Chứng minh ROI của các tác nhân AI: Công thức từng bước

Lợi tức đầu tư ROI của các tác nhân AI là một chỉ số hiệu suất được dùng để đánh giá hiệu quả và lợi ích tài chính của việc triển khai các hệ thống AI tự động trong doanh nghiệp. Nó tính toán tổng lợi nhuận tạo ra bởi một tác nhân AI so với tổng chi phí triển khai của nó, cung cấp một thước đo rõ ràng về giá trị của nó.

Không giống như ROI của phần mềm truyền thống, tính toán này phải xem xét các yếu tố động đặc biệt cho AI. Một đánh giá giá trị AI agent toàn diện không chỉ xem xét tiết kiệm chi phí ban đầu mà còn đánh giá khả năng học hỏi liên tục của tác nhân, tác động của nó đến các mục tiêu chiến lược và toàn bộ phổ các khoản đầu tư trực tiếp và gián tiếp cần thiết. Góc nhìn toàn diện này là cần thiết để đo lường chính xác sự thành công của tác nhân AI.

Những điểm chính cần lưu ý về ROI của các tác nhân AI

• Vượt qua chi phí ban đầu: Một tính toán ROI thực sự phải bao gồm Tổng Chi phí Sở hữu (TCO), tính toán tất cả các chi phí trực tiếp và gián tiếp như tích hợp, chuẩn bị dữ liệu và quản trị liên tục.
• Đo lường cả Lợi Nhuận Cứng và Mềm: Tổng lợi nhuận bao gồm ROI ‘cứng’ dễ dàng định lượng (ví dụ, tiết kiệm lao động) và ROI ‘mềm’ chiến lược (ví dụ, cải thiện sự hài lòng của khách hàng), cần được ước tính để thấy toàn cảnh.
• Giá Trị của Đại Lý AI là Động, Không Tĩnh: Không giống như phần mềm truyền thống, hiệu suất và giá trị của một đại lý AI tăng trưởng theo thời gian khi nó học hỏi, nghĩa là ROI không phải là một bức tranh chụp một lần mà là một chỉ số phát triển.
• Tập Trung vào Tăng Cường, Không Chỉ Đếm Số Lượng Nhân Sự: Giá trị chính thường đến từ việc giải phóng nhân viên có kỹ năng cho công việc chiến lược có giá trị cao, một lợi ích năng suất chính vượt xa việc cắt giảm chi phí đơn giản.
• Giám Sát Liên Tục là Cần Thiết: Vì hiệu suất của đại lý phát triển, bạn phải liên tục theo dõi KPI để đo lường sự thành công kéo dài và đảm bảo nó luôn phù hợp với các mục tiêu kinh doanh.

Tại Sao Tính Toán ROI của Đại Lý AI Khác Với Phần Mềm Truyền Thống?

Tính toán lợi tức đầu tư cho một đại lý AI phức tạp hơn so với phần mềm tiêu chuẩn vì cả ‘lợi nhuận’ và ‘đầu tư’ đều đa diện và động. Giá trị mà một đại lý mang lại phát triển theo thời gian và chi phí của nó vượt xa một khoản phí cấp phép đơn giản.

Làm thế nào ‘Lợi ích’ từ đại lý vượt qua tự động hóa đơn giản?

Lợi ích tạo ra bởi một đại lý AI không phải là một con số tĩnh; nó tăng khi đại lý học hỏi và cải thiện.

• ROI của Phần Mềm Truyền Thống: Tính toán này thường tập trung vào lợi ích hiệu suất tĩnh. Ví dụ, nó có thể đo thời gian tiết kiệm được bằng cách thay thế một quy trình thủ công, một lợi ích không đổi trong suốt vòng đời của phần mềm.
• ROI của tác nhân AI: Điều này bao gồm học tập động và cải tiến liên tục. Một tác nhân AI được thiết kế để tối ưu hóa chi tiêu quảng cáo không chỉ thực hiện các chiến dịch mà còn học từ dữ liệu hiệu suất, tinh chỉnh chiến lược của nó theo thời gian để mang lại kết quả ngày càng tốt hơn. Nó cũng có thể mở ra những khả năng hoàn toàn mới, chẳng hạn như xác định các phân khúc thị trường mới mà trước đây không thể nhìn thấy đối với các nhà phân tích con người.

