AI වලින් ලාභ ගන්නේ 12%යි: ව්යාපාරිකයන් දැනගත යුතු ඇත්ත කතාව
AI රැල්ල අවසන් ද? සමාගම් 56%කට AI වලින් සත පහක ලාභයක් නෑ. ඔබ අයත් වන්නේ සාර්ථක වන 12%ට ද?
AI වලින් ලාභ ගන්නේ 12%යි: ව්යාපාරිකයන් දැනගත යුතු ඇත්ත කතාව
කෘත්රිම බුද්ධිය (AI) ගැන තිබුණු උන්මාදය සහ අත්හදා බැලීම්වල කාලය දැන් අවසන් වෙමින් පවතින බව පෙනෙන්නට තිබෙනවා. ඒ වෙනුවට දැන් ව්යාපාරික ලෝකය තුළ කතා බහට ලක්වන්නේ මූල්ය විනය සහ ප්රතිලාභ ගැනයි. Forbes සඟරාව උපුටා දක්වන 2026 PwC සමීක්ෂණයකට අනුව, ව්යාපාරික නායකයින්ට ලැබී ඇත්තේ ඉතා බැරෑරුම් පණිවිඩයක්. එනම්, ප්රධාන විධායක නිලධාරීන්ගෙන් (CEOs) ක්ම පවසන්නේ තමන්ගේ AI ව්යාපෘතිවලින් කිසිදු මූල්යමය ප්රතිලාභයක් (Zero ROI) ලැබී නොමැති බවයි. ඊටත් වඩා පුදුම සහගත කරුණ නම්, මෙම තාක්ෂණය හරහා සැලකිය යුතු ආදායම් වර්ධනයක් අත්පත් කරගෙන ඇත්තේ ආයතන ක් වැනි සුළු පිරිසක් පමණක් වීමයි.
විශේෂයෙන්ම එක්සත් රාජධානියේ (UK) මධ්යම ප්රමාණයේ ව්යාපාරිකයන්ට සහ වෘත්තිකයන්ට මෙම දත්ත මගින් විශාල පණිවිඩයක් ලබා දෙනවා. මීට වසර කිහිපයකට පෙර තාක්ෂණික අයවැය වෙන් කිරීමට හේතු වූ "අතපසු වේ යැයි ඇති බිය" (FOMO) වෙනුවට, දැන් ආයෝජනයෙන් ලැබෙන සැබෑ වටිනාකම (Value Realization) ගැන දැඩි අවධානයක් යොමු වී තිබෙනවා.
තාක්ෂණය තිබීම පමණක් ප්රමාණවත්ද?
2023 සහ 2025 අතර කාලයේ ලෝකයේම අවධානය තිබුණේ AI තාක්ෂණයට ප්රවේශය ලබා ගැනීම ගැනයි. ඒ කියන්නේ අවශ්ය පරිගණක බලය, ලයිසන්ස් සහ දක්ෂයන් බඳවා ගැනීම වැනි දේවල්වලටයි. නමුත් 2026 වන විට කතාව වෙනස් වෙලා. දැන් වැදගත් වෙන්නේ එහි ප්රායෝගික භාවිතයයි.
බොහෝ සමාගම් AI භාවිතා කළත්, එයින් ලාභයක් නොලබන්නේ ඇයි? මින් පැහැදිලි වන්නේ බොහෝ ආයතනවලට AI තවමත් අමතර වියදමක් (Cost centre) මිස වටිනාකමක් එකතු කරන සාධකයක් නොවන බවයි. අර මුලින් සඳහන් කළ "12% ගැටලුව" අපට කියන්නේ මෙයයි: තරඟකාරී වාසිය හිමිවන්නේ තාක්ෂණය මිලදී ගත් අයට නොව, එයට ගැලපෙන ලෙස තම ව්යාපාරික ක්රියාවලීන් වෙනස් කරගත් (Re-engineered) සුළු පිරිසට පමණයි.
බොහෝ ව්යාපෘති අසාර්ථක වෙන්නේ ඇයි?
මෘදුකාංගයක් මිලදී ගැනීම කාර්යක්ෂමතාව මිලදී ගැනීමක් නොවන බව වටහා ගැනීම ඉතා වැදගත්. කිසිදු ප්රතිලාභයක් නොලබන ක් වූ සමාගම් බොහෝ විට "Overlay Trap" එකට හසු වී තිබෙනවා. ඒ කියන්නේ, පරණ යල් පැන ගිය ක්රමවේදයන් එලෙසම තබාගෙන, ඊට උඩින් AI මෙවලම් ආලේප කිරීමයි.
සාර්ථක වූ 12% ගොඩට යන්නේ කොහොමද? මේ සඳහා "Value Realization Framework" එකක් අනුගමනය කිරීම වැදගත්:
- මූලික මිිනුම් (Baselining): තාක්ෂණය හඳුන්වා දීමට පෙර යම් කාර්යයක් සඳහා වැයවන නියම පිරිවැය සහ කාලය මැන බැලීම.
