Undvik dessa fallgropar när du börjar använda AI i ditt företag

Många företag upplever att övergången från ambition till implementering är fylld av utmaningar. Särskilt små och medelstora företag riskerar att snubbla över fallgropar om AI-projekt inte förankras i en tydlig strategi och hanteras med eftertanke.

Här belyser vi några av de vanligaste misstagen och ger konkreta råd om hur de kan undvikas.

Brist på en tydlig strategi

Ett av de största misstagen många företag gör är att implementera AI utan en tydligt definierad strategi. ”AI kan vara en stark drivkraft för förändring, men utan tydliga mål riskerar tekniken att inte tillföra verkligt värde”, säger Niels Husted, utvecklingsdirektör på itm8. Han understryker att det är avgörande att AI-projekt är förankrade i företagets övergripande affärs- och IT-strategi. Det räcker inte att bara följa trenden – företag bör fråga sig hur AI konkret kan bidra till att nå deras långsiktiga mål.

Till exempel kan ett AI-projekt som är utformat för att förbättra kundservice snabbt spåra ur om det inte är tydligt vilka delar av kundservicen som ska optimeras eller hur framgång ska mätas. Utan en väldefinierad plan riskerar företag att slösa resurser på projekt som aldrig lever upp till förväntningarna.

Otillräcklig datakvalitet

AI är beroende av data – och mycket data. Men om datan håller låg kvalitet kommer även de mest avancerade AI-modellerna att leverera dåliga resultat. ”Bra data är grunden för varje framgångsrik AI-implementering”, förklarar Niels. ”Om du matar en AI-modell med felaktig eller ofullständig data kommer den att generera lika bristfälliga resultat.”

Ett misstag som många företag gör är att förbise behovet av god datastyrning. Det innebär att data måste vara uppdaterad, korrekt och relevant. Annars kan AI i stället för att förbättra beslutsprocesserna komma att försämra dem.

Underskattning av resurser

AI-projekt kan verka attraktiva, men många företag underskattar hur krävande de är i praktiken. ”AI-lösningar kräver både tid, pengar och teknik – och inte minst underhåll efter implementeringen”, säger Niels. ”Alltför ofta ser vi att företag ger sig in i AI-projekt utan att ha avsatt nödvändiga resurser.”

Implementeringen av AI handlar inte bara om att köpa en teknik och installera den. Det krävs löpande optimering, underhåll och justering för att säkerställa att lösningen fungerar optimalt och fortsätter att skapa värde.

Bristande fokus på etisk användning av AI

Ett av de mest diskuterade ämnena inom AI är etik. AI-teknik har potential att skapa oförutsedda konsekvenser, såsom bias i beslutsprocesser eller intrång i den personliga integriteten. ”Om etiskt ansvar inte är en del av din AI-strategi kan det skada företagets anseende och leda till juridiska problem”, påpekar Niels.

Ett exempel kan vara en AI som får tillgång till företagets data utan tillräcklig kontroll. Om AI-lösningen inte är korrekt konfigurerad kan den komma att dela känslig information, till exempel HR-data, med personer som inte borde ha haft tillgång till den. Därför bör företag säkerställa att deras AI-lösningar följer både interna och externa regler för datasäkerhet och etisk användning.

Bristande involvering av medarbetare

AI kan förändra sättet vi arbetar på, men om medarbetarna inte involveras i processen kan det leda till motstånd och låg användning av de nya teknikerna. ”Det är avgörande att utbilda och engagera medarbetarna i användningen av AI, annars riskerar tekniken att aldrig utnyttjas fullt ut”, säger Niels.

Många medarbetare kan vara rädda för att AI ska göra deras jobb överflödiga, men i praktiken kan tekniken frigöra tid från rutinuppgifter så att de kan fokusera på mer värdeskapande arbete. Det kräver dock att de är med på resan och förstår hur AI kan stödja deras dagliga arbete.

Silos i organisationen

En sista punkt som ofta förbises är organisatoriska silos. Om AI-projekt endast implementeras i en enskild avdelning kan det hämma värdeskapandet i hela organisationen. ”För att få fullt utbyte av AI bör integrationen ske tvärs över avdelningar och team”, säger Niels.

Genom att bryta ner silos och säkerställa att AI-lösningarna kommunicerar och delar data över hela organisationen kan man maximera effekten av de nya teknikerna. Till exempel kan ett AI-projekt som optimerar försäljningsavdelningens processer även ge marknadsavdelningen insikter om kundernas preferenser som kan användas för att förbättra kampanjer.

Potentialen finns

AI har potential att transformera företag, men det kräver ett målmedvetet och ansvarsfullt angreppssätt. Genom att undvika de vanligaste fallgroparna – från brist på strategi till låg datakvalitet och organisatoriska silos – kan företag säkerställa att deras AI-resa blir framgångsrik.

AI är ingen ”quick fix”, utan en långsiktig investering som, när den hanteras på rätt sätt, kan skapa betydande fördelar. Som Niels avslutar: ”AI kan vara med och forma framtidens företag, men bara om vi implementerar det med eftertanke och tydlig riktning.”

Vanliga frågor och svar