Anda mengukur ROI AI dengan cara yang sama seperti mengukur mana-mana butiran belanjawan lain: tahun asas sebagai perbandingan, kategori kos yang dinamakan, tarikh akhir dengan pencapaian pertengahan, penjimatan kasar yang ditunjukkan di sebelah apa yang anda bayar untuk mencapainya, dan metrik kualiti di sebelah metrik kos. Contoh awam yang paling jelas muncul pada 5 Oktober 2026, apabila kumpulan telekomunikasi Jerman, Deutsche Telekom, memberitahu pelabur di Bonn bahawa ia menjangkakan AI dan automasi akan mengurangkan kos tidak langsungnya kira-kira 2.5 bilion euro menjelang 2030 berbanding 2023.

Banyak syarikat masih mengukur AI berdasarkan bilangan projek perintis dan langganan yang mereka miliki. Arab Saudi telah mengisytiharkan 2026 sebagai Tahun Kecerdasan Buatan, jadi cara anda mengukur perbelanjaan untuknya telah menjadi persoalan tahun ini. Untuk alat pengukuran, lihat cara mengukur ROI sebenar AI.

Apa yang diumumkan oleh Deutsche Telekom, dalam angka

  • Sasaran 2027: penjimatan kasar kira-kira 1.1 bilion euro daripada AI dan automasi di luar Amerika Syarikat, berbanding 2023. Sasaran yang ditetapkan pada Capital Markets Day 2024 ialah kira-kira 800 juta euro, jadi syarikat itu telah menaikkannya.
  • Sasaran 2030: kos tidak langsung yang lebih rendah kira-kira 2.5 bilion euro berbanding 2023.
  • Hasil: kira-kira 250 juta euro hasil berkaitan AI daripada perniagaan dengan syarikat di luar Amerika Syarikat dijangka pada 2026, meningkat kepada kira-kira 800 juta euro pada 2030.
  • Perkhidmatan pelanggan: chatbot Frag Magenta mengendalikan kira-kira 2.6 juta panggilan perkhidmatan pelanggan pada separuh pertama 2026. Dalam operasinya di Amerika Syarikat, panggilan perkhidmatan pelanggan menurun 55%, dan ejen AI kini mengendalikan 40% hubungan pelanggan.
  • Rangkaian: ejen bernama RAN Guardian memendekkan masa tindak balas terhadap kejadian tekanan rangkaian mudah alih daripada beberapa jam kepada kira-kira satu minit.
  • Kualiti: aduan menurun 30% apabila AI mengesan masalah penyediaan sambungan lebih awal.
  • Tenaga kerja: lebih daripada 100,000 pekerja telah dilatih menggunakan alat AI di bawah inisiatif AI for All.

Ini ialah angka yang diterbitkan oleh sebuah syarikat tentang dirinya sendiri dalam acara pelabur, dan sasaran 2027 serta 2030 ialah unjuran, bukan keputusan. Namun cara ia ditulis wajar dicontohi.

Empat elemen yang menjadikan sasaran boleh dipertanggungjawabkan

  • Tahun asas: setiap angka dibandingkan dengan 2023. Penjimatan tidak bermakna apa-apa jika anda tidak tahu titik permulaan anda, dan perniagaan yang tidak merekodkan kosnya hari ini tidak dapat membuktikan sebarang penjimatan esok.
  • Kategori kos yang dinamakan: sasaran 2030 adalah untuk kos tidak langsung, bukan jumlah kos. Syarikat itu tidak memperincikan apa yang termasuk dalam kategori tersebut, tetapi dengan menamakannya sahaja, penjimatan AI tidak bercampur dengan setiap pengurangan kos yang lain.
  • Tarikh akhir dan pencapaian pertengahan: 2027, kemudian 2030. Pencapaian pertengahan itulah yang membolehkan syarikat menaikkan sasarannya selepas mengukur apa yang telah dicapai.
  • Kasar, bukan bersih: sasaran 2027 digambarkan sebagai penjimatan kasar, sebelum perbelanjaan untuk alat dan pembangunan. Dalam perniagaan anda, anda memerlukan kedua-dua angka bersebelahan: berapa yang anda jimatkan, dan berapa yang anda bayar untuk menjimatkannya.

Terdapat elemen kelima yang mudah terlepas pandang: metrik kualiti di sebelah metrik kos. Penurunan aduan sebanyak 30% menunjukkan bahawa penjimatan itu tidak dicapai dengan mengorbankan pelanggan. Penjimatan yang meningkatkan aduan bukanlah penjimatan. Ia ialah kos yang ditangguhkan.

Dari mana datangnya penjimatan: kerja berulang, bukan projek pameran

Contoh yang ditunjukkan oleh syarikat itu bukanlah projek yang luar biasa. Ia ialah tugas harian yang berulang beribu-ribu kali:

  • Soalan pelanggan yang berulang: status pesanan, bil, kerosakan yang sudah diketahui. Itulah yang dikendalikan oleh Frag Magenta, dan ia jenis soalan yang sama yang sampai kepada perkhidmatan pelanggan anda melalui WhatsApp dan telefon.
  • Mengesan masalah sebelum pelanggan melaporkannya: RAN Guardian tidak menjawab pelanggan. Ia memantau rangkaian dan bertindak dalam masa satu minit. Dalam perniagaan anda, padanannya ialah amaran tentang stok yang hampir habis, invois yang melepasi tarikh matang, atau pesanan yang lewat.
  • Alat harian untuk pekerja: syarikat itu menyatakan ia menggunakan ChatGPT Enterprise, Microsoft Copilot dan pembantu dalamannya sendiri, AskT. Latihan yang meluas itulah yang mengubah langganan berbayar menjadi penggunaan sebenar.

