AI:s verkliga värde byggs på data och människor – inte bara teknik

AI:s löfte utökas dagligen – från att driva individuell produktivitet till att möjliggöra för organisationer att avslöja kraftfulla nya affärsinsikter genom data. Medan AI:s potential verkar obegränsad och dess påverkan lätt att föreställa sig, är resan till ett verkligt AI-drivet ekosystem både komplext och utmanande. Denna resa börjar inte och slutar med att implementera, anta eller ens konsekvent använda AI – den slutar där. Att förverkliga det fulla värdet av en AI-lösning beror slutligen på kvaliteten på data och de människor som implementerar, hanterar och tillämpar den för att driva meningsfulla resultat.

Data: Hörnstenen för AI:s framgång

Data, den organisatoriska konstanten. Oavsett om det är en liten butik eller ett stort företag, alla företag drivs av data (finansiella register, lager, säkerhetsfilmer etc.). Hantering, tillgänglighet och styrning av denna data är hörnstenen för att förverkliga AI:s fulla potential inom en organisation. Gartner noterade nyligen att 63% av organisationerna antingen saknar förtroende eller är osäkra på om deras befintliga datapraxis eller hanteringsstruktur är tillräcklig för en lyckad införande av AI. Att möjliggöra för en organisation att låsa upp AI:s fulla potential kräver en väl genomtänkt datapraxis. Från insamling, lagring, syntes, analys, säkerhet, sekretess, styrning och åtkomstkontroll – en ram och metodik måste finnas på plats för att utnyttja AI på rätt sätt. Dessutom är det viktigt att mildra riskerna och de oavsiktliga konsekvenserna. Slutsatsen är att data är hörnstenen för analyser och bränslet för din AI.

Tillgången till din data som din AI-lösning har bestämmer dess potential att leverera – så mycket att vi ser uppkomsten av nya funktioner som är specialiserade specifikt för det, den chefsdatatjänst (CDO). Enkelt uttryckt, om en AI-lösning introduceras i en miljö med “fri-flytande” data som är tillgänglig för alla – kommer den att vara felbenägen, fördomsfull, icke-kompatibel och mycket sannolikt att exponera känslig och privat information. Omvänt, när datamiljön är rik, strukturerad, exakt, inom en ram och metodik för hur organisationen använder sin data – kan AI returnera omedelbara fördelar och spara många timmar på modellering, prognostisering och benägenhetsutveckling. Byggt runt datahörnstenen är åtkomsträttigheter och styrningsprinciper för data, som presenterar sin egen oro – den mänskliga faktorn.

Människor: Den underskattade faktorn i AI-antagande

IDC delade nyligen att 45% av VD:ar och över 66% av CIO:er som tillfrågades uttryckte en tveksamhet kring teknikleverantörer som inte fullständigt förstår den negativa riskpotentialen för AI. Dessa ledare är berättigade till sin försiktighet. Troligen kvarstår konsekvenserna av åldersgamla IT-risker med styrda AI (t.ex. nedtid, operativa beslag, dyra cybersäkerhetspremier, efterlevnadsböter, kundupplevelse, dataintrång, ransomware och mer) och förstärks av integrationen av AI i IT. Orsaken kommer från bristen på förståelse kring rotorsakerna till dessa konsekvenser eller för dem som inte är medvetna, ångesten som kommer med medarbetaraktivering som fungerar som katalysatorn för dessa konsekvenser.

Den brådskande frågan är, “Ska jag investera i detta dyra IT-verktyg som kan förbättra mitt företags prestanda på varje funktionell nivå på risken för IT-implodering på grund av brist på anställdas beredskap och aktivering?” Dramatisk? Absolut – affärsrisk är alltid det, och vi vet redan svaret på den frågan. Med mer komplex teknik och höjd operativ potential, måste också ansträngningen att aktivera team för att använda dessa verktyg lagligt, korrekt, effektivt och effektivt öka.

Leverantörsutmaningen

Bristen på förtroende för teknikleverantörer går utöver ämnesexperis och återspeglar ett djupare problem: oförmågan att tydligt uttrycka de specifika risker som en organisation kan och kommer att möta med olämpliga implementationer och orealistiska förväntningar.

Förhållandet mellan en organisation och teknikleverantörer är liknande det mellan en patient och en hälsovårdspersonal. Patienten konsulterar en hälsovårdspersonal med symtom och söker en diagnos och hoppas på en enkel och kostnadseffektiv lösning. I förebyggande situationer kommer hälsovårdspersonalen att arbeta med patienten på dietrekommendationer, livsstilsval och specialiserad behandling för att uppnå specificerade hälsomål. Likaså finns det en förväntan att organisationer kommer att få receptiva lösningar från teknikleverantörer för att lösa eller planera för teknikimplementationer. Men när organisationer inte kan tillhandahålla receptiva risker specifika för givna IT-miljöer, förvärrar det osäkerheten kring AI-implementation.

