AI i praksis: Fra strategi til eksekvering i komplekse IT-miljøer
I en tid, hvor teknologiske muligheder udvikler sig hurtigere end nogensinde før, er det afgørende at forstå, hvordan vi kan anvende dem strategisk for at skabe reel værdi. Christian Thomasberg, der har stor erfaring inden for komplekse IT-installationer hos blandt andre Systematic og JN Data, delte til Klean Group masterclass sine perspektiver på, hvordan man kan implementere AI, og teknologi generelt, effektivt i praksis. Hans fokus er på at forvandle komplekse problemstillinger til enkle løsninger og sikre, at teknologien bliver brugt ansvarligt og med omtanke. Dette indlæg opsummerer de vigtigste pointer og giver praktiske eksempler på, hvordan AI kan anvendes til at forbedre IT-udviklingen.
AI i praksis: Hvordan gør vi teknologi forståelig?
AI kan ofte fremstå som en kompleks og nærmest magisk teknologi, men ifølge Christian Thomasberg er det i sin kerne en meget logisk og struktureret tilgang til problemløsning. For at forstå, hvordan AI fungerer, bør vi først skille det ad og se på de grundlæggende komponenter i teknologien:
- Data som brændstof: Data er hjertet i AI. Uden kvalitetsdata kan selv den mest avancerede AI-model ikke levere præcise eller relevante resultater.
- Modeller som hjernen: AI-modeller, hvad enten det er sprogmodeller eller billedgenkendelsesmodeller, fungerer ved at genkende mønstre i data. Det, der ser ud som “intelligens,” er i virkeligheden blot mønstergenkendelse på højeste niveau.
Christian forklarede bl.a., hvordan man kan bruge AI til at effektivisere arbejdsgange ved at tage store problemstillinger og dele dem op i mindre dele. “Forstå jeres problem. Det er her, vi oftest fejler. Vi dykker ofte for hurtigt ned i teknologidiskussioner uden først at sikre os, at vi virkelig har forstået, hvad vi prøver at løse“, påpegede han.
Ved du ikke, hvordan du skal komme i gang med AI?
Hent vores byggevejledning, “Sådan kommer du i gang med AI”.
Succeskriterier for AI-projekter
Når man skal implementere AI i praksis, er det essentielt at starte med en klar problemdefinition. For ofte ender virksomheder med at bruge store ressourcer på at udvikle løsninger, som enten ikke rammer problemet præcist, eller som slet ikke er nødvendige. Christian anbefaler derfor, at man først og fremmest fokuserer på “AI-ready data” – data, der er korrekt struktureret og fri for bias.
Det næste skridt er at identificere de rette modeller, træne dem med specifikke datasæt og teste dem løbende. En vigtig ting at huske er, at AI-modeller kan have tendens til det, Christian kalder “hallucinationer” – situationer, hvor AI gætter på information, der reelt set ikke findes. Dette sker især i generative modeller, hvor modellen forudsiger det næste ord eller billede baseret på tidligere data.
Use cases: AI i praksis
Fremtidens AI: Potentialer og risici
Et af de mest interessante emner, som Christian berørte, var fremtiden for AI. Her skelner han mellem tre typer AI:
- ANI (narrow AI): Den type, vi kender i dag, som er designet til at løse meget specifikke opgaver.
- AGI (general AI): Forventes at kunne forstå og lære på tværs af forskellige områder og kunne konkurrere med mennesker på mange niveauer.
- ASI (super AI): En hypotetisk AI, der overgår menneskelig intelligens og potentielt kan udgøre en trussel for menneskeheden.
Christian mener, at selvom vi stadig er langt fra at udvikle AGI, bør vi begynde at forholde os til de etiske implikationer allerede nu.
Opsummering
AI er mere end blot en optimeringsteknologi – det kan transformere hele forretningsmodeller, hvis det implementeres korrekt. Den største fejl, virksomheder kan begå, er at fokusere for meget på teknologi og for lidt på problemforståelse. Ved at starte med en solid forståelse for udfordringen og bruge data ansvarligt, kan man skabe AI-løsninger, der både er effektive og bæredygtige.
Blogindlægget er produceret i samarbejde med AI-værktøjerne Good Tape og ChatGPT, ud fra en lydfil fra indlægget på Masterclass – AI Transformation d. 27. september 2024.
