Tre tilnærminger til kunstig intelligens - KPMG Norge
close
Share with your friends

Tre tilnærminger til kunstig intelligens

Tre tilnærminger til kunstig intelligens

– Virksomheter som vurderer å ta i bruk kunstig intelligens kan velge blant tre mulige fremgangsmåter, sier Tom Einar Nyberg i KPMG. Ikke overraskende vil de ha høyst ulik effekt for driften.

1000

Kontaktpersoner

Relatert innhold

I en KPMG-undersøkelse i 2018 uttalte 9 av 10 toppledere at virksomheten deres «er i gang med å teste ut eller implementere kunstig intelligens» i sine prosesser. Det høres jo veldig foroverlent ut, men hva betyr det egentlig?

– I prinsippet er ikke kunstig intelligens som spørsmål eller fenomen så veldig forskjellig fra andre teknologispørsmål og -veivalg virksomheter står overfor. Det som gjør dette mer krevende, er at teknologien og bredden i hva som er mulig utvikler seg veldig mye raskere enn det meste annet i teknologiens verden, sier Tom Einar Nyberg, Director i KPMG Norge og leder for Digital Operations i KPMGs rådgivningsvirksomhet.

Tom Einar Nyberg

Tom Einar Nyberg, leder Digital Operations i KPMGs rådgivningsvirksomhet, og leder i tillegg Lighthouse-miljøet fra rådgivningssiden.

Uoversiktlig

Som en illustrasjon på forskjellen mellom «ny og hurtig teknologi» og «gammel og tradisjonell IT», trekker han en parallell til forskjellene mellom kunstig intelligens og et mer tradisjonelt område som ERP- og økonomisystemer.

– Innen ERP kjenner man fortsatt de fleste relevante aktørene, vet omfanget av hva de gjør og har erfaring med kvalifikasjonene deres. Selv om de moderniserer seg over tid, opererer de i et ganske transparent marked hvor det lar seg gjøre å ha oversikt over hva de ulike aktørene gjør. De har veikart over funksjonalitet som er under utvikling, og funksjonalitet forflytter seg raskt mellom de ledende aktørene, sier Nyberg.

– Når det gjelder kunstig intelligens, derimot, popper det hele tiden opp aktører som har nye tjenester og produkter. Noen mindre aktører lanserer kanskje nisjeprodukter som får mye å si i en liten bransje, mens enkelte store aktører, som for eksempel Google, Amazon og Microsoft, gir bort mye av sin IP innen algoritmer gratis, noe som kan få veldig mye å si for virksomhetene som vet å utnytte disse på riktig måte. Mange av plattformleverandørene gjør tilsvarende for sin egen videreutvikling. Dette åpner for at virksomheter må gjøre mange avveininger og veivalg, sier Nyberg.

Vær realistisk

Disse tre tilnærmingene krever ulike nivåer av modenhet. Hvilke veivalg bør dere ta, og hvilke fordeler eller ulemper innebærer valgene? Hva kan virksomheten kjøpe som en tjeneste, og hva kan eller bør dere vente med?

– Dette avhenger både av hvordan man definerer sin kjernevirksomhet, og av det teknologiske nivået i virksomheten for øvrig. Man må avgjøre hva slags verdi, prosesser og resultater man sikter mot, og hva som er den beste retningen for å komme dit. Svaret blir ofte ikke det samme for hele virksomheten eller alle forretningsområder.

Særlig er den tredje varianten krevende. Den fordrer at virksomheten både ser strategisk verdi i dette, har det nødvendige datafundamentet, og at de kan tiltrekke seg kompetansen som skal til for å bygge et fagmiljø. Deretter må de kunne ta vare på kompetansen som er nødvendig både for å realisere initiativene i produksjonen og holde dem i drift.

– Det er sjelden at virksomheter velger denne varianten uten å ha investert tid og ressurser på å teste ut ulike scenarioer først, vanligvis gjennom «proof of concepts», sier Tom Einar Nyberg.

– Men det er også typisk at mange ikke klarer overgangen til nye forretningsprosesser, og at konseptskissene ikke lar seg overføre til en reell implementering som skaper forretningsverdi. Det vanskeligste er ikke å utvikle en god algoritme – utfordringene ligger i å endre prosessene og integrere teknologien i en ende-til-ende-løsning, slår Nyberg fast.

William Wong

William Wong er Manager i tjenesteområdet Digital Operations, og er sentral i KPMGs Lighthouse-miljø.

Tre veivalg

Virksomheter gjerne velger én av tre fremgangsmåter for å starte med AI, forteller William Wong, Manager og teamleder innenfor Data & Analytics i KPMG:

– Den enkleste tilnærmingen er at virksomhetene lener seg tilbake og venter på at programvareleverandørene av kjernesystemene deres, enten vi snakker CRM eller ERP, implementerer en form for AI i sine løsninger.

– De kan da vente på at disse leverandørene kommer med funksjonalitet som forbedrer noen av prosessene deres – for eksempel algoritmer som løser fakturatolkning og kontering i et ERP-system. På denne måten vil de aldri gjøre noe som er veldig unikt eller vesentlig konkurransedrivende, men det kan likevel være det beste valget innenfor standard tjenesteområder med modne AI-baserte løsninger, sier Wong.

Den andre varianten er å integrere AI-initiativene etter en servicemodell:

– Her kan vi tenke oss at man peker ut noen områder hvor virksomheten kjøper spissede løsninger som en tredjepart har utviklet spesielt for en bransje, for eksempel en algoritme som gjør prisprognoser innen varehandel. Da tar man ikke utviklingsansvaret selv, men kjøper det som en tredjepartstjeneste. Dette gir en mer fokusert spissing på konkrete use cases og man kan komme raskere til målet enn å vente på «hyllevare», men kompetansen blir ikke like sterk på virksomhetens side, sier han.

Den tredje muligheten handler om å utvikle strategiske, forretningskritiske tjenester som virksomheten skal eie selv og designe egne prosesser, produkter og tjenester rundt.

– For eksempel for banker og finansinstitusjoner er det nå vanlig å benytte algoritmene i kritiske prosesser som de har fullt eierskap til, og da forvalter og videreutvikler de algoritmene internt. Da begynner de gjerne med å tilpasse Open Source-algoritmer som er tilgjengelige og samler inn store mengder data internt, mens de bygger opp en moderne dataplattform og et internt kompetansemiljø som skal jobbe innenfor dette området. Her kan de gå dypere inn i områder som er strategisk veldig viktige, og ellers kjøpe det som er generisk.

Fakta: KPMG Lighthouse

Lighthouse er KPMGs store globale satsing på datadrevne prosesser, teknologi og innovasjon.

I norske Lighthouse jobber fageksperter og teknologer på tvers av revisjon, rådgivning, regnskap og forretningsjus for å løse konkrete forretningsutfordringer for KPMGs kunder ved hjelp av moderne teknologi. Lighthouse-miljøet identifiserer og realiserer virksomheters potensial innen bruk av data og analyse, intelligent automasjon og kunstig intelligens, slik at virksomhetene kan bringe innovative løsninger til markedet og skape nye verdier.

Ta kontakt

 

Ønsker du tjenester fra KPMG?

 

Be om tilbud