AI sin virkelige verdi bygges på data og mennesker – ikke bare teknologi

Løftet om AI utvides daglig – fra å drive individuelle produktivitetsgevinster til å ermögille organisasjoner å avdekke kraftfulle nye forretningsinnsikter gjennom data. Mens potensialet for AI ser ut til å være ubegrenset og dens påvirkning er lett å forestille seg, er reisen til et virkelig AI-drevet økosystem både komplekst og utfordrende. Denne reisen begynner ikke og slutter med å implementere, adoptere eller til og med jevnt bruk av AI – den slutter der. Å realisere den fulle verdien av en AI-løsning avhenger ultimate av kvaliteten på dataene og menneskene som implementerer, forvalter og anvender dem for å drive meningsfulle resultater.

Data: Hjørnestenen for AI-suksess

Data, den organisatoriske konstanten. Uansett om det er en liten butikk eller et stort foretak, alle bedrifter kjører på data (finansielle poster, lager, sikkerhetsfilmer osv.). Forvaltningen, tilgjengeligheten og styringen av disse dataene er hjørnestenen for å realisere AI sitt fulle potensiale innen en organisasjon. Gartner har nylig bemerket at 63% av organisasjonene enten mangler tillit eller er usikre på om deres eksisterende datapraksis eller forvaltningsstruktur er tilstrekkelig for suksessfull innføring av AI. Å ermögille en organisasjon å låse opp AI sitt fulle potensiale krever en godt tenkt ut datapraksis. Fra innhenting, lagring, syntese, analyse, sikkerhet, personvern, styring og tilgangskontroll – en ramme og en metode må være på plass for å utnytte AI på en korrekt måte. Dessuten er det essensielt å minimere risiko og uforutsette konsekvenser. Kort og godt, data er hjørnestenen for analyser og drivstoffet for din AI.

Tilgangen din AI-løsning har til dine data bestemmer dens potensiale til å levere – så mye at vi ser fremveksten av nye funksjoner tilpasset spesifikt til dette, Chief Data Officer (CDO). Enkelt forklart, hvis en AI-løsning introduseres i en miljø med “fri-flytende” data tilgjengelig for alle – vil den være feilpregede, fordomsfulle, ikke-samsvarlige og svært sannsynlig å eksponere sensitive og private opplysninger. Omvendt, når data-miljøet er rikt, strukturert, nøyaktig, innenfor en ramme og en metode for hvordan organisasjonen bruker sine data – kan AI returnere umiddelbare fordeler og spare mange timer på modellering, prognostisering og propensitetsutvikling. Bygget rundt data-hjørnestenen er tilgangsrettigheter og styringspolitikker for data, som presenterer sin egen bekymring – det menneskelige elementet.

Mennesker: Den undervurderte faktoren i AI-adoptsjon

IDC delte nylig at 45% av CEO-er og over 66% av CIO-er som ble spurt uttrykte en nøling rundt teknologileverandører som ikke fullstendig forstår nedside-risikopotensialet for AI. Disse lederne er berettiget til sin forsiktighet. Argumenterbart, konsekvensene av gamle IT-risikoer forblir like med styrt AI (dvs. nedtid, operasjonelle beslag, dyre cyberforsikringspremier, sanksjoner, kundeopplevelse, datalekkasjer, ransomware og mer.) og forsterkes av integreringen av AI i IT. Bekymringen kommer fra mangelen på forståelse rundt årsakene til disse konsekvensene eller for dem som ikke er klar over, angsten som følger med medarbeider-aktivering som fungerer som katalysator for disse konsekvensene.

Det presserende spørsmålet er, “Skal jeg investere i dette dyre IT-verktøyet som kan forbedre bedriftens ytelse på alle funksjonelle nivåer på bekostning av IT-implosjon på grunn av manglende medarbeider-aktivering?” Dramatisk? Absolutt – forretningsrisiko er alltid dramatisk, og vi vet allerede svaret på dette spørsmålet. Med mer komplekse teknologier og økt operasjonell potensiale, må også innsatsen for å aktivere team til å bruke disse verktøyene lovmessig, riktig, effektivt og effektivt.

Utfordringen for leverandører

Mangelen på tillit til teknologileverandører går beyond faglig ekspertise og reflekterer en dypere problem: evnen til å klart formulere de spesifikke risikoene som en organisasjon kan og vil møte med feilaktig implementering og urimelige forventninger.

Forholdet mellom en organisasjon og teknologileverandører er lignende det mellom en pasient og en helsepraktiker. Pasienten konsulterer en helsepraktiker med symptomer og søker en diagnose og håper på en enkel og kostnadseffektiv kur. I forebyggende situasjoner vil helsepraktikeren arbeide med pasienten på kostholdsanbefalinger, livsstilsvalg og spesialisert behandling for å oppnå spesifiserte helsemål. Lignende, det er en forventning at organisasjoner vil motta preskriptive løsninger fra teknologileverandører for å løse eller planlegge for teknologiske implementeringer. Men når organisasjoner ikke kan gi preskriptive risikoer spesifikke for gitt IT-miljø, forverrer det usikkerheten rundt AI-implementering.

