Av Niklas Sandgren, Data Scientist, Cepheo.
AI (artificiell intelligens) har gått från att vara ett futuristiskt koncept till att bli ett praktiskt verktyg redo att implementeras i din organisation med bara ett klick.
Generativ AI, som Chat GPT eller Copilot, kan förbättra verksamheten och beslutsprocesserna avsevärt. Det är dock viktigt att förstå hur man kommer igång på ett effektivt sätt. Även om AI kan implementeras utan större svårigheter, är en framgångsrik och värdeskapande implementering en helt annan sak.
För medelstora företag bör fokus ligga på användning av avancerade modeller och att integrera dessa med befintliga affärsdata. Många AI-applikationer kräver inte en stor investering i en dataplattform, utan snarare strategisk planering och kulturell beredskap.
Viktiga överväganden innan du börjar
Före integrering av AI i ditt företag finns det två grundläggande områden att tänka på: kultur och utbildning samt infrastruktur.
1. Skapa en AI-redo företagskultur
Införandet av AI är inte bara en teknisk uppgradering, det är en total omvandling av hur din organisation tänker och arbetar. Det första steget är att se till att både ledningen och medarbetarna har en gemensam förståelse för potentialen hos AI.
Engagemang underifrån: Uppmuntra AI-användning bland medarbetarna genom att främja en nyfiken och trygg miljö. Ge medarbetarna möjlighet att experimentera med AI-lösningar för att förbättra sina arbetsuppgifter och arbetsflöden. Interna förkämpar – medarbetare som går i bräschen för att införa AI – kan fungera som förebilder och driva på införandet av AI på olika avdelningar.
Ledarskap uppifrån: Ledarskapet spelar en minst lika viktig roll vid införandet av AI. Genom strategiska diskussioner på ledningsnivå måste man prioritera AI som ett verktyg för att uppnå affärsmål, inte bara som en trendig teknik. Tilldela resurser – både ekonomiska och mänskliga – till AI-initiativ och se till att projekten är i linje med affärsmålen. Agilt beslutsfattande är nyckeln till att effektivt skala upp AI-insatser.
Löpande utbildning och utveckling: Kontinuerligt lärande är viktigt. Workshops, oavsett om de leds internt eller av konsulter, bör anordnas för att personalen ska lära känna AI-koncept och AI-verktyg. Kunskapsdelning mellan avdelningar bidrar till en smidig integration av AI i de dagliga processerna, vilket möjliggör iterativa förbättringar.
2. Infrastruktur: byggstenarna för AI-implementering
Din organisations befintliga infrastruktur är en kritisk faktor när det gäller att bli AI-redo. Lyckligtvis har de flesta företag, särskilt de som har moderna, molnbaserade ERP-system, redan en stark grund att bygga vidare på.
Utnyttja befintliga plattformar: Implementeringen av AI kan liknas vid ett legobygge. Genom användning av befintliga verktyg som Microsoft Azure kan organisationen börja med att definiera affärsproblemen och sedan lägga AI-funktioner ovanpå sina nuvarande system. För ditt första AI-användningsfall kan du oftast börja med en minimalistisk datagrund som bara matas med de data du behöver. Med de senaste förbättringarna av dataverktyg är det inte alltför betungande att sätta upp detta för projektet.
Effektiv skalning: Det är ofta bra att börja smått, men för att skala upp AI i hela organisationen krävs en robust infrastruktur. I takt med att AI-modellerna blir alltmer skräddarsydda efter dina specifika behov är det avgörande med en infrastruktur som möjliggör effektiv utrullning och finjustering. De data och processer som matas in i AI-modellerna avgör hur effektiva de är, så se till att de är välstrukturerade och relevanta.
Fokusera på affärsbehoven, inte tekniken
En vanlig fallgrop för företag som utforskar AI är att dras med i hypen som omgärdar denna teknik. I stället för att fokusera på de senaste och mest fantastiska verktygen bör beslutsfattarna fokusera på de specifika affärsbehov som AI kan tillgodose. Oavsett om det handlar om att effektivisera verksamheten, förbättra kundservicen eller tillhandahålla datadrivna insikter bör AI vara ett verktyg för att uppnå tydliga och mätbara affärsmål.
Att experimentera är viktigt. Börja med små pilotprojekt som fokuserar på ett specifikt problem. När du har validerat resultaten, skala upp lösningen till andra delar av verksamheten. Målet ska vara att lära sig, anpassa sig och snabbt förbättra och utveckla.
Vad du bör undvika: vanliga fallgropar vid införande av AI
Vid införande av AI är det frestande att satsa på stora, företagsövergripande initiativ som involverar många intressenter. Detta kan dock leda till onödig komplexitet och förseningar. Börja med ett litet, fokuserat team och ett tydligt användningsfall. Alltför ambitiösa projekt som involverar för många människor eller som fokuserar på för många områden samtidigt kan bromsa utvecklingen och försvaga resultaten.
Dessutom får du inte glömma bort att AI aldrig blir mer kraftfullt än de data och processer som stöder det. Värdet av AI ökar med kvaliteten på dina data. Vill du att AI ska få stort genomslag i ditt företag? Säkerställ datakvalitet och effektiva processer för att se till att du inte fastnar på vägen. Prioritera att dessa grundläggande delar fungerar som de ska innan du fortsätter med storskalig AI-implementering.
Ta det första steget
AI ger medelstora företag en unik möjlighet att förnya och optimera sin verksamhet. Genom att fokusera på att bli kulturellt redo, utnyttja befintlig infrastruktur och se till att AI-initiativ överensstämmer med konkreta affärsmål kan du frigöra AI:s fulla potential i din organisation.
Börja smått, experimentera och skala upp i takt med att du får självförtroende och erfarenhet. Med rätt tillvägagångssätt kan AI förändra hur din organisation fungerar och ge den en konkurrensfördel i en alltmer digital värld.
Om författaren
Niklas är Data Scientist och AI-specialist som leder Cepheos AI-initiativ i Norden. Hans expertis inom artificiell intelligens kommer att hjälpa dig att utforska hur du kan använda AI för att driva effektivitet, innovation och tillväxt i din organisation.
