Nyckelfaktorer för en framgångsrik implementering av AI 

AI har radikalt förändrat hur organisationer hanterar och använder data i sin verksamhet

Samtidigt som AI erbjuder stora möjligheter är det inte alltid självklart hur det skapar värde för verksamheten. Gartner har identifierat fyra utmaningar med att skapa värde genom AI:

1. Att uppnå affärsnytta 
   De affärsmässiga fördelarna med artificiell intelligens realiseras ofta inte om medarbetarna inte engagerar sig i att använda den. 

1. Kostnadskontroll 
   AI-projekt kan vara kostsamma, särskilt om onödigt avancerade språkmodeller används. För många användningsområden räcker en tillräckligt bra modell, vilket hjälper till att hålla kostnaderna nere. 

1. Datastyrning 
   När data och AI sprids i organisationen uppstår nya risker kopplade till datastyrning. Samtidigt måste organisationen hantera dessa risker och möjliggöra effektiv användning av data i verksamheten. 

1. Förändringsledning 
   Förändringen som AI medför påverkar både medarbetares prestation och välmående, både positivt och negativt. Det är viktigt att förändringen hanteras konsekvent och att användarna uppmuntras att dra nytta av AI-tjänster för att uppnå affärsnytta. 

Vad krävs för att AI ska skapa affärsvärde? 

Vår erfarenhet visar att tre grundpelare måste vara på plats: 

1. Rätt data 
   Data måste vara tillgänglig för verksamhetens användare så att de kan skapa värde från den. 

1. Riktiga människor 
   Människor måste ha förmågan att identifiera användningsområden där data och AI kan tillämpas. Detta är det bästa sättet att skapa affärsvärde. Företag behöver roller som kan hjälpa beslutsfattare att dra nytta av data. 
   Dessutom måste det finnas en kultur och ett tankesätt som driver framåt användningen av data och AI i organisationen. Genom detta kan nya sätt att skapa värde och effektivisera arbetet med hjälp av AI identifieras. 

1. Rätt metoder 
   Systematiska arbetssätt och ledningsstöd är avgörande för att AI-projekt ska lyckas. Organisationer måste kunna genomföra sina planer med beslutsamhet. 
   För att stödja AI behöver organisationer moderna teknologier som ger skalbarhet, flexibilitet och snabb tillgång till information. Men de fulla fördelarna med AI och data kan endast uppnås om det finns en sömlös koppling mellan teknik, datakvalitet och mänsklig kompetens. 

Effektivt datadrivet beslutsfattande med nya verktyg 

Teknologins utveckling skapar nya möjligheter för att använda AI och data. Övergången från datacenter till molnmiljöer under 2010-talet gav skalbarhet, och moderna dataplattformar har tagit utvecklingen till nästa nivå. 

Dagens dataplattformar möjliggör en modulär arkitektur där systemkomponenter kan fungera självständigt och kommunicera via gränssnitt. Detta ökar flexibilitet och skalbarhet samt förenklar underhåll. Plattformarna stödjer också olika arbetsbelastningar och möjliggör effektivare samverkan mellan olika faktorer. 

Mer enhetlig analys och rapportering 

Traditionellt har analys och rapportering gjorts i separata miljöer, men molntjänster gör det möjligt att hantera dem parallellt. Exempelvis har många företag infört PowerBI som ett självbetjäningsverktyg för analys. På så sätt blir dataanalys inte enbart en uppgift för dataanalytiker – även verksamhetsanvändare kan enkelt komma åt data. När det gäller dataanalys erbjuder Copilot AI-funktioner som förenklar rapportering och analys. 

Att bygga lättare interaktiva AI-applikationer direkt ovanpå data gör det möjligt för användare att snabbt besvara frågor. Detta minskar mellanhänder och påskyndar tillgången till information. 

Enkelhet stödjer affären 

I praktiken gör de nya verktygen det möjligt för även mindre tekniska användare att enkelt lösa utmaningar som ligger nära verksamheten. Detta minskar missförstånd i informationsflödet och påskyndar beslutsfattandet. 

Hur får man högkvalitativ data och organiserar sig kring den? 

Även om modern dataarkitektur är tekniskt möjlig att lösa, är tillgången till högkvalitativ data mer komplex. De viktigaste faktorerna som påverkar datakvalitet sträcker sig bortom tekniska lösningar och handlar om organisationens ledning, ägandeskap och samarbete. 

Samarbetet mellan verksamheten och IT är avgörande. Verksamhetsteamen har allt mer teknisk kompetens, och IT:s roll är att förse dem med rätt verktyg och roller. Det är viktigt att roller och verktyg stöds av tydlig utbildning. 

Många organisationer överväger att etablera verksamhetsdrivna datateam. För att dessa team ska lyckas krävs noggrann planering av arbetssätt och en helhetssyn på teknik och mänskliga faktorer i datastyrning: Hur organiseras datateam? Hur engageras de? Hur definieras dataägarskap? Samarbetet mellan IT och verksamheten måste vara sömlöst. 

Hur kan AI-projekt tas i produktion så effektivt som möjligt? 

Det viktigaste för att få projekt i mål är att från dag ett ha produktion som mål i allt vi gör. Detta innebär att arkitektur, dataplattform och analys designas med produktion i åtanke. 

Vår praktiska erfarenhet visar att en av de största utmaningarna i alla tekniska lösningar – inte bara AI – är att identifiera rätt användningsområden inom organisationen. Det är viktigt att fastställa var AI kommer att ge störst affärsnytta eller produktivitetsförbättringar innan projektet startar. 

Naturligtvis spelar högkvalitativ data och en välfungerande plattformsarkitektur en viktig roll, så att dessa kan användas smidigt i verksamheten. 

När dessa faktorer är på plats blir genomförandet av projekt betydligt enklare. 

Implementering av AI kräver förändringsledning 

Artificiell intelligens har redan förändrat arbetslivet i grunden, och dess påverkan fortsätter att växa. För att fullt ut dra nytta av AI måste medarbetarna ta till sig de nya verktygen och integrera dem i sitt dagliga arbete. 

Även om en organisation har tillgång till de mest avancerade MLOps-pipelines och högkvalitativa AI-modeller integrerade i rapporter, går de verkliga fördelarna förlorade om slutanvändarna inte förstår eller litar på modellernas resultat. För att realisera AI:s värde måste medarbetarna uppleva att de nya verktygen ger konkreta fördelar. 

Historiskt sett krävde exempelvis övergången för en ekonom från Excel till PowerBI stöd och utbildning. Nu, i AI-revolutionen, kommer alla anställdas arbetssätt att förändras, vilket kräver systematisk förändringsledning från organisationens sida. 

AI:s huvudsyfte är att göra processer mer effektiva. Men detta kräver ett transformativt ledarskap på alla nivåer i organisationen, så att användningen av AI inte känns skrämmande eller alltför utmanande. Tydlig kommunikation, utbildning och användarstöd är avgörande för att AI ska bli en naturlig del av det dagliga arbetet. 

 

Är du redo att använda AI i din verksamhet? Våra AI-experter har tagit fram en checklista baserad på över 100 genomförda AI -projekt hos twoday. Ladda ner den gratis.

Intresserad av att använda artificiell intelligens i din verksamhet? 
Kontakta oss så skräddarsyr vi en lösning som passar dig bäst!