Av Niklas Sandgren, Data Scientist, Cepheo.
Kunstig intelligens har gått fra å være et futuristisk konsept til å bli et praktisk verktøy som kan tas i bruk i virksomheten med bare et klikk.
Generativ KI, som ChatGPT eller Copilot, kan forbedre driften og beslutningsprosessene betydelig. Det er imidlertid viktig å forstå hvordan man kommer i gang på en effektiv måte. Kunstig intelligens er lett å ta i bruk, men det er noe helt annet å lykkes med å ta den i bruk på en verdiskapende måte.
For mellomstore virksomheter bør fokuset ligge på å bruke avanserte modeller og integrere dem med eksisterende forretningsdata. Mange KI-applikasjoner krever ikke store investeringer i dataplattformer, men snarere strategisk planlegging og kulturell beredskap.
Viktige betraktninger før man begynner
Før KI integreres i virksomheten, er det to grunnleggende pilarer som bør vurderes: kultur/utdanning og infrastruktur.
1. Bygge en KI-klar kultur
Å ta i bruk kunstig intelligens er mer enn bare en teknologisk oppgradering – det er en transformasjon som påvirker hvordan organisasjonen tenker og opererer. Første skritt er å sikre at både ledelsen og medarbeiderne deler en felles forståelse av kunstig intelligens sitt potensial.
Engasjement nedenfra og opp: For å fremme KI-bruk blant de ansatte, er det viktig å skape et miljø preget av nysgjerrighet og trygghet. Oppfordre medarbeidere til å eksperimentere med KI-løsninger for å forbedre sine arbeidsoppgaver og optimalisere arbeidsflyten. Interne «champions» – ansatte som tar initiativ til å utforske KI – kan fungere som rollemodeller og støtte adopsjonen av KI på tvers av avdelinger.
Ledelse ovenfra og ned: Ledelsens rolle er avgjørende for å drive KI-initiativene fremover. På strategisk nivå bør KI prioriteres som et verktøy for å nå forretningsmålene, og ikke bare som en ny og spennende teknologi. Tildel ressurser - både økonomiske og menneskelige - til KI-tiltak, og sørg for at prosjektene er i tråd med målene for virksomheten. Smidige beslutningsprosesser er essensielle for å skalere KI-innsatsen effektivt.
Løpende opplæring og utvikling: Kontinuerlig læring er avgjørende. Workshops er avgjørende for å introdusere ansatte for konsepter og verktøy innen kunstig intelligens. Enten disse arrangeres internt eller ledes av konsulenter, kan de bidra til å gjøre KI mer tilgjengelig. Kunnskapsdeling mellom avdelinger fremmer integreringen av KI i daglige prosesser, og legger til rette for kontinuerlige forbedringer.
2. Infrastruktur: Byggesteinene for implementering av KI
En viktig del av KI-beredskap er å vurdere organisasjonens nåværende infrastruktur. De fleste bedrifter, spesielt de med moderne, skybaserte ERP-løsninger, har heldigvis allerede et godt utgangspunkt.
Utnytte eksisterende plattformer: Å implementere KI kan sammenlignes med å bygge med legoklosser. Ved å bruke kjente plattformer som Microsoft Azure kan organisasjoner starte med å identifisere spesifikke forretningsproblemer og deretter legge til KI-løsninger på toppen av eksisterende systemer. Ofte er det mulig å begynne med et minimalistisk datagrunnlag som kun inkluderer de mest relevante dataene for det aktuelle prosjektet. Med dagens dataverktøy er dette enklere å sette opp enn noen gang.
Effektiv skalering: Selv om det kan være lurt å starte smått, krever implementering av KI i stor skala en robust infrastruktur. Etter hvert som KI-modeller blir tilpasset dine spesifikke behov, er det viktig å ha et system som støtter effektiv distribusjon og finjustering. Datakvaliteten og de tilhørende prosessene vil avgjøre modellens suksess, så det er essensielt at disse er godt strukturerte og relevante.
Fokuser på virksomhetens behov, ikke teknologien
En vanlig felle for bedrifter som utforsker KI, er å bli revet med av den teknologiske hypen. I stedet for å jage etter de nyeste verktøyene, bør fokuset være på konkrete forretningsutfordringer som KI kan bidra til å løse. Enten målet er å effektivisere driften, forbedre kundeservicen eller levere datadrevet innsikt, bør kunstig intelligens være et middel for å oppnå spesifikke, målbare resultater.
Eksperimentering er nøkkelen. Begynn med små pilotprosjekter rettet mot et spesifikt problem. Når resultatene er validert, kan løsningen rulles ut til flere deler av virksomheten. Målet er å lære, tilpasse og iterere raskt.
Hva man bør unngå: Vanlige fallgruver ved bruk av KI
Det kan være fristende å satse stort fra starten, med omfattende prosjekter som involverer mange interessenter. Dette kan imidlertid føre til unødvendig kompleksitet og forsinkelser. Begynn med et lite, fokusert team og en klar brukscase. Overambisiøse prosjekter som involverer for mange mennesker eller som forsøker å ta tak i for mange områder samtidig, kan bremse fremdriften og utvanne resultatene.
Dessuten må man ikke glemme at kunstig intelligens bare er så kraftig som dataene og prosessene som støtter den. Verdien av KI øker med kvaliteten på dataene dine. Ønsker du at KI skal ha en stor innvirkning på virksomheten din? Sørg for datakvalitet og effektive prosesser, og unngå å bli holdt tilbake. Prioriter å få disse grunnleggende elementene på plass før du går videre med storskala KI-implementering.
Ta det første skrittet
KI gir mellomstore bedrifter en enestående mulighet til å innovere og optimalisere. Ved å fokusere på kulturell beredskap, utnytte eksisterende infrastruktur og tilpasse KI-initiativer til konkrete forretningsmål, kan du utnytte KIs fulle potensial i organisasjonen.
Begynn i det små, eksperimenter og skaler etter hvert som du får mer selvtillit og erfaring. Med riktig tilnærming kan kunstig intelligens forandre organisasjonens drift og gi et konkurransefortrinn i en stadig mer digital verden.
Om forfatteren
Niklas er Data Scientist og AI-spesialist som leder Cepheos AI-initiativer i Norden. Hans ekspertise innen kunstig intelligens vil hjelpe deg med å utforske hvordan du kan bruke AI til å øke effektiviteten, innovasjonen og veksten i din organisasjon.