Điều gì làm cho ‘Đầu tư’ vào một tác nhân phức tạp hơn so với phí giấy phép?

Đầu tư vào một tác nhân AI là một cam kết chiến lược bao gồm nhiều hơn là chỉ giá mua ban đầu.

• Chi phí ẩn giấu: Ngoài giá dán trên nhãn, một phân tích chi phí-lợi ích đầy đủ cho các tác nhân AI phải bao gồm các chi phí cho việc chuẩn bị dữ liệu, tích hợp hệ thống, giám sát hiệu suất liên tục và sự giám sát của con người cần thiết cho quản trị. Theo một báo cáo năm 2023 của MIT Technology Review, những ‘chi phí ẩn giấu’ này đôi khi có thể vượt quá phí cấp phép phần mềm ban đầu.
• Đầu tư chiến lược: Triển khai một tác nhân là một sự đầu tư vào xây dựng các quy trình hoạt động mới và đào tạo lại nhân viên. Nó đòi hỏi một cam kết quản lý thay đổi để đảm bảo nhân viên có thể hợp tác hiệu quả với các đồng nghiệp kỹ thuật số mới của họ.

Làm thế nào để bạn xác định và đo lường đầy đủ đầu tư vào các Tác nhân AI?

Để tính toán chính xác ROI của các Tác nhân AI, bạn phải thực hiện một sự tính toán đầy đủ tất cả các chi phí liên quan. Những chi phí này có thể chia thành các chi phí trực tiếp, trả trước và chi phí gián tiếp cần thiết cho hoạt động liên tục.

Những chi phí trực tiếp, hữu hình nào bạn phải bao gồm?

Đây là những chi phí dễ dàng nhất để xác định và thường phát sinh trong giai đoạn triển khai ban đầu.

• Chi phí phát triển & triển khai: Điều này bao gồm giờ làm việc của đội ngũ nội bộ bạn dành cho phát triển, hoặc các phí trả cho các tư vấn viên hoặc cơ quan bên ngoài để xây dựng và triển khai tác tử.
• Phí nền tảng & cấp phép: Đây là chi phí thuê bao cho nền tảng AI cơ bản (ví dụ: dịch vụ đám mây) hoặc phí sử dụng tác tử được xây dựng sẵn từ một thị trường.
• Chi phí hạ tầng: Bạn có thể cần đầu tư vào sức mạnh tính toán bổ sung, lưu trữ đám mây, hoặc hạ tầng khác để hỗ trợ vận hành tác tử, đặc biệt nếu nó xử lý lượng dữ liệu lớn.
• Chi phí tích hợp: Đây là chi phí liên quan đến việc kết nối tác tử AI với các hệ thống kinh doanh hiện có của bạn, như CRM, ERP, hoặc các API phần mềm khác để cho phép nó truy cập dữ liệu và thực hiện hành động.

Chi phí gián tiếp và liên tục nào dễ bị lãng quên?

Những chi phí định kỳ này thường bị bỏ qua nhưng rất quan trọng cho một phân tích chi phí-lợi ích chính xác của các tác tử AI.

• Quản lý & chuẩn bị dữ liệu: Một tác tử chỉ tốt khi dữ liệu của nó tốt. Danh mục này bao gồm chi phí dọn dẹp, gắn nhãn và bảo mật các tập dữ liệu cần thiết để huấn luyện và chạy tác tử hiệu quả.
• Đào tạo & Quản lý thay đổi: Đây là chi phí dạy nhân viên cách làm việc, quản lý và tin tưởng vào tác tử AI mới. Bao gồm các buổi đào tạo chính thức và thời gian quản lý dành cho việc hướng dẫn đội nhóm qua sự chuyển đổi.
• Bảo trì định kỳ & Quản trị: Điều này bao gồm giờ lao động của con người cần thiết để giám sát hiệu suất của tác tử, kiểm tra tuân thủ đạo đức và điều chỉnh các tham số hoặc mục tiêu của nó. Đây là một phần quan trọng của quản trị tác tử AI.

