Finanční ředitelka OpenAI navrhuje scorecard pro měření návratnosti AI ve firmách

Finanční ředitelka OpenAI Sarah Friar představila koncept praktické scorecard pro hodnocení nasazení umělé inteligence ve firmách, který má manažerům pomoci lépe posoudit, zda se investice do AI skutečně vyplácí. Podle Friar dosavadní způsoby měření návratnosti investic do umělé inteligence často selhávají, protože se soustředí na obecné metriky používání, nikoli na to, zda AI reálně odvádí užitečnou práci.

Friar navrhuje, aby firmy místo abstraktních ukazatelů sledovaly konkrétní ekonomické parametry spojené s nasazením AI systémů. Klíčovým prvkem scorecard jsou náklady na úspěšně dokončený úkol, tedy kolik firmu reálně stojí, když AI dokončí konkrétní pracovní úlohu od začátku do konce. Tento ukazatel má podle ní vypovídací hodnotu mnohem vyšší než pouhé sledování počtu dotazů nebo aktivních uživatelů.

Dalším sledovaným parametrem je spolehlivost systémů, tedy jak často AI dokáže úkol splnit bez chyb nebo bez nutnosti lidského zásahu. Friar upozorňuje, že vysoká míra selhání nebo časté opravy výstupů mohou zcela vymazat úspory, které firma z nasazení AI očekává. Spolehlivost se tak podle ní musí posuzovat společně s náklady, protože levné, ale nespolehlivé řešení může být z ekonomického hlediska nakonec dražší než dražší, ale stabilnější systém.

Scorecard dále zahrnuje ukazatel návratnosti výpočetního výkonu, tedy poměr mezi tím, kolik firma investuje do výpočetní infrastruktury a kolik reálné hodnoty jí toto nasazení přináší. Friar tento přístup popisuje jako snahu převést diskuzi o AI z technologické roviny do roviny byznysové, kde manažeři dokážou jasně zdůvodnit další investice na základě konkrétních čísel, nikoli jen očekávání nebo trendů v odvětví.

Podle Friar je současná praxe měření dopadu AI ve firmách často nedostatečná, protože společnosti sledují metriky, které nesouvisejí s reálným byznysovým přínosem. Mnoho firem podle ní investuje do nasazení generativní AI, aniž by dokázalo jasně vyčíslit, zda se tato investice promítá do úspor, zvýšení produktivity nebo zlepšení kvality služeb. Navržená scorecard má tento nedostatek řešit tím, že spojuje technické parametry výkonu systému s jasně měřitelnými finančními výsledky.

Friar zdůraznila, že cílem není vytvořit jednotný univerzální vzorec, který by platil pro všechny firmy a všechna odvětví. Spíše jde o rámec, který mohou finanční a provozní ředitelé přizpůsobit vlastnímu byznysu a specifickým úkolům, které chtějí pomocí AI automatizovat nebo zefektivnit. Podstatné je podle ní to, aby firmy měřily stejné tři oblasti, tedy náklady na úspěšně splněný úkol, míru spolehlivosti výstupů a efektivitu využití výpočetního výkonu, a tato data pravidelně vyhodnocovaly.

Sarah Friar dlouhodobě patří mezi hlasy, které volají po větší finanční disciplíně v přístupu k nasazování umělé inteligence ve firmách. Jako CFO OpenAI se pohybuje na pomezí technologického vývoje a byznysové praxe, což jí dává perspektivu na to, jak firmy z různých odvětví k AI přistupují a jaké chyby při měření jejího přínosu nejčastěji dělají. Její vystoupení reaguje na širší debatu, která se v posledních měsících vede o tom, zda masivní investice do generativní AI odpov