Tio steg som leder till framgång för ditt företags AI-strategi
I denna artikel kommer vi att fördjupa oss i hur du kan bygga rätt AI-strategi för ditt företag genom praktiska erfarenheter från AI-projekt. Vi tittar på hur man sätter upp mål, vilka som är de viktigaste delarna av strategin, och hur man säkerställer att AI stöder företagets långsiktiga mål.
Så här skapar du en AI-strategi för ditt företag:
- Sätt upp mål och mätvärden
- Säkerställ kompetens och expertis
- Identifiera och prioritera AI-use cases
- Säkerställ datastyrning
- Välj rätt AI-teknik för ditt företag
- Utveckla riktlinjer för ansvarsfull och etisk användning av AI
- Planera genomförandet av ett AI-projekt
- Kartlägg AI-risker
- Övervaka och utvärdera prestanda
- Säkerställ skalbarhet och hållbarhet
Vår syn på planering av en AI-strategi bygger på gedigen erfarenhet:
- Vi har redan genomfört över 60 AI-projekt inom twoday, vilket har fördjupat vår förståelse för tillämpningen av AI inom olika branscher.
- Vårt team består av AI-experter som är dedikerade till att utforska och utnyttja de senaste teknikerna.
- Vår utvecklade applikation twoday AI Agent, som stödjer flera språkmodeller såsom OpenAI GPT, Llama och SiloAI Poro, är ett exempel på vår tekniska kompetens.
Vill du försäkra dig om att du är redo att dra nytta av AI i ditt företag?
Nu kan du ladda ner vår checklista som våra experter har tagit fram för att du ska kunna skapa en effektiv AI-strategi.
Ladda ner här👉 Checklista för AI på strategisk nivå ✅
1. Sätt upp mål och mätvärden
Att sätta tydliga och mätbara mål för AI-projekt innebär att definiera de resultat din organisation vill uppnå. Sådana mål kan till exempel innefatta att förbättra effektiviteten eller automatisera processer.
Även klara mätvärden bör sättas för dina mål, såsom förbättrad kundnöjdhet eller snabbare processer. Håll dina mål flexibla och uppdatera dem för att återspegla förändrade affärsförhållanden och tekniska framsteg.
Detta inkluderar regelbundna utvärderingar och, vid behov, uppdatering av mål och mätetal för att hålla dem relevanta och uppnåeliga.
Mätvärden för AI-projektets framgång
- Förändring i kundnöjdhet: Jämför resultaten av feedbackundersökningar före och efter projektet.
- Minskad svarstid: Till exempel jämför hastigheten på att besvara kundtjänstfrågor före och efter AI-implementering.
- Ökning av automatiseringsgraden: Uppskatta automatiseringsgraden av processer med hjälp av artificiell intelligens.
- Ökning av bearbetningsvolymerna: Mäter förändringen i kundtjänstens bearbetningsvolym utan ytterligare resurser.
- Förbättring av kampanjprestanda: Mäter ökningen av leads eller försäljning genererad av marknadsföringskampanjer med hjälp av AI.
- Kostnadsbesparingar (i olika affärsområden): Jämför kostnadsbesparingar som projektet medför med den gamla verksamhetsmodellen.
- Minskning av kundbortfall: Använd AI för att följa upp förbättringar i kundretentionen.
- Förbättrad medarbetarnöjdhet: Utvärdera förbättringen i kvaliteten på medarbetarnas arbete tack vare artificiell intelligens.
- Marknadsandelstillväxt: Mäter ökningen i företagets marknadsandel som en följd av ett AI-projekt.
- Förvärv av nya kunder: Spåra tillväxten av nya kunder i takt med att projektet framskrider.
2. Säkerställ kompetens och expertis
För en smidig implementering av AI i ditt företag är det avgörande att identifiera de färdigheter och roller som krävs för projektet. Du måste också se till att din organisation har den nödvändiga expertisen tillgänglig.
Ett brett team av experter bidrar till att maximera värdet av AI och en smidig övergång till AI-baserade processer.
Viktiga kompetenser inkluderar till exempel:
- Prompt engineering, vilket innebär att designa och optimera instruktioner eller "prompts" som kommunicerar med artificiell intelligens.
- Datahantering
- Transformationell projektledning
- Expertis inom informationssäkerhet
- Samarbetsexpertis
Att hantera dessa områden säkerställer inte bara att tekniska krav uppfylls, utan också att AI-lösningar integreras sömlöst i ditt företags dagliga verksamhet. Det möjliggör att maximera värdet av AI och bidrar till en smidig övergång till AI-baserade processer.
3. Identifiera och prioritera AI-use cases
Oavsett om det handlar om att automatisera kundtjänst, påskynda innehållsskapande eller någon annan process är identifiering av AI-use cases och deras prioritering en grundsten i din AI-strategi. Det är viktigt att definiera mål och mätetal för varje use case som styr verksamheten mot konkreta resultat.
