Tämja AI. Hur tar man de första stegen för att tillämpa AI i ditt företag? | AI i affärer #119

Hur enkelt är det att tämja AI i ett företag? Introduktion

Även om artificiell intelligens (AI) blir allt mer populär bland företag i Polen, finns det fortfarande många företag som inte utnyttjar dess potential fullt ut. Enligt en KPMG-studie (https://kpmg.com/pl/pl/home/media/press-releases/2023/07/media-press-sztuczna-inteligencja-w-firmach-w-polsce-potencjal-do-wykorzystania.html) använder endast 15% av företagen i vårt land för närvarande AI-lösningar, medan det globala genomsnittet är 35-37%. Samtidigt övervakar upp till 62% av de företag som har implementerat AI inte effektiviteten av dessa implementationer – det vill säga de vet inte vilken påverkan, om någon, de har haft.

Dessa siffror visar den enorma outnyttjade potentialen av artificiell intelligens i polsk affärsverksamhet. Å andra sidan planerade 13% av företagen att implementera AI före slutet av 2023, vilket kan vara ett tecken på den kommande vågen av antagande av denna disruptiva teknologi. Faktum är att företag ser många fördelar med AI, såsom ökad produktivitet, förbättrad produkt- och tjänstekvalitet, bättre finansiell prestation och en stärkt konkurrensposition.

Steg 1. Förstå skillnaden mellan AI, maskininlärning och generativ artificiell intelligens

Om du överväger att ta det första steget mot att implementera AI i ditt företag, är det värt att lära sig grunderna i denna grupp av teknologier. Innan du kan realisera potentialen av AI i ditt företag, behöver du förstå den viktiga skillnaden mellan artificiell intelligens (AI) i sin bredaste bemärkelse, maskininlärning (ML) och generativ AI. Dessa termer används ofta omväxlande, men de beskriver faktiskt något olika koncept.

AI hänvisar till den allmänna förmågan hos programmerade maskiner, såsom datorer eller robotar, att ‘tänka’ på ett liknande sätt som människor och att efterlikna intelligent beteende. AI-system kan assimilera, analysera och använda kunskap från den verkliga världen för att härleda ny information. Exempel på AI-baserade teknologier inkluderar tal-, bild- och ansiktsigenkänning.

Å andra sidan maskininlärning (ML) är ett område inom AI där datorsystem lär sig från data och fattar beslut utan direkt mänsklig intervention. En nyckelfunktion hos ML är förmågan att kontinuerligt självförbättra och anpassa algoritmer baserat på nya indata.

Med den snabba utvecklingen av generativ AI är det också viktigt att förstå denna nya trend. Generativ AI är kapabel att generera ny data, såsom text, bilder, video och ljud, eller till och med datorkod. Det gör detta genom att lära sig från stora mängder träningsdata. Språkmodeller, såsom ChatGPT, lär sig mönstren och reglerna som är inneboende i indata och använder sedan denna kunskap för att skapa nya, unika texter som liknar de som skrivits av människor.

Kraften i generativ AI ligger i dess flexibilitet och förmåga att kreativt remix och syntetisera information på innovativa sätt.

Definiera affärsbehov

Det andra steget är att identifiera de specifika behoven i ditt företag som kan tillgodoses genom att implementera artificiell intelligens och maskininlärning. Denna process börjar med en djupgående analys och noggrant övervägande av flera frågor:

1. Vilka specifika resultat vill du uppnå? Det kan vara ökad intäkt, optimering av leveranskedjan eller bättre kundservice.
2. Vilka är de största hindren för att uppnå dessa mål?
3. Hur kan AI och maskininlärning hjälpa dig att övervinna dem?
4. Hur vill du mäta framgången av en sådan initiativ? Det är värt att planera från början hur resultaten ska utvärderas, särskilt med tanke på hur många företag hoppar över detta viktiga steg. Detta kan baseras på KPI:er, direkta finansiella vinster eller andra mått som definieras specifikt för denna implementation.
5. Vilken typ av data har du redan? Data är en nyckelresurs som företagets nyimplementerade AI kommer att använda. Fråga dig själv, vilken ytterligare data behöver du för att utnyttja AI:s fulla potential?