AI’s rolle i Søstrene Grenes digitale transformation
Søstrene Grene har de seneste år været igennem en imponerende digital transformationsrejse. Fra at være en virksomhed uden stregkoder i 2015 til at blive en international spiller med e-Commerce tilstedeværelse i 14 lande og planer om at åbne adskillige butikker inden 2027. Den digitale udvikling har medført store forandringer, ikke kun i de fysiske butikker, men også i måden, Søstrene Grene arbejder med data og teknologi. En central del af denne rejse er brugen af AI, som har bidraget til at forbedre interne processer, optimere markedsføringen og understøtte vækstambitionerne. Jonas og Lasse fra Søstrene Grenes AI-team var på dagen bl.a. omkring, hvordan de har organiseret sig omkring AI, hvilke strategiske valg de har truffet, og hvordan de rent lavpraktisk har implementeret AI i forskellige afdelinger.
Fra fysiske butikker til digital transformation
Søstrene Grene blev grundlagt som en klassisk retail-virksomhed, men har de seneste år intensiveret deres fokus på digital udvikling. Med 305 butikker fordelt på 16 lande og over 400 medarbejdere på hovedkontoret har virksomheden haft stor succes, og vækstrejsen fortsætter med ambitionen om at nå 500 butikker i 2027. Men for at opnå dette kræver det mere end blot at åbne flere fysiske lokationer. En stærk digital strategi og en robust teknologisk infrastruktur er nødvendige for at understøtte ekspansionen. Bl.a har de gennemført en omfattende digitalisering af deres Supply Chain, hvor automatisering og robotter på lagrene er med til at forbedre logistikken. Men en af de allermest spændende tilføjelser til denne udvikling er deres arbejde med AI.
Ved du ikke, hvordan du skal komme i gang med AI?
Hent vores byggevejledning, “Sådan kommer du i gang med AI”.
Organisering af AI: Center of Excellence struktur
Da Søstrene Grene begyndte at arbejde med AI, stod de over for et centralt valg: Skulle AI-organiseringen være decentral, central eller noget midt imellem? Efter grundige overvejelser besluttede de sig for en Center of Excellence struktur, hvilket betyder, at de har etableret et dedikeret AI-team, der fungerer som en central enhed i virksomheden, men som samtidig samarbejder tæt med resterende afdelinger.
Teamet består i dag af fire medarbejdere med forskellige kompetencer inden for både teknisk udvikling og kommunikation. Målet er, at AI ikke kun skal være forbeholdt specialister, men også demokratiseres på tværs af virksomheden. Dette gøres blandt andet gennem interne kurser og onboarding-sessioner, hvor potentialet med AI præsenteres og kollegerne trænes i at bruge AI i deres daglige arbejde.
“AI skal ikke overtage nogens job, men det skal gøre medarbejderne mere effektive og frigøre tid til opgaver, der skaber mere værdi“, forklarede Jonas. Søstrene Grenes tilgang til AI er altså at skabe løsninger, der understøtter medarbejdernes arbejde, frem for at erstatte dem.
Use cases: AI i praksis
AI’s virkelige potentiale kommer til udtryk gennem konkrete projekter, som skaber værdi i dagligdagen. Her er nogle af de mest succesfulde eksempler fra Søstrene Grene:
Automatisering af produktbeskrivelser og oversættelser
Søstrene Grene har udviklet en AI-baseret applikation til deres kommunikationsteam, som automatisk genererer produktbeskrivelser og oversættelser på forskellige sprog. Det betyder, at kommunikationsteamet ikke længere skal bruge tid på at finpudse tekster og sende dem til eksterne bureauer til oversættelse.
Resultat? En betydelig omkostningsbesparelse og en reduktion af lead time fra 14 dage til blot få sekunder.
“Tidligere tog det op til to uger at få tekster oversat, men nu kan vi få det gjort på få sekunder, samtidig med, at vi sikrer, at vores tone of voice bevares“, fortalte drengene. Dette giver også større fleksibilitet, hvis en produktbeskrivelse skal ændres – noget, der tidligere var forbundet med en del ekstraarbejde og udgifter.
