AI: Små skridt, store gevinster
Charlotte Staun Christensson
AI & UX Director
Publiceret 02.04.2025
Dit AI-projekt hviler på en trebenet taburet
I denne artikel får du vores bud på, hvordan du sikkert og effektivt kan komme i gang med AI ved at fokusere på 3 vigtige aspekter: brugeroplevelsen, forretningspotentialet og teknologien.
1. Brugeroplevelsen: AI med tillid og engagement
AI-løsninger bliver kun en succes, hvis brugerne tager dem til sig. Derfor vinder du meget ved at inddrage såvel interne som eksterne brugere tidligt i udviklingsprocessen.
Brugerinddragelse: Test tidligt – så du slipper for fejl og får flere gode idéer
At inkludere slutbrugere i udviklingen fra start er en af de mest effektive måder at sikre, at du kommer i mål med en brugervenlig AI-løsning.
Det er hamrende effektivt, og det behøver ikke at være hverken besværligt eller tage lang tid. Men det skal gøres systematisk.
- Prototype og tidlig test: Lad brugerne interagere med de tidlige versioner af AI-løsningerne. På den måde kan du identificere misforståelser, uhensigtsmæssigheder og forbedringsmuligheder længe før den endelige implementering. Samtidig giver det dig mulighed for at skræddersy undervisningsmaterialet på baggrund af de udfordringer, brugerne møder.
- Feedback-loop og iteration: Brugerfeedback kan danne grundlag for hurtige iterationer; det gør din AI mere præcis og anvendelig.
- Fra test til innovation: Slutbrugere kommer ofte med forslag, som udviklerne og lederne ikke havde overvejet. Det åbner for nye måder at anvende AI på i din organisation.
Tillid gennem gennemsigtighed: AI som en støtte, ikke en erstatning
For at gøre din organisation tryg ved AI er det vigtigt, at du er transparent ift., hvordan AI fungerer, og hvilken rolle den spiller i jeres arbejdsprocesser. Det kan du gøre ved at:
- Forklare AI's beslutningsgrundlag: Brugerne skal have indsigt i, hvordan AI træffer beslutninger. Det kan du give dem ved at visualisere AI's arbejdsproces og ved at give dem indblik i, hvilke data AI-modellen er trænet i – og hvor snitfladen går mellem, hvilke opgaver AI'en løser, og hvilke opgaver medarbejderne skal løse.
- Gøre det tydeligt, at brugeren bevarer kontrollen: AI skal hjælpe og styrke medarbejderne i deres arbejde, ikke overtage det. Når du sikrer, at brugeren har det sidste ord, opretholder du en følelse af kontrol og ansvar hos medarbejderne.
- Lægge vægt på, at AI skal skabe større arbejdsglæde: AI kan frigøre tid fra kedelige og rutineprægede opgaver, så medarbejderne kan fokusere på opgaver, der er sjovere og mere meningsfulde for såvel medarbejderen som organisationen. Det øger både jobglæden og kvaliteten af kerneydelsen.
2. Forretningspotentialet: AI som løftestang
Hvis du vil give dig selv de bedste forudsætninger for at få succes med AI i din organisation, skal beslutningerne forankres i forretningsstrategien – ikke styres af teknologisk fascination.
Det kan lyde åbenlyst, men der er desværre mange AI-projekter, der kuldsejler, fordi de bliver startet på gulvet i organisationen uden ledelsens strategiske opbakning.
Men med en afstemt strategisk tilgang skaber du de bedste forudsætninger for, at dit AI-projekt løser de rigtige problemer i organisationen og understøtter din virksomheds overordnede strategi.
Så ledelsen skal sætte retningen og rammerne fra start – så langt så godt. Men hvad skal der ellers til, for at du forløser forretningspotentialet i dit AI-projekt?