För att fullt ut förstå värdet av att besvara dessa frågor, låt oss titta på ett praktiskt exempel. Tänk dig en liten redovisningsbyrå som kämpade med tidskrävande, manuella processer för att hantera kunddokument. De definierade sitt mål som “att automatisera redovisningen för att snabba upp bearbetningen och öka produktiviteten”.

De största hindren var den tid som spenderades på tråkiga uppgifter och de stora volymer av dokument som behövde bearbetas. Efter att ha granskat dessa utmaningar identifierade teamet AI-baserad dokumentbearbetning som en potentiell lösning – teknik för naturlig språkbehandling (NLP) som kunde automatiskt extrahera och kategorisera relevant finansiell data, minska fel och snabba upp processer.

Sätt att mäta påverkan var i detta fall en ökning av antalet dokument som bearbetades per månad och en minskning av den genomsnittliga bearbetningstiden per order. Det var också viktigt att bedöma datakällorna – i detta fall volymen av kvitton, fakturor och andra finansiella dokument som behövdes för att träna AI-systemen.

Detta exempel illustrerar vikten av att tydligt definiera dina affärsbehov i början av AI-implementeringsprocessen. Endast på detta sätt kan du identifiera rätt lösningar och implementera dem korrekt för att leverera maximalt värde till ditt företag.

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

Det är värt att nå ut till verktyg 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 använder teknik för naturlig språkbehandling (NLP) för att automatisera förståelsen av dokumentinnehåll, vilket är avgörande för robotiska uppgifter och beslutsprocesser. När texten har analyserats, aggregerar systemet den insamlade datan och presenterar den i en strukturerad form, redo för användning i robotprocessautomatisering (RPA) och analysapplikationer. Med den teknik vi har utvecklat är det möjligt att effektivt skapa modeller som tolkar informationen som finns i en mängd olika affärsdokument.

SensID Cognitive Automation möjliggör integration av data från en mängd textkällor, inklusive strukturerad data (såsom databaser), semi-strukturerad data (såsom formulär, csv, html, etc.) och ostrukturerad data (såsom doc, pdf, etc.), vilket ger en enhetlig vy av information.

Microsoft AI Builder är en del av Microsoft Power Platform. Med den kan du skapa och använda AI-modeller för att hjälpa till att optimera dina affärsprocesser. Du kan använda en förbyggd modell som är redo för många vanliga affärsscenarier, såsom dokumentigenkänning, eller skapa en anpassad modell för att möta ditt företags specifika krav.

En annan alternativ som är värt att prova är Docsumo som använder OCR (Optical Character Recognition) för att läsa dokument och är betrodd av stora företag som PayU och Hitachi.

Steg 3. Ta reda på hur AI kan hjälpa ditt företag

Efter att ha identifierat dina affärsmål och utmaningar är nästa logiska steg att identifiera de specifika sätt på vilka AI kan tillföra värde och vinst till ditt företag. Ibland kan vägen vara otydlig, så överväg det breda spektrumet av möjliga fördelar.

En av de viktigaste värdefaktorerna för AI är att öka värdet som levereras till kunderna. Med kraften av maskininlärning och avancerad dataanalys kan AI hjälpa företag att bättre förstå konsumentpreferenser och beteende. Detta möjliggör en mer personlig och tillfredsställande shoppingupplevelse.

En annan nyckelfaktor är AI:s potential att öka anställdas effektivitet och produktivitet. Genom att automatisera repetitiva, tidskrävande uppgifter kan AI ge betydande kostnadsbesparingar och låta team fokusera på mer strategiska, kreativa aktiviteter, samt avsevärt förbättra arbetstillfredsställelsen. Faktum är att 59% av dem som arbetar i ledande roller tror att användningen av AI på arbetsplatsen förbättrar arbetstillfredsställelsen (https://www.thehrdirector.com/business-news/ai/ai-increase-job-satisfaction/).

Slutligen bör vi inte glömma de direkta affärsvinster som ofta följer av att implementera AI-lösningar. Genom att optimera processer, förbättra verksamheten och bättre utnyttja data kan organisationer maximera intäkter och vinster.

Så kommer AI att öka dina kunders tillfredsställelse? Kommer det att maximera anställdas produktivitet? Kommer det att bidra till intäktsökning? Om svaret på någon av dessa frågor är “ja”, då förtjänar AI definitivt din uppmärksamhet.