Analysera hur olika AI-applikationer kan stödja och förbättra dina affärsområden. Sätt tydliga, mätbara mål och följ deras prestation, till exempel genom kundnöjdhet, medarbetarnöjdhet, kostnadsbesparingar eller förbättrad prestanda. Detta säkerställer att AI-adoptionen levererar verkligt värde och främjar din organisations mål.
Exempel på tillämpningar av AI som kan vara intressanta för företag inkluderar:
- Effektivisering och automatisering av kundtjänst.
- Skapa personliga shoppingupplevelser i din onlinebutik.
- Optimering av produktionsprocesser inom industrin.
- Prognostisering och optimering av energiförbrukning.
- Analys och optimering av trafikflöden i städer.
- Bedrägeriupptäckt och riskhantering inom finanssektorn.
- Hantering och optimering av personalresurser.
- Prognostisering och analys av marknadstrender.
- Analys av hälsodata och personifierade behandlingsrekommendationer.
- Dataanalys för att utveckla och optimera marknadsföringsstrategier.
4. Säkerställ datahantering och kontinuerlig kvalitetssäkring
Datahantering utgör grunden för effektiv användning av AI-modeller. För att använda AI-modeller effektivt, bygg system som möjliggör insamling, lagring, bearbetning och underhåll av högkvalitativa data, vilket är avgörande för precisionen och tillförlitligheten hos AI-modeller.
För att uppnå detta behöver din organisation investera i datainfrastruktur som stödjer insamling och analys av stora mängder data i realtid, och säkerställa att datastyrning och skydd följer GDPR och andra dataskyddsförordningar.
Att kontinuerligt säkerställa datakvaliteten och regelbundet uppdatera den är också avgörande faktorer. Genom att utveckla och underhålla processer som säkerställer datakvalitet och aktualitet kan du maximera effektiviteten hos dina AI-modeller. Detta inkluderar metoder för att rätta till felaktiga eller saknade data, berika data samt säkerställa att du har tillgång till en mångsidig och omfattande samling data som representerar olika scenarier och situationer.
5. Välj rätt AI-teknik för ditt företag
För ett företags konkurrenskraft är det avgörande att välja AI-teknik och plattformar som bäst möter organisationens behov och mål.
Här är några saker att tänka på när du väljer en AI-lösning:
- Teknisk kvalitet och kapacitet hos lösningen
- Säkerhet vid användning
- Kompatibilitet med nuvarande systemmiljö
- Kompatibilitet med långsiktig strategi
- Kostnadseffektivitet
- Teknisk skalbarhet
- Möjlighet till teknisk uppgradering
- Utbildning och behov av support
När du bedömer teknisk kvalitet och kapacitet måste du avgöra om lösningen erbjuder de nödvändiga funktionerna och prestandan för dina specifika affärsbehov. Tekniken måste vara tillräckligt flexibel för att hantera nuvarande och framtida uppgifter och tillräckligt robust för att stödja komplexa analyser och datahanteringsprocesser.
Säkerhet vid användning är också en kritisk faktor. Det måste säkerställas att tekniken följer branschens säkerhetsstandarder och lagstiftning, särskilt vid hantering av känslig eller personlig data. Detta omfattar både fysisk och digital säkerhet, inklusive datakryptering och åtkomstkontroll.
Kompatibiliteten mellan det tekniska och den nuvarande systemmiljön är också viktig. Effektiv integration med befintliga system och programvara minskar implementeringskomplexiteten och kostnaderna. Det möjliggör också en smidig övergång till nya teknologier, vilket minskar driftstopp och förbättrar anställdas anpassning.
Integrering av affärsprocesser och tekniskt stöd för långsiktig affärsstrategi är avgörande faktorer att beakta. Utvärdera hur den valda AI-tekniken integreras med befintliga affärsprocesser och stödjer långsiktig affärsstrategi. Det är också viktigt att säkerställa att användarna får nödvändig utbildning och stöd för att effektivt kunna utnyttja teknologin.
Slutligen är det avgörande att utvärdera kostnader, resurser, skalbarhet och uppgraderingsbarhet. Tekniken bör vara kostnadseffektiv i förhållande till det värde den tillför, och den bör växa och utvecklas med ditt företag. Skalbarhet säkerställer att teknologin kan hantera de ökande datavolymer och användarantal som genereras när ditt företag expanderar, medan uppgraderingsbarhet säkerställer att du håller dig uppdaterad med de senaste tekniska innovationerna.
6. Utveckla riktlinjer för ansvarsfull och etisk användning av AI
Utveckla tydliga riktlinjer för hur AI ska användas på ett ansvarsfullt och etiskt sätt inom din organisation. Dessa riktlinjer bör omfatta etiska aspekter såsom datahantering, hantering av bias, användarens integritet och datasäkerhet.
I praktiken innebär detta att skapa konkreta handlingsprinciper och dokumentera dem. Säkerställ att riktlinjerna tillämpas effektivt genom att regelbundet utbilda personalen så att de förstår dessa principer och kan tillämpa dem i sitt dagliga arbete.
