Om du inte vet i vilken ände du skall börja för att starta upp arbetet med AI i er verksamhet – så är du inte ensam. Ofta blir det mycket snack och lite verkstad, vilket resulterar i att man inte får fart på innovationskraften. Många gånger slutar AI-satsningarna på en pilotkyrkogård. Vi går igenom hur du undviker detta i ett tidigare blogginlägg, men nu ska vi ge några tips utifrån ledande branschpraxis för hur du konkret kommer igång med AI – på riktigt.
1. Koppla AI-arbete till affärsmål i workshoppar
Eftersom artificiell intelligens är ett brett område med så många möjligheter att helt förändra verksamheter är det lätt hänt att man inte riktigt förstår vad AI kan göra från ett mer konkret perspektiv. Därför är det viktigt att ledningsgruppen förstår AI:s potential i förhållande till organisationens behov och data. Det behövs för att de ska kunna koppla AI-arbetet till affärsmål och verksamhetsnytta. Se därför till att bygga upp medvetenenhet i ledningsgruppen om hur AI tillämpas i praktiken för att kunna förankra AI-arbetet på högsta nivån. Här kan workshoppar vara ett utmärkt sätt att ta reda på både behov och möjligheter.
2. Överbrygga organisatoriska silos med ett AI-råd
Många AI-projekt fastnar i organisatoriska silos i mitten av verksamheten på grund av otillräcklig uppmärksamhet från ledningsgruppen. För att se till att AI-projekt väljs ut, prövas, implementeras och kommer ut i organisationen med rätt fart och inriktning behöver ni helst involvera flera ledande befattningshavare. Tillsammans bör de ha rätt behörighet och kompetens att fatta viktiga beslut snabbt. Därför är ett AI-råd med deltagare från ledningsgruppen ett verksamt sätt att skapa förutsättningar för effektivare arbete med AI-projekt och få igång innovationskraften.
3. Identifiera värdefulla AI-projekt i ett innovationslaboratorium
För att kunna arbeta effektivt med AI på ett hållbart och kontinuerligt sätt behöver ni bygga upp en kompetens och vana i att hitta rätt bland projektidéer. Det handlar om att titta närmare på verksamhetsbehov och dataunderlag löpande för att identifiera vilka projekt som tillför värde. Det kan med fördel göras i form av ett innovationslaboratorium, där AI-rådet sammanstrålar med olika delar av verksamheten för att samla upp idéer och hypoteser. Var ligger de största vinsterna i era verksamhetsprocesser? Var finns det lågt hängande frukter? Se till att välja ut specifika områden och avgränsade omfattningar för prototyper.
4. Testa hypoteser i verkligheten med pilotprojekt
Nu är det dags att pröva om hypoteserna som låter bra i teorin funkar i verkligheten. Börja med att se över vad ni har för relevant data idag. Är den tillräcklig? Kan ni få tillgång till mer och/eller bättre data framöver? Välj ut dem hypoteserna som ni vill gå vidare med i pilotprojekt. Tänk på att ha verksamhetsnyttan i fokus under pilotprojektets gång. Det gäller att visa vilket värde verksamheten skulle ha av projektet.
5. Få ut maximal ROI över tid med löpande förbättringar
Hur gick det med pilotprojekten? Utvärdera och välja ut vilka projekt som ska få leva vidare. Det blir lätt en pilotkyrkogård om ni inte arbetar målmedvetet med att få ut AI-projekten i verksamheten efter pilotfasen För att kunna ge maximal verksamhetsnytta kräver alla projekt löpande arbete även efter att de är satta i produktion. Det borde vara en självklarhet att ett AI-projekt aldrig är “klart” utan att det kan förbättras rejält allt eftersom mer data kommer in. Med tanke på att AI till stor del bygger på data, är det inte konstigt att man med just AI behöver arbeta datadrivet och agilt. Se därför till att ge uppmärksamhet och stöd till lovande projekt i alla led, från hypotes och pilot till produktionssättning och löpande drift.
Kom ihåg att det är normalt att fler projekt misslyckas än lyckas. Trots det bör ni våga satsa stort och inte bara på små projekt som saknar potential att göra skillnad. Det kommer att vara värt mödan i slutändan. Genom att koppla AI-arbetet till affärsmål, överbrygga organisatoriska silos, identifiera värdefulla projekt, testa bra idéer i verkligheten och få ut projekten i verksamheten ökar ni chanserna för framgång avsevärt.
Här kan AI-experter spela en viktig roll för att hjälpa er komma igång och bygga upp kompetens och rutin kring dessa steg. Lär dig mer om hur Columbus Data & Analytics kan hjälpa er lyfta AI-arbetet.