AI-teknologi. Hur matchar du en AI-lösning med ett affärsproblem? | AI i affärer #51

AI-teknologi för ditt företag – hur förbereder man sig för dess implementering?

Vad är värt att veta för att på ett lämpligt sätt använda moderna teknologier till fördel för sitt företag? Först och främst att inte alla företag behöver AI-teknologi i dess nuvarande utvecklingsstadium. Men med tanke på takten i utvecklingen av artificiell intelligens är det värt att tänka på de möjligheter den erbjuder för företag.

De flesta små företag som förlitar sig på en digital närvaro kan redan nu avsevärt förbättra sin affärsprestanda genom att använda AI. Större företag som använder kunddata, planerar logistik eller utvecklar moderna produktionslinjer kommer också att dra nytta av det. Med andra ord, nästan alla företag kommer snart inte att klara sig utan hjälp av AI-teknologi om de vill förbli konkurrenskraftiga. Men var ska man börja?

Definiera det affärsproblem du vill lösa med artificiell intelligens

Det första steget för att implementera AI-teknologi i ditt företag är att noggrant beskriva det affärsproblem du vill lösa med den. Vi behöver vara tydliga med och förstå dess relation till våra affärsmål.

Låt oss titta på exemplet med ett litet tillverkningsföretag som har problem med att förutsäga efterfrågan på sina produkter. AI-teknologi kan användas för att:

• Analysera aktuella marknadsdata,
• Konkurrensforskning, och
• Analysera historiska försäljningstrender,

Detta kommer att göra prognoserna mer exakta för framtida efterfrågan.

En större institution kan göra detsamma. Till exempel, en bank som vill optimera sina låneprocedurer. Den tillämpar för närvarande vissa filter på låneansökningar som automatiskt avvisar de mest riskfyllda. Men banken godkänner fortfarande för många ansökningar som senare får problem med återbetalning.

I båda fallen är målet att skapa en prediktiv modell som underlättar planering – att identifiera potentiellt dåliga lån eller förutsäga säsongsfluktuationer i efterfrågan. Oavsett företagets storlek, i det första steget av planeringen av implementeringen av AI-teknologi, behöver vi verifiera att den kunddata vi har innehåller den information som behövs för att lösa just detta affärsproblem.

Definiera mål och förväntningar för implementeringen av AI-teknologi

Nästa steg är att definiera mål för dataanalys som kommer att uppnå de uppsatta affärsmålen. Målen bör vara specifika, så använd till exempel SMART-metoden. Dess namn kommer från orden specifik, mätbar, uppnåelig, relevant och tidsbunden.

En SMART-mål för en liten redovisningsbyrå som inför AI-teknologi kan se ut som följer: “Automatisera datainmatning och analys inom 12 månader för att minska kundservicetiden med 50% och förbättra noggrannheten med 90%.”

• Specifika mål (SMART) är tydliga och väl definierade. Till exempel, istället för stipulationen “vi kommer att betjäna fler kunder,” specificerar ett SMART-mål vad som specifikt ska göras – automatiserad datainmatning och analys – och under vilken period, inom 12 månader,
• Mätbara mål hjälper oss att bedöma om ett mål har uppnåtts. Till exempel, målet “halvera kundservicetiden och förbättra noggrannheten med 90%” är mätbart eftersom vi kan se hur prestationen har förbättrats,
• Uppnåeliga mål är realistiska med tanke på företagets tidigare prestationer. Målet i exemplet är uppnåeligt om redovisningsbyrån redan har kunskapen och erfarenheten inom datainmatning och analys. AI-teknologi kan hjälpa företaget att uppnå dem.
• Relevanta mål rör företagets strategi som beskrivs i exemplet och dess affärsmål, eftersom det handlar om att förbättra produktiviteten och kundservicen.
• Tidsbundna mål har ett specifikt slutdatum. Detta gör det lätt att bedöma framsteg mot dem och bryta ner dem i hanterbara delmål.

Här kan AI-teknologi hjälpa till att analysera stora mängder data, upptäcka avvikelser och säkerställa noggrannhet.

Med artificiell intelligens bör vi definiera framgångsmått för dataanalys (t.ex. 90% noggrannhet för en prediktiv modell) och riktmärken för att utvärdera framgång (t.ex. minskning av felaktighetsgrader). Detta kommer att möjliggöra för oss att bedöma om implementeringen av AI har gett de avsedda affärsfördelarna.

