Valg af den rette AI-strategi til din virksomhed

I takt med at brugen af AI bliver mere udbredt, er mange virksomheder begyndt at implementere værktøjer som MicrosoftCopilot og står over for den samme udfordring: Hvor skal vi anvende det? Hvor skaber det størst værdi?

Svaret er ikke så enkelt som det måske lyder. Selvom AI er en stærk teknologi, er det ikke altid den rigtige løsning.

Misforståelsen: Mere AI giver mere værdi

En udbredt antagelse er, at AI bør være overalt og at en bred anvendelse automatisk skaber værdi. I virkeligheden fører det ofte til unødvendig kompleksitet og skuffende resultater, fordi ikke alle forretningsmæssige udfordringer kræver AI.

AI er ikke udviklet til at håndtere alle typer opgaver. Som Sven Endres forklarede under en nylig session hos AlfaPeople: “AI … er en funktionstilnærmer og ikke et værktøj, der beregner præcist.”

Det betyder, at AI ikke er velegnet til processer, der kræver høj præcision og ensartethed.

Forstå problemets karakter

For at vælge den rette strategi er det afgørende, at virksomheder først forstår karakteren af deres processer.

Der er særligt tre forhold, der bør overvejes. For det første: Er data strukturerede eller ustrukturerede? Strukturerede data består af ensartede, matematiske værdier som tal og tabeller. Ustrukturerede data omfatter eksempelvis billeder, tekst og lignende. For det andet skal det vurderes, om processerne er gentagelige eller variable. Endelig skal det afklares, om målet er analyse, klassificering eller generering.

Som Sven Endres fremhævede under sessionen:

“Hvis det er en ensartet og gentagelig proces … er det bedre at vælge robotbaseret automatisering frem for AI.”

Denne sondring er afgørende for at kunne vælge den mest hensigtsmæssige løsning.

Match teknologien med udfordringen

Forskellige teknologier er udviklet til forskellige anvendelsesscenarier:

• Robotbaseret automatisering er ideel til repetitive, regelbaserede opgaver med strukturerede data.
• Machine Learning egner sig til mønstergenkendelse og prognoser baseret på strukturerede data.
• Generativ AI er særligt stærk til at arbejde med ustrukturerede data og skabe nyt indhold.

Hvis man vælger den forkerte tilgang, øges både omkostningerne og kompleksiteten, samtidig med at effektiviteten falder.

Når teknologien derimod matcher behovet, skabes der klarhed, effektivitet og målbar værdi.

Undgå unødvendig kompleksitet

En af de største risici ved AI-implementering er overkomplicerede løsninger. Enkelhed er en afgørende faktor for en succesfuld implementering.

Mange organisationer springer direkte til avancerede AI-løsninger uden først at have en klar forståelse af deres behov. Det forsinker implementeringen og øger risikoen.

En mere effektiv tilgang er at:

• Starte med klart definerede forretningsmæssige udfordringer.
• Vælge den enkleste løsning, der effektivt løser problemet.
• Skalere på baggrund af dokumenterede resultater.

En mere strategisk tilgang

Virksomheder bør ikke implementere AI alene, fordi teknologien er tilgængelig, eller fordi det er en trend. AI bør anvendes dér, hvor det skaber en målbar effekt.

Virksomheder, der arbejder struktureret med AI:

• Reducerer implementeringsrisikoen.
• Øger sandsynligheden for succes.
• Forkorter tiden til værdiskabelse.

Den intelligente vej frem

Målet er ikke at bruge mere AI.

Målet er at bruge AI dér, hvor det gør den største forskel.

Virksomheder, der forstår dette, vil opnå stærkere resultater – og opbygge en mere bæredygtig AI-strategi.

Ønsker du sparring om hvordan du identificerer de rette AI-anvendelsesområder i din virksomhed?

Kontakt AlfaPeople for en uforpligtende dialog om din AI-strategi.