Il mondo è diventato un terreno di gioco per continue interruzioni digitali in cui le applicazioni di intelligenza artificiale sono diventate sinonimo di crescita di un’azienda. Ma il trabocchetto è che le organizzazioni sono rapide nel creare interazioni con l’IA pur non disponendo delle tecniche per misurare effettivamente il loro successo. Sebbene sappiamo che l’adozione dell’IA porta a migliori risultati di business per molte organizzazioni, ciò viene affermato senza prove sufficienti di successo su vari parametri. 

Dato che siamo ancora nelle prime fasi delle implementazioni dell’IA, misurare il loro successo è ancora una questione grigia. La maggior parte delle organizzazioni è informata sull’utilizzo della tecnologia ma non sulla sua valutazione. Nella migliore delle ipotesi, misurano l’impatto sul ROI e su alcuni altri KPI.

Dobbiamo iniziare a misurare l’impatto su varie metriche per vedere una crescita sostenibile e olistica guidata dall’IA in un’organizzazione. Questo articolo discuterà le sei principali metriche e i relativi KPI affinché i leader dell’organizzazione possano valutare i loro impegni di intelligenza artificiale. 


Metriche finanziarie: 

L’obiettivo di qualsiasi azienda è realizzare un profitto attraverso i suoi prodotti o servizi. L’impatto finanziario è forse la metrica più importante per testare il successo del tuo coinvolgimento con l’IA. 

I KPI finanziari considerano due aspetti; gli investimenti e i rendimenti dell’azienda. In primo luogo, KPI come il costo per acquisizione e il tasso di combustione misurano i finanziamenti o gli investimenti dell’azienda. In secondo luogo, KPI come la crescita dei ricavi, i ricavi per dipendente, i ricavi per account, l’utile lordo, i ricavi netti del prodotto, i risparmi sui costi e il flusso di cassa operativo valutano l’output per garantire che vi sia il guadagno netto dopo l’integrazione del coinvolgimento dell’IA. 

Metriche del cliente:

Il feedback dei clienti sugli interventi dell’IA è fondamentale. Pertanto, monitorare da vicino l’esperienza del cliente è fondamentale per identificare come viene ricevuta la tecnologia o quanto bene viene utilizzata. 

Ad esempio, se l’intervento dell’IA sostituisce i professionisti dell’assistenza clienti con un chatbot virtuale che risponde alle domande solo tramite risposte automatiche, l’interazione dei consumatori potrebbe diminuire, seguita da un coinvolgimento ridotto. Qui, la riduzione dei KPI come il punteggio di soddisfazione del cliente, il rapporto di interazione del consumatore e il tasso di coinvolgimento del cliente informa l’organizzazione che il coinvolgimento dell’IA non è ben accolto e ha bisogno di lavoro. 

Altri importanti KPI coprono due sezioni; fidelizzare i clienti e cercare nuovi consumatori. KPI come la fedeltà dei clienti e gli utenti attivi mensili misurano la risposta dei clienti esistenti agli interventi dell’IA. Inoltre, il tasso di conversione dei clienti e la pipeline dei clienti aiutano a studiare se e come il coinvolgimento dell’IA ha portato nuovi clienti. 

L’erogazione dei servizi 

Le organizzazioni devono definire gli standard per se stesse garantendo un’erogazione efficiente del servizio per i clienti. Tali consegne di servizi possono essere misurate attraverso KPI come garantire l’aderenza agli SLA; riduzione dei problemi di qualità relativi a dati, report o modelli; e tempi di consegna più rapidi.

Inoltre, l’integrazione dell’IA dovrebbe portare alla standardizzazione dei processi organizzativi, rendendo la cultura del servizio agile e flessibile. Questo può essere misurato identificando il tempo impiegato per lavorare su compiti comuni e studiando il numero di attività/processi che sono stati standardizzati.

Metriche dei dipendenti 

Il coinvolgimento dell’IA deve garantire una migliore esperienza dei dipendenti e superare le sfide relative ai dipendenti. È fondamentale per lo sviluppo di un’azienda che i dipendenti crescano con l’azienda attraverso l’apprendimento continuo. L’integrazione dell’IA dovrebbe automatizzare le attività ripetitive e umili, consentendo ai dipendenti di sfruttare il loro tempo per migliorare le proprie capacità.

I KPI come il punteggio di coinvolgimento dei dipendenti, lo sviluppo di nuove capacità e il tasso di miglioramento delle competenze possono essere utilizzati per tenere traccia dell’esperienza e dello sviluppo dei dipendenti nel corso di un coinvolgimento dell’IA. Questo può essere misurato attraverso moduli di feedback dei dipendenti, quantificando le certificazioni che un dipendente accumula nel tempo, il tipo di progetti a cui sta partecipando o il desiderio di provare nuove attività. 

I KPI come la riduzione dell’abbandono, la fidelizzazione delle nuove assunzioni e il tasso di successo delle nuove assunzioni possono essere misurati per comprendere fino a che punto l’IA sta influenzando la forza lavoro. 

Cultura

Molte organizzazioni creano modelli di intelligenza artificiale, ma la loro adozione rimane una sfida. Dopo aver costruito e implementato un modello, è necessario garantirne l’adozione. Ciò comporta l’adozione di un approccio macro e olistico per garantire che i dipendenti applichino e adottino l’IA. 

L’uso diffuso dell’IA aiuta ad aumentare la velocità del processo decisionale. Inoltre, l’integrazione dell’IA dovrebbe creare una mentalità imprenditoriale tra i dipendenti. Le metriche di misurazione includono il tasso di generazione dell’idea, il rapporto di conversione da idea a progetto, la creazione di risorse intellettuali come brevetti o documenti di ricerca e il budget di ricerca e sviluppo.

Conformità ed etica

Sebbene l’IA possa essere molto gratificante, può anche andare storto in molti modi. Può violare la privacy delle persone o fornire soluzioni errate se il set di dati di formazione è difettoso. Pertanto, le aziende che integrano l’IA devono monitorare la sua conformità con l’etica e la sostenibilità per garantire l’equità nell’impegno dell’IA. 

Ad esempio, consideriamo un sistema di screening dei talenti basato sull’intelligenza artificiale per l’assunzione di nuovi dipendenti in un’organizzazione tecnologica. Se il modello è formato su dati distorti, potrebbe selezionare i candidati sulla base di considerazioni razziste. Pertanto, i KPI come la qualità dei dati e la distorsione del modello devono essere misurati regolarmente per garantire che il modello di IA sia etico. 

Altri KPI importanti per garantire che il modello sia equo e sicuro includono la spiegabilità del modello, il tasso di efficacia e la privacy dei dati. Le organizzazioni possono garantirli rispettando le attuali normative sui dati e gli standard etici, aderendo al controllo e alle politiche di sicurezza, disponendo di standard sulla privacy e fornendo ai dipendenti il ​​giusto accesso a meccanismi equi. 

Poiché l’India sta abbracciando un ecosistema digitale, dobbiamo costruire una cultura di crescita dell’IA sostenibile. Identificare e monitorare le metriche di successo è la chiave per raggiungere l’obiettivo di rendere l’India uno dei principali hub di intelligenza artificiale al mondo.

L’IA è estremamente vantaggiosa, ma non è un biglietto di sola andata per il successo. I leader devono mantenere la concentrazione sui risultati e andare avanti con consapevolezza olistica.

Di ihal

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