Produktkategorisering ved hjælp af AI
Da Søstrene Grene skulle migrere til en ny ERP-løsning, krævede det en opdatering af deres produktkategorier. Med 80.000 varenumre og 501 forskellige kategorier, stod de over for en tidskrævende opgave. Her kom AI dem til undsætning. På blot 35 timer formåede AI-modellen at kategorisere alle varerne med en præcision på 95 %, hvilket sparede virksomheden for over 1.000 timers manuelt arbejde.
Dette er et godt eksempel på, hvordan AI kan bruges til at løse store datatunge opgaver på en hurtig og effektiv måde.
Hyperpersonaliseret e-mail marketing
E-mail marketing er et klassisk værktøj inden for detailhandel, men Søstrene Grene har taget det til næste niveau med AI. Ved hjælp af sprogmodeller genererer de nu personlige e-mails til kunder, der har efterladt varer i kurven. Disse e-mails er ikke blot generiske påmindelser, men skrevet i Anna og Claras tone of voice, som er kendetegnende for Søstrene Grenes kommunikation. På baggrund heraf, er åbningsraterne steget med 17 %, og konverteringsraten er forbedret markant. Denne tilgang er et eksempel på, hvordan AI kan bruges til at gøre kommunikationen mere relevant og engagerende for kunderne.
Strategiske overvejelser og fremtidige perspektiver
Mens mange virksomheder ser AI som en teknologi, der primært kan optimere eksisterende processer, ser Søstrene Grene det som en nøglekomponent i deres fremtidige forretningsudvikling. De fokuserer derfor på at have en skalerbar og modulær AI-struktur, der gør det muligt at tilpasse løsningerne, når nye behov opstår.
En vigtig lektie fra deres arbejde er betydningen af kvalitetsdata. “Data er hjertet i AI,” understreger AI-teamet. Kvaliteten af inputdataene bestemmer, hvor præcise og brugbare de modeller, man bygger, vil være. Derfor arbejder de løbende med at sikre, at deres data er opdaterede og rensede for at undgå de typiske faldgruber som bias og unøjagtigheder.
Samtidig har de valgt en fleksibel tilgang til valg af AI-modeller. Ved at have mulighed for at skifte mellem forskellige modeller, afhængig af forretningsbehov, undgår de at binde sig til en enkelt løsning og kan altid vælge det bedste værktøj til opgaven.
Konklusion
Søstrene Grene er et stærkt eksempel på, hvordan AI kan bruges til at transformere en klassisk retail-virksomhed og støtte op om både vækst og effektivitet. Deres tilgang bygger på en forståelse af, at AI ikke er en løsning i sig selv, men et værktøj, der – når det bruges korrekt – kan understøtte medarbejderne og forbedre forretningsprocesser.
Fremadrettet vil AI fortsat spille en vigtig rolle hos Søstrene Grene, og de vil fortsætte med at udforske, hvordan teknologien kan bruges til at skabe værdi og understøtte deres vækstmål. Deres arbejde er en påmindelse om, at AI handler lige så meget om mennesker som om teknologi, og at de bedste løsninger opstår, når de to ting forenes.
Blogindlægget er produceret i samarbejde med AI-værktøjerne Good Tape og ChatGPT, ud fra en lydfil fra indlægget på Masterclass – AI Transformation d. 27. september 2024.
Den ultimative guide til AI-implementering
AI er et komplekst og teknisk emne, men vores mål er at gøre det så enkelt som muligt. Vi vil vise dig, at det ikke kun er for teknologi-eksperter, men noget som enhver virksomhed kan drage fordel af. Uanset om du arbejder i en lille virksomhed eller en stor organisation, vil denne guide give dig et klart billede af, hvordan AI kan forbedre dine arbejdsprocesser, spare tid og måske endda øge din indtjening.
Vi vil give dig praktiske råd til, hvordan du begynder at tænke på og arbejde med AI. Vi starter med at hjælpe dig med at finde ud af, hvor i din virksomhed AI kunne være nyttigt, og hvordan du kan bruge enkle metoder til at generere idéer til AI-projekter. Vi vil også guide dig gennem, hvordan du planlægger og prioriterer disse idéer, så du kan få mest muligt ud af dem.
Identifikation af AI-muligheder
At identificere muligheder for AI i din virksomhed skal være første skridt for at sikre, at teknologien kan implementeres effektivt og skabe reel værdi.
