Bagi banyak eksekutif di Inggris, investasi dalam AI telah beralih dari sekadar eksperimen inovasi menjadi kebutuhan bisnis yang kritis. Dewan direksi kini mendesak adanya bukti nyata dari dampak AI, baik itu melalui peningkatan efisiensi, peningkatan pendapatan, atau pengurangan risiko operasional. Namun, seperti yang dicatat oleh Pete Smyth, CEO Leading Resolutions, banyak usaha kecil dan menengah (UKM) masih mendekati AI sebagai usaha eksploratif daripada strategi bisnis yang terdefinisi dengan baik. Hal ini sering kali mengakibatkan investasi yang terbuang dan kurangnya pengembalian yang jelas.
Perusahaan yang sukses fokus pada penyelarasan inisiatif AI mereka dengan hasil bisnis tertentu daripada melakukan proyek percontohan yang terpisah. Dengan mengoptimalkan operasi dan meningkatkan pengalaman pelanggan, organisasi dapat mengubah AI dari teknologi spekulatif menjadi alat untuk peningkatan kinerja. Para pemimpin di berbagai sektor dapat mencapai ini dengan menerjemahkan ambisi mereka menjadi metrik yang terukur.
Smyth memberikan contoh praktis tentang bagaimana AI dapat digunakan secara efektif, seperti mengotomatiskan analisis rutin untuk meminimalkan tugas manual, memanfaatkan analitik prediktif untuk manajemen inventaris yang lebih baik, dan menggunakan pemrosesan bahasa alami untuk meningkatkan layanan pelanggan. Implementasi ini menghasilkan manfaat yang terukur, termasuk peningkatan margin keuntungan, pengambilan keputusan yang lebih cepat, dan ketahanan bisnis yang lebih besar.
Menurut Leading Resolutions, keberhasilan implementasi AI bergantung pada penetapan prioritas yang jelas. Proses ini dimulai dengan melibatkan pemangku kepentingan untuk mengidentifikasi aplikasi AI potensial di berbagai departemen. Setiap ide yang diusulkan dinilai berdasarkan nilai bisnis dan kesiapan untuk diimplementasikan, menghasilkan daftar pendek proyek percontohan yang layak.
Langkah selanjutnya melibatkan penilaian nilai yang terstruktur yang menggabungkan analisis biaya-manfaat dengan evaluasi kelayakan dan risiko. Para pemimpin harus menyepakati metrik keberhasilan sebelum meluncurkan proyek percontohan, yang mungkin termasuk pelacakan indikator kinerja utama seperti pengurangan biaya, retensi pelanggan, dan peningkatan produktivitas. Setelah divalidasi, aplikasi AI dapat diperluas di unit bisnis tertentu.
Bagi para pemimpin data dan pengambil keputusan, mencapai ROI yang terukur memerlukan pergeseran dari pendekatan eksperimental ke akuntabilitas operasional. Smyth menekankan bahwa seiring perusahaan menghadapi regulasi yang lebih ketat dan harapan yang meningkat seputar AI, keberhasilan mereka tidak akan bergantung pada jumlah yang diinvestasikan, tetapi pada kemampuan mereka untuk mengukur dan memperluas hasil positif. Transisi dari ambisi spekulatif ke kinerja yang terukur sangat penting untuk implementasi AI yang kredibel.