Även när IT-leverantörer effektivt kommunicerar riskerna och de potentiella effekterna av AI, avskräcks många organisationer av den verkliga totala ägandekostnaden (TCO) som är involverad i att lägga den nödvändiga grunden. Det finns en växande medvetenhet om att en lyckad AI-implementation måste börja inom den befintliga miljön – och endast när den miljön är moderniserad kan organisationer verkligen låsa upp värdet av AI-integration. Det är liknande att anta att vem som helst kan hoppa in i cockpit på en F1-superbil och omedelbart vinna tävlingar. Varje rimlig person vet att framgång i racing är resultatet av både en skicklig förare och en högpresterande maskin. Likaså kan AI:s fördelar endast förverkligas när en organisation är ordentligt förberedd, utbildad och utrustad för att anta och implementera det.

Exempel: Microsoft 365 Copilot

Microsoft 365 Copilot är ett utmärkt exempel på en befintlig AI-lösning vars potential påverkan och värde ofta har missförståtts eller urvattnats på grund av kunders felaktiga förväntningar – om hur AI ska implementeras och vad de tror det borde göra, snarare än att förstå vad det kan göra. Idag använder mer än 70% av Fortune 500-företagen redan Microsoft 365 Copilot. Men den utbredda rädslan för att AI kommer att ersätta jobb är till stor del en missuppfattning när det gäller de flesta verkliga AI-tillämpningar. Medan jobbavveckling har inträffat i vissa områden – som fullständigt automatiserade “mörka lager” – är det viktigt att skilja mellan AI som helhet och dess användning i robotik. Den senare har haft en mer direkt inverkan på jobbbyte.

I sammanhanget med Modern Work ligger AI:s primära värde i att förbättra prestanda och förstärka expertis – inte ersätta den. Genom att spara tid och öka funktionell utdata möjliggör AI mer agile marknadsstrategier och snabbare värdeleverans. Men dessa fördelar är beroende av kritiska aktiverare:

• En mogen datapraxis
• Stark åtkomsthantering och styrning
• Robusta säkerhetsåtgärder för att mildra risker
• Människors aktivering kring ansvarsfull AI-användning och bästa praxis

Här är några exempel på AI-drivna funktionella förbättringar över företagsområden:

• Försäljningsledare kan generera benägenhetsmodeller med hjälp av kundlivscykeldata för att driva korsförsäljnings- och upsäljningsstrategier, förbättra kundretention och värde.
• Corporate Strategy & FP&A-lag får djupare insikter tack vare tidsbesparingar vid analys av affärsenheter, vilket möjliggör bättre samstämmighet med företagsmål.
• Team för fakturering och inkassering kan hantera betalningscykler mer effektivt med snabbare tillgång till agerbar data, vilket förbättrar utblick och kundengagemang.
• Marknadsledare kan bygga mer effektiva, försäljningsorienterade marknadsstrategier genom att utnyttja AI-insikter om försäljningsprestanda och möjligheter.
• Driftsteam kan minska tiden som spenderas på att sammanföra finansiell och försäljningsdata, vilket minskar kaos under slutet av kvartal eller år.
• Kundtjänst- och supportteam kan minska svarstider och lösningstider genom att automatisera arbetsflöden och förenkla viktiga steg.

Dessa exempel skrapar bara på ytan av AI:s potential att driva funktionell transformation och produktivitetsvinster. Men för att förverkliga dessa fördelar krävs rätt grund – system som tillåter AI att integreras, syntetiseras, analyseras och slutligen leverera på sitt löfte.

Slutgiltig tanke: Inga plug-and-play för AI

Att implementera AI för att låsa upp dess fulla potential är inte så enkelt som att installera ett program eller en applikation. Det är integrationen av ett sammanhängande nätverk av autonoma funktioner som genomsyrar hela IT-stacken – och levererar insikter och operativa effektiviteter som annars skulle kräva betydande manuell ansträngning, tid och resurser.

Att förverkliga värdet av en AI-lösning är grundat i att bygga en datapraxis, upprätthålla en robust åtkomst- och styrningsram, och säkra ekosystemet – ett ämne som kräver en egen djupdykning.

Förmågan för teknikleverantörer att vara en värdefull partner kommer att bero på både marknadsföring och aktivering, fokuserad på att avslöja myter och kalibrera förväntningar på vad det innebär att utnyttja AI:s potential.