AI-teknologi. Hvordan matcher du en AI-løsning med et forretningsproblem? | AI i erhvervslivet #51

AI-teknologi til din virksomhed – hvordan forbereder man sig på implementeringen?

Hvad er værd at vide for at udnytte moderne teknologier til fordel for sin virksomhed? Først og fremmest, at ikke alle virksomheder har brug for AI-teknologi i dens nuværende udviklingsfase. Men i betragtning af den hastighed, hvormed kunstig intelligens udvikler sig, er det værd at tænke over de muligheder, den giver for virksomheder nu.

De fleste små virksomheder, der er afhængige af en digital tilstedeværelse, kan allerede betydeligt forbedre deres forretningsresultater ved at bruge AI. Større virksomheder, der bruger kundedata, planlægger logistik eller udvikler moderne produktionslinjer, vil også have gavn af det. Med andre ord, næsten alle virksomheder vil snart ikke kunne undvære hjælp fra AI-teknologi, hvis de ønsker at forblive konkurrencedygtige. Men hvor skal man starte?

Definer det forretningsproblem, du ønsker at løse med kunstig intelligens

Det første skridt til at implementere AI-teknologi i din virksomhed er at beskrive detaljeret det forretningsproblem, du ønsker at løse med det. Vi skal være klare over og forstå dets relation til vores forretningsmål.

Lad os se på eksemplet med en lille produktionsvirksomhed, der har problemer med at forudsige efterspørgslen efter sine produkter. AI-teknologi kan bruges til:

• Analyse af aktuelle markedsdata,
• Konkurrenceforskning, og
• Analyse af historiske salgstrends,

Dette vil gøre prognoserne mere præcise for fremtidig efterspørgsel.

En større institution kan gøre det samme. For eksempel en bank, der ønsker at optimere sine låneprocedurer. Den anvender i øjeblikket visse filtre til låneansøgninger, der automatisk afviser de mest risikable. Men banken godkender stadig for mange ansøgninger, der senere står over for tilbagebetalingsproblemer.

I begge tilfælde er målet at skabe en prædiktiv model, der vil lette planlægningen – identificere potentielt dårlige lån eller forudsige sæsonmæssige udsving i efterspørgslen. Uanset virksomhedens størrelse skal vi i det første skridt af planlægningen af implementeringen af AI-teknologi verificere, at de kundedata, vi har, indeholder de oplysninger, der er nødvendige for at løse dette specifikke forretningsproblem.

Definer mål og forventninger til implementeringen af AI-teknologi

Næste skridt er at definere dataanalyse-mål, der vil opnå de fastsatte forretningsmål. Målene skal være specifikke, så brug for eksempel SMART-metoden. Dens navn kommer fra ordene specifik, målbar, opnåelig, relevant og tidsbestemt.

Et SMART mål for et lille revisionsfirma, der introducerer AI-teknologi, kunne være som følger: “Automatisere dataindtastning og analyse inden for 12 måneder for at reducere kundeservicetiden med 50% og forbedre nøjagtigheden med 90%.”

• Specifikke mål (SMART) er klare og veldefinerede. For eksempel, i stedet for bestemmelsen “vi vil betjene flere kunder,” specificerer et SMART mål, hvad der specifikt skal gøres – automatiseret dataindtastning og analyse – og over hvilken periode, inden for 12 måneder,
• Målbare mål hjælper os med at vurdere, om et mål er opnået. For eksempel er målet “halvere kundeservicetiden og forbedre nøjagtigheden med 90%” målbart, fordi vi kan se, hvordan præstationen er forbedret,
• Opnåelige mål er realistiske i lyset af virksomhedens tidligere præstationer. Målet i eksemplet er opnåeligt, hvis revisionsfirmaet allerede har viden og erfaring inden for dataindtastning og analyse. AI-teknologi kan hjælpe virksomheden med at opnå dem.
• Relevante mål vedrører virksomhedens strategi, som det er beskrevet i eksemplet, og dens forretningsmål, da det har med at forbedre produktiviteten og kundeservicen at gøre.
• Tidsbestemte mål har en specifik afslutningsdato. Dette gør det nemt at vurdere fremskridt mod dem og opdele dem i håndterbare delmål.

Her kan AI-teknologi hjælpe med at analysere store mængder data, opdage anomalier og sikre nøjagtighed.

Med kunstig intelligens bør vi definere succeskriterier for dataanalyse (f.eks. 90% nøjagtighed af en prædiktiv model) og benchmarks til evaluering af succes (f.eks. reduktion af fejlprocenter). Dette vil gøre os i stand til at vurdere, om implementeringen af AI har givet de ønskede forretningsfordele.

