Як трансформувати застарілі практики KPI

KPI на основі штучного інтелекту надають прогнози, більш детальну і точну картину того, що насправді відбувається в бізнесі.

Використання штучного інтелекту для генерації ключових показників ефективності може трансформувати компанію зсередини. Нові дослідження показують, що ці «розумні KPI» можуть стратегічно узгоджувати людей і процеси, надавати цінну прогнозну інформацію та покращувати управління запасами.

Глобальне опитування 3 000 менеджерів, проведене MIT Sloan Management Review і Boston Consulting Group, показало, що компанії, які використовують ШІ для перегляду своїх ключових показників ефективності, в 4,3 рази частіше спостерігали поліпшення узгодженості між функціями, ніж ті, які не покладалися на ШІ.

«Наше дослідження показало, що організації в різних галузях використовують ШІ для перегляду своїх ключових показників ефективності та виявлення прихованих або недооцінених функцій», – зазначають співавтори звіту, серед яких Майкл Шраге, науковий співробітник Ініціативи з цифрової економіки Массачусетського технологічного інституту (MIT Initiative on Digital Economy).

Переваги KPI, скоригованих за допомогою штучного інтелекту

Організації, які створюють нові KPI за допомогою ШІ, з більшою ймовірністю досягнуть кращого узгодження,
посилення співпраці, точніші прогнози та вищу ефективність, ніж організації, які не створюють нові KPI за допомогою ШІ.

Структура мотивації відповідно до цілей

У 5,13 разів більше, ніж в організаціях, які не використовують ШІ для створення нових KPI (6% ➞ 29%)

Посилення співпраці між співробітниками

У 3,97 рази більше, ніж в організаціях, які не використовують ШІ для створення нових KPI (11% ➞ 44%)

Ефективніше прогнозують майбутні показники

У 3,37 рази більше, ніж в організаціях, які не використовують ШІ для створення нових KPI (13% ➞ 45%)

Більша фінансова вигода

У 3,27 рази більше, ніж в організаціях, які не використовують ШІ для створення нових KPI (11% ➞ 34%)

Підвищення ефективності

У 2,31 рази більше, ніж в організаціях, які не використовують ШІ для створення нових KPI (24% ➞ 56%)

Наприклад, онлайн-ритейлер меблів Wayfair використовував штучний інтелект, щоб переглянути втрачені продажі. Раніше компанія вважала, що якщо вона втрачає продаж певного товару, то це є збитком для неї. Провівши додаткові дослідження, Wayfair зрозуміла, що «втрачені продажі» часто відбуваються через те, що клієнт купує щось інше в тій самій товарній категорії.

Це розуміння змусило Wayfair змінити свій KPI втрачених продажів на більш цінний показник, який враховував утримання продажів на основі категорій. Таким чином, Wayfair міг надавати більш ефективні рекомендації щодо меблів, які враховували вподобання клієнтів, пропонуючи наступні найкращі пропозиції.

Використання розумних KPI вимагає зміни мислення. Згідно з новим звітом, ось шість змін, які слід зробити, використовуючи штучний інтелект для трансформації застарілих практик KPI.

Від «відстеження ефективності» до «переосмислення ефективності

Дослідження показує, що відстеження ефективності за допомогою існуючих застарілих KPI не приносить великої користі. З іншого боку, використання ШІ для поліпшення KPI може допомогти компаніям мислити нестандартно і дати нове визначення ефективності. Наприклад, у Google алгоритми неконтрольованого навчання компанії визначили абсолютно неочікувані показники ефективності для її медіазакупівель.

Від «статичних показників» до «динамічних предикторів

Розумні KPI можна використовувати для більш точного прогнозування ринкових умов, поведінки споживачів і проблем у ланцюжку поставок, пишуть автори. Наприклад, динамічні KPI Schneider Electric допомагають компанії передбачати та ефективніше реагувати на мінливі погодні умови, які впливають на витрати енергії та вуглецевий слід. Високочастотна алгоритмічна торгівля і ринки програмованої реклами – це інші сфери, де динамічно прогнозовані KPI мають великі перспективи, пишуть автори.

Від «суджень» до «алгоритмічно визначених» стратегічних показників

Традиційно керівники розробляли та визначали KPI, покладаючись на такі фактори, як досвід, ринкові тенденції та бізнес-цілі. Однак штучний інтелект може допомогти визначити нові, раніше неуявні показники для узгодження та оцінки ефективності роботи з цінностями та цілями компанії.

Від «управління ключовими показниками ефективності» до «розумного управління та нагляду за ключовими показниками ефективності

Важливо, щоб бізнес-лідери мали глибоке розуміння того, як працюють «розумні» KPI, і вчилися вдосконалюватися.

«Бізнесу потрібні KPI для своїх KPI – інтелектуальні метрики та стандарти для надійної оцінки результативності, ефективності та узгодженості самих KPI», – пишуть автори.

Розумне управління KPI включає не лише оптимізацію окремих KPI, але й стратегічних портфелів KPI (групи KPI, які найкраще відображають стратегічні прагнення, цілі та результати). Ефективні механізми управління KPI також забезпечують збереження детальних, точних і релевантних даних про продуктивність у часі.

Від «Стеження за ключовими показниками ефективності» до «Діалогу та обговорення ключових показників ефективності

Щоденний моніторинг ключових показників ефективності на детальних, візуально привабливих дашбордах є звичайною практикою в офісах по всьому світу. Але по-справжньому інтелектуальні алгоритми можуть перетворити ці дашборди на активні платформи машинного навчання, які уможливлюють діалог між менеджерами та їхніми KPI в режимі реального часу, пишуть автори.

Наприклад, оснащення KPI генеративними можливостями штучного інтелекту дозволяє менеджерам розробляти дашборди для створення контрфактичних сценаріїв для фінансового планування або управління запасами.

Від «Стратегії з KPI» до «Стратегії для KPI та з KPI

Традиційні підходи до стратегічного управління за допомогою ключових показників ефективності (KPI) передбачають досягнення відчутних, вимірюваних цілей, а також бізнес-цілей, які визначаються керівниками. Однак розумні KPI вимагають нової парадигми і стратегії розвитку та оптимізації з плином часу.

«Наявність стратегії для KPI, а також за допомогою KPI заохочує стратегів приділяти увагу не лише вимірюваним цілям, але й вимірювано покращеним KPI», – пишуть автори дослідження.

Автор: Betsy Vereckey

Источник: mitsloan.mit.edu