Jalan Menuju Nilai: Panduan Mengukur ROI AI

Uji coba AI merupakan langkah penting dalam kisah adopsi setiap bisnis. Sekarang, kita memasuki bab berikutnya: mendemonstrasikan dampak bisnis. Uji coba dan eksperimen memang diperlukan, namun tanpa cara yang efektif untuk menilai laba atas investasi (ROI), hal tersebut tidak akan memberikan informasi prioritas atau panduan investasi. Saat bisnis bersiap menghadapi tahun 2025, inilah saatnya untuk fokus mengembangkan gambaran yang jelas tentang kesuksesan dengan AI dan mengukur kesuksesan tersebut dalam hal ROI.

Pentingnya memahami cara mengukur dan menskalakan nilai inisiatif AI tidak bisa dilebih-lebihkan. Bisnis yang menguasai hal ini akan mampu:

• Raih keuntungan produktivitas langsung yang dijanjikan oleh AI di seluruh perusahaan
• Operasikan penilaian ROI untuk dengan cepat mengukur apa yang berhasil dan menghentikan apa yang tidak berhasil
• Gunakan wawasan dari kemenangan awal untuk memberikan peluang yang lebih transformatif
• Dapatkan peningkatan investasi untuk mempercepat dampak peluang ini

Bebaskan bisnis Anda dari api penyucian percontohan

AI akan tetap ada, namun banyak bisnis yang terjebak dalam fase eksperimen. Deloitte melaporkan bahwa sebagian besar organisasi telah memindahkan kurang dari sepertiga eksperimen AI generatif mereka ke tahap produksi. Bain menemukan bahwa meskipun perusahaan meningkatkan uji coba mereka untuk hampir setiap kasus penggunaan, semakin sedikit proyek yang melampaui tahap uji coba.

Pendapat saya: Ini bukan masalah nilai dari uji coba ini tetapi masalah kepercayaan—kepercayaan pada sistem AI untuk secara akurat mengukur dampak proyek-proyek ini terhadap KPI bisnis tradisional. Bukti terukur ini adalah kunci untuk bergerak maju dengan AI, dengan kepercayaan penuh dari dewan direksi, pimpinan eksekutif, dan organisasi secara keseluruhan.

Dekonstruksi ROI untuk bisnis Anda

Mengukur ROI AI memberikan kepercayaan diri bagi dunia usaha untuk terus berinvestasi pada inisiatif-inisiatif yang memiliki dampak paling cepat dan potensi terbesar untuk transformasi bisnis seismik. Untuk melakukan hal ini, saya mendesak para pemimpin bisnis untuk mendefinisikan nilai bagi organisasi mereka di luar istilah subjektif atau kualitatif seperti “produktivitas.” Hal ini termasuk mengidentifikasi dengan tepat bagaimana dampak AI diterjemahkan ke dalam ukuran keberhasilan yang penting bagi bisnisAnda, seperti CSAT, NPS, reputasi merek, pendapatan, dan sebagainya.

Grammarly membangun teknologi AIdankami mengadopsi banyak alat AI, serupa dengan yang dilakukan perusahaan lain. Untuk menentukan ROI, kami mengidentifikasi empat kategori pengukuran –– tiga di antaranya merupakan indikator utama dan satu lagi menilai dampak laba. Secara keseluruhan, kategori-kategori ini memfokuskan penilaian AI pada dampak bisnis sekaligus memvalidasi bahwa dampak tersebut berkelanjutan dan terukur. Saya yakin kerangka kerja yang komprehensif namun praktis ini dapat membantu perusahaan mana pun beralih dari dampak kualitatif ke kuantitatif.

Indikator utama:

• Kepatuhan: Ini adalah keputusan sederhana untuk dilakukan/tidak dilakukan. Jika AI tidak memenuhi standar keamanan, alat atau inisiatif tersebut harus ditolak.
• Kualitas:Apakah keluaran AI, baik konten, gambar, video, atau analisis, memenuhi ekspektasi kepercayaan karyawan dan bisnis? Jika kualitas keluaran tidak mencukupi, dapatkah alat dilatih untuk memperbaikinya? Jika tidak, alat atau inisiatif tersebut harus ditolak.
• Pengalaman karyawan : Apakah solusi AI sesuai dengan alur kerja karyawan atau memberikan cara kerja yang lebih baik? Jika solusi AI dipaksakan, kegembiraan awal biasanya berubah menjadi kekecewaan dan pengabaian.

