AI Value Driven Model
Start med værdien, ikke med AI
AI-initiativer vinder frem på tværs af organisationer, men det er en helt anden udfordring at omsætte eksperimenter til målbar forretningsværdi. Undersøgelser fra MIT’s NANDA-initiativ viste, at 95 % af virksomhedernes pilotprojekter med generativ AI ikke havde nogen målbar indvirkning på resultatopgørelsen.
Projekterne forbliver fastlåst i pilotfasen. Initiativer opstår uafhængigt på tværs af afdelinger. Medarbejderne får adgang til nye AI-værktøjer, uden at de underliggende processer ændres. Og uden de rette data, styring eller tilknytning til forretningsstrategien kan lovende ideer blive svære at skalere.
Udfordringen ligger ikke blot i at indføre AI. Det handler om at vide, hvor AI virkelig kan gøre en forskel – og om at skabe løsninger, der holder i det lange løb.
Lyder det her bekendt?
- Der iværksættes AI-initiativer – men værdien er uklar
Du har investeret tid og penge i AI, men har svært ved at knytte resultaterne til målbare forretningsmæssige resultater.
- AI vinder frem i hele organisationen – uden en fælles retning
Forskellige teams eksperimenterer uafhængigt af hinanden, hvilket gør det vanskeligt at styre, vedligeholde og skalere initiativerne.
- Du ser potentialet – men ved ikke, hvor du skal begynde
Der er utallige muligheder inden for AI, men det er uklart, hvilke anvendelsesscenarier der giver mening for din organisation.
- Data, sikkerhed eller eksisterende arbejdsgange holder dig tilbage
Dine data, processer eller krav til privatliv og kontrol gør det svært at gå fra ambition til implementering.
Fra AI-muligheder til forretningsværdi
Den værdidrevne AI-model giver din organisation en struktureret metode til at identificere, hvor AI kan skabe værdi, vurdere de mest lovende muligheder og omdanne vellykkede initiativer til løsninger, der fungerer i produktionen.
IDENTIFY
Find forretningsmæssige udfordringer og muligheder, hvor AI kan skabe reel værdi.
PRIORITER
Fokuser på anvendelsestilfælde, der kombinerer det største forretningspotentiale med en realistisk implementering.
VALIDATE
Start i det små og afprøv muligheden, før du forpligter dig til en større investering.
IMPLEMENTER
Sæt vellykkede initiativer i produktion og integrer dem i organisationen.
SCALE
Udvikle og vedligeholde det, der fungerer, så det fortsat kan skabe værdi over tid.
Den rigtige AI er ikke altid en LLM
Generativ AI og store sprogmodeller har åbnet op for nye muligheder, men de udgør kun en del af AI-landskabet.
Den rette teknologi bør tilpasses anvendelsessituationen – ikke omvendt. Afhængigt af det problem, du forsøger at løse, kan en anden AI-tilgang give større værdi, bedre kontrol eller en mere effektiv løsning. Og valg af teknologi påvirker også dine data. Hvor informationen behandles, hvem der har adgang til den, og hvilke udbydere der er involveret, bør overvejes, når man vurderer en AI-løsning.
En klarere vej fremad med AI
Prioriterede anvendelsestilfælde
Find ud af, hvor AI har det største potentiale til at understøtte dine forretningsmål.
Fra idé til produktion
Få lovende initiativer ud over forsøgsstadiet og ind i løsninger, der kan fungere i den virkelige organisation.
Værdi, der kan skaleres
Byg med et langsigtet perspektiv, så vellykkede initiativer kan opretholdes, udvikles og udvides over tid.
Tænk stort. Start i det små. Skalér hurtigt.
Du behøver ikke at ændre alt på én gang. Start med de muligheder, der betyder noget, bevis værdien, og skalér de initiativer, der virker.
OFTE STILLEDE SPØRGSMÅL
Start med den forretningsmæssige udfordring frem for teknologien. De rigtige anvendelsestilfælde for AI er dem, der knytter sig til reelle organisatoriske mål og har potentiale til at skabe målbar værdi. De bør også vurderes ud fra faktorer som tilgængelige data, teknisk gennemførlighed, sikkerhed samt muligheden for at implementere og skalere løsningen.
Ikke alle mulige AI-initiativer fortjener den samme investering. Prioritering hjælper organisationer med at fokusere på muligheder med et betydeligt forretningspotentiale, samtidig med at de tager højde for gennemførlighed, data, risiko og de ressourcer, der kræves for at sætte løsningen i produktion.
Den forretningsmæssige værdi af AI bør måles i forhold til det resultat, som initiativet er beregnet til at forbedre. Afhængigt af anvendelsessituationen kan dette omfatte reducerede omkostninger, tidsbesparelser, øgede indtægter, forbedret kvalitet, reduceret risiko eller bedre kundeoplevelser. Ved at definere disse målepunkter, inden man går i gang, bliver det lettere at vurdere, om et initiativ er værd at udvide.
Et vellykket teknisk eksperiment bliver ikke automatisk en vellykket forretningsløsning. AI-initiativer kan have svært ved at skaleres, hvis der mangler et klart forretningsmæssigt ejerskab, adgang til de rette data, integration med eksisterende processer eller en plan for, hvordan løsningen skal drives og vedligeholdes på længere sigt.
Start med klare forretningsmål og succeskriterier, afprøv muligheden i et overskueligt omfang, og planlæg produktionskravene fra starten. Data, integrationer, sikkerhed, styring, drift og vedligeholdelse skal alle tages i betragtning, hvis løsningen skal skabe værdi ud over pilotfasen.
Nej. LLM’er er én type AI-teknologi og er ikke nødvendigvis den bedste løsning til alle anvendelsessituationer. Teknologien bør vælges ud fra det konkrete forretningsmæssige problem, de tilgængelige data, kravene og det ønskede resultat – snarere end at man tager udgangspunkt i en bestemt model.
Find de AI-muligheder, der er værd at forfølge
Uanset om I lige er kommet i gang eller allerede har iværksat AI-initiativer i hele organisationen, kan vi hjælpe jer med at identificere, hvor I skal sætte ind, vurdere mulighederne og udstikke en vej mod implementering og målbar værdi.
Fredrik Svensson
Chief Business Development Officer