- ක්රියාවලිය ප්රතිසංවිධානය (Process Re-engineering): AI මගින් පැරණි පියවරයන් වේගවත් කිරීමට උත්සාහ කරනවා වෙනුවට, අනවශ්ය පියවරයන් ඉවත් කර අලුත් ක්රමයක් සකස් කිරීම.
- විධිමත් පාලනය (Governance): නියමිත කාර්යක්ෂමතා ඉලක්ක (KPIs) සපුරාලන ව්යාපෘති සඳහා පමණක් අමතර ප්රතිපාදන වෙන් කිරීම.
අවදානම: ඉක්මනින් ලාභ සෙවීමේ ගැටලුව
ක්ෂණික ප්රතිලාභ බලාපොරොත්තු වීම මූල්යමය වශයෙන් හොඳ වුවත්, එහි උපාය මාර්ගික අවදානමක්ද තිබෙනවා. විදුලිය හෝ Cloud computing වැනි යටිතල පහසුකම් මෙන්ම, AI වල ප්රතිලාභ ලැබීමටත් යම් කාලයක් ගත විය හැකියි.
- J-Curve න්යාය: නව තාක්ෂණයක් හඳුන්වා දීමේදී මුලින් කාර්ය සාධනය පහත වැටී (Disruption costs නිසා), පසුව ඝාතීය වර්ධනයක් (Exponential growth) සිදුවන බව විශේෂඥයින් පෙන්වා දෙනවා.
- නව්යකරණය ඇනහිටීම: කාර්තුමය ලාභ නොපෙන්වූ පමණින් ව්යාපෘති නතර කළහොත්, තාක්ෂණය මෝරා වැඩෙන අවස්ථාවේදී ඔබ තරඟයෙන් ඉවත්ව සිටිය හැකියි. එවිට මුලින් පාඩු විඳගෙන පද්ධති දියුණු කරගත් තරඟකරුවන් ඉදිරියට පැමිණෙනු ඇත.
UK ව්යාපාරිකයන්ට බලපාන්නේ කෙසේද?
එක්සත් රාජධානියේ සිටින ව්යාපාරිකයන්ට සහ ව්යවසායකයන්ට මෙය තීරණාත්මක කාරණයක්. දැනට පවතින ඉහළ බලශක්ති වියදම්, ශ්රමික පිරිවැය සහ විවිධ නීතිමය රෙගුලාසි නිසා ව්යාපාරික වියදම් ඉතා ඉහළයි.
මෙවැනි පසුබිමක, කාර්යක්ෂමතාවයක් ලබා නොදෙන මිල අධික AI දායකත්වයක් (Subscription) යනු හුදෙක් අපතේ යන මුදලක් පමණක් නොව, ඔබේ ශුද්ධ ලාභයට (Net margins) එල්ල වන ඍජු තර්ජනයක්. SiBuzz පාඨකයන්ට දිය හැකි හොඳම උපදෙස වන්නේ, නිකම්ම "ෂෝ එකට කරන වැඩ" (Innovation Theatre) නවත්වා "ප්රාග්ධන කාර්යක්ෂමතාව" (Capital Efficiency) ගැන සිතන ලෙසයි.
ඔබ ස්වයංක්රීයකරණය (Automation) වෙනුවෙන් වැය කරන සෑම පවුමකින්ම, අතින් කරන වැඩ සඳහා යන වියදම ඉතිරි විය යුතුයි. යම් මෙවලමක් මාස 6ක් ඇතුළත ඔබේ නිෂ්පාදන පිරිවැය (COGS) හෝ පාරිභෝගිකයින් සොයාගැනීමේ වියදම (CAC) අඩු කරන්නේ නැත්නම්, වර්තමාන ආර්ථික තත්ත්වය අනුව එය නඩත්තු කිරීම අපහසු විය හැකියි.
අවසාන වශයෙන්...
"12% ප්රතිලාභය" යනු නවෝත්පාදන අත්හැරීමට සංඥාවක් නොවේ. එය අපට අපේ ව්යාපාර මැන බැලීමට හොඳ මිනුම් දණ්ඩක්. ප්රශ්නය විය යුත්තේ "මේ තාක්ෂණයෙන් මොකක්ද කරන්න පුළුවන්?" යන්න නොව, "අද දවසේ මගේ ව්යාපාරයේ තියෙන මොන ප්රශ්නයද මේකෙන් විසඳෙන්නේ?" යන්නයි.
මූලාශ්රය (Source): https://www.forbes.com/sites/guneyyildiz/2026/02/01/the-12-problem-why-only-a-fraction-of-ai-investments-deliver-measurable-returns/