Indførelse af GenAI står øverst på agendaen hos mange virksomheder – uanset størrelse. Og atter mange – især større virksomheder – har allerede forskellige AI-teknologier integreret i bl.a. udvikling af produkter og servicering af kunder.
Dog er det generative AI, der hiver de store overskrifter, både fordi GenAI er intuitivt at forstå og anvende, og egentlig også nemt at tage i anvendelse – specielt i såkaldte kognitive områder, hvor der skal produceres indhold med tekst, billeder og video.
Derfor er det også nemt for den enkelte at tegne et abonnement – f.eks. på ChatGPT fra Open AI, og starte med at skabe indhold. Ligeledes er Microsoft også kommet i gang med deres Copilot efter en lidt tøvende start i Danmark.
Men denne mulighed for hurtig adoption af GenAI, er også en risikofaktor, som det er nødvendigt at vurdere, hvis GenAI skal udrulles til alle medarbejdere. Den netop af EU vedtaget AI-Act har til formål at vejlede virksomhederne omkring forhold, der skal være på plads inden AI tages i brug. Og det er en omfattende liste af forbehold, der bl.a. anfører, at virksomheder skal have styr på risikostyring- og vurdering, data governance, kvalitetsstyring, dokumentation af AI-systemet, robusthed og cybersikkerhed.
Så – hvor det er nemt for den enkelte at tegne et abonnement på et AI-værktøj, så er det et anderledes omfattende projekt for en virksomhed at gennemføre. Derfor skal rationalerne for en beslutning om at indføre GenAI også være godt afdækket.
Et godt første skridt er at gennemføre en undersøgelse af organisationens opfattelsen af, behov for og ønsker til AI. Med denne information afdækket, er det muligt at identificere oplagte pilotprojekter samt områder, hvor der er behov for styrkelse af AI-indsigt.
Dermed evalueres uoverensstemmelserne mellem en organisations nuværende AI forståelse og kompetencer. Dette sikrer bl.a. at AI-initiativer tilpasses de overordnede strategiske mål, optimerer investeringsafkastet og forhindrer usammenhængende indsatser, der kan opstå fra ukoordinerede initiativer.
Ved at identificere mangler i færdigheder, teknologi og processer, sikrer denne undersøgelse en effektive allokering af ressourcer, hvilket involverer uddannelse af eksisterende personale, rekruttering af nyt talent eller opgradering af teknologisk infrastruktur. Det spiller også en afgørende rolle i styring af risici forbundet med AI-implementering, såsom spørgsmål relateret til databeskyttelse, etik og overholdelse af lovgivning.
Da AI-teknologien udvikler sig hurtigt, er det nødvendigt med løbende revurdering af organisationens korrekte adoption og anvendelse af AI for at fastgolde værdiskabelsen og bevare en konkurrencefordel. Denne proces er ikke blot en proceduremæssig tjekliste, men et grundlæggende trin i at udnytte AI til at skabe betydelig forretningsværdi, hvilket sikrer, at AI-kapaciteter er i overensstemmelse med organisationens behov og ambitioner.
Identificer use-cases velegnet til de første AI pilotprojekter
At identificere AI use-cases, der sigter på at øge effektiviteten, skaber umiddelbar værdi, og er derfor et afgørende skridt for virksomheder, der sigter mod at udnytte kunstig intelligens strategisk. Og her er alle job med kognitive indsatser oplagte kandidater. Og målet er ikke at erstatte mennesker med AI-teknologi, men at augmentere selvsamme mennesker med AI-teknologi, så de bliver mere effektive for samme lønsum.
Denne proces begynder med en omfattende forståelse af organisationens nuværende processer, udfordringer og strategiske mål. Analyse af eksisterende arbejdsgange, datastrømme og præstationsmålinger gør det muligt at udpege områder, hvor AI kan have den største indflydelse, hvad enten det er ved at automatisere repetitive opgaver, forbedre beslutningstagningen med forudsigende dataanalyser eller optimere ressourceallokering.
Centralt i denne bestræbelse er samarbejdet mellem tværfunktionelle teams, der samler it-specialister, dataanalytikere og ledere af forretningsenheder. Dette samarbejde letter også evalueringen af potentiel ROI, og hjælper med at prioritere use-cases, der tilbyder den højeste værdi i forhold til omkostninger og indsats.
