Omforme AI‑eksperimenter til bedriftsintelligens og verdi

Enterprise AI er ikke begrenset av modeller. Bedrifter kan kjøre testpilotprogrammer, utføre vanlige oppgaver og implementere proof‑of‑concept‑modeller mye raskere enn før, men de klarer ofte ikke å gå videre enn isolerte “AI”‑gevinster.

Problemet ligger imidlertid ikke i modellen; det er miljøet de opererer i. Mange skaleringsutfordringer gjenstår, inkludert fragmenterte data og uklar eierskap, hovedsakelig fordi disse systemene ble designet før AI ble et kjernevirksomhetsalternativ.  

En nylig studie av Wipro and HFS Research konkluderte med at selv om 90 % av bedriftsledere forventer at menneskelige og AI‑team blir en realitet innen tre år, er kun 18 % i ferd med å redesignere prosessene sine for å støtte den fremtiden. På samme måte sier 87 % at de investerer i AI raskere enn de kan vise verdien som oppnås. Bedrifter kan ikke forvente at AI skal transformere virksomheten hvis de ikke har prioritert oppdatering av data, styring og arbeidsflytprosesser.

AI‑kapasitet blir raskt allestedsnærværende. Konkurransefortrinn vil komme fra hvor effektivt organisasjoner knytter data, kontekst, intelligens, styring og gjennomføring sammen.

Piloter har en tendens til å stagnere

Selv når det finnes verdifulle data å jobbe med, kan pilotprogrammer fortsatt mislykkes. For eksempel, hvis et lite team vet hvor dataene i et regneark kommer fra, er de vanligvis komfortable med å bruke dem. Det er imidlertid vanskelig å skalere den samme forståelsen av data på tvers av en hel organisasjon. Med agentisk AI er det enkelt å hente informasjon fra flere systemer eller etablere arbeidsflyter som fører til anbefalinger for kunder. Mens AI‑agenten kan handle raskt, er det ofte uklart om dataene er pålitelige. 

Når selskaper prøver å utvide fra ett AI‑brukstilfelle til mange, øker skepsisen og problemer kan oppstå. Hvis kundeinformasjon stammer fra ulike systemer, kan det være umulig å vite hvordan den opprinnelige informasjonen ble samlet inn og kuratert. På samme måte kan styringspolicyer eksistere, men det er uklart om disse reglene ble anvendt på datasettet som agentene hentet.

Så, selv om skalering av AI er fristende, skaper inkonsistenser fallgruver. For virkelig å sikre verdi fra agentisk AI, må selskaper implementere data‑ og arbeidsflytdesign fra starten, ikke i etterkant. 

Bygg et pålitelig AI‑fundament

Å bygge et solid AI‑klart fundament betyr at mennesker og AI‑systemer kan oppdage, få tilgang til og bruke pålitelige data med et riktig styringssystem på plass. 

Fokuser på tre essensielle evner: 

1. Det er kritisk å ta en samlet tilnærming til data og AI. Agentiske AI‑applikasjoner må hente data fra et solid fundament, ikke fra fragmenterte og frakoblede systemer. Dette reduserer forvirring fra overlappende datakilder betydelig og gjør det enklere å anvende systematiske regler for tilgang, kvalitet og samsvar.
2. Å bygge inn styring i systemet fra starten er avgjørende for å håndtere hvordan data brukes. For eksempel bør en agent som anbefaler en handling trekke på godkjent informasjon, operere innenfor et definert sett av tillatelser, og gi en sporbar oversikt over hvordan den nådde de leverte resultatene.
3. Utnytt AI rundt reelle arbeidsflyter og prosesser. AI bør integreres i arbeidsflyter hvor ansatte allerede opplever friksjon, som ved håndtering av kundespørsmål eller feilsøking av IT‑problemer. 

Ikke tenk på AI som et frittstående verktøy. Fokuser i stedet på å koble agenter, menneskelig tilsyn og beslutningstaking inn i en styrt ende‑til‑ende‑prosess. Menneskelig tilsyn er kritisk, men det handler mer om å ha spesifikk kontroll for kompliserte prosesser. 

Sette AI i praksis

Å bygge et datagrunnlag som AI kan utnytte er nøkkelen. Et eksempel kommer fra en procure‑to‑pay‑operasjon i et forbruker‑helse‑selskap. En stor organisasjon kan behandle enorme mengder fakturaer samtidig som den håndterer komplekse godkjenningsprosesser. Manuell gjennomgang av disse fakturaene bremset betalingssykluser og begrenset innsikt i hvor problemer oppstod. Å anvende agentisk AI på fakturabehandlingen resulterte i en 70 % berøringsfri operasjon og en 45 % effektiviseringsgevinst. Det AI‑drevne systemet behandler omtrent én million fakturaer årlig, noe som representerer rundt 6 milliarder dollar i verdi, mens de mest komplekse sakene blir sendt til mennesker for gjennomgang.

Målet er å skape en styrt prosess der systemet kan hente riktig informasjon, anvende godkjente regler, lære av tilbakevendende mønstre og bare eskalere når det er nødvendig. Et robust datagrunnlag gir AI‑systemer konteksten de trenger for å støtte planlegging, analyse og rapportering, med sikkerhet om at et styringssystem er på plass.

Steg for å gå videre

For å sette selskapet i posisjon for langsiktig suksess, bør AI‑utvidelse og skalerbarhet tilnærmes med samme grundighet som brukes i et bedriftsomfattende transformasjonsprogram.

1. Data og AI: Før du begynner, forstå den opprinnelige informasjonskilden og spør: Var dataene ufullstendige? Var forretningsdefinisjonene inkonsistente? Hindret tilgangsrestriksjoner systemet fra å se nødvendig kontekst? Manglet ansatte en arbeidsflyt for å bruke eller utfordre AI‑outputen?
2. Bygg et fundament: Det er kritisk å etablere et solid datagrunnlag som prioriterer de datadomenene som er viktigst for de første brukstilfellene. Definer eierskap og anvend tilgang med tilpassede kvalitetskontroller fra starten. Målet er høykvalitets, styrte data som bygger tillit og driver bedre beslutninger. 
3. Identifiser noen få viktige arbeidsflyter hvor forretningsproblemene er krystallklare; data er tilgjengelige, og suksess er lett målbar. Skap agenter fokusert på disse arbeidsflytene, inkludert de som involverer menneskelig inngripen, for å sikre kvalitet. 

Hva som ligger foran

Det neste konkurransefortrinnet vil ikke komme fra tilgang til AI. Det vil komme fra evnen til å omforme data på tvers av hele virksomheten til bedriftsintelligens og målbare forretningsresultater i stor skala. Enterprise AI vil bli bestemt av hvor godt modeller blir laget, og av agentene som bygges på dem for å operere ansvarlig og produktivt. Å leve i en verden med fragmenterte, dårlig innsamlede og uadministrerte data vil begrense positive forretningsresultater. Selskaper som kobler data, styring og redesign av arbeidsflyt kan forvandle eksperimenter til langsiktig verdi. Veien til agentisk AI begynner med de operative og datagrunnlagene som muliggjør intelligent handling.