Hur mäter man avkastningen från AI-investeringar?

Som företag vill man alltid veta vad sina investeringar kommer att leda till. Du behöver veta avkastningen från dina investeringar helt enkelt. Men hur mäter man värdet från investeringar inom AI? Det är en svår fråga att svara på.

Detta beror främst på att AI brukar medföra en hel del indirekta effekter, som ökad innovationskraft, produktivitet eller kundnöjdhet. Alltså flera positiva effekter som tyvärr kan vara svåra att omvandla till siffror.

I denna artikel tänkte jag därför att vi skulle titta närmare på vad som kan vara bra att fundera över om du planerar att investera i AI, samt vilka specifika utmaningar som finns och hur dessa kan övervinnas.

Att förstå avkastningen inom AI

Avkastningen på investering, eller ROI, är alltid viktig att mäta när det kommer till beslut gällande en investering.

Som vi nämnde tidigare så är problemet att mycket inom AI-teknologi är svårt att mäta med traditionella ROI-mått. Tänk dig exempelvis en chatbot för att underlätta för din kundtjänst eller en AI-lösning som används för att förutse potentiella problem i din leveranskedja.

Dessa typer av AI-lösningar kan vara svårt att kvantifiera i rena siffror. Det beror på att de ofta har indirekta fördelar som förbättrad produktivitet, innovationstakt och kvalitet på arbetet.

Detta gör i sin tur att den direkta ekonomiska effekten, såsom kostnadsbesparingar eller ökade intäkter, kan vara svår att isolera och mäta exakt eftersom en AI-lösning kan ha en påverkan på flera områden inom verksamheten.

Dessutom är mycket inom AI, och kanske inte minst generativ AI, väldigt nytt vilket ytterligare komplicerar traditionella ROI-beräkningar.

Genom att tidigt utforska nu delar inom AI-området kan man hitta flera nya möjligheter långt senare som man kanske inte hade stött på om man inte hade varit så tidig med att utforska den nya teknologin.

Effekterna av AI, som ökad kundupplevelse eller en snabbare produktutveckling genom AI-verktyg som Co-pilot kan också ha ett värde som realiseras gradvis över tid.

Säg till exempel om ni använder verktyg för kodgenerering för att öka produktiviteten hos mjukvaruutvecklare. Det hade lett till att mer tid hade kunnat läggas på innovation eller för att snabbare lansera nya produkter på marknaden.

Samtidigt bygger detta resonemang på att den besparade tiden används på ett korrekt sätt, vilket gäller det mesta inom produktivitet.

Om vi har som mål att öka vår produktivitet för att spara tid behöver vi därför ha en strategi för vad vi ska göra med tiden istället. För det är det som skapar det ekonomiska värdet.

Hur kan man mäta resultatet av AI-investeringar?

För att mäta värdet från investeringar brukar man använda sig av olika typer av KPI:er (nyckeltal indikatorer), och för AI tror jag att det är viktigt att KPI:er som kan spegla både de direkta och indirekta effekterna.

Här kommer några tips på olika KPI:er som du hade kunnat använda för att mäta effekten som AI har på din verksamhet:

Finansiella KPI:er

1. Intäktsökning: Mät förändringar i intäkter som kan kopplas till dina AI-initiativ. Detta kan vara en förbättrad försäljningseffektivitet eller nya intäktsströmmar som genereras genom AI-baserade produkter och tjänster.
2. Kostnadsbesparingar: Identifiera kostnadsreduktioner som uppnås genom effektivisering och automatisering av processer. Detta kan inkludera minskat personalbehov, lägre driftskostnader eller minskade utgifter för produktutveckling.

Icke-finansiella KPI:er

1. Produktivitetsförbättringar: Mät förändringar i arbetsprestation och effektivitet, exempelvis genom att kvantifiera tidsbesparingar för specifika uppgifter eller förbättrad genomströmning i produktionen.
2. Kundnöjdhet: Använd kundundersökningar och andra mått för att spåra förändringar i kundtillfredsställelse som kan tillskrivas AI-initiativ, såsom förbättrad kundservice eller personlig anpassning.
3. Anställdas engagemang: Bedöm hur AI-investeringar påverkar anställdas engagemang och tillfredsställelse, särskilt i de fall där AI används för att avlasta personal från exempelvis monotona uppgifter och för att möjliggöra ett mer meningsfullt arbete.
4. Innovationshastighet: Mät hur snabbt nya produkter eller tjänster kan utvecklas och lanseras på marknaden som ett resultat av AI-driven innovation och effektiviserade utvecklingsprocesser.

Kom ihåg att anpassa KPI:erna till ditt mål

Målet med en KPI är att den ska vara anpassad till ditt mål, så ställ dig själv frågan; vad vill du egentligen uppnå med AI?

Vill du öka produktiviteten, skapa nya produkter med AI eller vill du öka innovationstakten i ditt företag?

Fundera på företagets vision, till exempel att förbättra kundupplevelsen, öka effektiviteten i verksamheten, eller driva innovation och koppla därefter KPI:erna till dessa mål.

Strategier för att maximera och mäta ROI

För att dra full nytta av AI-investeringar och säkerställa en stark ROI så behöver du ha en strategisk plan. Du ska inte bara investera massa i AI för att “alla andra gör det”, utan det måste finnas en bakomliggande anledning.

Här följer några konkreta steg och råd för hur du kan närma dig AI-initiativ för att maximera avkastningen.

• Ha ett tydligt mål med investeringen: Börja med att definiera tydliga och mätbara mål för vad du vill uppnå med din AI-investering. Det kan vara att öka kundnöjdheten, effektivisera interna processer, eller kanske att skapa nya intäktsströmmar.
• Börja med ett pilotprojekt: Innan du genomför en fullskalig implementering är det klokt att starta med ett pilotprojekt. Detta möjliggör testning av AI-teknologin i en kontrollerad miljö, vilket hjälper till att identifiera eventuella utmaningar och justera strategin innan du investerar mer pengar i projektet. Vi genomför en hel del pilotprojekt för våra kunder inom AI och vi tycker att den största fördelen är hur det kan demonstrera tidiga vinster från framtida AI-användning.
• Stegvis implementering: Genom att stegvis implementera AI-projekt minskar riskerna och gör det möjligt för företaget att lära sig och anpassa sig längs vägen. Detta innebär att gradvis utöka användningen av AI från pilotprojekt till större delar av organisationen, baserat på de framgångar och lärdomar som gjorts. Detta relaterar till att stegvis öka företagets AI-mognad.
• Bygg ett ramverk för uppföljning: Det är viktigt att du inte bara gör, utan du behöver också kontinuerligt mäta och utvärdera AI-initiativens påverkan på företaget. Tänk även på att inte bara mäta den direkta påverkan, utan även titta på de indirekta effekterna. Försök också ha en process för att kontinuerligt identifiera nya områden för förbättring och ytterligare värdeskapande.