Vi har selv brugt en struktureret tilgang, som vi beskriver i vores AI- byggevejledning, til at afdække de mest lovende områder for AI-integration. Byggevejledningen bruger vi også når vi arbejder med AI-implementering hos vores kunder.
Trin 1: Vurdering af forretningsprocesser
- Det første du skal gøre, er at gennemgå dine nuværende forretningsprocesser. Her skal du have fokus på at identificere gentagne og tidskrævende opgaver. Dette kan omfatte alt fra kundeinteraktioner og dataindtastning til lagerstyring. Vi anbefaler, at du starter med at fokusere på områder, hvor AI kan medføre mærkbare forbedringer i effektivitet og præcision.
Trin 2: Identificer potentielle flaskehalse og effektivitetsgab
- Næste step er at finde de potentielle flaskehalse og effektivitetsgab. For at gøre dette, kan du med fordel tage udgangspunkt i de analytiske rammer fra byggevejledningen til at finde punkter i dine processer, hvor der opstår flaskehalse. Disse punkter er ofte de steder som har størst potentiale for AI-optimering, da automatisering her kan reducere ventetider og øge gennemstrømningen.
Trin 3: Engager dine medarbejdere
- Inddrag medarbejdere fra alle afdelinger for at få indsigt i de daglige udfordringer og muligheder for forbedring. Her kan workshops eller brainstorming sessioner være værdifuld så der opmuntres til åben diskussion og idégenerering omkring brugen af AI.
Trin 4: Dataevaluering og forberedelse
- Vurder kvaliteten og tilgængeligheden af de data, du har til rådighed. AI kræver kvalitetsdata for at fungere effektivt, så det er afgørende at have et solidt fundament af pålidelige data.
Ved du ikke, hvordan du skal komme i gang med AI?
Hent vores byggevejledning, “Sådan kommer du i gang med AI”.
Værktøjer til idégenerering
Det kan være svært ene mand at identificere områder i virksomheden, hvor AI kan skabe værdi, derfor kan det være godt at sidde sammen og generere idéer til specifikke AI-projekter. Hvis I samler en række personer fra forskellige afdelinger i virksomheden, kan I lettere finde innovative måder at anvende AI på, som kan forbedre jeres processer. Det vi har haft bedst succes med, kan du læse om herunder.
AI-workshops
Afhold workshops specifikt designet til at udforske AI-løsninger. Vores AI Camp er et godt eksempel, hvor vi starter med en generel introduktion til AI-teknologierne, efterfulgt af hands-on øvelser. I arbejder sammen om at udvikle konkrete idéer og får inspiration til, hvordan AI kan integreres i virksomheden.
Brainstorming sessioner
Saml et team fra forskellige afdelinger i din virksomhed. Brug klassiske brainstorming-teknikker, hvor alle idéer er velkomne, og ingen idé er for skør. Fokusér på kvantitet frem for kvalitet i første omgang. Notér alle idéer ned, og vær åben for kreative forslag.
Mind mapping
Mind mapping er en visuel teknik, der hjælper med at organisere tanker og idéer. Start med AI som det centrale emne, og opret grene for forskellige områder i din virksomhed. Under hver gren kan du tilføje specifikke idéer og muligheder. Dette hjælper med at strukturere dine tanker og kan afsløre sammenhænge og synergier, som ikke var åbenlyse ved første øjekast.
Innovationsspil og Teambuilding
Brug innovationsspil og teambuilding-aktiviteter, hvor medarbejderne kan eksperimentere med AI og generere nye idéer i en afslappet og kreativ atmosfære. Dette kan også hjælpe med at opbygge et stærkere samarbejde og engagement omkring AI-initiativet.
Det handler i første omgang om at stimulere kreativiteten og identificere konkrete AI-projekter, der kan implementeres i din virksomhed. Nøglen er at involvere forskellige perspektiver og medarbejdere og være åben for nye idéer. Så I får alle ideer med fra jeres forskellige afdelinger. Som med andre projekter er det vigtigt at få medarbejderne med, og hvis de inviteres ind til at være en del af processen vil de have lettere ved at påtage sig projektet bagefter.
Prioritering af AI-initiativer
Ved at bruge disse metoder kan du sikre, at du vælger de AI-initiativer, der giver størst mulig værdi for din virksomhed. Med en proces der er dynamisk og åben for justeringer, kan du tilpasse dig nye muligheder og udfordringer, efterhånden som de opstår.