Làm thế nào để bạn đo lường tổng lợi nhuận (‘R’ trong ROI)?

Lợi nhuận từ một tác nhân AI bao gồm cả lợi nhuận tài chính có thể định lượng dễ dàng (‘ROI cứng’) và các lợi ích chiến lược, vô hình (‘ROI mềm’). Đánh giá giá trị AI toàn diện phải nắm bắt cả hai.

Những lợi nhuận tài chính trực tiếp là gì (‘ROI Cứng’)?

Đây là những lợi ích tài chính có thể đo lường được, ảnh hưởng trực tiếp đến lợi nhuận cuối cùng.

• Tiết kiệm Chi Phí Lao Động: Đây là chỉ số phổ biến nhất, đại diện cho giá trị của việc tự động hóa các công việc trước đây do con người thực hiện. Điều này bao gồm thời gian dành cho nhập liệu, phân loại hỗ trợ khách hàng, tạo báo cáo và các công việc lặp đi lặp lại khác.
• Tăng Doanh Thu: Các tác nhân có thể trực tiếp thúc đẩy doanh thu. Một nhân viên bán hàng có thể tạo ra khách hàng tiềm năng mới, một nhân viên thương mại điện tử có thể gia tăng upsell thông qua đề xuất cá nhân hóa, và một nhân viên tiếp thị có thể đẩy nhanh chu kỳ bán hàng với các theo dõi tự động.
• Giảm Chi Phí Hoạt Động: Các tác nhân AI có thể giảm chi phí hoạt động bằng cách giảm thiểu lỗi con người đắt đỏ, giảm lãng phí vật liệu trong chuỗi cung ứng, hoặc tối ưu hóa logistics để giảm chi phí vận chuyển.
• Tránh Chi Phí: Điều này đại diện cho số tiền tiết kiệm bằng cách ngăn chặn các sự kiện tiêu cực. Chẳng hạn, một nhân viên tuân thủ có thể giúp tránh các hình phạt quy định, trong khi một nhân viên an ninh có thể ngăn chặn vi phạm dữ liệu tốn kém.

Làm thế nào để bạn gán một giá trị đô la cho các lợi ích chiến lược (‘ROI Mềm’)?

Dù khó định lượng hơn, nhưng những lợi ích chiến lược này thường là nơi các tác nhân AI mang lại giá trị lâu dài đáng kể nhất.

• Cải Thiện Sự Hài Lòng Khách Hàng (CSAT/NPS): Điểm hài lòng cao hơn có thể liên quan đến kết quả tài chính có thể đo lường. Bạn có thể kết nối sự gia tăng Điểm Khuyến Nghị Net (NPS) của mình với sự gia tăng tương ứng trong việc giữ chân khách hàng và giá trị trọn đời của họ.
• Tăng năng suất & tinh thần làm việc của nhân viên: Bằng cách tự động hóa những công việc tẻ nhạt, các đại lý giúp nhân viên tập trung vào công việc chiến lược có giá trị cao hơn. Bạn có thể tính toán giá trị của thời gian được phục hồi này, góp phần vào tăng năng suất của đại lý AI tổng thể.
• Tốc độ nhanh hơn ra thị trường: Xác định tác động doanh thu từ việc ra mắt sản phẩm mới hoặc chiến dịch tiếp thị sớm hơn vài tuần hoặc vài tháng so với những gì có thể mà không có một đại lý AI xử lý nghiên cứu, thiết kế hoặc điều phối.
• Ra quyết định tốt hơn: Ước tính giá trị của việc giảm rủi ro kinh doanh hoặc tận dụng các cơ hội mới thông qua việc có được các thông tin nhanh hơn, chính xác hơn do đại lý AI chiến lược cung cấp.