Lær om typerne af AI-teknologier og deres anvendelser

Der er mange AI-teknikker og værktøjer, der hjælper i erhvervslivet. Blandt de mest populære er:

• Maskinlæring (ML) – algoritmer, der lærer og forbedrer deres præstation baseret på data uden behov for eksplicit programmering, et eksempel ville være en algoritme, der anbefaler produkter til kunder, som de måske er interesserede i baseret på deres købsdata og præferencer,
• Dyb læring (DL) – en mere avanceret variation af maskinlæring, der bruger kunstige neurale netværk. Det bruges blandt andet til at genkende kunders ansigtstræk i en butik, hvilket muliggør personlig service og anbefalinger.
• Naturlig sprogbehandling (NLP) – forståelse, fortolkning og generering af menneskelig sprog i tekstuel eller talt form, brugt f.eks. til at skabe personlige e-mails til kunder,
• Virtuelle assistenter og chatbots – automatiserede systemer, der fører samtaler på naturligt sprog og giver f.eks. en voicebot i kundeserviceafdelingen, der automatisk besvarer telefonen og fører samtaler om virksomhedens tilbud,
• Prædiktiv analyse – opbygning af modeller til at forudsige fremtidige begivenheder baseret på historiske data, som kan bruges f.eks. til at forudsige kundetab,
• Robotic Process Automation (RPA) – automatiserer gentagne opgaver, såsom dataindtastning eller fakturering,
• Generativ AI – til at skabe tekst, billeder, stemme eller video, så du kan betydeligt fremskynde oprettelsen af marketingmaterialer eller automatisk generere unikke produktbeskrivelser til din online butik baseret på billeder og hovedfunktioner,

En nærmere undersøgelse af kapabiliteterne for hver af disse teknologier vil sikre, at du kan vælge de rigtige AI-værktøjer til dit firmas specifikke forretningsproblem.

Forbered dine data til brug af AI-teknologi

Små virksomheder har ofte begrænsede datasæt, så det er vigtigt at få dem rigtige. Men selv dette begrænsede sæt kan bruges til at træne simple AI-modeller. For eksempel kan en lille online butik bruge kundernes købsdata til at lave personlige produktanbefalinger.

Når du er sikker på, at du har tilstrækkelige historiske data, for eksempel om kundeadfærd, er det ofte nok at kombinere de data, du har, med klar-til-brug AI-værktøjer, der er tilgængelige i skyen, såsom:

• Amazon SageMaker – en platform til at bygge, træne og implementere maskinlæringsmodeller,
• Microsoft Azure Machine Learning – et værktøj til at skabe og bruge prædiktive modeller,
• Vertex AI Platform – et sæt af AI- og ML-værktøjer i Googles sky.

Kilde: Google Cloud (https://cloud.google.com/)

Med automatisering kan en virksomheds interne systemer integreres med eksterne AI-løsninger uden at involvere udviklere til at bygge modeller fra bunden. Dette reducerer omkostningerne betydeligt og fremskynder implementeringen af AI.

Udforsk mulighederne for AI-implementering og vælg den rigtige metode

Der er forskellige måder at implementere AI-teknologi i erhvervslivet:

1. Udvikling af proprietære AI-modeller og systemer af et internt team af udviklere og dataanalytikere.
2. Outsource opbygningen af dedikerede AI-løsninger til et eksternt firma.
3. Brug af færdige AI-modeller og værktøjer, der er tilgængelige i skyen i en “AI som en service” (AIaaS) model.

Hver af de ovennævnte metoder har sine fordele og ulemper med hensyn til omkostninger, implementeringstid eller fleksibilitet. Men små virksomheder bør først overveje færdige AI-løsninger, der er tilgængelige på markedet – såsom de førnævnte AWS SageMaker eller Vertex AI, som ofte er mere omkostningseffektive og lettere at implementere, og tilbyder klar-til-brug prædiktive modeller, der kan bruges til at analysere kundeadfærd. Og endda mere specialiserede værktøjer, såsom:

• ClickUp, et AI-værktøj til projektledelse,
• Jasper AI – AI-baseret assistance til at skrive marketingmaterialer,
• Microsoft Power BI – et af de bedste datavisualiseringsværktøjer, der har AI-teknologi til billedgenkendelse og tekstanalyse for at opdage skjulte, værdifulde oplysninger i dine data.

Kilde: Microsoft (https://learn.microsoft.com/)

Overvej omkostningerne og fordelene ved implementering af AI

Implementering af nye teknologier medfører altid omkostninger. I tilfælde af AI opvejer de langsigtede fordele ofte de indledende omkostninger. Men man skal vurdere:

• omkostningerne ved at udvikle og vedligeholde interne AI-systemer eller bruge en ekstern AI-platform,
• potentielle besparelser gennem automatiserede processer og bedre beslutningstagning,
• mulig stigning i indtægterne på grund af forbedret kundeservice, mere relevante anbefalinger osv.
• andre potentielle fordele, såsom reducerede behandlingstider og færre fejl.

For eksempel kan en lille logistikvirksomhed, der investerer i AI-systemer for at optimere leveringsruter, betydeligt reducere brændstofomkostningerne og leveringstiderne, hvilket direkte vil oversætte til forbedret kundetilfredshed og evnen til at betjene flere ture på samme tid.

Forbered dig på forandring og overvåg resultaterne af implementeringen af AI-teknologi

Implementering af ny teknologi kræver tilpasning. Medarbejdere og forretningsprocesser skal forberedes til det. For eksempel kan implementeringen af AI-teknologi til at styre kundeaftaler og bookinger i en lille frisørsalon kræve medarbejderuddannelse, men på lang sigt kan det føre til bedre organisering og større kundetilfredshed.

Det er også værd at overvåge effekterne af AI-projektet løbende og korrigere kursen, hvis resultaterne afviger fra forventningerne. Foranstaltninger såsom:

• nøjagtighed af prædiktive modeller,
• konverteringsrater eller
• kundetilfredshed

vil give information om, hvorvidt AI hjælper med at nå forretningsmålene. De vil også muliggøre løbende forbedring af AI-modeller for at øge deres relevans og værdi for virksomheden.

Hvis du kan lide vores indhold, så bliv en del af vores travle bier-fællesskab på Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.