Vurder forretningsværdi og gennemførlighed
- Brug et simpelt skema til at evaluere hver idé baseret på dens forretningsværdi og gennemførlighed. Forretningsværdi kan omfatte faktorer som omkostningsbesparelser, øget indtægt, forbedret kundetilfredshed og konkurrencemæssige fordele. Gennemførlighed handler om at vurdere, hvor let eller svært det vil være at implementere initiativet, baseret på tilgængelige ressourcer, teknologisk modenhed og organisatorisk parathed. For at lette processen kunne I fx bruge et 1-10 scoresystem.
Brug en prioriteringsmatrix
- Tegn en tabel med fire kvadranter, hvor den ene akse repræsenterer forretningsværdi (lav til høj) og den anden akse repræsenterer gennemførlighed (lav til høj). Placer hver idé i den relevante kvadrant. Fokusér på idéerne i kvadranten med høj forretningsværdi og høj gennemførlighed først, da disse vil give den største umiddelbare effekt.
Udfør en “light” business case analyse
- For de mest lovende idéer foreslår vi at lave en business case analyse. Dette inkluderer en vurdering af de forventede omkostninger, potentielle fordele og nødvendige ressourcer. Formålet er at sætte tal på de økonomiske og operationelle fordele ved hver idé og sammenligne dem med de krævede investeringer.
Saml feedback fra interessenter
- Involver relevante personer fra forskellige dele af organisationen for at få deres input og perspektiver på de foreslåede AI-initiativer. Dette kan hjælpe med at identificere potentielle udfordringer og sikre, at de prioriterede projekter er i tråd med de udfordringer som medarbejderne sidder med.
Brug en iterativ tilgang
- Prioritering af AI-initiativer er ikke en engangsproces. Brug en iterativ tilgang, hvor du løbende reviderer og opdaterer dine prioriteter baseret på nye data og feedback. Dette sikrer, at dine AI-projekter forbliver relevante og tilpasset virksomhedens skiftende behov og mål.
Ved at bruge disse metoder kan du sikre, at du vælger de AI-initiativer, der giver størst mulig værdi for din virksomhed. Med en proces der er dynamisk og åben for justeringer, kan du tilpasse dig nye muligheder og udfordringer, efterhånden som de opstår.
Implementering og test
Når du har prioriteret dine AI-initiativer, er det tid til at gå i gang med implementeringen. Implementering og test af AI-projekter kræver en struktureret tilgang for at sikre, at løsningerne fungerer som forventet og skaber værdi. Hos os selv og de kunder vi har hjulpet med dette, har vi brugt disse steps:
Planlægning af implementeringen
Start med at lave en detaljeret implementeringsplan. Hvor I identificer de specifikke skridt, der skal tages, de ressourcer, der er nødvendige, og de ansvarlige teammedlemmer. En klar plan hjælper med at holde projektet på sporet og sikrer, at alle ved, hvad der forventes af dem.
Udvælgelse af AI-teknologi
Vælg den rette AI-teknologi til dit projekt. Dette kan inkludere software, platforme eller værktøjer, der passer til dine specifikke behov. Hos Klean Group har vi erfaring med at vælge og anvende forskellige AI-værktøjer, afhængigt af projektets krav. For eksempel valgte vi ChatGPT’s API platform til at generere produktbeskrivelser for TopRent, fordi det viste sig at være den mest effektive løsning. Havde det været forretningskritisk data, ville vi i stedet have valgt en Microsoft hosted AI-løsning.
Dataforberedelse
AI-projekter kræver kvalitetsdata. Sørg for, at dine data er rene, relevante og tilgængelige. Dette kan indebære at indsamle nye data, rense eksisterende data og sikre, at dataene er i det rette format til at blive brugt af dine AI-modeller.
Prototype og pilotprojekt
Start med at udvikle en prototype eller et pilotprojekt. Dette er en mindre skala version af dit AI-projekt, som kan testes i et kontrolleret miljø. Formålet er at demonstrere konceptet og identificere eventuelle problemer, før du ruller løsningen ud i større skala.
