Hvordan man lager en passende AI-strategi for bedriften: ekspertenes tips

10 trinn som gir suksess med bedriftens AI-strategi

I denne artikkelen vil vi dykke ned i hvordan du kan bygge riktig AI-strategi for din bedrift gjennom praktiske erfaringer fra AI-prosjekter. Vi ser på hvordan man setter opp mål, hvilke som er de viktigste delene av strategien, og hvordan man sikrer at AI støtter bedriftens langsiktige mål.

Slik lager du en AI-strategi for din bedrift:

Vår tilnærming til planlegging av en AI-strategi bygger på solid erfaring:

• Vi har allerede gjennomført over 60 AI-prosjekter, noe som har gitt oss en dypere forståelse av anvendelsen av AI i ulike bransjer.
• Teamet vårt består av AI-eksperter som er dedikert til å utforske og utnytte de nyeste teknologiene.
• Vår utviklede applikasjon twoday AI Agent, som støtter flere språkmodeller som OpenAI GPT, Llama og SiloAI Poro, er et eksempel på vår tekniske kompetanse.

Vil du forsikre deg om at du er klar til å dra nytte av AI i din bedrift?

Nå kan du laste ned vår sjekkliste, utarbeidet av våre eksperter, for å hjelpe deg med å lage en effektiv AI-strategi.

Last den ned her👉 Sjekklisten for AI på strategisk nivå ✅

1. Sett opp mål og måleparametere

Å sette klare og målbare mål for AI-prosjekter innebærer å definere de resultatene organisasjonen din ønsker å oppnå. Slike mål kan for eksempel være å forbedre effektiviteten eller å automatisere prosesser.

Det er også viktig å sette tydelige måleparametere for dine mål, som for eksempel økt kundetilfredshet eller raskere prosesser. Hold målene fleksible og oppdater dem for å gjenspeile endrede forretningsforhold og teknologiske fremskritt.

Dette inkluderer regelmessige evalueringer og, om nødvendig, oppdatering av mål og måleparametere for å sikre at de forblir relevante og oppnåelige.

Eksempler på måleparametere for AI-prosjektets suksess:

1. Endring i kundetilfredshet: Sammenlign resultatene fra tilbakemeldingsundersøkelser før og etter prosjektet.
2. Redusert svartid: For eksempel, sammenlign hastigheten på å besvare kundeservicehenvendelser før og etter AI-implementering.
3. Økning i automatiseringsgrad: Estimer graden av automatisering av prosesser ved hjelp av kunstig intelligens.
4. Økning i behandlingsvolumer: Mål endringen i kundeservicevolum uten behov for ekstra ressurser.
5. Forbedring av kampanjeytelse: Mål økningen i leads eller salg generert av markedsføringskampanjer ved hjelp av AI.
6. Kostnadsbesparelser (på ulike forretningsområder): Sammenlign kostnadsbesparelsene som prosjektet medfører med den tidligere driftsmodellen.
7. Reduksjon av kundeavgang: Bruk AI til å følge opp forbedringer i kundelojalitet.
8. Forbedret medarbeidertilfredshet: Vurder forbedringen i kvaliteten på de ansattes arbeid takket være kunstig intelligens.
9. Vekst i markedsandeler: Mål økningen i bedriftens markedsandel som følge av et AI-prosjekt.
10. Antall nye kunder: Følg veksten av nye kunder etter hvert som prosjektet skrider frem.

2. Sikre kompetanse og ekspertise

For en smidig implementering av AI i din bedrift er det avgjørende å identifisere de ferdighetene og rollene som kreves for prosjektet. Du må også sørge for at organisasjonen din har den nødvendige ekspertisen tilgjengelig.

Et bredt team av eksperter bidrar til å maksimere verdien av AI og sikre en smidig overgang til AI-baserte prosesser.

