Från könssjukdomar till coronatester – så vände utmanaren förlust till mångmiljonvinst

Från att förstå de grundläggande stegen för att ta AI i bruk till att undvika potentiella fallgropar är det avgörande för företagsledare att driva rätt strategier för att dra nytta av AI:s fulla potential. Shivaun Anderberg, Nordic Lead Data & AI på det globala konsultföretaget Publicis Sapient, poängterar den enorma affärsnytta som AI kan generera. Hon rekommenderar starkt att det första steget, för alla aktörer, är att bedöma sin befintliga infrastruktur och kapacitet att hantera data.

– I den AI-era som vi befinner oss i är data det absolut mest värdefulla som ett företag kan ha. Det blir därför särskilt viktigt att faktiskt se över vilken typ av data ni besitter, likaså hur tillgänglig den är. Det vi har sett med våra svenska, såväl som nordiska, kunder är att alla har stora mängder data som omfattar samtliga delar av verksamheten. Det innebär att de aktivt letar efter effektiva sätt att koppla ihop och använda den för att frigöra värde – som i praktiken ska innebära effektivitetsförbättringar, kostnadsbesparingar och innovation.

Första stegen mot AI-integration

Shivaun fokuserar även på vikten av att definiera specifika, mätbara mål för vad AI ska uppnå inom bolaget, annars är risken överhängande att projekten varken blir värdeskapande eller lönsamma.

– Vi rekommenderar att börja med ett pilotprojekt, som man kan skala upp och som visar på konkret värde, innan större investeringar görs. Att etablera tydliga framgångskriterier och kontinuerlig uppföljning är helt avgörande för att säkerställa att investeringen leder till önskade resultat.

Utmaningar och lösningar

Trots de många fördelar som AI kan leda till finns det också betydande risker och utmaningar att hantera. Dålig datakvalitet kan leda till felaktiga slutsatser och beslut, och en bristfällig förändringsledning kan undergräva de anställdas engagemang och acceptans av nya system. 

– För att undvika dessa fallgropar bör företag investera i utbildning och utveckling av sina anställda samt etablera starka principer för dataskydd och etik. 

Skalning av AI i företagsmiljö

En central fråga som ofta diskuteras bland företagsledare är hur man effektivt kan skala AI från experimentella projekt till full verksamhetseffekt. 

– Det är en nyckelfråga som kommer att vara högt upp på agendan i alla styrelserum under de kommande fem åren, säger Shivaun och fortsätter: 

– För att lyckas med detta krävs en stark organisatorisk struktur, kompetensuppbyggnad och tydliga ansvarsområden. Företagen måste också hantera relevanta relationer med AI-partners och ha robusta dataflöden och system som stödjer AI-applikationer kontinuerligt. Dessutom är det viktigt att upprätthålla och säkerställa tydliga ansvar och etisk användning av tekniken.

Genom att förstå dessa nycklar kan företag förbättra sina operativa processer och säkerställa hållbara AI-strategier. Det är en investering i framtiden som kräver noggrann planering och stort engagemang på alla nivåer i organisationen, menar Shivaun och avslutar: 

– I slutändan beror skillnaden mellan ett rent AI-experiment och framgångsrik verksamhetsutveckling på vilka stöd- och ledningsfunktioner som finns tillgängliga för projekten. 

Läs mer om Publicis Sapient här