Test og evaluering
Udfør grundige tests af din AI-løsning. Dette inkluderer både funktionelle tests for at sikre, at løsningen fungerer korrekt, og performance tests for at vurdere, hvor effektivt den opfylder de opstillede mål. Brug feedback fra brugere og dataindsamling til at evaluere resultaterne.
Iteration og forbedring
AI-projekter er sjældent perfekte fra starten. Derfor kan du med fordel løbende forbedre og justere din løsning baseret på testresultater og feedback. Dette sikrer, at din AI-løsning bliver mere robust og effektiv over tid.
Integration med eksisterende systemer
Sørg for, at din AI-løsning integreres godt med dine eksisterende systemer og processer. Dette kan kræve tilpasninger eller udvikling af nye grænseflader. Målet er at sikre, at AI-løsningen fungerer som en naturlig del af din virksomheds operationer.
Udrulning og skalering
Når du er tilfreds med din AI-løsnings ydeevne, kan du begynde at rulle den ud til en bredere brugergruppe. Planlæg en gradvis udrulning, hvor du først introducerer løsningen til et mindre segment af brugere og derefter skalerer op baseret på deres feedback og erfaringer.
Ved at følge disse trin kan du sikre, at din AI-implementering bliver en succes og skaber den ønskede værdi for din virksomhed. Husk, at implementering af AI er en læringsproces, og det er vigtigt at være fleksibel og åben for justeringer undervejs.
Skaler og optimer
Når AI-løsningen er implementeret og fungerer som forventet, er næste skridt at skalere og optimere den for at maksimere dens værdi og effektivitet. Denne fase handler om at udvide anvendelsen af AI-løsningen i hele virksomheden og kontinuerligt forbedre den baseret på feedback og nye data. Hvordan gør man så lige det? Start med at følge de 7 steps herunder.
Overvågning og vedligeholdelse
Efter implementeringen er det vigtigt at overvåge AI-løsningens ydeevne regelmæssigt. Brug overvågningsværktøjer til at spore nøglemålepunkter og sikre, at løsningen fungerer som forventet. Løbende vedligeholdelse er også afgørende for at sikre, at systemet forbliver opdateret og effektivt.
Indsamling af feedback
Saml feedback fra brugerne og andre interessenter for at identificere områder, hvor AI-løsningen kan forbedres. Kig her på både funktionelle aspekter og brugervenlighed. Feedback fra brugeren er en værdifuld kilde til indsigt, som kan hjælpe dig med at justere og forbedre løsningen.
Iterativ forbedring
Brug en iterativ tilgang til at forbedre AI-løsningen. Med løbende justeringer og opdateringer baseret på den feedback og de data, du indsamler, kan du optimere løsningen, så den bedre opfylder virksomhedens behov og mål. Overvej at opdatere modeller, justere algoritmer og forbedre dataindsamlingen løbende.
Skalering på tværs af organisationen
Når AI-løsningen er stabil og optimeret, kan du begynde at skalere den til andre afdelinger og forretningsenheder inden for virksomheden. Udvikl en skaleringsstrategi, der inkluderer træning af medarbejdere, integration med andre systemer og tilpasning til forskellige forretningsprocesser.
Uddannelse og træning
For at sikre en vellykket skalering er det vigtigt at uddanne og træne medarbejderne i brugen af AI-løsningen. Arranger workshops eller træningssessioner for at opbygge færdigheder og viden, så medarbejderne kan udnytte AI-løsningen fuldt ud. Dette vil også fremme en AI-drevet kultur i virksomheden.
Evaluering af effektivitet
Regelmæssig evaluering af AI-løsningens effektivitet er vigtig for at sikre, at den fortsat leverer værdi. Brug KPI’er og andre målepunkter til at vurdere, hvor godt løsningen opfylder de opstillede mål. Identificer eventuelle afvigelser og tag nødvendige skridt for at korrigere dem.
Eksperimenter med nye teknologier
AI-teknologi udvikler sig konstant, og det er vigtigt at holde sig opdateret med de nyeste fremskridt. Overvej at eksperimentere med nye teknologier og metoder, der kan forbedre din eksisterende AI-løsning eller åbne op for nye muligheder.
Næste skridt med dit AI-projekt
Når du har implementeret og skaleret dine AI-løsninger, er det vigtigt at bruge tid på at reflektere over læring og resultater.
