Արհեստական բանականության (AI) խոստումը կորպորատիվ ոլորտում վաղուց ընկալվում է արդյունավետության դիտանկյունից՝ «ավելի արագ, ավելի էժան, ավելի լավ» կարգախոսով, որը խթանում է թվային վերափոխումը: Սակայն, երբ մենք փորձնական փուլից անցնում ենք համակարգային ներդրման, առողջապահության ոլորտում հակասական միտում է նկատվում: Տվյալները վկայում են, որ առաջադեմ ալգորיתմական գործիքների արագ ինտեգրումը ոչ թե կրճատում է ծախսերը, այլ աննկատ կերպով ավելացնում է հաստատությունների ընդհանուր ծախսերը: Բիզնեսի ղեկավարների համար, ովքեր հետևում են այս անցմանը, իրավիճակը կարևոր դաս է պարունակում. տեխնոլոգիան արդյունավետ է այնքանով, որքանով արդյունավետ են այն շրջապատող գործընթացները:

AI-ի ներդրման ծախսատար-բարդության թակարդը

Երբ կազմակերպությունները շտապում են ընդունել Generative AI-ը և որոշումների կայացման ավտոմատացված համակարգերը, նրանք հաճախ կենտրոնանում են մոդելների հնարավորությունների վրա՝ թերագնահատելով գործառնական ենթակառուցվածքի բարդությունը: Առողջապահության ոլորտի խոշոր խաղացողների, այդ թվում՝ Blue Cross Blue Shield (BCBS) ցանցի վերջին զեկույցները մատնանշում են մտահոգիչ միտում. այս բարդ ախտորոշիչ և վարչական գործիքների ինտեգրումը երկու տարվա ընթացքում հանգեցրել է առողջապահության ծախսերի գրեթե մեկ միլիարդ դոլարով ավելացմանը:

Սա տեխնոլոգիայի թերություն չէ, այլ ավելի շուտ «ինտեգրման հարկի» արտացոլումը: Երբ հիվանդանոցները ներդնում են AI-ի վրա հիմնված ախտորոշիչ ծրագրեր կամ ավտոմատացված հաշվապահական համակարգեր, նրանք հաճախ բախվում են հետևյալ խնդիրներին.

  • Համակարգային գերօգտագործում: Հիվանդների անվտանգությունն ապահովելու համար նախատեսված AI գործիքները հաճախ խորհուրդ են տալիս ավելի համալիր և թանկարժեք թեստավորում կամ պատկերային հետազոտություններ՝ կլինիկական ռիսկերը նվազեցնելու համար, ինչը մեծացնում է բուժման ընդհանուր արժեքը:
  • Վարչական ուռճացում: Հին համակարգերից AI-հարթակների անցումը պահանջում է զգալի ձեռքի վերահսկողություն, տվյալների նորմալացում և մարդու կողմից մշտական ստուգումներ, ինչը ստեղծում է նոր գործառնական խոչընդոտներ:
  • Ներդրման դժվարություններ: Անձնակազմի վերապատրաստման, բարձր հզորության սարքավորումների թարմացման և կիբերանվտանգության ամուր դիրքի պահպանման ծախսերը ստեղծում են մի բյուջե, որը հաճախ գերազանցում է կանխատեսված ներդրումների եկամտաբերությունը (ROI):

Կորպորատիվ ղեկավարի համար այս երևույթը ընդգծում է թվային վերափոխման հիմնարար իրողությունը. տեխնոլոգիան բազմապատկիչ է: Եթե ձեր գործող բիզնես գործընթացներն անարդյունավետ են կամ անջատված, AI-ի ավելացումը պարզապես կմեծացնի այդ անարդյունավետությունը ավելի բարձր ծախսերով:

AI ռազմավարության վերադասավորումը՝ կայուն եկամտաբերության համար

Ներկայիս իրավիճակը հուշում է, որ շատ կազմակերպություններ ընկնում են «հնարավորությունների որսի» թակարդը՝ ներդնելով AI-ն պարզապես այն պատճառով, որ այն հասանելի է, այլ ոչ թե այն պատճառով, որ այն լուծում է CRM-ում կամ ետնամասային (backend) գործառնություններում առկա կոնկրետ խնդիր: Այս ներդրումներից իրական արժեք ստանալու համար բիզնեսի ղեկավարները պետք է ագրեսիվ որդեգրումից անցնեն նպատակային, արժեքի վրա հիմնված ինտեգրման:

ROI-ի հետևանքները լուրջ են: Եթե AI գործակալին հանձնարարված է կառավարել հիվանդների գրանցումը կամ պահանջների մշակումը, բայց հիմքում ընկած տվյալների ճարտարապետությունը մասնատված է, գործակալն անխուսափելիորեն կստեղծի սխալ տվյալներ, որոնք շտկելու համար թանկարժեք մարդկային միջամտություն կպահանջվի: Առողջապահության ոլորտում նկատվող ծախսերի աճից խուսափելու համար ղեկավարները պետք է կենտրոնանան ներդրման հետևյալ հենասյուների վրա.

  • Գործընթացների քարտեզագրում նախքան ներդրումը: Նախքան ավտոմատացումը սկսելը՝ սահմանեք ընթացիկ գործընթացը՝ համոզվելու համար, որ AI-ն օպտիմալացնում է պարզեցված աշխատանքային հոսքը, այլ ոչ թե թվայնացնում է արդեն իսկ խափանվածը:
  • Աստիճանական մասշտաբավորում: «Մեծ պայթյունով» (միանգամից լայնածավալ) գործարկման փոխարեն, փորձարկեք Որոշումների աջակցման ավտոմատացված գործիքները մեկուսացված միջավայրերում, որտեղ հաջողության չափանիշները կապված են ծախսերի կրճատման, այլ ոչ թե միայն արագության հետ:
  • Տվյալների միասնական ռազմավարություն: Համոզվեք, որ ձեր AI գործիքները չեն գործում տվյալների մեկուսացված «սիլոսներում»: Իրական ավտոմատացումը պահանջում է մաքուր, ինտեգրված տվյալների շերտ, որը հնարավորություն է տալիս AI-ին գործել ճշգրիտ և ամբողջական տեղեկատվության հիման վրա:

Նպատակն է անցում կատարել մի մոդելի, որտեղ տեխնոլոգիան ոչ թե բարդության շերտեր է ավելացնում, այլ ծառայում է որպես առկա մարդկային տաղանդի հզորացման գործիք: Երբ ընկերությունները AI-ն դիտարկում են որպես իրենց բիզնես ռազմավարության առանցքային բաղադրիչ, նրանք կարող են ներկայիս ծախսային ճնշումները վերածել մրցակցային առավելության:

Ոլորտն այժմ գտնվում է «հասունացման փուլում»: Լեզվական մեծ մոդելների և կանխատեսող վերլուծության նկատմամբ սկզբնական ոգևորությունը մեղմվում է իրական ներդրման ծախսերի իրողությամբ: Այն ղեկավարները, ովքեր հետ կքայլեն՝ աուդիտի ենթարկելով իրենց ենթակառուցվածքը և կենտրոնանալով փոխգործունակության վրա, կլինեն նրանք, ովքեր վերջնականապես կկամրջեն տեխնոլոգիական ներուժի և ֆինանսական արդյունքների միջև եղած բացը:

Նայելով ապագային՝ ամենահաջողակ ձեռնարկությունները կլինեն նրանք, որոնք կդուրս գան ընդհանուր նշանակության