Mange virksomheder oplever at overgangen fra ambition til implementering være fyldt med udfordringer. Specielt mindre og mellemstore virksomheder kan risikere at snuble over faldgruber, hvis AI-projekter ikke bliver forankret i en klar strategi og håndteret med omtanke.
Her belyser vi nogle af de mest almindelige fejltagelser og giver konkrete råd til at undgå dem.
Mangel på en klar strategi
En af de største fejl, mange virksomheder begår, er at implementere AI uden en klart defineret strategi. "AI kan være en stærk motor for forandring, men uden klare mål risikerer man, at teknologien ikke tilfører reel værdi," siger Niels Husted, Udviklingsdirektør hos itm8. Han understreger, at det er afgørende, at AI-projekter er forankret i virksomhedens overordnede forretningsstrategi. Det er ikke nok bare at følge trenden – virksomheder bør spørge sig selv, hvordan AI konkret kan hjælpe med at nå deres langsigtede mål.
F.eks. kan et AI-projekt, der er designet til at forbedre kundeservice, hurtigt gå skævt, hvis det ikke er klart, hvilke præcise områder af kundeservice, der skal optimeres, eller hvordan succes skal måles. Uden en veldefineret plan risikerer virksomheder at spilde ressourcer på projekter, der aldrig lever op til forventningerne.
Utilstrækkelig datakvalitet
AI er afhængig af data – og masser af det. Men hvis dataene er af dårlig kvalitet, vil selv de mest avancerede AI-modeller levere dårlige resultater. "Gode data er fundamentet for enhver succesfuld AI-implementering," forklarer Niels. "Hvis du fodrer en AI-model med ukorrekte eller ufuldstændige data, vil den generere lige så mangelfulde resultater."
En fejl, mange virksomheder begår, er at overse behovet for god datastyring. Det betyder, at data skal være opdaterede, præcise og relevante. Hvis ikke, kan AI ende med at forværre beslutningsprocesserne fremfor at forbedre dem.
Underestimering af ressourcer
AI-projekter kan virke tiltrækkende, men mange virksomheder undervurderer, hvor krævende de er i praksis. "AI-løsninger kræver både tid, penge og teknologi – og ikke mindst vedligeholdelse efter implementeringen," siger Niels "Alt for ofte ser vi, at virksomheder går ind i AI-projekter uden at have allokeret de nødvendige ressourcer."
Implementeringen af AI er ikke kun et spørgsmål om at købe en teknologi og installere den. Der er behov for løbende optimering, vedligeholdelse og justering for at sikre, at løsningen fungerer optimalt og fortsat leverer værdi.
Manglende fokus på etisk brug af AI
Et af de mest diskuterede emner inden for AI er etik. AI-teknologi har potentialet til at skabe uforudsete konsekvenser, såsom bias i beslutningsprocesser eller brud på privatlivets fred. "Hvis etisk ansvarlighed ikke er en del af din AI-strategi, kan det skade din virksomheds omdømme og føre til juridiske problemer," nævner Niels.
Et eksempel kunne være en AI, der får adgang til virksomhedens data uden tilstrækkelig kontrol. Hvis AI'en ikke er konfigureret korrekt, kan den ende med at dele følsomme oplysninger, som f.eks. HR-data, med personer, der ikke skulle have haft adgang til dem. Derfor bør virksomheder sikre, at deres AI-løsninger overholder både interne og eksterne regler for datasikkerhed og etisk brug.
Manglende inddragelse af medarbejdere
AI kan ændre måden, vi arbejder på, men hvis medarbejderne ikke bliver involveret i processen, kan det føre til modstand og lav adoption af de nye teknologier. "Det er afgørende at uddanne og engagere medarbejderne i brugen af AI, ellers risikerer man, at teknologien aldrig bliver brugt optimalt," siger Niels.
Mange medarbejdere kan frygte, at AI vil overflødiggøre deres job, men i realiteten kan teknologien frigøre tid fra rutineopgaver, så de kan fokusere på mere værdiskabende opgaver. Men det kræver, at de er med på rejsen og forstår, hvordan AI kan understøtte deres daglige arbejde.
Siloer i organisationen
Et sidste punkt, som ofte overses, er organisatoriske siloer. Hvis AI-projekter kun implementeres i en enkelt afdeling, kan det hæmme værdiskabelsen på tværs af hele virksomheden. "For at få fuldt udbytte af AI bør integrationen ske på tværs af afdelinger og teams," siger Niels.
Ved at bryde siloerne ned og sikre, at AI-løsningerne kommunikerer og deler data på tværs af organisationen, kan man maksimere effekten af de nye teknologier. F.eks. kan et AI-projekt, der optimerer salgsafdelingens processer, også give marketingafdelingen indsigt i kundernes præferencer, som de kan bruge til at forbedre deres kampagner.
Potentialet er til stede
AI har potentialet til at transformere virksomheder, men det kræver en målrettet og ansvarlig tilgang. Ved at undgå de mest almindelige faldgruber – fra mangel på strategi til dårlig datakvalitet og organisatoriske siloer – kan danske virksomheder sikre, at deres AI-rejse bliver en succes.
AI er ikke en "quick fix," men en langsigtet investering, der, når den håndteres korrekt, kan skabe betydelige fordele. Som Niels afslutter: "AI kan være med til at forme fremtidens virksomhed, men kun hvis vi implementerer det med omtanke og klar retning."
Skal vi tage en snak?
Udfyld formularen, så kontakter vi dig.