Công thức từng bước để tính toán lợi tức đầu tư AI Agent là gì?

Với một bức tranh rõ ràng về tổng đầu tư và tổng lợi nhuận đầu tư cho các AI Agents, bạn có thể sử dụng một công thức đơn giản để tính ROI.

Công thức ROI tiêu chuẩn và cách điều chỉnh nó cho AI Agents

Công thức cho ROI được chấp nhận chung là đơn giản và hiệu quả.

• Công thức: ROI (%) = [ (Tổng Lợi nhuận – Tổng Đầu tư) / Tổng Đầu tư ] x 100
• Xác định khung thời gian: Để tính toán có ý nghĩa, bạn phải xác định khoảng thời gian mà bạn đang đo lường. Tính ROI cho các AI agents trong 12, 24, hoặc 36 tháng sẽ cho phép bạn xác định ‘thời gian hoàn vốn’—thời gian cần thiết để đại lý tạo ra đủ giá trị để trang trải khoản đầu tư ban đầu.

Ví dụ thực tế: tính toán ROI của các tác nhân AI cho Dịch vụ Khách hàng

Hãy áp dụng công thức này vào một tình huống kinh doanh thực tế.

1. Bước 1 (Tính Toán Đầu Tư): Tổng hợp tất cả chi phí trực tiếp và gián tiếp cho năm đầu tiên.
   • Phí Nền Tảng: $20,000
   • Chi phí Tích Hợp: $10,000
   • Đào tạo & Quản trị: $5,000
   • Tổng Đầu Tư = $35,000
2. Bước 2 (Tính Toán Lợi Nhuận Cứng): Tác nhân tự động hóa các nhiệm vụ trước đây cần 40 giờ công mỗi tuần với mức lương hỗn hợp là $25/giờ.
   • 40 giờ/tuần * 25/giờ∗52tuần=∗∗25/giờ∗52tuần=∗∗52,000/năm**
3. Bước 3 (Định Lượng Lợi Nhuận Mềm): Tác nhân có sẵn 24/7 và phản hồi ngay lập tức dẫn đến giảm 10% tỷ lệ khách hàng rời bỏ. Nếu giá trị của phân khúc khách hàng được giữ lại đó là $30,000, thì đó được cộng vào lợi nhuận.
   • Tổng Lợi Nhuận = $52,000 (Cứng) + $30,000 (Mềm) = $82,000
4. Bước 4 (Tính Toán ROI): Bây giờ, điền các con số vào công thức.
   • [ ($82,000 – $35,000) / $35,000 ] x 100 = 134% ROI trong năm đầu tiên

Những hiểu lầm phổ biến về đo lường ROI của Tác nhân AI là gì?

Nhiều hiểu lầm phổ biến có thể dẫn đến việc đánh giá không chính xác hoặc không đầy đủ giá trị của một tác nhân AI.

Hiểu lầm 1: ‘ROI của tác nhân AI chỉ là cắt giảm nhân sự.’

• Thực Tế: Giá trị chủ yếu của các tác nhân AI thường đến từ sự tăng cường chứ không chỉ là thay thế. Giải phóng nhân viên có kỹ năng từ các nhiệm vụ lặp đi lặp lại cho phép họ tập trung vào đổi mới, chiến lược và giải quyết vấn đề sáng tạo, đây là những động lực mạnh mẽ cho tăng trưởng dài hạn và đại diện cho những tăng cường năng suất tác nhân AI đáng kể.

Hiểu lầm 2: ‘Nếu bạn không thể đo lường một lợi ích một cách hoàn hảo, thì nó không có giá trị.’

