Marketing en sales grootste winnaars bij AI implementatie

Naarmate de toepassing van AI in het bedrijfsleven blijft groeien, onderscheiden de bedrijven die de grootste voordelen behalen zich door het gebruik van meer geavanceerde tools en praktijken.

De resultaten van het laatste McKinsey Global Survey over AI geven aan dat de toepassing van AI blijft groeien en dat de voordelen aanzienlijk blijven – hoewel ze in het eerste jaar van de COVID-19-pandemie meer merkbaar waren op het front van de kostenbesparingen dan op het front van de omzet. Naarmate het gebruik van AI in het bedrijfsleven toeneemt, zijn ook de tools en best practices van AI ook steeds geavanceerder.

McKinsey keek naar de praktijken van de bedrijven die de grootste winststijging van AI zien en ontdekten dat ze niet alleen meer de basis- maar ook geavanceerde toepassingen implementeren, waaronder machine-learning operations (MLOps). Dit zijn zaken die invloed hebben op de AI-implementatie voor hun teams. Dit in combinatie met efficiënter werkingsmiddelen inzetten via AI en meer gebruikmaken van cloudtechnologieën.

Bovendien zijn zij vaker dan andere organisaties betrokken bij een reeks activiteiten om hun AI-gerelateerde risico's te beperken. Risico's te beperken – iets waar heel veel bedrijven die uitkijken naar AI nog hun kop voor in het zand steken.

AI-implementatie en impact

Uit de resultaten van de enquête van 2021 blijkt dat de invoering van AI gestaag blijft stijgen: 56 procent van alle respondenten rapporteert adoptie in ten minste één functie, een stijging ten opzichte van 50 procent in 2020. 7 procent van de respondenten geeft aan AI te gebruiken, tegenover 45 procent in 2020.

De departementen waar AI het meest wordt toegepast zijn de service operations, product- en serviceontwikkeling en marketing plus sales. De top drie use cases zijn optimalisatie van service-operaties, AI-gebaseerde verbetering van producten en automatisering van contactcenters, waarbij de grootste procentuele toename van het gebruik van AI zich voordoet bij bedrijven de toewijzing van marketingbudgetten en de effectiviteit van de uitgaven (Figuur 1).

Het aandeel van de respondenten dat ten minste 5 procent van de winst voor rente en belastingen (EBIT) dat kan worden toegeschreven aan AI is jaar na jaar gestegen tot 27 procent, tegen 22 procent in het vorige onderzoek.

En terwijl de inkomstenvoordelen van AI gelijk zijn gebleven of zelfs zijn afgenomen sinds het vorige onderzoek – vooral voor supply chain management, waar AI de wereldwijde uitdagingen van het pandemietijdperk op het gebied van supply chain waarschijnlijk niet heeft kunnen compenseren – geldt dit.

Het tegenovergestelde is waar voor de kosten (Figuur 2). Respondenten melden aanzienlijk grotere kostenbesparingen door AI dan voorheen met de grootste jaar-op-jaar-veranderingen in de aandelen die kostenbesparingen rapporteren door het gebruik van AI in product- en dienstenontwikkeling, marketing en verkoop, en strategie en bedrijfsfinanciën.

Tot slot zeggen de respondenten dat de vooruitzichten voor AI sterk blijven. Bijna twee derde van de respondenten zegt dat de investeringen van hun bedrijf in AI in de komende drie jaar zullen blijven toenemen, vergelijkbaar met de resultaten van de 2020-enquête.

De differentiators van AI-outperformance

McKinsey wilde met dit onderzoek meer te weten komen over de factoren en praktijken die de beste AI-programma's onderscheiden van alle andere: Met name bij de organisaties waar respondenten ten minste 20 procent van de EBIT toeschrijven aan hun gebruik van AI – onze "AI high performers." Nu AI steeds meer gemeengoed wordt, stelden ze nieuwe vragen over meer geavanceerde AI-praktijken, met name die welke betrokken zijn bij MLOps, een best-practice benadering voor het bouwen en inzetten van op machinelearning gebaseerde AI die de afgelopen jaren is ontstaan.

Terwijl organisaties die minder rendement halen uit AI zich steeds meer bezighouden met de belangrijkste AI-methoden, zijn AI-toppers zich nog steeds vaker bezighouden met de meeste van de kernpraktijken. Goed presterende organisaties houden zich ook vaker bezig met de meeste geavanceerde praktijken vaker dan anderen (Figuur 3).

Er zijn aanwijzingen dat het toepassen van dergelijke praktijken high performers helpt hun AI-werk te industrialiseren en professionaliseren, wat leidt tot betere resultaten en een grotere efficiëntie en voorspelbaarheid van hun AI-uitgaven. Driekwart van de AI-toppers zegt dat de kosten voor het maken van AI-modellen gelijk zijn gebleven aan of zelfs lager zijn uitgevallen dan verwacht, terwijl de helft van alle andere respondenten zegt dat de AI-projectkosten van hun bedrijf hoger waren dan verwacht (Figuur 4).

In de toekomst zou het werk van de AI-toppers hen nog verder op kop kunnen zetten, aangezien beide groepen van plan zijn om hun uitgaven voor AI met ongeveer hetzelfde bedrag te verhogen.De enquêteresultaten suggereren ook dat AI-toppers een deel van hun efficiëntie zouden kunnen winnen door de cloud te gebruiken. De meeste bedrijven, of ze nu goed presteren of niet, maken voor AI gebruik van een mix van cloud- en on-premise-platforms, vergelijkbaar met wat ze gebruiken voor de totale IT-workloads. Maar de best presterende bedrijven gebruiken de cloudinfrastructuur veel meer dan hun concurrenten: 64 procent van hun AI-workloads draait op de publieke of hybride cloud, vergeleken met 44 procent bij andere bedrijven. Deze groep heeft ook toegang tot een breder scala aan AI-mogelijkheden en -technieken in een publieke cloud. Voor Bijvoorbeeld, zij zijn twee keer zo vaak als de rest geneigd om de cloud te gebruiken voor natuurlijke-taal-spraakbegrip en gezichtsherkenning.

Starten is beter dan wachten

Bedrijven kunnen wachten met de adoptie van AI tot de spagaat tussen hen en de concurrentie onoverbrugbaar is. Of ze kunnen natuurlijk vandaag nog een start nemen. Een start waarop verder gebouwd kan worden. Oplossingen in de cloud die snel op te zetten zijn als eerste stappen in de AI-wereld zijn vandaag voor handen.

Met Trendskout spelen we exact in op de vraag uit de markt ‘hoe kunnen we van start gaan met AI in een kleine tot middelgrote onderneming zonder dat we in huis de kennis hebben’. Welnu, bekijk dan het Trendskout Platform. Bij interesse boeken we graag een gepersonaliseerde demo voor jou in. Dit is een demo die we baseren op use cases die nauw aansluiten bij de activiteiten van jouw bedrijf.

Blijf ook op de hoogte van het laatste nieuws over AI

"*" geeft verplichte velden aan

GDPR*
Dit veld is voor validatiedoeleinden en moet ongewijzigd gelaten worden.

Hoe halen organisaties meerwaarde uit AI en Machine Learning?

Ontvang toegang tot ons Resource Center met interessante business cases gratis in je mailbox.

Deel op Facebook
Deel op Twitter
Deel op LinkedIn
Deel op Pinterest
Delen via e-mail