Lär dig om typerna av AI-teknologier och deras tillämpningar

Det finns många AI-tekniker och verktyg som hjälper i affärer. Bland de mest populära är:

• Maskininlärning (ML) – algoritmer som lär sig och förbättrar sin prestation baserat på data utan behov av explicit programmering, ett exempel skulle vara en algoritm som rekommenderar produkter till kunder som kan intressera dem baserat på deras köphistorik och preferenser,
• Djupinlärning (DL) – en mer avancerad variant av maskininlärning som använder artificiella neurala nätverk. Den används bland annat för att känna igen kunders ansikten i en butik, vilket möjliggör personlig service och rekommendationer.
• Naturlig språkbehandling (NLP) – förståelse, tolkning och generering av mänskligt språk i textuell eller talad form, används till exempel för att skapa personliga e-postmeddelanden till kunder,
• Virtuella assistenter och chattbottar – automatiserade system som genomför konversationer på naturligt språk och tillhandahåller, till exempel, en röstbot i kundtjänstavdelningen som automatiskt svarar i telefon och genomför samtal om företagets erbjudanden,
• Prediktiv analys – bygga modeller för att förutsäga framtida händelser baserat på historiska data, vilket kan användas, till exempel, för att förutsäga kundbortfall,
• Robotic Process Automation (RPA) – automatiserar repetitiva uppgifter, såsom datainmatning eller fakturering,
• Generativ AI – för att skapa text, bilder, röst eller video, så att du kan påskynda skapandet av marknadsföringsmaterial eller automatiskt generera unika produktbeskrivningar för din onlinebutik baserat på bilder och huvudfunktioner,

En närmare titt på kapabiliteterna hos var och en av dessa teknologier kommer att säkerställa att du kan välja rätt AI-verktyg för ditt företags specifika affärsproblem.

Förbered dina data för användning av AI-teknologi

Små företag har ofta begränsade datamängder, så att få dem rätt är avgörande. Men även denna begränsade mängd kan användas för att träna enkla AI-modeller. Till exempel kan en liten onlinebutik använda kundernas köpdata för att göra personliga produktrekommendationer.

När du har säkerställt att du har tillräckligt med historiska data, till exempel om kundbeteende, är det ofta tillräckligt att kombinera de data du har med färdiga AI-verktyg som finns tillgängliga i molnet, såsom:

• Amazon SageMaker – en plattform för att bygga, träna och distribuera maskininlärningsmodeller,
• Microsoft Azure Machine Learning – ett verktyg för att skapa och använda prediktiva modeller,
• Vertex AI Platform – en uppsättning AI- och ML-verktyg i Googles moln.

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

Med automatisering kan ett företags interna system integreras med externa AI-lösningar utan att involvera utvecklare för att bygga modeller från grunden. Detta minskar kostnaderna avsevärt och påskyndar implementeringen av AI.

Utforska alternativ för AI-implementering och välj rätt metod

Olika sätt att implementera AI-teknologi i affärer är möjliga:

1. Utveckling av egna AI-modeller och system av ett internt team av utvecklare och dataanalytiker.
2. Outsourca byggandet av dedikerade AI-lösningar till ett externt företag.
3. Använda färdiga AI-modeller och verktyg som finns tillgängliga i molnet i en “AI som en tjänst” (AIaaS) modell

Varje ovanstående metod har sina fördelar och nackdelar när det gäller kostnad, implementeringstid eller flexibilitet. Men små företag bör först överväga färdiga AI-lösningar som finns på marknaden – såsom de nämnda AWS SageMaker eller Vertex AI, som ofta är mer kostnadseffektiva och enklare att implementera, och erbjuder färdiga prediktiva modeller som kan användas för att analysera kundbeteende. Och ännu mer specialiserade verktyg, såsom:

• ClickUp, ett AI-verktyg för projektledning,
• Jasper AI – AI-baserad hjälp med att skriva marknadsföringsmaterial,
• Microsoft Power BI – ett av de bästa verktygen för datavisualisering som har AI-teknologi för bildigenkänning och textanalys för att upptäcka dolda, värdefulla informationer i dina data.

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

Överväg kostnaderna och fördelarna med att implementera AI

Implementeringen av ny teknologi medför alltid kostnader. I fallet med AI överväger de långsiktiga fördelarna ofta de initiala kostnaderna. Men man måste utvärdera:

• kostnaden för att utveckla och underhålla interna AI-system eller använda en extern AI-plattform,
• potentiella besparingar genom automatiserade processer och bättre beslutsfattande,
• möjlig ökning av intäkterna på grund av förbättrad kundservice, mer relevanta rekommendationer, etc.
• andra potentiella fördelar, såsom minskade ledtider och minskade fel.

Till exempel kan ett litet logistikföretag som investerar i AI-system för att optimera leveransvägar avsevärt minska bränslekostnader och leveranstider, vilket direkt kommer att översättas till förbättrad kundnöjdhet och förmågan att genomföra fler resor på samma tid.

Förbered dig för förändring och övervaka resultaten av AI-teknologiimplementeringen

Implementeringen av ny teknologi kräver anpassning. Anställda och affärsprocesser behöver förberedas för det. Till exempel, för en liten frisörsalong kan implementeringen av AI-teknologi för att hantera kundbokningar och schemaläggning kräva personalutbildning, men på lång sikt kan det leda till bättre organisation och större kundnöjdhet.

Det är också värt att övervaka effekterna av AI-projektet kontinuerligt och korrigera kursen om resultaten avviker från förväntningarna. Mått som:

• noggrannhet hos prediktiva modeller,
• konverteringsgrader eller
• kundnöjdhet

De kommer att ge information om huruvida AI hjälper till att uppnå affärsmål. De kommer också att möjliggöra kontinuerlig förbättring av AI-modeller för att öka deras relevans och värde för företaget.

Om du gillar vårt innehåll, gå med i vår aktiva community av busy bees på Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.