Du kan också använda exempelvis Europeiska kommissionens principer för ansvarsfull artificiell intelligens, det vill säga sju nyckelområden, för att hjälpa organisationer att identifiera och mildra risker vid användning av AI.
Europeiska kommissionens principer för ansvarsfull artificiell intelligens
- Mänsklig handlingskraft och tillsyn
- Teknisk robusthet och säkerhet
- Integritet och dataskydd
- Transparens
- Mångfald, icke-diskriminering och rättvisa
- Miljö- och samhällsvälbefinnande
- Ansvarsskyldighet
I vårt senaste kundserviceprojekt följde vi principerna för ansvarsfull artificiell intelligens. I projektet fokuserade vi på att förbättra effektiviteten i ett stort kontaktcenter genom att använda Twoday AI Agent-applikationen för att snabbare och mer exakt behandla kundfrågor.
7. Planera genomförandet av ett AI-projekt
Att skapa en roadmap för implementeringen av AI-projekt är en viktig del av projektledning och framgången för AI-strategin. Denna färdplan täcker hela projektets livscykel, från initial design och prototyputveckling till slutlig driftsättning och kontinuerliga förbättringsprocesser.
Viktiga element inkluderar schemaläggning, resursallokering och integration med befintliga system, samt planering av nödvändiga kompetenser och identifiering av brister.
Roadmapen bör innehålla flexibilitet för ändrade omständigheter och tekniska utvecklingar, inklusive regelbundna kontrollpunkter och utvärderingsmetoder. Dessa åtgärder säkerställer att projekten håller sig till tidsplanen och budgeten samt uppnår uppsatta mål på ett effektivt sätt.
8. Kartlägg AI-risker
För att identifiera potentiella risker med AI-projekt är det viktigt att genomföra en omfattande riskanalys som inkluderar:
- Tekniska risker, såsom systemfel eller säkerhetsproblem.
- Operativa risker, såsom ineffektiva processer eller felaktiga beslut.
- Anseenderisker, såsom förlust av kundernas förtroende.
- Etiska risker, såsom brist på transparens i AI-beslutsfattande och potentiella partiskheter.
- Juridiska risker, såsom bristande efterlevnad och möjliga rättsliga konsekvenser.
- Finansiella risker, såsom oväntade kostnader och bristande avkastning på investeringar.
Baserat på denna analys, skapa konkreta strategier för att hantera och minimera dessa risker. Riskhanteringsstrategier kan innefatta utbildningsprogram, teknologiska uppgraderingar, backup- och återställningsplaner samt regelbundna avstämningar med intressenter.
💡 För att underlätta riskanalysen kan du använda offentliga databaser som exempelvis Partnership on AI case database, där du kan läsa om tidigare problemfall med AI. Detta hjälper till att identifiera potentiella risker i förväg. Exempelvis samlar Partnership on AI, AI Incident Database med över 1200 rapporter om problem orsakade av AI-system.
9. Övervaka och utvärdera prestanda
Det är viktigt att definiera mätvärden och processer för att övervaka effektiviteten av AI-lösningar och sätta upp mål, samt att göra justeringar. Skapa system för att samla in feedback och kontrollpunkter som möjliggör realtidsövervakning av AI-lösningar och snabba åtgärder vid avvikelser från planerade resultat.
Specialisternas roll i denna process är ovärderlig. Deras expertis hjälper dig att tolka data mer djupgående, identifiera dolda prestandautmaningar och föreslå effektiva justeringar.
Dessutom säkerställer deras expertis att insamling av feedback och kontrollpunkter inte bara stöder realtidsövervakning av AI-lösningar, utan även långsiktig utveckling och lärande. Detta garanterar att AI-lösningarna inte bara förblir aktuella utan också ständigt utvecklas för att möta verksamhetens föränderliga krav och möjligheter.
Involvering av en expert i processen säkerställer att övervakningen och utvärderingen av dina AI-lösningar är målinriktad, korrekt och ger snabb information för att stödja beslutsfattandet.
10. Säkerställ skalbarhet och hållbarhet
En väsentlig del av AI-strategin är att utforma långsiktig skalbarhet och hållbarhet för AI-lösningar, så att de kan utvecklas i takt med förändrade affärsbehov och teknologiska framsteg.
Denna design bör inkludera modulära och flexibla arkitekturer som gör det möjligt att enkelt uppgradera och utöka AI-system utan betydande avbrott i deras drift. Det är också viktigt att planera resurser och infrastruktur så att AI-lösningar kan skala effektivt när organisationen växer och marknaden förändras.
Genom att följa en AI-strategi kan du bättre utnyttja AI effektivt och ansvarsfullt, maximera dess fördelar samtidigt som du minimerar risker och utmaningar.
Författare: Pekka Sipola
Pekka Sipola har arbetat i över 20 år med affärsutveckling, försäljning och marknadsföring. Utöver detta har han mer än 15 års erfarenhet av produktutveckling och har bland annat varit i Silicon Valley, där han utvecklade en AI-teknik startup och var ansvarig för produktdesign, implementering och kommersialisering.
Pekka arbetar som VP Business Development på twoday Biitti.
