Tæmning af AI. Hvordan tager man de første skridt til at anvende AI i sin virksomhed? | AI i erhvervslivet #119

Hvor nemt er det at tæmme AI i en virksomhed? Introduktion

Selvom kunstig intelligens (AI) vinder popularitet blandt virksomheder i Polen, er der stadig mange virksomheder, der ikke udnytter dens potentiale fuldt ud. Ifølge en KPMG-undersøgelse (https://kpmg.com/pl/pl/home/media/press-releases/2023/07/media-press-sztuczna-inteligencja-w-firmach-w-polsce-potencjal-do-wykorzystania.html) bruger kun 15% af virksomhederne i vores land i øjeblikket AI-løsninger, mens det globale gennemsnit er 35-37%. Samtidig overvåger op til 62% af virksomhederne, der har implementeret AI, ikke effektiviteten af disse implementeringer – dvs. de ved ikke, hvilken indvirkning, hvis nogen, de har haft.

Disse tal viser det enorme uudnyttede potentiale for kunstig intelligens i polsk erhvervsliv. På den anden side planlagde 13% af virksomhederne at implementere AI inden udgangen af 2023, hvilket kunne være et tegn på den kommende bølge af adoption af denne disruptive teknologi. Faktisk ser virksomhederne mange fordele ved AI, såsom øget produktivitet, forbedret produkt- og servicekvalitet, bedre økonomisk præstation og en styrket konkurrenceposition.

Trin 1. Forstå forskellen mellem AI, maskinlæring og generativ kunstig intelligens

Hvis du overvejer at tage det første skridt mod at implementere AI i din virksomhed, er det værd at lære det grundlæggende i denne gruppe af teknologier. Før du kan realisere potentialet af AI i din virksomhed, skal du forstå den væsentlige forskel mellem kunstig intelligens (AI) i sin bredeste forstand, maskinlæring (ML) og generativ AI. Disse termer bruges ofte om hinanden, men de beskriver faktisk lidt forskellige begreber.

AI refererer til den generelle evne hos programmerede maskiner, såsom computere eller robotter, til at ‘tænke’ på en måde, der ligner menneskers, og til at efterligne intelligent adfærd. AI-systemer kan assimilere, analysere og bruge viden fra den virkelige verden til at udlede ny information. Eksempler på AI-baserede teknologier inkluderer tale-, billede- og ansigtsgenkendelse.

På den anden side er maskinlæring (ML) et felt inden for AI, hvor computersystemer lærer af data og træffer beslutninger uden direkte menneskelig indgriben. En nøglefunktion ved ML er evnen til kontinuerligt at forbedre sig selv og tilpasse algoritmer baseret på nye inputdata.

Med den hurtige udvikling af generativ AI er det også vigtigt at forstå denne nye trend, hvis hovedtegn er den vilde popularitet af ChatGPT. Generativ AI er i stand til at generere nye data, såsom tekst, billeder, video og lyd, eller endda computerkode. Det gør dette ved at lære af store mængder træningsdata. Sprogmodeller, såsom ChatGPT, lærer de mønstre og regler, der er iboende i inputdataene, og bruger derefter denne viden til at skabe nye, unikke tekster, der ligner dem, der er skrevet af mennesker.

Kraften i generativ AI ligger i dens fleksibilitet og evne til kreativt at remixe og syntetisere information på innovative måder.

Definer forretningsbehov

Det andet trin er at identificere de specifikke behov i din virksomhed, som kan opfyldes ved at implementere kunstig intelligens og maskinlæring. Denne proces starter med en grundig analyse og omhyggelig overvejelse af flere spørgsmål:

1. Hvilke specifikke resultater ønsker du at opnå? Det kunne være øget indtægt, optimering af forsyningskæden eller bedre kundeservice.
2. Hvad er de vigtigste forhindringer for at nå disse mål?
3. Hvordan kan AI og maskinlæring hjælpe dig med at overvinde dem?
4. Hvordan ønsker du at måle succesen af en sådan initiativ? Det er værd at planlægge fra starten, hvordan resultaterne vil blive evalueret, især i betragtning af hvor mange virksomheder, der springer dette nøgletrin over. Dette kan baseres på KPI’er, direkte økonomiske gevinster eller andre målinger, der er defineret specifikt for denne implementering.
5. Hvilken slags data har du allerede? Data er en nøgleressource, som virksomhedens nyimplementerede AI vil bruge. Spørg dig selv, hvilke yderligere data du har brug for for at udnytte AI’s fulde potentiale?

For at forstå værdien af at besvare disse spørgsmål fuldt ud, lad os se på et praktisk eksempel. Forestil dig et lille revisionsfirma, der kæmpede med langvarige, manuelle processer til håndtering af kundedokumenter. De definerede deres mål som “at automatisere regnskab for at fremskynde behandlingen og øge produktiviteten”.