Viktige kompetanser inkluderer for eksempel:

• Prompt engineering: Design og optimalisering av instruksjoner eller "prompts" som kommuniserer med kunstig intelligens.
• Datahåndtering
• Transformasjonsledelse av prosjekter
• Ekspertise innen informasjonssikkerhet 
• Samarbeidsekspertise

Å håndtere disse områdene sikrer ikke bare at tekniske krav oppfylles, men også at AI-løsninger integreres sømløst i bedriftens daglige drift. Dette muliggjør maksimal utnyttelse av AI og bidrar til en smidig overgang til AI-baserte prosesser.

3. Identifisere og prioritere AI-use cases

Uansett om det gjelder automatisering av kundeservice, akselerering av innholdsskaping eller andre prosesser, er identifisering og prioritering av AI-use cases en hjørnestein i din AI-strategi. Det er viktig å definere mål og måleparametere for hvert use case som styrer virksomheten mot konkrete resultater.

Analyser hvordan ulike AI-applikasjoner kan støtte og forbedre dine forretningsområder. Sett klare, målbare mål og følg med på deres prestasjon, for eksempel gjennom kundetilfredshet, medarbeidertilfredshet, kostnadsbesparelser eller forbedret ytelse. Dette sikrer at AI-adopsjonen leverer reell verdi og fremmer organisasjonens mål.

Eksempler på anvendelser av AI som kan være interessante for bedrifter er:

• Effektivisering og automatisering av kundeservice.
• Skape personlige opplevelser i din nettbutikk.
• Optimalisering av produksjonsprosesser innen industrien.
• Prognostisering og optimalisering av energiforbruk.
• Analyse og optimalisering av trafikkflyt i byer.
• Svindeldeteksjon og risikohåndtering innen finanssektoren.
• Håndtering og optimalisering av personalressurser.
• Prognostisering og analyse av markedstrender.
• Analyse av helsedata og personlige behandlingsanbefalinger.
• Dataanalyse for å utvikle og optimalisere markedsføringsstrategier.

 

4. Sikre datahåndtering og kontinuerlig kvalitetssikring

Datahåndtering utgjør grunnlaget for effektiv bruk av AI-modeller. For å bruke AI-modeller effektivt, må du bygge systemer som muliggjør innsamling, lagring, behandling og vedlikehold av høy-kvalitetsdata, noe som er avgjørende for nøyaktigheten og påliteligheten til AI-modellene.

For å oppnå dette må organisasjonen din investere i datainfrastruktur som støtter innsamling og analyse av store datamengder i sanntid, og sikre at datastyring og beskyttelse er i samsvar med GDPR og andre personvernforordninger.

Kontinuerlig sikring av datakvalitet og regelmessig oppdatering av dataene er også avgjørende faktorer. Ved å utvikle og vedlikeholde prosesser som sikrer datakvalitet og aktualitet, kan du maksimere effektiviteten til AI-modellene dine. Dette inkluderer metoder for å rette opp feilaktige eller manglende data, berike dataene, og sikre at du har tilgang til et variert og omfattende datasett som representerer ulike scenarier og situasjoner.

5. Velg riktig AI-teknologi for din bedrift

For å opprettholde konkurransekraften er det avgjørende å velge AI-teknologi og plattformer som best møter organisasjonens behov og mål.

Her er noen ting å vurdere når du velger en AI-løsning:

• Teknisk kvalitet og kapasitet hos løsningen
• Sikkerhet ved bruk
• Kompatibilitet med eksisterende systemmiljø
• Samsvar med langsiktig strategi
• Kostnadseffektivitet
• Teknisk skalerbarhet
• Mulighet for tekniske oppgraderinger
• Opplæring og behov for support

Når du vurderer teknisk kvalitet og kapasitet, må du avgjøre om løsningen tilbyr de nødvendige funksjonene og ytelsen for dine spesifikke forretningsbehov. Teknologien må være fleksibel nok til å håndtere både nåværende og fremtidige oppgaver, og robust nok til å støtte komplekse analyser og datahåndteringsprosesser.

