AI Value Driven Model
Begynn med verdien, ikke AI
AI-initiativene øker i alle organisasjoner, men å omdanne eksperimentering til målbar forretningsverdi er en helt annen utfordring. Forskning fra MITs NANDA-initiativ viste at 95 % av pilotprosjektene med generativ AI i bedrifter ikke hadde noen målbar innvirkning på resultatregnskapet.
Prosjektene forblir fastlåst i pilotfasen. Initiativene dukker opp uavhengig av hverandre på tvers av avdelingene. Ansatte får tilgang til nye AI-verktøy uten at prosessene rundt dem endres. Og uten de riktige dataene, styringen eller koblingen til forretningsstrategien kan lovende ideer bli vanskelige å skalere.
Utfordringen ligger ikke bare i å ta i bruk AI. Det handler om å vite hvor AI virkelig kan gjøre en forskjell og å utvikle løsninger som holder i det lange løp.
Høres dette kjent ut?
- AI-initiativer er i gang men verdien er uklar
Du har investert tid og penger i AI, men sliter med å knytte resultatene til målbare forretningsresultater.
- AI vokser i hele organisasjonen uten en felles retning
Ulike team eksperimenterer hver for seg, noe som gjør det vanskelig å styre, vedlikeholde og skalere initiativene.
- Du ser potensialet men vet ikke hvor du skal begynne
Det finnes utallige muligheter innen AI, men det er uklart hvilke bruksområder som er relevante for din organisasjon.
- Data, sikkerhet eller eksisterende arbeidsmåter holder deg tilbake
Dine data, prosesser eller krav til personvern og kontroll gjør det vanskelig å gå fra ambisjon til gjennomføring.
Fra AI-muligheter til forretningsverdi
Den verdidrevne AI-modellen gir organisasjonen din en strukturert måte å identifisere hvor AI kan skape verdi, vurdere de mest lovende mulighetene og omdanne vellykkede tiltak til løsninger som fungerer i produksjonsmiljøet.
IDENTIFISERE
Finn forretningsmessige utfordringer og muligheter der AI kan skape reell verdi.
PRIORITERE
Fokuser på bruksscenarier som har den sterkeste kombinasjonen av forretningspotensial og realistisk gjennomføring.
VALIDERE
Begynn i det små og test muligheten før du forplikter deg til en større investering.
IMPLEMENTERE
Sette vellykkede tiltak i drift og integrere dem i organisasjonen.
SKALERE
Utvikle og vedlikehold det som fungerer, slik at det kan fortsette å skape verdi over tid.
Den riktige AI-løsningen er ikke alltid et LLM
Generativ AI og store språkmodeller har åpnet for nye muligheter, men de utgjør bare en del av AI-landskapet.
Den riktige teknologien bør tilpasses bruksområdet – ikke omvendt. Avhengig av hvilket problem du prøver å løse, kan en annen AI-tilnærming gi større verdi, bedre kontroll eller en mer effektiv løsning. Valg av teknologi påvirker også dataene dine. Hvor informasjonen behandles, hvem som har tilgang til den og hvilke leverandører som er involvert, bør vurderes når du evaluerer en AI-løsning.
En klarere vei fremover med AI
Prioriterte bruksscenarier
Finn ut hvor AI har størst potensial for å støtte virksomhetens mål.
Fra idé til produksjon
Få lovende initiativer ut av eksperimentfasen og inn i løsninger som kan fungere i den virkelige organisasjonen.
Verdier som kan skaleres
Bygg med tanke på det lange perspektivet, slik at vellykkede tiltak kan opprettholdes, videreutvikles og skaleres over tid.
Tenk stort. Start i det små. Skalér raskt.
Du trenger ikke å endre alt på en gang. Begynn med de mulighetene som betyr noe, bevis verdien og skalér de tiltakene som fungerer.
OFTE STILTE SPØRSMÅL
Begynn med forretningsutfordringen, ikke teknologien. De riktige bruksområdene for AI er de som knytter seg til reelle organisasjonsmål og har potensial til å skape målbar verdi. De bør også vurderes ut fra faktorer som tilgjengelige data, teknisk gjennomførbarhet, sikkerhet og muligheten til å implementere og skalere løsningen.
Ikke alle mulige AI-initiativer fortjener like store investeringer. Prioritering hjelper organisasjoner med å fokusere på muligheter med betydelig forretningspotensial, samtidig som de tar hensyn til gjennomførbarhet, data, risiko og ressursene som kreves for å ta løsningen i bruk.
Den forretningsmessige verdien av AI bør måles opp mot det resultatet som tiltaket er ment å forbedre. Avhengig av bruksområdet kan dette omfatte reduserte kostnader, tidsbesparelser, økte inntekter, forbedret kvalitet, redusert risiko eller bedre kundeopplevelser. Å definere disse målene før man setter i gang, gjør det enklere å vurdere om et tiltak er verdt å skalere opp.
Et vellykket teknisk eksperiment blir ikke automatisk en vellykket forretningsløsning. AI-initiativer kan ha vanskeligheter med å skaleres når de mangler et klart forretningsmessig eierskap, tilgang til de riktige dataene, integrasjon med eksisterende prosesser eller en plan for hvordan løsningen skal drives og vedlikeholdes over tid.
Start med klare forretningsmål og suksesskriterier, test muligheten i et håndterbart omfang og planlegg for produksjonskrav helt fra begynnelsen. Data, integrasjoner, sikkerhet, styring, drift og vedlikehold må alle tas i betraktning hvis løsningen skal skape verdi utover pilotfasen.
Nei. LLM-er er én type AI-teknologi og er ikke nødvendigvis den beste løsningen for alle bruksområder. Teknologien bør velges ut fra forretningsutfordringen, tilgjengelige data, krav og ønsket resultat – snarere enn å ta utgangspunkt i en bestemt modell.
Finn de AI-mulighetene som er verdt å satse på
Uansett om dere nettopp har kommet i gang eller allerede har AI-tiltak på tvers av organisasjonen, kan vi hjelpe dere med å finne ut hvor dere bør satse, vurdere mulighetene og legge en plan for å komme i gang med produksjon og skape målbar verdi.
Lars Ødegaard
Key Account Manager