De vigtigste forhindringer var den tid, der blev brugt på kedelige opgaver, og de store mængder dokumenter, der skulle behandles. Efter at have gennemgået disse udfordringer identificerede teamet AI-baseret dokumentbehandling som en potentiel løsning – Natural Language Processing (NLP) teknologi, der kunne automatisk udtrække og kategorisere relevante finansielle data, reducere fejl og fremskynde processer.

Måder at måle indvirkningen var i dette tilfælde en stigning i antallet af dokumenter, der blev behandlet pr. måned, og en reduktion i den gennemsnitlige behandlingstid pr. ordre. Det var også vigtigt at vurdere dataressourcerne – i dette tilfælde volumen af kvitteringer, fakturaer og andre finansielle dokumenter, der var nødvendige for at træne AI-systemerne.

Dette eksempel illustrerer vigtigheden af klart at definere dine forretningsbehov i begyndelsen af AI-implementeringsprocessen. Kun på denne måde kan du identificere de rigtige løsninger og implementere dem korrekt for at levere maksimal værdi til din virksomhed.

Kilde: DALL·E 3, prompt: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Det er værd at kontakte værktøjer som SensID Cognitive Automation (https://4semantics.pl/produkty/sensid-cognitive-automation/), Microsoft AI Builder (https://learn.microsoft.com/pl-pl/ai-builder/overview) eller Docsumo (https://www.docsumo.com/).

SensID Cognitive Automation bruger Natural Language Processing (NLP) teknologi til at automatisere forståelsen af dokumentindhold, hvilket er nøglen til robotopgaver og beslutningstagning. Når teksten er blevet analyseret, aggregerer systemet de indsamlede data og præsenterer dem i en struktureret form, klar til brug i robotprocesautomatisering (RPA) og analyseapplikationer. Med den teknologi, vi har udviklet, er det muligt effektivt at skabe modeller, der fortolker informationen i en bred vifte af forretningsdokumenter.

SensID Cognitive Automation muliggør integration af data fra en række tekstkilder, herunder strukturerede data (såsom databaser), semi-strukturerede data (såsom formularer, csv, html osv.) og ustrukturerede data (såsom doc, pdf osv.), hvilket giver et samlet overblik over informationen.

Microsoft AI Builder er en del af Microsoft Power Platform. Med det kan du oprette og bruge AI-modeller til at hjælpe med at optimere dine forretningsprocesser. Du kan bruge en forudbygget model, der er klar til mange almindelige forretningsscenarier, såsom dokumentgenkendelse, eller oprette en tilpasset model for at imødekomme din virksomheds specifikke krav.

En anden mulighed, der er værd at prøve, er Docsumo, som bruger OCR (Optical Character Recognition) til at læse dokumenter og er betroet af store virksomheder som PayU og Hitachi.

Trin 3. Find ud af, hvordan AI kan hjælpe din virksomhed

Efter at have identificeret dine forretningsmål og udfordringer er det næste logiske skridt at identificere de specifikke måder, hvorpå AI kan tilføre værdi og profit til din virksomhed. Nogle gange er vejen ikke åbenlys, så overvej det brede spektrum af mulige fordele.

En af de vigtigste værdi faktorer ved AI er at øge den værdi, der leveres til kunderne. Med kraften fra maskinlæring og avanceret dataanalyse kan AI hjælpe virksomheder med bedre at forstå forbrugerpræferencer og adfærd. Dette muliggør en mere personlig og tilfredsstillende indkøbsoplevelse.

En anden nøglefaktor er AIs potentiale til at øge medarbejdernes effektivitet og produktivitet. Ved at automatisere gentagne, tidskrævende opgaver kan AI levere betydelige omkostningsbesparelser og give teamene mulighed for at fokusere på mere strategiske, kreative aktiviteter samt betydeligt forbedre jobtilfredsheden. Faktisk mener 59% af dem, der arbejder i ledelsesroller, at brugen af AI på arbejdspladsen forbedrer jobtilfredsheden (https://www.thehrdirector.com/business-news/ai/ai-increase-job-satisfaction/).

Endelig bør vi ikke glemme de direkte forretningsgevinster, der ofte følger med implementeringen af AI-løsninger. Ved at optimere processer, forbedre driften og udnytte data bedre kan organisationer maksimere indtægter og overskud.

Så vil AI øge dine kunders tilfredshed? Vil det maksimere medarbejdernes produktivitet? Vil det bidrage til indtægtsvækst? Hvis svaret på nogen af disse spørgsmål er “ja”, så fortjener AI bestemt din opmærksomhed.

