Från hype till verklighet: Så får du AI-projekt att leverera riktig nytta
Att AI är överallt just nu är det nog ingen som har missat. Många företag satsar stort och har lika stora förväntningar. AI ska som möjliggörare se till att allt blir snabbare, smartare, effektivare och mer automatiserat. Det är dock långt ifrån självklart att ett AI-projekt faktiskt levererar det man vill.
Många AI-projekt riskerar att gå snett – varför?
När vi kommer in i projekt märker vi ofta att det startat med en vision, men utan en tydlig riktning. Man pratar om ”smart automatisering” eller ”prediktiva analyser”, men det är oklart VAD som faktiskt ska förbättras eller VEM som ska få värde av lösningen.
Det leder lätt till att beställaren tänker affärsnytta, medan leverantören bygger något tekniskt imponerande. Och plötsligt står alla där med ett resultat som är ”coolt”, men inte särskilt användbart…
Fyra frågor som avgör om ditt AI-projekt lyckas
Innan du dyker ner i modeller, plattformar eller datamängder rekommenderar vi att ställa fyra frågor (det är enkla frågor – men underlättar över sin viktklass).
1. Vad ska vi använda AI till?
Är målet att automatisera? Förutspå? Förenkla vardagen för användare?
Om målet är att vi borde göra något med ”AI” eller är målet att införa AI för att ”alla” gör det så är det nog dags att tänka om.
2. Vilket konkret problem försöker vi lösa / Vilken effekt vill vi uppnå?
AI är ett verktyg eller till och med en samling verktyg (tekniker) och inte ett självändamål.
När problemet eller effekten inte är tydligt definierat är risken stor att lösningen blir lika diffus. ”Gör något med AI” är förvisso en typ av beställning men inte särskilt effektiv.
3. Varför är det här problemet viktigt?
Här handlar det om att koppla lösningen till något som faktiskt betyder något:
sparad tid
sänkta kostnader
bättre kundupplevelse
färre fel
snabbare beslutsvägar
Om det inte finns ett tydligt ”varför” är det svårt att motivera vare sig budget eller engagemang. Det kan också finnas andra lösningar eller infallsvinklar som faktiskt är bättre. Ett tydligt varför hjälper med inriktning, teknikval och flera andra aspekter i en leverans.
4. För vem spelar det här roll?
Ett AI-projekt utan tydlig mottagare är som en produkt utan kund. Vem ska använda resultatet? Vad upplever de som en förbättring? Ju bättre man förstår användaren, desto större chans att lösningen faktiskt hamnar i drift och faktiskt gör skillnad.
Har du redan ställt dig dem här frågorna – bra!
Om inte, kan det vara läge att ta hjälp av en expert för att säkerställa att AI-satsningen träffar rätt.
Kontakt
