Generatiivinen tekoäly: Tekoälyn käyttöönoton kustannusten navigointi ja takaisinmaksuajan laskeminen

Tekoälyn käyttöönotto ei ole yksinkertainen tehtävä; sillä on taloudellisia vaikutuksia ja haasteita. Yhä useamman yrityksen ottaessa käyttöön tekoälyratkaisuja – kustannusten ymmärtäminen ja sijoitetun pääoman tuotto (tunnetaan myös nimellä ROI, “Return on Investment”) laskeminen on keskeistä tekoälystrategian perustelemiseksi ja ohjaamiseksi.

Vuonna 2024 tekoälyn käyttöönoton kustannukset vaihtelevat suuresti projektin monimutkaisuuden, integraatiotarpeiden ja jatkuvan ylläpidon kustannusten mukaan. Toisaalta hyödyt voidaan jakaa aineellisiin ja aineettomiin, mikä tekee sijoitetun pääoman tuoton perustelemisesta entistä haastavampaa. Vain kokonaisvaltainen lähestymistapa oikeuttaa alkuinvestoinnin ja tukee jatkuvaa sitoutumista tekoälyyn.

Tutkitaanpa tekoälyn käyttöönoton tyypillisiä kustannuksia, tarkastellaan mukana olevia muuttujia ja etsitään tapoja laskea ja maksimoida tekoälysijoitusten ROI. Lisäksi tarkastelemme sekä aineellisia että aineettomia tuottoja.

Kolmannen osapuolen ohjelmistot vs. räätälöidyt ratkaisut

Yksi ensimmäisistä päätöksistä, jotka yritysten on tehtävä tekoälyä valittaessa, on se, rakennetaanko räätälöityjä ratkaisuja vai käytetäänkö kolmansien osapuolten ohjelmistoja, kuten Microsoftin tai OpenAI:n kehittämiä. Kummassakin lähestymistavassa on omat hyvät ja huonot puolensa.

Kolmannen osapuolen tekoälyohjelmistot: Kolmannen osapuolen ratkaisut ovat nopeampia ottaa käyttöön, erityisesti konseptin todentamisvaiheessa (ns. Proof-of-Concept-vaiheessa). Ne tarjoavat valmiita alustoja, jotka voidaan nopeasti integroida olemassa oleviin järjestelmiin. Kolmannen osapuolen tekoälyohjelmistojen vuosikustannukset voivat vaihdella 0 eurosta (esimerkiksi TensorFlow avoimen lähdekoodin ratkaisuna) yli 40 000 euroon, riippuen toimittajasta ja käytön laajuudesta

Räätälöidyt tekoälyratkaisut: Toimialoilla, joilla on tiukat turvallisuus- tai säädösmääräykset, räätälöidyt järjestelmät tarjoavat paremman hallittavuuden, teknisen joustavuuden ja korkeamman tietoturvan. Vaikka ne ovat kalliimpia alussa, räätälöidyt ratkaisut mahdollistavat tekoälyn paremman sopivuuden yrityksen tarpeisiin. Lisäksi oma järjestelmä voi tarjota enemmän hallintaa tuleviin kehityskustannuksiin ja mahdollisesti tuottaa paremman takaisinmaksun. Smartbissä olemme todenneet, että räätälöidyt ratkaisut tarjoavat teollisuusyrityksille paremman tietoturvan kuin valmiit ohjelmisto – omaa työskentelyämme ohjaa "Secure by Design" -ajattelutapa.

Räätälöityjen tekoälyratkaisujen kustannusarviot

Räätälöityjen tekoälyratkaisujen kustannukset vaihtelevat projektin monimutkaisuuden mukaan:

Yksinkertaiset projektit ovat kokoluokkaa 10 000 €–50 000 €.

Keskikokoisten ja monimutkaisempien projektien kustannukset voivat nousta jopa yli 1 000 000 euroon.

Tekoälykehityksen kustannuksissa on iso vaihteluväli, ja useat tekijät vaikuttavat näihin kustannuksiin.

Tekoälyn kustannuksiin vaikuttavat tekijät

1. Tekoälyjärjestelmän monimutkaisuus on keskeinen kustannustekijä. Kehittyneet tekoälyratkaisut, joissa on esimerkiksi luonnollisen kielen käsittely tai konenäkö, ovat kalliimpia kehittää. Myös tarvittavien toimintojen määrä ja järjestelmän laajuus vaikuttavat merkittävästi kustannuksiin.
2. Tekoälyjärjestelmät eivät toimi erillään. Integrointi olemassa olevaan IT-infrastruktuuriin on usein välttämätöntä sujuvan työnkulun varmistamiseksi. Erityisesti tekoälyn yhdistäminen vanhempiin järjestelmiin tai ympäristöihin, joissa hyödynnetään vanhentuneita teknologioita, voi olla haastavaa.
3. Tekoälyprojektit edellyttävät usein räätälöityjä turvallisuusratkaisuja arkaluontoisten tietojen suojaamiseksi. Lisäksi tietosuojalakien, kuten Euroopan GDPR:n tai Yhdysvaltojen CCPA:n, noudattaminen on välttämätöntä ja se voi myös osaltansa lisätä kustannuksia.
4. Kun tekoälyjärjestelmä on otettu käyttöön, säännöllinen ylläpito ja päivitykset ovat tarpeen, jotta tekoälymalli toimisi parhaalla mahdollisella tavalla. Näitä jatkuvia kustannuksia, kuten mallin uudelleenkoulutusta, järjestelmän hienosäätöä ja sääntelyvaatimusten päivityksiä, kertyy tyypillisesti 15–20 % alkuperäisistä kehityskustannuksista vuosittain.

Tekoälyn ROI:n ymmärtäminen ja laskeminen

Tekoälyn ROI:n laskeminen voi olla monimutkaisempaa kuin perinteisten IT-projektien, koska tekoälyllä on ajan myötä sekä aineellisia että aineettomia hyötyjä. Tarkastellaan, kuinka lähestyä tekoälyn ROI:n ymmärtämistä ja laskemista teollisuusyrityksille konkreettisten esimerkkien avulla.

Tärkeimmät tekijät tekoälyn ROI:ssa

Tekoälyprojektien ROI:ta laskettaessa on tärkeää ottaa huomioon sekä aineelliset (ns. “kovat”) että aineettomat (ns. “pehmeä”) tuotot, koska ne tarjoavat kokonaisvaltaisen kuvan projektin arvosta:

Aineellinen ROI: helppo mitata eli laskettavissa olevat taloudelliset hyödyt, jotka ovat suoraan tekoälyn ansiota. Näitä ovat esimerkiksi liikevaihdon kasvu, kustannusten vähennykset, tuottavuuden parantuminen ja riskien vähentäminen.

Aineeton ROI: vaikka vaikeampi mitata, aineeton ROI on yhtä arvokas. Aineettomia tuottoja ovat esimerkiksi päätöksenteon parantuminen, asiakaskokemuksen parantuminen sekä työntekijöiden tyytyväisyyden tai turvallisuuden lisääntyminen. Vaikka näitä on vaikeampi mitata, ne edistävät pitkän aikavälin liiketoiminnan menestystä ja kilpailuetua.

ROI:n laskentamenetelmät

Tekoälyprojektien ROI:n laskemiseksi on olemassa useita menetelmiä.

Yksinkertainen ROI-laskenta: ROI lasketaan jakamalla tekoälyjärjestelmän tuottama nettovoitto tekoälyn kehityskustannuksilla ja kertomalla tulos sadalla.

ROI = (tekoälyn tuottama nettovoitto ÷ tekoälyn kehityskustannukset) × 100

Takaisinmaksuaika: Aika, joka kuluu, ennen kuin tekoälyn toteutuksen hyödyt vastaavat alkuinvestointikustannuksia. Esimerkiksi jos yritys investoi 500 000 € tekoälyprojektiin ja saavuttaa kuukausittaisia säästöjä 50 000 €, takaisinmaksuaika olisi kymmenen kuukautta.

Esimerkki ROI:sta – Generatiivinen tekoäly apuna dokumentoinnissa ja raportoinnissa valmistusteollisuudessa

GenAI-ratkaisuja käytetään yhä enemmän tehtaissa auttamaan työntekijöitä manuaalien hakemisessa, raporttien luomisessa ja dokumenttien tuottamisessa. Nämä järjestelmät auttavat tehostamaan työnkulkuja, tehden työntekijöistä tehokkaampia ja tuottavampia.