Sikkerhet ved bruk er også en kritisk faktor. Det er viktig å sikre at teknologien følger bransjens sikkerhetsstandarder og lovgivning, spesielt når det gjelder håndtering av sensitiv eller personlig data. Dette inkluderer både fysisk og digital sikkerhet, som datakryptering og tilgangskontroll.

Kompatibiliteten mellom teknologien og det nåværende systemmiljøet er også viktig. Effektiv integrasjon med eksisterende systemer og programvare reduserer kompleksiteten og kostnadene ved implementeringen. Det muliggjør også en smidig overgang til nye teknologier, noe som reduserer nedetid og forbedrer tilpasningen for de ansatte.

Integrering av forretningsprosesser og teknisk støtte for langsiktig forretningsstrategi er avgjørende faktorer å vurdere. Evaluer hvordan den valgte AI-teknologien integreres med eksisterende forretningsprosesser og støtter din langsiktige strategi. Det er også viktig å sikre at brukerne får nødvendig opplæring og støtte for å kunne utnytte teknologien effektivt.

Til slutt er det avgjørende å evaluere kostnader, ressurser, skalerbarhet og mulighet for oppgraderinger. Teknologien bør være kostnadseffektiv i forhold til verdien den tilfører, og den bør vokse og utvikle seg i takt med bedriften din. Skalerbarhet sikrer at teknologien kan håndtere økende datamengder og brukervolumer etter hvert som virksomheten din utvider seg, mens muligheten for oppgraderinger sikrer at du holder deg oppdatert med de nyeste teknologiske innovasjonene.

6. Utvikle retningslinjer for ansvarlig og etisk bruk av AI

Utvikle klare retningslinjer for hvordan AI skal brukes på en ansvarlig og etisk måte i din organisasjon. Disse retningslinjene bør omfatte etiske aspekter som datahåndtering, håndtering av bias, brukerens personvern og datasikkerhet.

I praksis betyr dette å etablere konkrete handlingsprinsipper og dokumentere dem. Sørg for at retningslinjene blir effektivt implementert ved å regelmessig utdanne de ansatte slik at de forstår disse prinsippene og kan anvende dem i sitt daglige arbeid.

Du kan også benytte retningslinjer som for eksempel EU-kommisjonens prinsipper for ansvarlig kunstig intelligens, som dekker syv nøkkelområder, for å hjelpe organisasjoner med å identifisere og redusere risikoer ved bruk av AI.

Europakommisjonens prinsipper for ansvarlig kunstig intelligens:

1. Menneskelig handlekraft og tilsyn
2. Teknisk robusthet og sikkerhet
3. Personvern og databeskyttelse
4. Åpenhet
5. Mangfold, ikke-diskriminering og rettferdighet
6. Miljø- og samfunnsvelvære
7. Ansvarlighet

I vårt siste kundeserviceprosjekt fulgte vi prinsippene for ansvarlig kunstig intelligens. I prosjektet fokuserte vi på å forbedre effektiviteten i et stort kontaktsenter ved å bruke Twoday AI Agent-applikasjonen for raskere og mer nøyaktig behandling av kundehenvendelser.

7. Planlegg gjennomføringen av et AI-prosjekt

Å lage en veikart for implementeringen av AI-prosjekter er en viktig del av prosjektledelsen og suksessen til AI-strategien. Dette veikartet dekker hele prosjektets livssyklus, fra den initiale designen og prototyputviklingen til den endelige implementeringen og kontinuerlige forbedringsprosessene.

Viktige elementer inkluderer tidsplanlegging, ressursallokering og integrering med eksisterende systemer, samt planlegging av nødvendige kompetanser og identifisering av mangler.

