De gids voor executives over AI ROI

Ik zie AI-budgetten worden goedgekeurd op een slide en in één kwartaal weer verdwijnen. De technologie werkt. De ROI niet.

Het gat zit niet in het model. Het gat zit in de manier waarop leiders waarde definiëren en adoptie stimuleren. ROI uit AI is geen technologisch probleem. Het is een leiderschapsprobleem.

Een use case zegt: "We gebruiken AI om contracten samen te vatten." Een value case zegt: "We besteden jaarlijks 4.200 juridische uren aan triage. AI neemt die triage over voor 90k. Dit maakt 380k aan capaciteit vrij."

De één is een demo. De ander overleeft een CFO.

Voordat ik iets financier, eis ik drie cijfers:

  • De baseline. Wat kost dit vandaag in uren of fouten? Je kunt het "na" niet bewijzen zonder het "voor".
  • Het adresseerbare deel. AI handelt zelden 100% van een taak af. Is het 30% of 70%? Het overschatten hiervan ruïneert je ROI.
  • Het realisatiepad. Vrijgekomen uren zijn pas besparingen als je mensen opnieuw inzet. Een productiviteitswinst van 20% zonder herallocatie is een financieel gewin van 0%.

Modelkwaliteit haalt de krantenkoppen. Adoptie levert rendement op.

Een tool met 90% nauwkeurigheid die door 20% van het team wordt gebruikt, levert minder op dan een tool met 70% nauwkeurigheid die door 90% van het team wordt gebruikt. Het verschil is vertrouwen en aansluiting bij de workflow.

ROI is gelijk aan waarde per gebruik maal de frequentie van gebruik maal het aandeel gebruikers. Twee van die variabelen zijn menselijk.

Ik budgetteer voor adoptie zoals voor infrastructuur. Ik zoek naar:

  • Champions in elk team.
  • Workflows die rondom de tool zijn ontworpen.
  • Feedbackloops van daadwerkelijke gebruikers.

Vertrouw niet op vanity metrics zoals "AI stelt 5x sneller concepten op". Sneller concepten opstellen kan leiden tot langzamer beoordelen en meer fouten.

Ik volg drie lagen:

  • Activiteit. Gebruikt het team het?
  • Resultaat. Is de doelmetriek veranderd?
  • Systeem. Is er verderop in de keten iets kapotgegaan?

De meeste mislukte AI-projecten maken deze fouten:

  • Pilots die niet kunnen schalen. Ze testen met schone data in plaats van met rommelige real-world data.
  • Het kopen van capaciteit in plaats van het oplossen van problemen. Kies drie diepgaande value cases in plaats van brede, oppervlakkige.
  • Het negeren van veranderingskosten. Licenties zijn 10% van de rekening. Integratie en training vormen de overige 90%.
  • Geen eigenaar. Als de ROI niet op een scorecard voor executives staat, zal niemand het verdedigen.

Stop met vragen: "wat kan AI doen?" Vraag: "waar verliezen we vandaag geld, en kan AI dat verlies sneller stoppen dan wat dan ook?"

Financier minder zaken, maar ga dieper. Meet eerst de baseline. Besteed evenveel aan adoptie als aan technologie. Zet een verantwoordelijke naam bij elke dollar.

Source: https://dev.to/cedricbignet/the-executives-guide-to-ai-roi-52ah

Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi