Καθώς το 2025 πλησιάζει στο τέλος του, ο λογαριασμός για την έκρηξη της Τεχνητής Νοημοσύνης έχει επίσημα λήξει. Ενώ οι εταιρικοί χάρτες πορείας παραμένουν γεμάτες με παραγωγικά πιλοτικά, το χάσμα μεταξύ «μαγικού» και «περιθωρίου» στη δημιουργία εσόδων από τεχνητή νοημοσύνη διευρύνεται.
Πρόσφατα δεδομένα δίνουν μια έντονη εικόνα αυτού του «κενού απόδοσης επένδυσης». Σύμφωνα με μια μελέτη του Δεκεμβρίου 2025 από το MIT, σχεδόν Το 95% των εταιρικών έργων τεχνητής νοημοσύνης επί του παρόντος αποτυγχάνει να προσφέρει μετρήσιμες αποδόσεις. Ομοίως, η Forrester αναφέρει ότι μόνο Το 15% των στελεχών έχει δει οποιαδήποτε βελτίωση στα περιθώρια κέρδους από τις επενδύσεις τους σε τεχνητή νοημοσύνη τον τελευταίο χρόνο.
Η δυσάρεστη σιωπή στις αίθουσες συνεδριάσεων δεν αφορά πλέον το αν λειτουργεί η τεχνολογία – έχει να κάνει με το γιατί δεν πληρώνει.
Η μετάβαση από μια πολλά υποσχόμενη επίδειξη σε μια μηχανή παραγωγής εσόδων απαιτεί περισσότερα από καθαρά δεδομένα και καλά μοντέλα. Απαιτεί μια θεμελιώδη αλλαγή στη στρατηγική – μια αλλαγή που γεφυρώνει το χάσμα μεταξύ της εκτελεστικής φιλοδοξίας και της πραγματικότητας της μηχανικής.
Για να πλοηγηθούμε σε αυτό το χάσμα, στραφούμε στο Vladyslav ChekryzhovΔιευθυντής Data Science & AI στο AUTODOC. Λειτουργώντας σε 27 ξεχωριστές ευρωπαϊκές αγορές, ο Chekryzhov βρίσκεται στη σπάνια διασταύρωση της ιδιοκτησίας εκτελεστικών προϊόντων και της πρακτικής αρχιτεκτονικής του συστήματος. Σε αντίθεση με τους θεωρητικούς μελλοντολόγους που κυριαρχούν συχνά στους τίτλους των εφημερίδων, η εντολή του βασίζεται στην πραγματικότητα του μεγάλου ηλεκτρονικού εμπορίου: την παροχή συστημάτων παραγωγής που επηρεάζουν άμεσα την τιμολόγηση, τη διατήρηση και την πίστη των πελατών.
Αντιπροσωπεύει έναν κλάδο που θα μπορούσαμε να ονομάσουμε «ρεαλισμός εσόδων» – την κατανόηση ότι ένα μοντέλο τεχνητής νοημοσύνης είναι τόσο πολύτιμο όσο η ικανότητά του να επιβιώνει στη φύση και να προσφέρει μετρήσιμο εμπορικό αντίκτυπο.
Ακολουθούν πέντε στρατηγικοί άξονας που απαιτούνται για να μετατραπεί η διαφημιστική εκστρατεία AI σε πραγματικότητα P&L.
Το «Βοηθητικό Φίλτρο»: Αδίστακτη Προτεραιοποίηση
Η πρώτη παγίδα στην οποία πέφτουν πολλοί οργανισμοί είναι η «λύση σε αναζήτηση ενός προβλήματος». Με το εμπόδιο εισόδου για το Generative AI χαμηλότερο από ποτέ, ο πειρασμός να δημιουργήσετε «cool» χαρακτηριστικά είναι υψηλός. Ωστόσο, η δημιουργία εσόδων απαιτεί μια πειθαρχημένη άρνηση να κυνηγήσει τις τάσεις που δεν κινούν τη βελόνα.
Για τον Chekryzhov, η διάκριση μεταξύ ενός χαρακτηριστικού και ενός οδηγού επιχείρησης είναι έντονη. Ξεκινά όχι με κώδικα, αλλά με χρηματοοικονομική μοντελοποίηση.
“Τελικά, η ιεράρχηση οποιωνδήποτε πρωτοβουλιών AI/ML εξαρτάται από την πειθαρχία της οικοδόμησης υποθέσεων. Μην βασίζεστε στη διαίσθηση, μοντελοποιήστε πρώτα τον αντίκτυπο – κερδίστε χρήματα στο Excel πριν καν γραφτεί ο κώδικας.”
Κατηγοριοποιεί τις πρωτοβουλίες σε τρία επίπεδα: Βελτιστοποίηση τρέχουσας οικονομίας (Επίπεδο 1), Ξεκλείδωμα οικονομικών νέων προϊόντων (Επίπεδο 2) και Αναδιαμόρφωση του επιχειρηματικού οικοσυστήματος (Επίπεδο 3). Η επικίνδυνη ζώνη, σημειώνει, είναι συνήθως το Επίπεδο 3, όπου οι στρατηγικές ιστορίες συχνά κρύβουν αδύναμες υποθέσεις.
“Ο συνηθισμένος τρόπος αποτυχίας είναι η κατασκευή ενός ακριβού παιχνιδιού… Αναγκάζω ένα τεστ προμηθευτή: θα πληρώνουμε για αυτήν τη δυνατότητα με τιμές πωλητή (π.χ. OpenAI) και θα συνεχίσουμε να διατηρούμε περιθώρια; Εάν δεν υπάρχει βάσιμος δρόμος για την αύξηση των εσόδων ή μια σταδιακή αλλαγή στα λειτουργικά έξοδα, είναι απλώς ένα δαπανηρό πείραμα.”
Εξισορρόπηση του αλγορίθμου: Τιμολόγηση έναντι διατήρησης
Στο ηλεκτρονικό εμπόριο, η τεχνητή νοημοσύνη συχνά επιφορτίζεται με τη βελτιστοποίηση. Αλλά η βελτιστοποίηση σπάνια είναι μηδενικού αθροίσματος. Ένα μοντέλο που έχει σχεδιαστεί για να μεγιστοποιεί το άμεσο περιθώριο κέρδους (Dynamic Pricing) ενδέχεται να τιμωρήσει ακούσια τη μακροπρόθεσμη πίστη (Διατήρηση).
Ο Chekryzhov υποστηρίζει ότι η διαχείριση αυτής της έντασης δεν έχει να κάνει με την εύρεση της τέλειας αρχιτεκτονικής νευρωνικών δικτύων, αλλά με τον καθορισμό των κατάλληλων οργανωτικών ορίων.
“Το ελάχιστο που λειτουργεί εκπληκτικά καλά είναι η κουλτούρα, όχι η αρχιτεκτονική: αυστηρός πειραματισμός με τα σωστά προστατευτικά κιγκλιδώματα. Κάθε αλλαγή τιμολόγησης ή προώθησης μετριέται όχι μόνο στην άμεση απόδοση αλλά και στα “φωτοστέφανα”: πώς μετατοπίζει τη συμπεριφορά σε κοόρτες και τμήματα… Καθορίζουμε εκ των προτέρων ποιες μετρήσεις επιτρέπεται να κινούνται, προς ποια κατεύθυνση, αν μια πρόσληψη εκτός ή με πόση νίκη έρχεται. όρια, δεν είναι νίκη».
Για να εφαρμοστεί αυτό τεχνικά, προτείνει την αποφυγή μονόλιθων «μαύρου κουτιού» υπέρ μιας πολυεπίπεδης προσέγγισης που δίνει στους ηγέτες των επιχειρήσεων έλεγχο χωρίς να απαιτείται πλήρης επανεκπαίδευση του μοντέλου.
“Ένας πρακτικός τρόπος για να γίνει αυτό είναι ένας καταρράκτης μοντέλων: ένα μοντέλο τιμολόγησης προτείνει υποψήφιες τιμές, μετά τα ελαφριά μοντέλα προβλέπουν τα αποτελέσματα των χρηστών και λειτουργούν ως φίλτρο ή ως αναβαθμιστής στάθμισης. Το πλεονέκτημα είναι ο έλεγχος: μπορείτε να προσαρμόσετε τη λογική της επιχείρησης αλλάζοντας την τελική διαμόρφωση αντί να εκπαιδεύετε εκ νέου το βαρύ μοντέλο κάθε φορά που αλλάζουν οι προτεραιότητες.”
Το «Κενό Παραγωγής»: Που πεθαίνει η απόδοση επένδυσης
Το Proof of Concept (POC) είναι ένα ελεγχόμενο πείραμα. η παραγωγή είναι εμπόλεμη ζώνη. Πολλές προβλέψεις εσόδων αποτυγχάνουν επειδή υποτιμούν τα γενικά έξοδα μηχανικής που απαιτούνται για να διατηρηθεί η λειτουργία ενός μοντέλου σε κλίμακα.
Ο Chekryzhov προειδοποιεί ότι η τεχνητή νοημοσύνη εισάγει έναν συγκεκριμένο τύπο τεχνικού χρέους που οι παραδοσιακοί μηχανικοί λογισμικού συχνά χάνουν: τον μη ντετερμινισμό.
“Η ειλικρινής απάντηση είναι ότι ένα επιτυχημένο PoC δεν αποδεικνύει ότι έχετε ένα προϊόν με δυνατότητα κλιμάκωσης… Το μοντέλο δεν είναι ντετερμινιστικό: μια επανάληψη μπορεί να παράγει διαφορετικά αποτελέσματα. Αυτό εκτινάσσεται το κόστος εντοπισμού σφαλμάτων, δυσκολεύει την αναπαραγωγή των περιστατικών και αυξάνει τον πήχη για παρακολούθηση. Το τεχνικό χρέος εμφανίζεται νωρίτερα στα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης από ό,τι στο παραδοσιακό λογισμικό ταχύτητας.”
Στρατηγικά, αυτό σημαίνει ότι ο υπολογισμός της απόδοσης επένδυσης πρέπει να περιλαμβάνει το κόστος της αξιοπιστίας. Αν βάλετε προϋπολογισμό μόνο για ανάπτυξη και όχι για τον «φόρο» συντήρησης, τα περιθώριά σας θα εξατμιστούν.
«Οι καλύτερες επενδύσεις που έχω δει εδώ δεν είναι εξωτικές… πιέζω για βασική υγιεινή (Η κουλτούρα MLOps και η συνεχής διαδικασία σχεδιασμού συστημάτων ML)τα εξαρτήματα που δεν ξεπερνούν: μετρήσιμη ποιότητα, δυνατότητα εντοπισμού σφαλμάτων και αναστρεψιμότητα.”
Απομόνωση του σήματος: Η πρόκληση απόδοσης
Ίσως το πιο περίπλοκο στρατηγικό ερώτημα που πρέπει να απαντηθεί είναι: «Το έκανε αυτό το AI;» Σε ένα περίπλοκο οικοσύστημα που περιλαμβάνει δεκάδες αγορές, η εποχικότητα και οι δαπάνες μάρκετινγκ, η απόδοση εσόδων σε συγκεκριμένες πηγές είναι στατιστικά ακατάστατη. Ωστόσο, χωρίς σαφή απόδοση, η συνεχής επένδυση είναι αδύνατο να δικαιολογηθεί στη C-suite.
Ο Chekryzhov το προσεγγίζει αυτό με την αυστηρότητα ενός επιστήμονα, απορρίπτοντας την ιδέα ότι τα πολύπλοκα μοντέλα δημιουργούν εμπιστοσύνη. Αντίθετα, στηρίζεται σε αντιπραγματικά – που αποδεικνύουν τι θα είχε συμβεί απουσία της AI.
