसे प्रति हल किए गए मामले, प्रति योग्य लीड और प्रति निरीक्षित इकाई की लागत की परवाह है। सिस्टम की परिचालन लागत को उसके परिणाम से जोड़ें, और बातचीत "एआई की लागत क्या है" से हटकर "हर परिणाम की लागत क्या है, और क्या यह एक अच्छा सौदा है" पर आ जाती है। यही वह भाषा है जिसमें एआई लागत केंद्र से हटकर P&L की एक पंक्ति बन जाता है।