Det er let at miste overblikket med den mængde af muligheder, som brugen af AI kan bringe til din virksomhed, ganske enkelt fordi mulighederne stort set er uendelige.

Forsøg at fokusere på, hvad der er nødvendigt og muligt at gennemføre i din virksomhed. Tøv ikke med at afprøve forskellige formater og vigtigst af alt, vær ikke bange for at fejle. En AI-implementering fejler muligvis et par gange, men uden den slags erfaring, er det svært at nå helt i mål.

Jeg har derfor nedenfor skitseret fem ting, jeg mener, at virksomheder skal være opmærksomme på, når de implementerer AI eller bare blot går over overvejer det

1. Identificer værdifulde sager

Return on Investment (RoI) er vigtig, men hastighed er kritisk. En fejl, som mange virksomheder begår i dag, er at vælge det mest komplekse problem, som man så vælger at få løst ved hjælp af en AI-løsning. Dette giver dog ikke nødvendigvis det største eller bedste resultat. Det kan derfor være en god ide at kigge efter mindre komplekse problemer, som ved brugen af AI kan generere mere værdi langt hurtigere.

RoI skal også spille en rolle i beslutningsprocessen. Omkostningerne ved løsningen må under ingen omstændigheder overstige værdien af ​​fordelene, hvorfor en ret præcis forståelse af det forventede investeringsafkast er vigtigt at have med i overvejelserne.

2. Inddrag altid forretningen

Selvom dette synes åbenlyst, er det dog nødvendigt at gentage: Det er vigtigt at forblive forbundet med virksomheden gennem hele implementeringen af en AI-løsnings livscyklus.

Afvejninger og beslutninger er nødvendige undervejs. Det er derfor afgørende at forstå, hvad virksomheden har brug for at opnå, hvor vigtigt problemet er, og hvor hurtigt det skal kunne løses. At kunne forstå alt dette og blive enige om de næste skridt, hjælper med at sikre de nødvendige investeringer – og endda øget finansiering, hvis tidlige resultater af implementeringen viser sig at være mere lovende end forventet.

Håndtering af forventninger er også afgørende. AI kan aldrig garantere 100 pct. automatisering eller 100 pct. nøjagtighed. Derfor er det meget vigtigt at forstå, hvad en acceptabel fejlmargin er for virksomheden, og hvordan virksomheden planlægger at løse eventuelle fejl. Denne forståelse hjælper med at tydeliggøre, hvor, hvordan og i hvilket omfang AI kan hjælpe virksomheden, og også hvor ledelsen muligvis har brug for en backup-plan.

3. De rigtige data på det rigtige tidspunkt

Enhver besparelse, som en virksomhed kan vinde ved brugen af AI, kan let blive udhulet eller mistet, grundet de omkostninger der skal til for at levere den helt rigtige data til brug for AI-implementeringen.

Da en AI-implementerings succes er stærkt afhængig af data, skal dataene være både af den rigtige kvalitet samt pålidelige. De rigtige data skal være tilgængelige på det tidspunkt, hvor det er nødvendigt. Og det skal forberedes, kategoriseres og klassificeres på en måde, som gør det let at analysere.

Så investering i moderne dataplatforme og datastyringsfunktioner er afgørende for at kunne drive vellykkede AI-initiativer. Det er nødvendigt at have en datastrategi for virksomheden, der kombinerer alle data og giver alle forretningsområder fri adgang til dem.

4. Start i det små, lav ofte fejl og vær smidig

Udtrykket "rigtigt første gang" gælder ikke nødvendigvis for AI. Dette gælder især, når det kommer til forudsigelser og prognoser. At kunne opnå et acceptabelt niveau af nøjagtighed kan kræve mange iterationer, hvorfor fejl i processen skal ske hurtigt for at lære, hvad der skal rettes op på.

Da der altid er risiko for at fejle i AI-implementeringer, er det også vigtigt at starte med et mindre problem, der skal løses. Dette hjælper med at reducere risikoen forbundet med omkostningerne ved at fejle. Der er ingen skam ved at droppe en idé og genoverveje tilgangen. Faktisk er denne vilje til at genoverveje afgørende.

Hvis der er tvivl om levedygtigheden af ​​en AI-løsning, er det aldrig den rigtige vej at fortsætte med den – og derved spilde en masse tid og penge. Det anbefales altid at ændre retning eller endda, i nogle tilfælde, at droppe ideen helt og vælge en ny. Når et mindre problem er løst, og virksomheden kan se dens værdi – og den dertilhørende RoI – kan løsningen skaleres op for at løse et større problem.

5. Mål resultater, ikke output

It- og AI-projekter er i sagens natur forskellige. It-projekter fortsætter med en klar idé og et fastsat mål for det ønskede output fra dag ét. AI er derimod mest brugt i søgen efter at forstå det ukendte. Det er derfor umuligt at vide, hvad output vil være før tid. AI skal indstilles, overvåges og ændres over tid.

Succes med AI kræver muligvis flere iterationer end oprindeligt planlagt, og det leverer muligvis ikke det samme niveau af nøjagtighed eller automatisering, som virksomheden oprindeligt havde forestillet sig. Succes skal derfor vurderes ud fra graden af den indvirkning, det skaber, og hvor meget værdi det giver.

Klumme: Digital transformation er essentiel for den grønne omstilling

Klumme: Digital transformation er essentiel for den grønne omstilling