Cara menulis sasaran seperti ini mengikut skala anda sendiri

Perniagaan 30 orang tidak akan bercakap tentang bilion, tetapi bentuk yang sama berfungsi pada sebarang saiz. Mulakan dengan satu halaman:

  • Pilih tiga proses berulang, tidak lebih: contohnya menjawab pertanyaan pelanggan, memasukkan invois pembekal, menyediakan laporan jualan mingguan. Proses yang berulang setiap hari ialah tempat penjimatan kelihatan.
  • Rekodkan data asas bulan ini, sebelum sebarang alat: berapa kerap proses itu dijalankan, berapa lama masa yang diambil, siapa yang melakukannya, dan berapa banyak kesilapan atau aduan yang dihasilkannya. Tanpa angka itu, setiap penjimatan selepas ini hanyalah pendapat, bukan angka.
  • Berikan setiap proses satu metrik kos dan satu metrik kualiti: masa bagi setiap transaksi bersama kadar kesilapan, atau perbualan yang diselesaikan tanpa kakitangan bersama bilangan aduan.
  • Tetapkan titik semakan pada 90 hari dan sasaran pada satu tahun: titik semakan yang dekat memberitahu anda sama ada perlu melaraskan sasaran atau menukar alat.
  • Kira nilai bersih: tolak kos langganan, masa semakan oleh manusia dan masa latihan daripada penjimatan.
  • Tentukan lebih awal ke mana penjimatan akan disalurkan: Deutsche Telekom menyatakan ia akan melabur semula penjimatan tambahan 2027 untuk mempercepatkan transformasi digitalnya dan meluaskan gentian optik di Jerman. Dalam perniagaan anda, ini mungkin bermakna memindahkan jam kerja kakitangan daripada kemasukan data kepada susulan pelanggan.

Kami telah menerangkan cara mengukur pulangan sebelum dan selepas sesuatu projek dalam artikel kami tentang mengukur pulangan sebenar AI, dan mengira langkah demi langkah pulangan pembantu perkhidmatan pelanggan dalam artikel kami tentang ROI pembantu AI.

Apa yang tidak terpakai pada perniagaan anda

  • Skala: syarikat sebesar ini mengagihkan kos alat dan pasukan kepada berjuta-juta pelanggan. Perniagaan kecil memerlukan penjimatan dalam satu proses untuk menampung kos alat dalam masa beberapa bulan, bukan bertahun-tahun.
  • Data: ejen yang bertindak dalam masa satu minit memerlukan data yang sampai kepadanya sebaik sahaja sesuatu kejadian berlaku. Amaran awal dalam perniagaan anda terlebih dahulu memerlukan pesanan, stok dan invois berada dalam satu sistem, bukan dalam fail yang berselerak.
  • Angka yang diumumkan bukan keputusan: 2.5 bilion euro ialah sasaran bagi 2030. Jangan ukur janji vendor berdasarkan angka itu. Minta vendor memberikan data asas dan metrik yang akan dijadikan ukuran tanggungjawab mereka.

Pandangan Origami

Kami melihat pengumuman Deutsche Telekom sebagai peralihan daripada persoalan sama ada perlu menggunakan AI kepada persoalan berapa banyak ia menjimatkan dan di mana. Itulah persoalan yang patut ditanya oleh setiap pengurus di Kerajaan Arab Saudi sebelum menandatangani langganan baharu, terutamanya pada tahun yang penuh dengan tawaran.

Dalam projek yang kami bina, kami bermula dengan urutan yang sama: mengukur proses sebagaimana ia berjalan hari ini, menyambungkan alat kepada sistem tempat proses itu benar-benar berlaku, kemudian mengukur kos dan kualiti bersama-sama selepas mula digunakan. AI yang tidak dapat melihat data pesanan dan invois anda kekal sebagai pembantu penulisan, bukan alat yang menurunkan kos.

Kesimpulan

  • Deutsche Telekom menyasarkan penjimatan kasar kira-kira 1.1 bilion euro di luar Amerika Syarikat pada 2027 dan kos tidak langsung yang lebih rendah kira-kira 2.5 bilion euro pada 2030, kedua-duanya berbanding 2023.
  • Nilai pengumuman ini terletak pada bentuknya: tahun asas, kategori kos, tarikh akhir dengan pencapaian pertengahan, dan metrik kualiti di sebelah kos.
  • Penjimatan yang ditunjukkan datang daripada kerja berulang: soalan pelanggan, pengesanan awal masalah, dan alat harian untuk pekerja selepas latihan yang meluas.
  • Mulakan dengan tiga proses, rekodkan data asas bulan ini, kira penjimatan secara bersih, dan tentukan lebih awal ke mana ia akan disalurkan.

Sumber