Omvandla AI‑experiment till företagsintelligens & värde

Enterprise AI är inte begränsad av modeller. Företag kan köra testpilotprogram, utföra vanliga uppgifter och implementera proof‑of‑concept‑modeller mycket snabbare än tidigare, men de misslyckas ofta med att gå längre än isolerade “AI”-vinster.

Problemet ligger dock inte i modellen; det är den miljö de arbetar i. Många skalningsutmaningar kvarstår, inklusive splittrad data och otydligt ägandeskap, främst eftersom dessa system designades innan AI blev ett centralt affärsalternativ.

En nyligen genomförd studie av Wipro och HFS Research konstaterade att medan 90 % av företagsledare förväntar sig att mänskliga och AI‑team blir en realitet inom tre år, är endast 18 % i färd med att omforma sina processer för att stödja den framtiden. På samma sätt säger 87 % att de investerar i AI snabbare än de kan visa det värde som erhålls. Företag kan inte förvänta sig att AI ska transformera verksamheten om de inte har prioriterat att uppdatera sin data, styrning och arbetsflödesprocesser.

AI‑kapacitet blir snabbt allestädes närvarande. Konkurrensfördelar kommer att komma från hur effektivt organisationer kopplar samman data, sammanhang, intelligens, styrning och genomförande.

Pilotprogram tenderar att stanna

Även när det finns värdefull data att arbeta med, kan pilotprogram fortfarande misslyckas. Till exempel, om ett litet team vet var data för ett kalkylblad kommer ifrån, är de vanligtvis bekväma med att använda det. Det är dock svårt att skala samma nivå av datakännedom över hela organisationen. Med agentisk AI är det enkelt att hämta information från flera system eller skapa arbetsflöden som leder till rekommendationer för kunder. Även om AI‑agenten kan agera snabbt är det ofta oklart om datan är pålitlig. 

När företag försöker expandera från ett AI‑användningsfall till många ökar skepsisen och problem kan uppstå. Om kundinformation härrör från olika system kan det vara omöjligt att veta hur den ursprungliga informationen samlades in och bearbetades. På samma sätt kan styrningspolicyer finnas, men det är oklart om dessa regler tillämpades på den datamängd som agenterna hämtade.

Så, även om skalning av AI är lockande, skapar inkonsekvenser fallgropar. För att verkligen säkra värde från agentisk AI måste företag implementera data‑ och arbetsflödesdesign redan från början, inte i efterhand. 

Bygg en pålitlig AI‑grund

Att bygga en solid AI‑klar grund innebär att människor och AI‑system kan upptäcka, få åtkomst till och använda pålitlig data med ett korrekt styrningssystem på plats. 

Fokusera på tre väsentliga förmågor: 

1. Det är avgörande att anta ett enhetligt tillvägagångssätt för data och AI. Agentiska AI‑applikationer måste hämta data från en solid grund, inte från splittrade och frånkopplade system. Detta minskar kraftigt förvirring från överlappande datakällor och underlättar att tillämpa systematiska regler för åtkomst, kvalitet och efterlevnad.
2. Att bygga in styrning i systemet från början är kritiskt för att hantera hur data används. Till exempel bör en agent som rekommenderar en åtgärd baseras på godkänd information, verka inom ett definierat set av behörigheter och tillhandahålla en spårbar redogörelse för hur den nådde de levererade resultaten.
3. Använd AI i verkliga arbetsflöden och processer. AI bör integreras i arbetsflöden där medarbetare redan upplever friktion, såsom att svara på kundförfrågningar eller felsöka IT‑problem. 

Tänk inte på AI som ett fristående verktyg. Fokusera istället på att koppla samman agenter, mänsklig övervakning och beslutsfattande inom ett styrt end‑to‑end‑process. Mänsklig övervakning är kritisk, men det handlar mer om att ha specifik kontroll för komplicerade processer. 

Att omsätta AI i praktiken

Att bygga en datagrund som AI kan utnyttja är nyckeln. Ett exempel kommer från en procure‑to‑pay‑verksamhet i ett konsumenthälsoföretag. En stor organisation kan behandla enorma volymer fakturor samtidigt som den hanterar komplexa godkännandeprocesser. Manuell granskning av dessa fakturor förlångsammade betalningscykler och begränsade insynen i var problem uppstod. Att tillämpa agentisk AI för att bearbeta fakturorna resulterade i en 70 % kontaktlös drift och en 45 % effektivitetsökning. Det AI‑drivna systemet bearbetar ungefär en miljon fakturor årligen, vilket motsvarar cirka 6 miljarder dollar i värde, samtidigt som de mest komplexa ärendena vidarebefordras till människor för granskning.

Målet är att skapa en styrd process där systemet kan hämta rätt information, tillämpa godkända regler, lära sig av återkommande mönster och bara eskalera när det är nödvändigt. En robust datagrund ger AI‑system den kontext som behövs för att stödja planering, analys och rapportering, med försäkran om att ett styrningssystem finns på plats.

Steg för att gå framåt

För att förbereda företaget för långsiktig framgång, bör AI‑expansion och skalbarhet hanteras med samma noggrannhet som ett företagsskaligt transformationsprogram.

1. Data och AI: Innan du börjar, förstå den ursprungliga informationskällan och fråga: Var datan ofullständig? Var affärsdefinitionerna inkonsekventa? Hindrade åtkomstrestriktioner systemet från att se nödvändig kontext? Saknade medarbetarna ett arbetsflöde för att använda eller ifrågasätta AI‑resultaten?
2. Skapa en grund: Det är kritiskt att bygga en solid datagrund som prioriterar de datadomäner som är viktigast för de initiala användningsfallen. Definiera ägandeskap och tillämpa åtkomst med anpassade kvalitetskontroller från början. Målet är högkvalitativ, styrd data som bygger förtroende och driver bättre beslut. 
3. Identifiera några viktiga arbetsflöden där affärsproblemen är kristallklara; data är tillgänglig och det är enkelt att mäta framgång. Skapa agenter fokuserade på dessa arbetsflöden, inklusive de som involverar mänsklig intervention, för att säkerställa kvalitet. 

Vad som väntar

Den nästa konkurrensfördelen kommer inte från tillgång till AI. Den kommer från förmågan att omvandla företagsomfattande data till företagsintelligens och mätbara affärsresultat i skala. Enterprise‑AI kommer att bestämmas av hur väl modeller skapas och de agenter som byggs på dem för att agera ansvarsfullt och produktivt. Att leva i en värld av fragmenterad, dåligt källad och ohanterad data kommer att begränsa positiva affärsresultat. Företag som kopplar samman data, styrning och omdesign av arbetsflöden kan omvandla experiment till långsiktigt värde. Vägen till agentisk AI börjar med de operativa och datagrunder som möjliggör intelligent handling.