AI Value Driven Model
Börja med värdet, inte med AI
AI-initiativ ökar inom organisationer, men att omvandla experiment till mätbart affärsvärde är en helt annan utmaning. Forskning från MIT:s NANDA-initiativ visade att 95 % av företagens pilotprojekt inom generativ AI inte hade någon mätbar inverkan på resultaträkningen.
Projekten fastnar i pilotfasen. Initiativ växer fram oberoende av varandra inom olika avdelningar. Medarbetarna får tillgång till nya AI-verktyg utan att de omgivande processerna förändras. Och utan rätt data, styrning eller koppling till affärsstrategin kan lovande idéer bli svåra att skala upp.
Utmaningen ligger inte bara i att införa AI. Det handlar om att veta var AI verkligen kan göra skillnad – och att bygga upp lösningar som håller i längden.
Låter det här bekant?
- AI-initiativ pågår – men värdet är oklart
Du har investerat tid och pengar i AI, men har svårt att koppla resultaten till mätbara affärsresultat.
- AI växer inom hela organisationen – utan en gemensam inriktning
Olika team experimenterar på egen hand, vilket gör det svårt att styra, underhålla och skala upp initiativen.
- Du ser potentialen – men vet inte var du ska börja
Det finns otaliga möjligheter med AI, men det är oklart vilka användningsfall som är lämpliga för just din organisation.
- Data, säkerhet eller befintliga arbetssätt hindrar dig
Dina data, processer eller krav kring integritet och kontroll gör det svårt att gå från ambition till genomförande.
Från AI-möjligheter till affärsvärde
Modellen ”AI Value Driven” ger din organisation ett strukturerat sätt att identifiera var AI kan skapa värde, utvärdera de mest lovande möjligheterna och omvandla framgångsrika initiativ till lösningar som fungerar i produktionen.
IDENTIFY
Hitta affärsutmaningar och möjligheter där AI kan skapa mervärde.
PRIORITERA
Fokusera på användningsfall som kombinerar den största affärspotentialen med en realistisk implementering.
VALIDATE
Börja i liten skala och testa möjligheten innan du satsar på en större investering.
GENOMFÖRANDE
Att införa framgångsrika initiativ i verksamheten och integrera dem i organisationen.
SKALA
Utveckla och underhåll det som fungerar så att det kan fortsätta att skapa värde över tid.
Rätt AI är inte alltid en LLM
Generativ AI och stora språkmodeller har öppnat upp nya möjligheter, men de utgör bara en del av AI-landskapet.
Rätt teknik bör anpassas efter användningsfallet – inte tvärtom. Beroende på vilket problem du försöker lösa kan en annan AI-strategi ge större värde, bättre kontroll eller en effektivare lösning. Valet av teknik påverkar också dina data. Var informationen bearbetas, vem som har tillgång till den och vilka leverantörer som är inblandade bör beaktas när man utvärderar en AI-lösning.
En tydligare väg framåt med AI
Prioriterade användningsfall
Ta reda på inom vilka områden AI har störst potential att stödja dina affärsmål.
Från idé till produktion
Ta lovande initiativ vidare från experimentstadiet till lösningar som fungerar i den verkliga organisationen.
Värde som kan skalas upp
Bygg med ett långsiktigt perspektiv, så att framgångsrika initiativ kan upprätthållas, utvecklas och skalas upp över tid.
Tänk stort. Börja i liten skala. Skala upp snabbt.
Du behöver inte förändra allt på en gång. Börja med de möjligheter som är viktiga, visa på värdet och skala upp de initiativ som fungerar.
VANLIGA FRÅGOR
Utgå från affärsutmaningen snarare än tekniken. De rätta användningsområdena för AI är de som kopplas till verkliga organisatoriska mål och har potential att skapa mätbart värde. De bör också utvärderas utifrån faktorer som tillgängliga data, teknisk genomförbarhet, säkerhet samt möjligheten att implementera och skala upp lösningen.
Inte alla tänkbara AI-initiativ förtjänar samma investering. Prioritering hjälper organisationer att fokusera på möjligheter med betydande affärspotential, samtidigt som man beaktar genomförbarhet, data, risker och de resurser som krävs för att sätta lösningen i drift.
AI:s affärsvärde bör mätas mot det resultat som initiativet är avsett att förbättra. Beroende på användningsfallet kan detta innefatta minskade kostnader, tidsbesparingar, ökade intäkter, förbättrad kvalitet, minskade risker eller bättre kundupplevelser. Att fastställa dessa mått innan man sätter igång gör det enklare att bedöma om ett initiativ är värt att skala upp.
Ett framgångsrikt tekniskt experiment blir inte automatiskt en framgångsrik affärslösning. AI-initiativ kan ha svårt att skalas upp om de saknar tydligt affärsansvar, tillgång till rätt data, integration med befintliga processer eller en plan för hur lösningen ska drivas och underhållas på sikt.
Börja med tydliga affärsmål och framgångskriterier, testa möjligheten i en hanterbar skala och planera för produktionskraven redan från början. Data, integrationer, säkerhet, styrning, drift och underhåll måste alla beaktas om lösningen ska skapa värde även efter pilotfasen.
Nej. LLM:er är en typ av AI-teknik och är inte nödvändigtvis den bästa lösningen för alla användningsfall. Tekniken bör väljas utifrån det specifika affärsproblemet, tillgängliga data, krav och önskat resultat – snarare än att utgå från en viss modell.
Upptäck vilka möjligheter inom AI som är värda att satsa på
Oavsett om ni just har börjat eller redan har AI-initiativ inom hela organisationen kan vi hjälpa er att identifiera var ni bör lägga fokus, utvärdera möjligheterna och staka ut en väg mot produktion och mätbart värde.
Fredrik Svensson
Chief Business Development Officer