Sådan kommer du i gang med AI i din virksomhed – trin for trin

Implementering af kunstig intelligens er et spændende projekt. Dog ved jeg fra samtaler med ledere i mit netværk, at mange overvejer hvordan man bedst griber denne opgave an!

Jeg har forsøgt at opdele dette i nogle logiske trin og holde det så jargonfrit som muligt:

Identificer behovene og mulighederne: Start med at identificere, hvor AI kan tilføje mest værdi i din virksomhed. Dette kan være ved at forbedre kundeservice (som chatbots), optimere forsyningskæden, automatisere gentagne opgaver eller få indsigt fra dataanalyse. I den forbindelse kan det betale sig at afdække udgangspunktet (f.eks. ved hjælp af et spørgeskema samt 1-1 interviews) og på den måde afdække gode AI-test projekter.

Forstå dine data: Gode og effektive AI-assistenter kræver meget data. Evaluer kvaliteten og mængden af data, du har. Det er vigtigt at have nok relevante data til, at AI kan lære og træffe nøjagtige forudsigelser eller beslutninger. Både struktureret og ustruktureret data kan anvendes.

Sæt klare mål: Beslut dig for, hvad du vil opnå med AI. Er det for at øge effektiviteten, reducere omkostningerne, forbedre kundeoplevelsen eller noget andet? Klare mål vil guide din AI-strategi – og hjælpe med at prioritere AI-test projekter.

Byg eller køb beslutning: Afhængigt af din virksomheds muligheder kan du bygge dine egne AI-løsninger eller købe og tilpasse eksisterende. At bygge din egen kræver et dygtigt team og ressourcer, mens køb kan være hurtigere og mindre ressourcekrævende.

Saml det rigtige team: Hvis du vælger at bygge egne AI-løsninger (f.eks. en tilpasset sprogmodel), har du brug for et team med færdigheder inden for datavidenskab, maskinlæring, softwareudvikling og måske domæneekspertise, der er relevant for din virksomhed. Ikke alle har disse komptencer internt, så derfor bør man overveje at supplere med eksperter fra eksterne samarbejdspartnere.

Vælg de rigtige værktøjer og platforme: Der er mange AI-værktøjer og -platforme tilgængelige, lige fra cloud-baserede løsninger som AWS, Google Cloud og Azure til specifikke AI-applikationer og -frameworks. Vælg dem, der passer til din virksomheds behov. Søg gerne ekspert assistance til dette skridt.

Træning og test: Hvis du bygger en AI-model, skal den trænes ved hjælp af dine data. Dette efterfølges af test og finjustering for at sikre, at det fungerer som forventet. Dette er en opgave, der skal udføres regelmæssigt, så sørg for, at komptencerne er tilstede, ansvaret er placeret og opgaven forstået.

Integration og implementering: Integrer AI-løsningen i dine eksisterende forretningsprocesser og -systemer. Sørg for, at den fungerer harmonisk med din nuværende opsætning. Detter et en omfattende opgave og inkluderer bl.a. en gennemgang af den nuværende IT-infrastruktur, analyse af data grundlaget (og kvaliteten), systemernes skalerbarhed og retningslinier for korrekt compliance.

Overvågning og vedligeholdelse: AI-systemer kræver kontinuerlig overvågning og vedligeholdelse for at forbedre nøjagtigheden og ydeevnen over tid.

Hold dig informeret og kompatibel: AI er et felt i hastig udvikling. Hold dig orienteret om den seneste udvikling (bl.a. ved at abonnere på vores side her på LinkedIn). Sørg også for, at din brug af kunstig intelligens overholder relevante love og etiske retningslinjer.

Husk, at starte i det små og skalere op, efterhånden som du bliver mere fortrolig med kunstig intelligens. Hver virksomhed er unik, så skræddersy disse trin, så de passer til dine specifikke forhold og tænk på hvordan organisationen og individuelle kompetencer skal tilpasses dette nye værktøj, da AI vil ændre på bl.a. processer, metoder og samarbejdsformer.