Los proveedores de software interesados ​​en monetizar la IA deben representar con cautela, ya que corren el peligro de inflar los costos para sus clientes. sin entregar ningún beneficio prometido como acortar el número de empleados. De un mensaje: El zaguero mensaje de McKinsey & Company reflexiona sobre lo que los proveedores de software como servicio (SaaS) deben hacer para navegar en el campo minado de publicidad que rodea a la IA e incorporar con éxito dichas capacidades a sus ofertas. Según la consultora, en el mensaje identifica tres desafíos principales que frenan un crecimiento más amplio en la monetización del software de IA.

Uno de ellos es simplemente la incapacidad de mostrar los ahorros que se pueden esperar. Muchas empresas de software anuncian casos de uso potenciales para la IA, pero sólo el 30 por ciento ha publicado un retorno de la inversión cuantificable de implementaciones de clientes reales. Mientras tanto, muchos clientes ven que la IA aumenta los costos de TI sin poder compensarlos recortando los costos laborales. Los miles de millones invertidos en el ampliación de modelos de IA significan que no son baratos, y habilitar la IA para todo el servicio al cliente de una empresa típica podría conducir a un aumento de precios de entre el 60 y el 80 por ciento, dice McKinsey, mientras cita a un ejecutante de capital humanos de una compañía Fortune 100 quejándose: “Se supone que todos estos copilotos hacen que el trabajo sea más válido con menos multitud, pero mis líderes empresariales asimismo dicen que no pueden acortar el número de empleados todavía”.

Otro desafío es ampliar la apadrinamiento tras la presentación, lo que el mensaje atribuye a la equivocación de inversión en la encargo del cambio. Dice que por cada dólar de segunda mano en el ampliación de modelos, las empresas deberían esperar comprar tres dólares en encargo del cambio, lo que significa capacitación de usuarios y monitoreo del desempeño. El tercer problema es la equivocación de precios predecibles, lo que significa que a los clientes les resulta difícil pronosticar cómo sus costos de IA aumentarán con el uso porque los modelos de precios suelen ser complejos y opacos.