“Ο μόνος τρόπος για να ισχυριστεί κανείς “AI οδήγησε το X” με ίσιο πρόσωπο είναι να στηριχτεί σε ένα αξιόπιστο αντίθετο. Βασίζομαι σε δύο οικογένειες αποδεικτικών στοιχείων: τυχαιοποιημένα πειράματα (A/B) όταν είναι εφικτά και οιονεί πειραματικές μεθόδους όταν δεν είναι. κυριολεκτικά χάνοντας χρήματα, αλλά είναι συχνά ο μόνος αξιόπιστος σύνδεσμος με την πραγματικότητα.
“Για το C-suite, το μήνυμα είναι συνεπές: η εμπιστοσύνη δεν προέρχεται από ένα περίπλοκο μοντέλο. Προέρχεται από μια διαφανή προσέγγιση και ένα σχέδιο μέτρησης που μπορείτε να εξηγήσετε με σαφήνεια.”
Ράγες Ασφαλείας: Εμπιστεύοντας το Μηχάνημα
Τέλος, η αυτοματοποίηση των αποφάσεων εσόδων – όπως η υποβολή προσφορών ή η τιμολόγηση – ενέχει εγγενείς κινδύνους. Ένα «παραισθησιογόνο» chatbot είναι ντροπιαστικό. ένας αλγόριθμος τιμολόγησης που πουλά το απόθεμα με ζημία 90% είναι καταστροφικός.
Η στρατηγική υλοποίηση απαιτεί μια φιλοσοφία «human-in-the-loop» που εξελίσσεται σε διακυβέρνηση «human-over-the-loop». Ο Chekryzhov συμβουλεύει να αξιολογηθεί το κόστος του σφάλματος πριν από τη χορήγηση αυτονομίας.
“Ξεκινάω με το σχεδιασμό του συστήματος ML/AI και ένα τεχνούργημα έχει μεγαλύτερη σημασία εδώ: το κόστος του σφάλματος. Εάν το μειονέκτημα είναι υψηλό και δύσκολο να αντιστραφεί, δεν κυνηγώ την πλήρη αυτονομία… Όταν το προφίλ κινδύνου είναι αποδεκτό, μου αρέσει ένα “ρυθμιστικό αυτονομίας”. Οι πρώιμες επαναλήψεις επικυρώνονται από τον άνθρωπο. Καθώς συγκεντρώνετε δεδομένα και αυτοπεποίθηση, μετακινείτε το ρυθμιστικό προς την αυτοματοποίηση με ελεγχόμενα βήματα.”
Ακόμη και όταν ένα σύστημα είναι πλήρως αυτόνομο, πρέπει να λειτουργεί εντός αυστηρών ορίων που ορίζει η επιχείρηση και όχι το μοντέλο.
“Η αυτονομία πρέπει να περιορίζεται από την πολιτική ως κώδικας. Το σύστημα θα πρέπει να έχει σαφείς περιορισμούς, διακόπτες κυκλώματος και ασφαλείς εναλλακτικές λύσεις… Δεν συζητάτε την αυτονομία στη θεωρία, αλλά την κερδίζετε.”
Τα έσοδα AI Χρειάζονται αναβάθμιση ληκτότητας
Η μετάβαση από τον πειραματισμό της τεχνητής νοημοσύνης στα έσοδα της τεχνητής νοημοσύνης δεν αποτελεί τεχνολογική αναβάθμιση. είναι μια αναβάθμιση ωριμότητας. Απαιτεί να απομακρυνθούμε από τη γοητεία της καινοτομίας και να αγκαλιάσουμε την αυστηρότητα της μηχανικής, την πολυπλοκότητα της απόδοσης και την πειθαρχία της ιεράρχησης.
Όπως δείχνει η εμπειρία του Chekryzhov στο AUTODOC, οι εταιρείες που θα κερδίσουν δεν είναι απαραίτητα αυτές με τα πιο προηγμένα μοντέλα, αλλά αυτές με τις πιο ισχυρές γέφυρες μεταξύ της επιστήμης δεδομένων και της επιχειρηματικής στρατηγικής.
VIA: DataConomy.com
