close
Share with your friends

Fem tips for suksess med kunstig intelligens (AI)

Fem tips for suksess med kunstig intelligens (AI)

– For å lykkes med et AI-prosjekt, er det viktig å se hele initiativet i et livssyklus-perspektiv, sier Einar Michaelsen, Manager og spesialist i intelligent automasjon (IA) og kunstig intelligens (AI) i KPMG. Her nevner han fem punkter som må følges opp underveis for å sikre at prosjektet blir en suksess.

1000

Kontaktperson

Einar Michaelsen

Manager

KPMG i Norge

Kontakt

Relatert innhold

Kunstig intelligens er på fremmarsj, og for mange virksomheter ligger det et enormt potensial i å utforske bredden i hvilke muligheter og egenskaper denne teknologien har å tilby.

En tidligere artikkel i denne serien tok for seg tre ulike tilnærminger virksomheter kan velge i sin omgang med kunstig intelligens, men uansett hvilken retning virksomheten velger, er det lett å la seg overraske over hvor mye styring og kontroll AI-løsninger faktisk behøver for å kunne levere gode resultater.

Noe kan man ta høyde for på forhånd, andre forhold håndteres proaktivt underveis. Virksomheten må gi den nye teknologien de riktige forutsetningene etter hvert som utfordringene dukker opp på ulike stadier gjennom produktets livsløp.

Einar Michaelsen har fem spørsmål til virksomheter som vurderer å ta i bruk kunstig intelligens i større eller mindre grad:

1. Er oppgaven tydelig definert?

– Det låter kanskje grunnleggende, men en virksomhet må først og fremst forsikre seg om at den aktuelle oppgaven kan løses med verktøyene som kunstig intelligens tilbyr.

– Man må først forstå det forretningsmessige resonnementet rundt hva ideen skal tilføre: Kan AI gi oss hurtigere, mer automatiserte prosesser? Kan vi behandle henvendelser billigere? Vil ytelsen eller kundeopplevelsen bli bedre? Dette er viktige spørsmål å tenke gjennom, sier han.

2. Er løsningen fornuftig?

Selv om det er nyttig og «hot», kan det å ta i bruk kunstig intelligens bli som å skyte spurv med kanon. I noen tilfeller kan enklere verktøy gjøre samme nytten, i andre tilfeller har virksomheten ikke den nødvendige digitale modenheten til å gyve løs på et slikt prosjekt.

– Dessuten krever det meste innen kunstig intelligens store mengder data som grunnlag. Spørsmålet blir om man har, eller kan skaffe til veie, de nødvendige dataene internt, eller om man kan kjøpe dem eksternt – og om man står fritt til å bruke dem etter intensjonen. Først når alt dette er avklart, kan virksomheten gå videre med å lage en «proof of concept»-løsning for å vurdere potensialet mer inngående.

3. Kan vi bruke verktøyet?

– Selv om begge de ovennevnte forholdene er avklart, er det ingen selvfølge at et nytt, AI-drevet verktøy vil fungere i organisasjonen deres. Vil dere kunne klare å bygge det inn i arbeidsprosessene? Har dere mulighet til å gjøre nødvendige endringer i prosessene, og vil dere klare å drifte dem hvis dere lykkes med endringene?

Integrasjon har vist seg å være en akilleshæl for mange virksomheter som forsøker seg på AI-prosjekter, det er ofte her det strander. Vil man klare å gjennomføre opplæringen som trengs for at de nye arbeidsmåtene skal slå rot i organisasjonen?

4. Har vi tillit til resultatene?

Løsningen er bygget, verktøyet er tilpasset virksomheten, og det hele er plassert i de relevante arbeidsprosessene. Men klarer alle i organisasjonen å ha tillit til resultatene som kommer ut av dette? (Les artikkelen Kan vi ha tillit til kunstig intelligens? her)

– Det er viktig å følge med kontinuerlig, både på hvordan løsningen fungerer og på om virksomheten jobber etter prosessene slik som de var tenkt. Det er først når man kommer til dette steget, at det vil være mulig å få den tiltenkte verdien ut av løsningen.

5. Hvordan kan vi forbedre dette?

Selv når alt fungerer godt og hele organisasjonen har tillit til resultatene, er ikke jobben ferdigstilt.

– Løsninger av denne typen må hele tiden vedlikeholdes og forbedres. Kanskje må dataene gjenoppfriskes eller dobbeltsjekkes, kanskje kan ytelsen justeres og forbedres ytterligere, kanskje bør algoritmen optimaliseres, eller til og med trenes opp på nytt dersom det foreligger nye og bedre datapunkter – for bare å nevne noe.

Se helhetlig på AI

Disse fem spørsmålene bør virksomheter stille i forbindelse med alle prosjekter innen kunstig intelligens, men det er også viktig at å holde overblikk med hvordan virksomheten benytter AI som helhet.

– Jo mer man overlater til kunstig intelligens å bestemme, desto strengere må virksomheten være i sitt overoppsyn med hva den kunstige intelligensen gjør – og hvordan. KPMG har et eget rammeverk for dette, med klare anbefalinger som reduserer risikoen for at noe går galt, poengterer Einar Michaelsen.

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