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

Steg 4. Bedöm dina egna förmågor att implementera AI

Med en förståelse för den enorma potentialen av AI står du nu inför den största utmaningen – att bedöma och förbereda dina egna organisatoriska förmågor och resurser för att effektivt implementera nya teknologier. Tyvärr finns det ofta en betydande klyfta mellan vad vi vill uppnå och vad vi faktiskt kan leverera inom en given tid och budget.

Om du ser många möjligheter att använda AI i ditt företag, behöver du börja med en ärlig bedömning av dina kompetenser och verktyg. Be dina IT-specialister att ärligt besvara följande frågor:

• Har vi ett internt utvecklingsteam med rätt kompetens för att bygga en skräddarsydd AI-lösning från grunden?
• Om inte, bör vi överväga att köpa en färdig AI-produkt som erbjuds av externa leverantörer?
• Eller skulle det vara mer kostnadseffektivt att strategiskt samarbeta med en erfaren extern partner för att gemensamt utveckla en lösning anpassad till våra behov?

På grund av brist på interna resurser kan den bästa lösningen vara att helt outsourca ditt AI-implementeringsprojekt till ett specialiserat externt företag. Vilken väg du än väljer, är ett bra första steg att noggrant undersöka de AI-lösningar som finns på marknaden och bedöma om någon av dem kan möta din organisations nuvarande behov. Att köpa en färdig produkt kan mycket väl vara ett mer kostnadseffektivt alternativ än att bygga från grunden.

Kom ihåg att AI-integration är annorlunda än en typisk ny mjukvaruimplementation. Det kräver expertis inom maskininlärning, big data-bearbetning och avancerade algoritmer. Om din organisation inte har denna expertis kan det vara oundvikligt att arbeta med externa specialister för att maximera projektets chanser till framgång.

Steg 5. Överväg att konsultera en specialist

Trots entusiasmen för AI-teknologi är många chefer fortfarande rädda för att ta de första stegen på grund av brist på kompetens inom sin organisation. Om du är en av dem, överväg att ta in en specialistkonsult eller extern firma.

Att bygga AI-system är betydligt annorlunda än att utveckla typiska affärsapplikationer. Det är ett mycket specialiserat område av expertis, som kräver avancerade färdigheter inom maskininlärning, naturlig språkbehandling, djupinlärning och big data-analys.

Till exempel, att skapa en AI-virtuell assistent som kan kommunicera effektivt med kunder kräver inte bara en solid full-stack grund, utan också teknik för naturlig språkbehandling och generativ artificiell intelligens.

Om ditt team saknar sådana specialiserade färdigheter kan det vara mer meningsfullt att söka extern hjälp. Specialiserade AI-konsultföretag och byråer kan erbjuda inte bara relevant expertis och erfarenhet, utan också beprövade processer och bästa praxis för att öka chanserna för framgång för dina initiativ.

Naturligtvis kommer anställning av externa experter med en extra kostnad. Men det är viktigt att komma ihåg att felaktig implementering av AI kan leda till ännu större ekonomiska förluster på grund av fel, driftstopp och behov av korrigeringar. Eller helt enkelt ett fel på hela systemet, som inte kommer att utföra de uppgifter som det skapades för. Därför är det ofta en klok investering att arbeta med specialister som kan spara tid och pengar på lång sikt.

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

Tämja AI – sammanfattning

Att implementera artificiell intelligens i ett företag är utan tvekan en seriös och utmanande uppgift, men det är också en enorm möjlighet för affärstransformation och tillväxt. Det öppnar dörren till otaliga möjligheter att öka effektiviteten, optimera processer och leverera större värde till kunderna.

Som vi redan har sett, använder många företag runt om i världen – från små företag till stora företag – framgångsrikt AI för att automatisera tråkiga uppgifter, analysera stora datamängder och fatta bättre beslut baserade på fakta.

Naturligtvis, precis som med varje seriös affärsinitiativ, är vägen till en framgångsrik AI-implementering detaljerad planering och efterlevnad av beprövade principer.

Att implementera AI är en iterativ process. Därför är det bäst att börja med ett litet pilotprojekt, köra tester och samla in feedback. Baserat på detta blir det lättare att fatta beslut om vidare utveckling eller justeringar. Glöm inte heller en nyckelfaktor för framgång – data. Ju mer kvalitetsdata du matar dina AI-system med, desto bättre kommer de att lära sig och prestera.

Om du gillar vårt innehåll, gå med i vår aktiva bi-gemenskap på Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.