Derudover er det afgørende at overveje skalerbarheden og integrationen af AI-løsninger i eksisterende systemer. Dette involverer en vurdering af den tekniske infrastruktur, datakvalitet og styringsrammer for at understøtte AI-initiativer.
Input til dataarkitektur, AI-tjenester og AI-support
Implementering af kunstig intelligens på tværs af en organisation afhænger af en velstruktureret dataarkitektur, der effektivt kan styre mængden, kvaliteten, variationen, tilgængeligheden og hastigheden af data.
En robust dataarkitektur sikrer, at AI-systemer producerer pålidelige og nøjagtige resultater, der er afgørende for at opretholde dataintegritet og sikkerhed. Integrerede datatjenester kan supplere denne arkitektur for at lette problemfri datastrøm og realtidsinteraktioner, som er afgørende for AI-applikationers reaktionsevne og tilpasningsevne. Disse tjenester hjælper AI-systemer med hurtigt at tilpasse sig skiftende data og forretningsbehov.
Lige så vigtigt er et robust supportsystem, der er skræddersyet til både de tekniske og operationelle aspekter af AI-implementering. Dette inkluderer vedligeholdelse, opdateringer, fejlfinding og omfattende træning for brugere på tværs af organisationen, der sikrer, at AI-værktøjer bruges effektivt og bidrager til forretningsmål.
Overordnet set involverer grundlaget for bred AI-implementering en kombination af strategisk dataarkitektur, integrerede tjenester og praktiske støttesystemer, alt sammen understøttet af indsigtsfuld beslutningstagning. Denne tilgang letter ikke kun en smidig integration og drift af AI-teknologier, men forbedrer også deres evne til at drive innovation og levere væsentlig forretningsværdi.
Plan for at skabe organisatorisk medhold, motivation og forankring
Implementering af kunstig intelligens bredt i en organisation kræver mere end blot teknologisk integration. Det er nødvendigt at skabe en kultur af accept og entusiasme. Rejsen til udbredt AI-adoption banes ved at sikre organisatorisk buy-in, fremme motivation og sikre, at initiativet er dybt forankret i organisationens struktur.
Det første skridt i denne proces er at formulere en klar vision, der forbinder AI med virksomhedens overordnet formål. Denne vision skal fremhæve, hvordan AI kan løse eksisterende problemer, øge effektiviteten og drive innovation, hvilket gør det relevant for alle interessenter.
At engagere sig med interessenter tidligt og ofte er også vigtigt. Dette inkluderer diskussioner med teams, der vil blive direkte påvirket af AI-implementeringer, og dem, hvis arbejde indirekte vil ændre sig.
Trænings- og udviklingsprogrammer spiller også en afgørende rolle i opbygningen af medarbejdernes kompetence og tillid. Disse programmer bør skræddersyes til forskellige organisatoriske roller og sikre, at medarbejderne har de nødvendige færdigheder og forståelse for at udnytte AI i deres arbejde.
Input til beslutningsstøtte og kommunikationsplan
En organisatorisk AI analyse er et strategisk vigtigt skridt for virksomheder, der begiver sig ud i eller udvider deres brug af kunstig intelligens. AI analysen leverer vital indsigt, der hjælper med beslutningsstøtte og formulering af en kommunikationsplan, to væsentlige komponenter for vellykket AI-integration.
Beslutningstagere får et klarere overblik over, hvor investeringer og interventioner er nødvendige, hvad enten det er i teknologi-infrastruktur, træning af arbejdsstyrken eller forandring af processer.
Disse indsigter er uvurderlige, ikke kun for strategisk planlægning, men også for at udarbejde en effektiv kommunikationsplan. En sådan plan er afgørende, da den adresserer, hvordan de ændringer, AI medfører, vil blive kommunikeret på tværs af organisationen. Kommunikationsplanen, baseret på en organisatorisk AI-analyse sikrer, at alle interessenter forstår rationalet bag AI-initiativer, de forventede fordele og individets rolle i denne transformation. Det hjælper med at sætte realistiske forventninger og afbøde modstand mod forandring.
Samlet set gør det at udføre en organisatorisk AI-analyse, at organisationer kan nærme sig AI-implementering med en velinformeret strategi og ligetil kommunikationstaktik, hvilket øger sandsynligheden for en vellykket implementering.
#digital-strategi #digital-strategy #AI #AI-adoption #AI-project #AI-analysis #AI-analyse #AI-readiness #AI-parathed #AI-business-case #AI-gap-assessment
© Lars Kirstein | lk@izara.com