Selv når IT-leverandører kommuniserer effektivt risikoene og potensielle påvirkninger av AI, blir mange organisasjoner avskrekket av den sanne totale eierkostnaden (TCO) involvert i å legge den nødvendige grunnlaget. Det er en økende bevissthet om at suksessfull AI-implementering må begynne innen eksisterende miljø – og bare når dette miljøet er modernisert, kan organisasjoner virkelig låse opp verdien av AI-integrering. Det er lignende å anta at noen kan hoppe inn i cockpiten på en F1-superbil og umiddelbart vinne løp. Enhver fornuftig person vet at suksess i racing er resultatet av både en dyktig sjåfør og en høy-ytelsesmaskin. Lignende, fordeler av AI kan bare realiseres når en organisasjon er korrekt forberedt, trent og utstyrt for å adoptere og implementere det.

Eksempel: Microsoft 365 Copilot

Microsoft 365 Copilot er et godt eksempel på en eksisterende AI-løsning hvis potensiale påvirkning og verdi ofte har blitt misforstått eller utvannet på grunn av kunders feilaktige forventninger – om hvordan AI skal implementeres og hva de tror det skal gjøre, snarere enn å forstå hva det kan gjøre. I dag, over 70% av Fortune 500-selskapene bruker allerede Microsoft 365 Copilot. Men den utbredte frykten for at AI vil erstatte jobber er i stor grad en misforståelse når det gjelder de fleste virkelige AI-applikasjoner. Mens jobb-erstatning har skjedd i noen områder – som fullstendig automatiserte “mørke lager” – er det viktig å skille mellom AI som helhet og dens bruk i robotikk. Den sistnevnte har hatt en mer direkte påvirkning på jobb-erstatning.

I sammenheng med moderne arbeid, ligger AI sitt primære verdi i å forbedre ytelse og forsterke ekspertise – ikke erstatte det. Ved å spare tid og øke funksjonell utgang, ermöglicer AI mer agile markedsstrategier og raskere verdi-levering. Men disse fordeler avhenger av kritiske aktivering:

• En moden datapraksis
• Stærk tilgangsforvaltning og styring
• Robuste sikkerhetstiltak for å minimere risiko
• Menneske-aktivering rundt ansvarlig AI-bruk og beste praksis

Her er noen eksempler på AI-drevne funksjonelle forbedringer på tvers av forretningsområder:

• Sales-ledere kan generere propensitetsmodeller ved hjelp av kunde-livssyklus-data for å drive kryss-salg og opp-salg-strategier, og forbedre kunde-oppbevaring og verdi.
• Corporate-strategi- og FP&A-lag kan få dypere innsikt takket være tid sparing på analyse av forretningsenheter, og bedre tilpasse seg korporative mål.
• Regnskaps-team kan forvalte betalings-sykluser mer effektivt med raskere tilgang til handlebare data, og forbedre outreach og kunde-engasjement.
• Markedsførings-ledere kan bygge mer effektive, salgs-orienterte markedsstrategier ved å utnytte AI-innsikt på salgs-ytelse og muligheter.
• Drifts-team kan redusere tiden brukt på å sammenstille finansielle og salgs-data, og minimere kaos under slutten av kvartal eller år.
• Kunde-suksess- og støtte-team kan kutte ned svar- og løsningstider ved å automatisere arbeidsflyter og forenkle nøkkel-steg.

Disse eksemplene skraper bare overflaten av AI sitt potensiale til å drive funksjonell transformasjon og produktivitetsgevinster. Likevel, å realisere disse fordelene krever riktig grunnlag – systemer som ermöglicer AI å integrere, syntetisere, analysere og til slutt levere på sitt løfte.

Slutt-tanker: Ingen plug-and-play for AI

Å implementere AI for å låse opp dets fulle potensiale er ikke så enkelt som å installere et program eller en applikasjon. Det er integreringen av et sammenhengende nettverk av autonome funksjoner som gjennomsyrer hele IT-stakken – og leverer innsikt og operasjonelle effektiviteter som ellers ville kreve betydelig manuell innsats, tid og ressurser.

Å realisere verdien av en AI-løsning er bygget på å bygge en datapraksis, vedlikeholde en robust tilgangs- og styringsramme, og sikre økosystemet – et tema som krever sin egen dyptgående analyse.

Evnen for teknologileverandører til å være en verdifull partner vil avhenge av både markedsføring og aktivering, fokusert på å avklare myter og kalibrere forventninger om hva det virkelig innebærer å utnytte AI sitt potensiale.