- Компании должны понимать, как измерять успех или провал проектов с ИИ, чтобы избегать дорогостоящих ошибок.
- Ключевые вопросы измерения включают, улучшает ли ИИ принятие решений, качество обслуживания клиентов и операционную эффективность.
- Такие показатели, как возврат на инвестиции, уровень внедрения и метрики качества обслуживания клиентов, имеют решающее значение для оценки влияния ИИ.
НАШЕ МНЕНИЕ
Хотя ИИ может способствовать развитию институтов, не все институты способны это сделать. Поэтому ключевые вопросы и показатели помогают институту определить, успешен ли ИИ.
– Аудри Хуанг, журналист BTW
ИИ даёт компаниям преимущества, но не все инициативы в областиИИоказываются успешными. Чтобы максимально раскрыть потенциал ИИ, компаниям необходимо выстроить надёжные процессы оценки. Это значит задавать критические вопросы о влиянии ИИ на принятие решений, качество обслуживания клиентов и операционную эффективность, а также отслеживать релевантные ключевые показатели эффективности (KPI), напримерROI(возврат на инвестиции) и удовлетворённость клиентов.
Ключевые вопросы
Во-первых, помогает ли нам ИИ принимать более качественные решения? Владелец институтов должен понимать, ведут ли полученные с помощью ИИ данные к достижению стратегических целей, выявлению возможностей и более быстрым и эффективным действиям. Во-вторых, каков уровень внедрения? Их инициативы в области ИИ должны способствовать культурному принятию ИИ как внутри самих институтов, так и среди их клиентов.
Читайте также:Spotify повышает цены на премиальные подписки в США, чтобы увеличить маржу
Читайте также:ИИ предсказал чемпиона Премьер-лиги, но была ли это просто удача?
Ключевые показатели для оценки ИИ
Во-первых, возврат на инвестиции (ROI): инициативы и проекты с ИИ должны приносить выгоду, оправдывающую затраты. Во-вторых, уровень внедрения — процент клиентов или сотрудников, которые пользуются инструментами ИИ института. Высокий показатель означает, что люди доверяют таким инициативам и считают их полезными. В-третьих,метрики качества обслуживания клиентов, включая показатели удовлетворённости клиентов, уровень оттока, индекс чистой лояльности (Net Promoter Score) и показатели вовлечённости в соцсетях. Эти показатели могут говорить о том, как проекты ИИ института влияют на качество обслуживания клиентов.