Start med at evaluere de oprindelige mål og KPI’er, du satte for dine AI-initiativer. Vurder, i hvilken grad de er blevet opnået, og hvilke områder der har set de største forbedringer. Brug denne evaluering til at identificere styrker og svagheder i din AI-strategi. Når du er kommet frem til dine egne konklusioner, kan du indhente feedback fra medarbejdere, ledelse og kunder. Dette kan give gode indsigter i, hvordan AI-løsningerne fungerer i praksis og hvilke forbedringer der kan foretages. Skriv de vigtigste opdagelser fra implementerings- og optimeringsprocessen ned. Så har I tekniske udfordringer, organisatoriske barrierer og succeshistorier, som kan fungere som en reference når I skal i gang med de næste digitale projekter.
Hvis I vil sikre fortsat udvikling og forbedring af AI i din virksomhed, skal der investeres i løbende uddannelse og træning af medarbejdere. AI-teknologi udvikler sig hurtigt, og det er vigtigt at holde teamet opdateret med de nyeste værktøjer og metoder. De virksomheder vi arbejder sammen med, har haft succes med at udpege en medarbejder, som er ansvarlig for AI, og står for eksempel at uddanne medarbejder gennem workshops og kurser. Det vi selv har haft suces med er at opfordre vores kollegaer med at bruge deres faglige viden sammen med AI, og derigennem finde ud af hvordan AI kan hjælpe dem i deres funktion.
Hvis jeres virksomhed vil lave en AI-implementering, skal AI integreres i den langsigtede forretningsstrategi. Hvis I har en ambition om at AI skal blive en succes hos jer, skal der udvikles en klar vision for, hvordan AI kan støtte virksomhedens mål på lang sigt, og derefter en plan for, hvordan du vil nå disse mål. Det kunne for eksempel være investeringer i nye teknologier, rekruttering af personer med erfaring inden for AI og udvikling af nye forretningsmodeller.
Implementering og optimering af AI er en kontinuerlig proces. Når I lærer af egne erfaringer, forbliver fleksibel og åben for forandringer, kan virksomheden maksimere fordelene ved AI-teknologi.
Vi håber, at denne guide har givet dig de nødvendige værktøjer og indsigt til at starte og lykkes med dine AI-initiativer. Hvis du har spørgsmål eller har brug for yderligere assistance, er du altid velkommen til at kontakte os hos Klean Group.
AI og Digital Transformation: Hvordan mobiliserer man forandring? — Fra teori til handling
I dette blogindlæg vil vi gå i dybden med, hvordan man skifter fra udelukkende at tale om AI’s muligheder til faktisk at bruge, og udnytte, teknologien til at skabe værdi i en organisation. Det gør vi med udgangspunkt i Frederik Jeppesens, Head of Strategy i Klean Group og PHD i Digital Transformation, oplæg til seneste omgang af Masterclass 2024 — AI Transformation. Det handler om at kunne binde bro mellem teknologi og forretning, og se det som en samlet og integreret helhed frem for adskilte dele i en forretningsstruktur.
Så hvordan kan vi gøre AI til en naturlig forlængelse af vores forretningsstrategier? Nøglen ligger i en praktisk og menneskecentreret tilgang.
Forståelse af Digital Transformation og AI
For at komme i gang med at udnytte AI, og arbejde med digital transformation, skal man først forstå, hvad digital transformation reelt betyder. Det handler ikke bare om at indføre nye teknologier, men om at ændre måden, vi driver forretning på – at gøre teknologi til en integreret del af, hvordan vi arbejder, kommunikerer og skaber værdi.
Det vi gerne vil med vores organisation og forretning, skal understøttes af den teknologi og IT som vi investerer tid og penge i, så det ikke blot bliver noget arbitrært, som købes og bruges bare fordi, at vi syntes det er fedt og spændende. Det skal ræsonnere med virksomhedens strategi og målsætninger.
AI spiller en kritisk rolle i denne proces, ikke som et mål i sig selv, men som et værktøj, der forstærker vores menneskelige evner og hjælper os med at navigere i en stadigt mere kompleks verden.
Ved du ikke hvordan du skal komme i gang med AI?
Hent vores byggevejledning “Sådan kommer du i gang med AI”.