• Thực tế: Những lợi ích chiến lược như cải thiện danh tiếng thương hiệu, tăng cường lợi thế cạnh tranh, hoặc chuỗi cung ứng bền vững hơn là có thực, ngay cả khi khó để xác định giá trị chính xác bằng tiền. Tốt hơn là sử dụng ước tính bảo thủ và các chỉ số thay thế cho những lợi ích ‘lợi tức đầu tư (ROI) mềm’ này thay vì bỏ qua chúng hoàn toàn.

Hiểu lầm 3: ‘Bạn sẽ thấy ROI dương ngay lập tức.’

• Thực tế: Hầu hết các triển khai tác nhân AI ban đầu có sự giảm năng suất trong giai đoạn chuẩn bị dữ liệu, tích hợp và huấn luyện. ROI của tác nhân AI là một chỉ số dài hạn, và các tổ chức nên mong đợi nó tăng trưởng theo thời gian, không phải mang lại lợi ích ngay lập tức.

Làm thế nào để bạn xây dựng một khung giám sát ROI liên tục?

Việc tính toán ROI một lần cho tác nhân AI chỉ là cái nhìn thoáng qua. Giá trị thực của tác nhân AI phát triển theo thời gian, làm cho việc theo dõi liên tục trở nên thiết yếu để đo lường thành công của tác nhân AI.

Tại sao việc tính toán ROI một lần chỉ là điểm khởi đầu?

Bản chất động của AI có nghĩa là giá trị của nó không cố định.

• Các tác nhân học hỏi và phát triển: Hiệu suất và giá trị của tác nhân có thể tăng khi nó xử lý nhiều dữ liệu hơn, tinh chỉnh các thuật toán của mình và trở nên tốt hơn trong công việc. Một phép tính tĩnh sẽ bỏ lỡ sự tạo giá trị liên tục này.
• Mục tiêu kinh doanh thay đổi: Các chỉ số quan trọng nhất đối với doanh nghiệp của bạn hôm nay có thể không còn giống vào năm sau. Việc giám sát liên tục đảm bảo rằng hiệu suất của tác nhân vẫn phù hợp với các mục tiêu chiến lược đang phát triển của bạn.

Bạn nên theo dõi những chỉ số hiệu suất chính (KPI) nào theo thời gian?

Theo dõi các chỉ số KPI của đại lý AI phù hợp là rất quan trọng để hiểu đóng góp liên tục của nó. Khi đánh giá các nền tảng AI, hãy xem xét khả năng của chúng trong việc báo cáo những chỉ số này:

• Đối với các đại lý vận hành: Theo dõi tỷ lệ hoàn thành nhiệm vụ, tỷ lệ giảm lỗi và tốc độ xử lý trung bình.
• Đối với các đại lý phục vụ khách hàng: Theo dõi điểm hài lòng khách hàng (CSAT), tỷ lệ giải quyết liên hệ lần đầu, và tỷ lệ giảm thiểu mất khách hàng.
• Đối với các đại lý chiến lược: Theo dõi tốc độ và chất lượng của các thông tin được tạo ra, tỷ lệ thành công của các cơ hội đã xác định, hoặc độ chính xác của các dự báo được tạo ra.

Kết luận: Hơn cả bảng tính—ROI như một La bàn Chiến lược

Tính toán ROI của các đại lý AI không chỉ là một bài tập tài chính để biện minh cho một khoản đầu tư; đó là một hành động chiến lược. Quá trình này buộc tổ chức phải định nghĩa ‘giá trị’ thực sự có ý nghĩa gì với họ. Đó là tốc độ, đổi mới, sự trung thành của khách hàng, hay sự nâng cao năng lực cho nhân viên? Tỷ lệ cuối cùng là quan trọng, nhưng sự rõ ràng có được nhờ những câu hỏi này sẽ là điều hướng dẫn một chiến lược AI thành công và một ROI tích cực của các đại lý AI. Điều này đảm bảo rằng đầu tư vào công nghệ tự động không chỉ có lãi, mà còn có mục đích.