Slik får virksomheten mer verdi ut av KI-investeringene

De fleste virksomheter har tatt i bruk kunstig intelligens. Langt færre klarer å skape betydelig verdi i stor skala. En nordisk studie fra Knowit viser hvorfor gapet oppstår, og hva ledelsen må gjøre for å tette det.

Kunstig intelligens har på kort tid gått fra eksperiment til strategisk spørsmål på ledelsesnivå. Nye verktøy innføres, piloter settes i gang og forventningene øker. Likevel stiller stadig flere ledere det samme spørsmålet: KI fungerer, men hvorfor får vi ikke mer igjen for investeringene?

Knowit har undersøkt 15 selskaper fra seks bransjer i Norden og intervjuet ledere innen både forretning og teknologi. Over 85 % av selskapene har tatt i bruk KI i en eller annen form. Færre enn 30 % oppgir at de henter ut betydelig verdi. Det tyder på at den største utfordringen ikke lenger er å komme i gang, men å få løsningene til å fungere på tvers av virksomheten.

Piloten virker men skaleringen stopper

Mange organisasjoner kan vise til gode resultater fra avgrensede KI-initiativ. Chatboter kan frigjøre tid. KI-støtte kan gjøre kundeservice mer effektiv, og automatisering kan korte ned interne arbeidsflyter. Resultatene kan være både tydelige og målbare.

Problemet oppstår når en løsning skal ut av ett team eller én avdeling og bli en del av den daglige driften. Da må flere fagområder, prosesser, systemer og beslutningstakere spille sammen. I studien endte bare én av ti ideer som en skalert løsning på tvers av organisasjonen.

Dermed kan kostnadene fortsette å øke uten at gevinstene følger etter. En vellykket pilot er med andre ord ikke det samme som varig verdi.

Teknologien får ofte skylden

Når skaleringen stopper, peker mange på dårlig datakvalitet, eldre systemer eller krevende integrasjoner. Dette er reelle problemer som må løses. Samtidig viser intervjuene at de største hindrene ofte finnes i organisasjonen.

«Vi trodde vi hadde et dataproblem. I realiteten hadde vi et koordineringsproblem.»
Intervju med leder i telekombransjen

Uklart eierskap, trege beslutningsveier og arbeidsprosesser som er avhengige av manuell koordinering, gjør det vanskelig å gå fra et avgrenset forsøk til en løsning som virker i stor skala. Teknologien kan være god, men den kan ikke alene avklare hvem som bestemmer, hvem som har ansvar for effekten eller hvordan nye arbeidsmåter skal innføres.

KI gjør gamle svakheter synlige

KI skaper ikke nødvendigvis disse utfordringene. Den gjør dem lettere å få øye på. Fragmenterte data, uklare grenseflater mellom fagområder og ineffektive arbeidsflyter har ofte eksistert lenge. Når en KI-løsning skal koble sammen flere deler av virksomheten, blir svakhetene tydelige.

Det forklarer også hvorfor noen organisasjoner beveger seg raskere enn andre, selv om de har tilgang til mye av den samme teknologien. Forskjellen ligger ofte i hvor raskt de klarer å tilpasse måten arbeidet organiseres og styres på.

Den operative modellen må følge med

En operativ modell beskriver hvordan ansvar, beslutninger, kompetanse, prosesser, data og teknologi virker sammen i praksis. Når KI endrer hva som kan automatiseres og hvordan oppgaver kan løses, må også denne modellen utvikles.

De som lykkes med KI, er ikke de som bruker flest verktøy eller eksperimenterer mest, men de som tilpasser sin operative modell for å dra nytte av mulighetene teknologien gir. Det betyr å vurdere hvordan arbeidsflyten bør endres, hvor eierskapet skal ligge, og hva som må være felles for at en løsning skal kunne brukes flere steder.

«Den virkelige gevinsten kom da vi redesignet selve arbeidsflyten, ikke da vi la til KI i den gamle prosessen.»  Intervju med leder i industrien

Det avgjørende skiftet skjer når virksomheten slutter å legge KI oppå dagens prosesser og i stedet bruker teknologien til å forbedre selve måten arbeidet utføres på.

Tre spørsmål ledelsen bør stille

Før neste pilot settes i gang, bør ledelsen avklare tre spørsmål:
•    Hvem eier den forretningsmessige effekten når initiativet går fra pilot til drift?
•    Hvilken arbeidsflyt skal faktisk endres, og hvilke beslutninger må tas på en ny måte?
•    Hva må standardiseres på tvers av team for at løsningen skal kunne skaleres?

Svarene flytter oppmerksomheten fra hvor mange KI-verktøy virksomheten bruker, til om teknologien faktisk forbedrer arbeidet og skaper resultater som kan gjentas.

Fra pilot til varig verdi

Skal KI gi avkastning over tid, må virksomheten koble teknologiutviklingen til tydelig eierskap, endrede arbeidsprosesser og en modell for skalering. Det krever mer enn flere eksperimenter. Det krever at ledelsen behandler KI som en del av hvordan virksomheten skal fungere.

I rapporten Operating Successfully with AI går vi nærmere inn på hvorfor KI-initiativ stopper mellom pilot og produksjon, hvilke operative hindre som begrenser resultatene, og hva virksomhetene som lykkes gjør annerledes.

Last ned Operating Successfully with AI og les funnene