Dampak mendasar:

• Dampak:Tiga ukuran pertama menentukan apakah Anda perlu meluangkan waktu untuk menilai dampak terhadap sasaran bisnis. Jika sebuah inisiatif telah mengatasi setiap hambatan tersebut, Anda dapat mulai menilai apakah peningkatan aktivitas menghasilkan perbaikan di seluruh KPI bisnis inti Anda. Metrik yang Anda pilih untuk dievaluasi di sini harus selaras dengan kasus penggunaan AI dan salah satu metrik bisnis inti Anda seperti CSAT, NPS, ukuran/volume transaksi, atau reputasi merek.

Misalnya, di Grammarly, kepuasan pelanggan sangat penting bagi nilai pelanggan seumur hidup dan tingkat churn kami. Kami menjalankan pengujian A/B di seluruh tim yang berhadapan dengan pelanggan dengan akses berbeda ke alat AI agar tetap fokus pada bagaimana kualitas AI dan pengalaman karyawan memengaruhi CSAT.

Daftar periksa ROI saya

Waktu untuk eksperimen buku cek terbuka telah berakhir. Untuk mendorong dampak nyata, kita harus bergerak cepat untuk mengembangkan pedoman yang jelas untuk mengukur dan meningkatkan hasil AI. Inilah yang harus difokuskan:

1. Membangun kerangka penilaian ROI AI:Baik berdasarkan empat kategori di atas atau kategori lain yang disesuaikan dengan bisnis Anda, kerangka kerja yang jelas sangat penting untuk membuat keputusan yang obyektif dan didukung data tentang inisiatif AI dengan kecepatan inovasi teknologi dan evolusi pesaing.
2. Memanfaatkan kemampuan ROI bawaan vendor:Untuk mempercepat proses penilaian Anda, lengkapi kerangka kerja buatan Anda sendiri dengan memilih alat yang memiliki kemampuan pengukuran ROI bawaan. Misalnya, Grammarly menghasilkan laporan Skor Komunikasi Efektif dan ROI berdasarkan titik data yang mengukur penggunaan, kinerja komunikasi, kesenjangan, dan kepatuhan merek.
3. Menargetkan peningkatan produktivitas dalam waktu dekatdantransformasi bisnis jangka panjang:ROI awal diperlukan untuk membangun momentum, namun kunci keberhasilannya adalah menggunakan wawasan dari keuntungan tersebut untuk mengungkap perubahan yang lebih transformasional—dan memastikan investasi dan landasan yang diperlukan untuk melaksanakannya.
4. Lakukan penilaian berkelanjutan:Sebuah alat mungkin belum cukup matang untuk mencapai dampak yang dijanjikan saat ini—namun hal tersebut dapat berubah dengan cepat. Penerapan yang memberikan nilai menengah saat ini mungkin menunjukkan lonjakan eksponensial seiring ditemukannya kasus penggunaan baru. Dengan terus mengulangi dan menilai alat dan kasus penggunaan AI, Anda dapat mengatasi janji-janji AI yang berantakan dan menggandakan apa yang berhasil.
5. Identifikasi pengguna dan kasus penggunaan AI yang kuat: Memahami penggunaan dan kasus penggunaan AI dapat membantu menentukan apakah nilai implementasi AI akan meningkat. Pengguna ahli AI—karyawan yang mendorong nilai eksponensial dalam penggunaan AI mereka—memberi sinyal seperti apa penggunaan AI yang efektif di organisasi Anda. Mereka dapat membantu mengungkap kasus penggunaan AI baru dan mempercepat adopsi AI di tenaga kerja.

Bagi bisnis yang aktif menerapkan AI, inilah saatnya mengukur nilai. Dengan ukuran keberhasilan yang jelas dan kerangka kerja yang solid, kami dapat dengan percaya diri beralih dari fase percontohan AI ke inisiatif terukur yang memberikan dampak bisnis nyata.

Dapatkan lebih banyak wawasan tentang tren yang penting dan dapatkan langkah-langkah yang dapat ditindaklanjuti untuk mempersiapkan organisasi Anda dalam laporan terbaru kami, Daftar Pendek AI 2025: 3 Tren yang Harus Diprioritaskan dalam Strategi Tahunan Anda.