Esimerkki: Räätälöity GenAI-avustajajärjestelmä, joka parantaa työturvallisuutta ja varmistaa säädösten noudattamisen reaaliaikaisen seurannan ja automatisoidun riskinarvioinnin avulla.

Alkuinvestointi: €200,000 räätälöityyn GenAI-avustajajärjestelmään. Järjestelmä toimii älykkäänä turvallisuus- ja säädösten noudattamisen avustajana, joka auttaa työpaikan vastuuhenkilöitä luomaan ja päivittämään automaattisesti säädöksien vaatimia asiakirjoja, analysoimaan työpaikan onnettomuusraportteja ja tarjoamaan yksilöllistä turvallisuus- ja koulutusohjausta onnettomuuteen joutuneille työntekijöille.

Kustannussäästöt

Ajan säästö:

GenAI-avustaja auttaa työntekijöitä säästämään aikaa, mikä johtaa vuosittain €120,000 säästöihin.

Tuottavuuden kasvu:

Tehostettu tehokkuus lisää tehtaan tuottavuutta 5 %, tuoden €40,000 lisätuloja vuosittain.

Työvoimakustannusten vähennys:

GenAI-järjestelmä vähentää manuaalisen dokumentoinnin ja raportoinnin tarvetta, säästäen €70,000 työvoimakustannuksia vuosittain.

Vuotuiset kokonaishyödyt:

€120,000 (ajan säästöt) + €40,000 (tuottavuuden kasvu) + €70,000 (työvoimakustannusten vähennys) = €230,000

Nettovoitto tekoälystä:

Nettovoitto = Vuotuiset kokonaishyödyt – AlkuinvestointiNettovoitto = €230,000 – €200,000 = €30,000

Tekoälyn kehityksen kokonaiskustannukset:

Kokonaiskustannukset = Alkuinvestointi = €200,000

Sovella ROI-kaavaa:

ROI = (Nettovoitto tekoälystä ÷ Tekoälyn kehityksen kokonaiskustannukset) × 100ROI = (€30,000 ÷ €200,000) × 100ROI = 0.15 × 100 = 15 %

Tässä esimerkissä GenAI-ratkaisumme tuottaa 15 % sijoitetun pääoman tuoton ensimmäisenä käyttövuotena.

Alkuinvestointi saadaan takaisin ensimmäisen vuoden aikana, koska vuotuiset hyödyt (€230,000) ylittävät alkuinvestoinnin (€200,000).

Tässä esimerkissä vaikka aineellinen ROI on arvokas, on tärkeää ottaa huomioon myös aineeton ROI, joka vaikuttaa pitkän aikavälin arvoon:

ParanTUNUT päätöksenteko

-> GenAI-ratkaisu tarjoaa dataan perustuvia näkemyksiä, mikä voi vähentää virheitä 20 %.

Arvioitu arvo: €50,000 vuodessa vältetyissä kustannuksissa ja parannetuissa tuloksissa.

Työntekijöiden tyytyväisyyden kasvu

-> Työntekijät raportoivat 25 % korkeammasta työtyytyväisyydestä rutiinitehtävien vähentymisen vuoksi.

Arvioitu arvo: €40,000 vuodessa vähentyneessä vaihtuvuudessa ja parantuneessa tuottavuudessa.

Parantunut turvallisuus

->Tekoälyn avustamat turvallisuusprotokollat vähentävät työpaikan onnettomuuksia 15 %.

Arvioitu arvo: €60,000 vuodessa vakuutuskustannusten vähennyksinä ja vältettyinä työaikamenetyksinä.

Aineettomien hyötyjen kokonaisarvioitu arvo: €150,000 vuodessa

Yhteenveto: Vahvalla liiketoimintasuunnitelmalla perusteltu, hyvin suunniteltu GenAI-ratkaisu voi tuottaa positiivisen, aineellisen sijoitetun pääoman tuoton ensimmäisestä vuodesta alkaen ja tuottaa jatkuvasti merkittäviä aineettomia hyötyjä. Vaikka aineettomien hyötyjen laskeminen vie aikaa ja vaatii arviointia sekä tarkistuksia, vain ottamalla huomioon sekä aineelliset että aineettomat hyödyt tekoälyn todellinen arvo tulee esiin.