Kilde: DALL·E 3, prompt: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Trin 4. Vurder dine egne evner til at implementere AI

Med en forståelse af det enorme potentiale ved AI står du nu over for den største udfordring – at vurdere og forberede dine egne organisatoriske evner og ressourcer til effektivt at implementere nye teknologier. Desværre er der ofte et betydeligt gab mellem, hvad vi ønsker at opnå, og hvad vi faktisk kan levere inden for en given tid og budget.

Hvis du ser mange muligheder for at bruge AI i din virksomhed, skal du starte med en ærlig vurdering af dine kompetencer og værktøjer. Bed dine IT-fagfolk om at besvare følgende spørgsmål ærligt:

• Har vi et internt udviklingsteam med de rette færdigheder til at bygge en skræddersyet AI-løsning fra bunden?
• Hvis ikke, bør vi overveje at købe et færdiglavet AI-produkt, der tilbydes af eksterne leverandører?
• Eller ville det være mere omkostningseffektivt at engagere sig strategisk med en erfaren ekstern partner for sammen at udvikle en løsning, der er skræddersyet til vores behov?

På grund af mangel på interne ressourcer kan den bedste løsning være at outsource dit AI-implementeringsprojekt helt til et specialiseret eksternt firma. Uanset hvilken vej du vælger, er et godt første skridt at undersøge de AI-løsninger, der er tilgængelige på markedet, og vurdere, om nogen af dem kunne imødekomme din organisations nuværende behov. At købe et færdiglavet produkt kan meget vel være en mere omkostningseffektiv mulighed end at bygge fra bunden.

Husk, at AI-integration er anderledes end en typisk ny softwareimplementering. Det kræver ekspertise inden for maskinlæring, big data-behandling og avancerede algoritmer. Hvis din organisation ikke har denne ekspertise, kan det være uundgåeligt at arbejde med eksterne specialister for at maksimere projektets chancer for succes.

Trin 5. Overvej at konsultere en specialist

På trods af entusiasmen for AI-teknologi er mange ledere stadig bange for at tage de første skridt på grund af mangel på færdigheder inden for deres organisation. Hvis du er en af dem, så overvej at inddrage en specialistkonsulent eller et eksternt firma.

At bygge AI-systemer er betydeligt anderledes end at udvikle typiske forretningsapplikationer. Det er et højt specialiseret ekspertiseområde, der kræver avancerede færdigheder inden for maskinlæring, naturlig sprogbehandling, dyb læring og big data-analyse.

For eksempel kræver det at skabe en AI-virtuel assistent, der effektivt kan kommunikere med kunder, ikke kun et solidt full-stack fundament, men også teknologi til naturlig sprogbehandling og generativ kunstig intelligens.

Hvis dit team mangler sådanne specialiserede færdigheder, kan det give mere mening at søge ekstern hjælp. Specialiserede AI-konsulentfirmaer og bureauer kan ikke kun tilbyde relevant ekspertise og erfaring, men også dokumenterede processer og bedste praksis for at øge chancerne for succes for dine initiativer.

Selvfølgelig kommer ansættelse af eksterne eksperter med en ekstra omkostning. Men det er vigtigt at huske, at forkert implementering af AI kan føre til endnu større økonomiske tab på grund af fejl, nedetid og behovet for rettelser. Eller simpelthen en funktionsfejl i hele systemet, som ikke vil udføre de opgaver, det blev skabt til. Derfor er det ofte en klog investering at arbejde med specialister, der kan spare dig tid og penge på lang sigt.

Kilde: DALL·E 3, prompt: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Tæmning af AI – opsummering

Implementering af kunstig intelligens i en virksomhed er uden tvivl en alvorlig og udfordrende opgave, men det er også en kæmpe mulighed for forretningsomdannelse og vækst. Det åbner døren til utallige muligheder for at øge effektiviteten, optimere processer og levere større værdi til kunderne.

Som vi allerede har set, bruger mange virksomheder verden over – fra små virksomheder til store virksomheder – AI med succes til at automatisere kedelige opgaver, analysere store datasæt og træffe bedre beslutninger baseret på fakta.

Selvfølgelig, som med enhver alvorlig forretningsinitiativ, er vejen til en vellykket AI-implementering detaljeret planlægning og overholdelse af dokumenterede principper.

Implementering af AI er en iterativ proces. Derfor er det bedst at starte med et lille pilotprojekt, køre tests og indsamle feedback. Baseret på dette vil det være lettere at træffe beslutninger om videre udvikling eller justeringer. Glem heller ikke en nøglefaktor for succes – data. Jo flere kvalitetsdata du fodrer dine AI-systemer med, jo bedre vil de lære og præstere.

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