Hurtige gevinster: Start småt
Mange AI-projekter fejler, fordi de bliver for store og komplekse fra start. En bedre tilgang er at begynde med små, lavrisiko-projekter – altså initiativer uden komplekse integrationer eller personfølsomme data.
Denne tilgang giver dig mulighed for at opbygge gode erfaringer, før du kaster dig ud i komplekse løsninger med avancerede og følsomme dataintegrationer.
Derudover kan du minimere dine risici ved at starte med interne arbejdsgange, før du bruger AI til kundevendte initiativer.
Hvordan eksperimenterer du med AI?
En fleksibel og omkostningseffektiv måde at implementere AI-løsninger er at anlægge en eksperimentel tilgang. Det betyder kort og godt, at du systematisk tester hypoteser, lærer af fejl og hurtigt justerer kursen.
Det kan du bl.a. gøre ved at arbejde med:
- Proof-of-concept-projekter: Udvikl små, afgrænsede AI-løsninger, du kan teste i praksis, uden at forpligte dig til fuldskalaintegration.
- Sandbox-miljøer: Opret sikre testmiljøer, hvor du kan teste AI uden risiko for driften.
- Iterativ udvikling: Brug agile metoder til løbende forbedringer, hvor du opdaterer dine AI-modeller baseret på reelle brugerdata og feedback.
En eksperimentel tilgang giver dig mulighed for hurtigt at identificere, hvilke AI-løsninger der giver værdi og komme hurtigt i gang uden at investere store beløb.
Husk budgettet!
Selvom du kan komme hurtigt i gang med AI ved hjælp af små eksperimenter uden store risici, kræver en seriøs AI-indsats også en solid investering.
Og hvis ambitionen er at automatisere arbejdsgange og integrere AI med dine eksisterende systemer – eller sikre datakvalitet og datastruktur, skal der afsættes både tid og penge. For et solidt AI-setup starter med gode data og en klar arkitektur, og det kræver et dedikeret budget.
3. Teknologien: Vælg det rigtige tandhjul til din maskine
AI dækker over en bred vifte af teknologier, og hvis du vil udnytte det fulde potentiale, er det afgørende at vælge den løsning, der passer bedst til dine behov. Forskellige typer AI har hver deres styrker og svagheder; en god rettesnor er derfor at gå efter at matche teknologien til den konkrete anvendelse:
- Conversational AI: Hvis brugerne skal kommunikere intuitivt med systemet, er en dialogbaseret AI en god mulighed.
- Generativ AI: Skal svarene være personaliserede og skræddersyede, er generativ AI et oplagt valg.
- Recommendation engine: Hvis AI skal understøtte komplekse beslutninger, som ressourceallokering eller booking, kan en anbefalingsmotor være den rette løsning.
Derudover skal valget af AI-platform selvfølgelig være gennemtænkt, så den passer til dine behov og ressourcer. Det kan være en hjælp at overveje spørgsmål som:
- Er teknologien moden?
- Hvor nem er den at implementere og drifte?
- Overholder den jeres compliance-krav, fx GDPR?
- Hvordan håndterer den brugerdata og datasikkerhed?
En eksperimenterende tilgang, hvor du tester og evaluerer forskellige løsninger, er ofte den bedste måde at finde den rette teknologi på.
Du bliver aldrig helt færdig med dit AI-projekt …
For at lykkes med AI er du nødt til at se teknologien som et værktøj, du kontinuerligt arbejder med og udvikler på frem for et enkeltstående projekt.
Ved at fokusere på brugeroplevelsen, forretningsværdien og eksperimenteren kan din organisation gradvist opbygge en AI-løsning, der er anvendelig, tillidsvækkende og som skaber reel værdi.
Er du klar til at tage de første skridt?
Fremtidens forbrugere forventer intelligente løsninger
Skal vi hjælpe dig i gang med AI?
Skal vi ikke tale om dig i stedet?
Tag fat i os – så giver vi sammen dit næste projekt flyvehøjde