Najnowsze badania pokazują, że szefowie marketingu dostrzegają korzyści ze sztucznej inteligencji w trzech kluczowych obszarach: zwiększanie produktywności sprzedaży, wzrost zadowolenia klientów i zmniejszanie ogólnych kosztów marketingu.
Od tworzenia treści po kodowanie oprogramowania i segmentację klientów – gorączka wdrażania sztucznej inteligencji wciąż rośnie. Wśród licznych spekulacji mediów, analityków i kadry kierowniczej na temat wpływu AI na przedsiębiorstwa jednak nadal nie jest łatwo dostrzec, gdzie ona tak naprawdę przekłada się na wyniki finansowe organizacji. Aby zbadać aktualny poziom wdrażania sztucznej inteligencji w działaniach marketingowych i związane z tym korzyści, w badaniu „CMO Survey” poproszono grupę 316 liderów odpowiedzialnych za marketing w amerykańskich firmach o ocenę wpływu wykorzystania sztucznej inteligencji w ich dziedzinie. Liderzy ci, z których 95,6% piastowało stanowisko na poziomie wiceprezesa lub wyższym, odnotowali zyski w trzech kluczowych obszarach: wzrost efektywności sprzedaży o 6,2%, wzrost zadowolenia klientów o 7% oraz spadek ogólnych kosztów marketingu o 7,2%.
Biorąc to pod uwagę, dokładniej przyjrzeliśmy się wynikom ankiety, aby zrozumieć czynniki związane ze współpracą ze sztuczną inteligencją, które przynoszą korzyści bądź nie. Odkryliśmy, że zwrot z inwestycji w sztuczną inteligencję różni się w zależności od momentu wdrożenia narzędzi AI, etapu transformacji cyfrowej firmy i stopnia zaangażowania w eksperymenty nad możliwością zastosowania AI. Przyjrzyjmy się bliżej danym i płynącym z nich wnioskom.
Opłacalność wykorzystania sztucznej inteligencji
Najważniejszym wnioskiem z badania jest to, że sztuczna inteligencja dopiero od niedawna jest powszechnie wykorzystywana w marketingu. Wyniki wskazują, że 60,4% firm używa jej krócej niż rok, 17,9% – rok i 18,7% – od 2 do 5 lat, a tylko 2,9% wykorzystuje ją dłużej niż 5 lat.
Dlaczego organizacje tak wolno działają w tym zakresie? Dla wielu firm wykorzystywanie sztucznej inteligencji w działaniach biznesowych okazało się dużym wyzwaniem ze względu na koszty, wysiłek potrzebny do wdrożenia tych technologii i złożoność szkoleń oraz procesu wyprowadzania jej do organizacji. Uruchomienie ChatuGPT w listopadzie 2022 roku jednak znacznie ułatwiło testowanie narzędzi AI. Liderzy zaczęli odkrywać potencjał generatywnej sztucznej inteligencji w zakresie innowacji, optymalizacji zadań i wpływu na procesy biznesowe specyficzne dla swojej dziedziny. Gartner przewiduje, że do 2026 roku ponad 80% przedsiębiorstw będzie korzystać z interfejsów API generatywnej sztucznej inteligencji lub wdroży aplikacje oparte na AI. To duży wzrost w porównaniu z 5% w 2023 roku.
Czas, jaki upłynął od momentu wdrożenia w firmie sztucznej inteligencji, ma również znaczenie. Badanie „CMO Survey” wykazało, że wzrost wynikający z wykorzystania sztucznej inteligencji i wiedzy specjalistycznej nie przebiega zgodnie z prognozowaną trajektorią, polegającą na ciągłym zwiększaniu zysków w czasie. Zyski przyspieszają, gdy firmy używają modeli sztucznej inteligencji dłużej niż przez rok. Następnie korzyści płynące z używania AI maleją w okresie od 2 do 5 lat od wdrożenia i po 5 latach ponownie rosną (zobacz ramkę Jak czas od wdrożenia wpływa na korzyści płynące z AI).
O czym to świadczy? W pierwszym roku firmy zazwyczaj wprowadzają minimalnie opłacalne produkty i wykazują dla nich zwrot z inwestycji, aby uzyskać budżet niezbędny do skalowania projektów AI. Zazwyczaj wybierają konkretny sposób wykorzystania AI w biznesie i wprowadzają go w kilku obszarach działalności firmy lub w całym przedsiębiorstwie. Gdy zespoły IT uzyskają zgodę kadry kierowniczej i środki na rozwój systemów AI, muszą wykonać ciężką pracę, polegającą na takim skonfigurowaniu kompetencji sztucznej inteligencji, żeby sprawdziła się w danej organizacji. Na przykład zajmują się wdrażaniem większej liczby modeli danych w celu optymalizacji różnych sytuacji, w których jest wykorzystywana, tworzeniu możliwości operacji uczenia maszynowego (MLops) oraz monitorowaniu i przekwalifikowaniu modeli sztucznej inteligencji, gdy wyniki odbiegają od oczekiwań. Konieczność włożenia tak dużego wysiłku sprawia, że czas od 2 do 5 lat po wdrożeniu musi zostać poświęcony na rozwój i naukę, dopiero potem przychodzą zyski. Wydaje się jednak, że okres konfiguracji jest tego wart, ponieważ profity pojawiające się po pięciu latach od uruchomienia narzędzi AI się podwajają.
Przeczytaj artykuł i poznaj kluczowe etapy transformacji cyfrowej.