Strategi som dynamisk praksis
Frederik fremhæver vigtigheden af at opfatte strategi som noget levende – en praksis, der involverer alle i organisationen. Det er de løbende, dynamiske beslutninger, der driver forandring. Strategi og digital transformation er ikke en statisk størrelse, som udtænkes og arbejdes med i bestyrelseslokalerne og på direktionsgangene. Det er en proces som alle i organisationen er en aktiv og bidragende del af. Derfor kræver digital transformation og AI–implementering en dynamisk og imødekommende kultur. En kultur, hvor det at eksperimentere, tage fejl og lære hurtigt, er en del af hverdagen.
At gøre AI håndgribeligt
At implementere AI handler om meget mere end teknologi. Det handler om at stille de rigtige spørgsmål. Et godt spørgsmål at starte med er “Hvor kan AI skabe ægte værdi i vores organisation?”. Ved at lade jeres medarbejdere komme op med nogle svar på, hvor de ser, at AI kan skabe værdi, kan I på den måde gøre teknologien mere håndgribelig. Dermed kan man hurtigere identificere konkrete områder, hvor AI kan skabe værdi for organisationen. Begynder man først at have en idé om, hvor AI kan skabe værdi, så er det lettere at komme videre med næste skridt i sin digitale transformation.
Det kan fx være, at AI kan være med til at forbedre kundeservice, optimere drift, eller skrive produkttekster. Uanset, så begynder rejsen mod AI-implementering med små, fokuserede projekter, hvor man kan lære og justere undervejs. Det er ved at bygge på disse erfaringer, at man gradvist kan udvide anvendelsen af AI og integrere det dybere i virksomhedens forretningsprocesser. Jeres organisation og medarbejdere skal have tid og lov til at afprøve, udforske og have en dialog om og med AI. På den måde kan I som samlet organisation finde ud af, hvordan AI kan skabe værdi for den enkeltes arbejde, og forretningen som helhed. Det er digital transformation i praksis.
Er du i tvivl om, hvordan I kommer i gang? Download vores AI-byggevejledning, og få konkrete skabeloner og værktøjer til implementering af AI.
Engagement og intuition
Til oplægget understregede Frederik desuden betydningen af direkte engagement, samt udviklingen af en intuitiv forståelse for AI’s potentialer og begrænsninger. Man skal ikke tro, at AI kan alt, men samtidig skal man have en forståelse for, hvad teknologiens potentiale er.
Det handler ikke kun om at have adgang til de nyeste værktøjer, men om at forstå, hvordan disse værktøjer kan anvendes til at løse reelle forretningsudfordringer. Måske har nogle i din organisation allerede afprøvet et program, eller en ny måde at prompte på som resten kan få gavn af? Det hjælper at tale åbent og have en dialog om de erfaringer I gør jer. Gør det til en fast rutine, og afsæt tid til at have den dialog.
Det kan dog være svært at gennemskue AI-junglen for bare AI-træer. Det kan være uoverskueligt at finde ud af, hvilke programmer og teknologier, der er de rigtige for netop jeres forretning. Derfor tilbyder vi AI-workshops, og AI Work Aways. Her giver vi jer redskaberne til at komme i gang med at integrere AI i jeres forretning, og blive klogere på, hvor og hvordan det kan skabe værdi.
En investeringsrejse
Vores arbejde med AI og digital transformation er en kontinuerlig rejse – en proces, der kræver tålmodighed, engagement og en villighed til at lære. Som Frederik siger: “Kom i gang og find ud af det!” Dette er en opfordring til alle, der ønsker at gøre AI til en integreret del af deres forretning: Tag det første skridt, vær nysgerrig og vær åben for de muligheder, denne teknologi bringer.
Hos Klean Group kan vi hjælpe din organisation med at komme i gang og tage de første eller næste skridt på denne rejse. Sammen kan vi ikke kun navigere i det transformative landskab, som AI tilbyder, men også forme det til bedst at afspejle din virksomheds unikke værdier og forretningsmål. Giv os en udfordring!
Blogindlægget er produceret i samarbejde med AI-værktøjerne Good Tape og ChatGPT, ud fra en lydfil fra Frederik Jeppesens indlæg på Masterclass – AI Transformation d. 22. marts 2024.
Bliv kontaktet af Frederik!
Har du spørgsmål ang. digital transformation sammen med AI? Så skal du bare udfylde kontaktformularen, så vil du blive kontaktet af Frederik.