Veikartet bør inkludere fleksibilitet for endrede omstendigheter og teknologiske utviklinger, inkludert regelmessige kontrollpunkter og evalueringsmetoder. Disse tiltakene sikrer at prosjektene holder seg til tidsplanen og budsjettet, og oppnår de satte målene på en effektiv måte.

8. Kartlegg risikoer ved AI

For å identifisere potensielle risikoer med AI-prosjekter er det viktig å gjennomføre en omfattende risikoanalyse som inkluderer:

• Tekniske risikoer: Som systemfeil eller sikkerhetsproblemer.
• Operative risikoer: Som ineffektive prosesser eller feilaktige beslutninger.
• Omdømmerisikoer: Som tap av kundetillit.
• Etiske risikoer: Som mangel på åpenhet i AI-beslutningstaking og potensielle skjevheter.
• Juridiske risikoer: Som manglende overholdelse og mulige rettslige konsekvenser.
• Finansielle risikoer: Som uventede kostnader og manglende avkastning på investeringer.

Basert på denne analysen, utvikle konkrete strategier for å håndtere og minimere disse risikoene. Risikoledelsesstrategier kan inkludere opplæringsprogrammer, teknologiske oppgraderinger, backup- og gjenopprettingsplaner samt regelmessige gjennomganger med interessenter.

💡 For å lette risikoanalysen kan du bruke offentlige databaser som for eksempel Partnership on AI’s case database, hvor du kan lese om tidligere problemer med AI. Dette hjelper til med å identifisere potensielle risikoer på forhånd. Eksempelvis samler Partnership on AI AI Incident Database med over 1200 rapporter om problemer forårsaket av AI-systemer.

9. Overvåk og evaluer ytelsen

Det er viktig å definere måleparametere og prosesser for å overvåke effektiviteten av AI-løsninger, sette opp mål og gjøre justeringer. Opprett systemer for å samle inn tilbakemeldinger og kontrollpunkter som muliggjør sanntidsovervåkning av AI-løsninger og raske tiltak ved avvik fra planlagte resultater.

Spesialistenes rolle i denne prosessen er uvurderlig. Deres ekspertise hjelper deg med å tolke data mer inngående, identifisere skjulte ytelsesutfordringer og foreslå effektive justeringer.

Videre sikrer deres ekspertise at tilbakemeldinger og kontrollpunkter ikke bare støtter sanntidsovervåkning av AI-løsningene, men også langsiktig utvikling og læring. Dette garanterer at AI-løsningene ikke bare forblir relevante, men også kontinuerlig utvikles for å møte virksomhetens endrede krav og muligheter.

Involvering av en ekspert i prosessen sikrer at overvåkning og evaluering av dine AI-løsninger er målrettet, nøyaktig og gir rask informasjon som støtter beslutningstaking.

10. Sørg for skalerbarhet og bærekraft

En vesentlig del av AI-strategien er å utforme langsiktig skalerbarhet og bærekraft for AI-løsninger, slik at de kan utvikles i takt med endrede forretningsbehov og teknologiske fremskritt.

Denne utformingen bør inkludere modulære og fleksible arkitekturer som gjør det mulig å enkelt oppgradere og utvide AI-systemer uten betydelige driftsavbrudd. Det er også viktig å planlegge ressurser og infrastruktur slik at AI-løsningene kan skaleres effektivt når organisasjonen vokser og markedet endres.

Ved å følge en AI-strategi kan du bedre utnytte AI effektivt og ansvarlig, maksimere dens fordeler samtidig som du minimerer risikoer og utfordringer.

Forfatter: Pekka Sipola

Pekka Sipola har jobbet i over 20 år med forretningsutvikling, salg og markedsføring. I tillegg har han mer enn 15 års erfaring med produktutvikling, og har blant annet vært i Silicon Valley, hvor han utviklet en AI-teknologi startup og var ansvarlig for produktdesign, implementering og kommersialisering.

Pekka jobber som VP Business Development hos twoday Biitti.