Kunstig intelligens KI (AI) | Sopra Steria Norge

Forretningsverdi

Utvikle programvare 20 % raskere
Lage motstandsdyktige systemer som oppfyller regulatoriske krav
Automatisere tidkrevende oppgaver
Oppdage feil tidligere
Sørge for varig verdi med innovasjon, risiko og lønnsomhet i balanse

Sikre at teknologien gir varig effekt

I 2025 hadde 55 % av norske virksomheter tatt i bruk KI, mot 24 % i 2023. Mange har allerede investert i KI, men sliter med å realisere gevinster, skalere løsninger og sikre at teknologien gir varig effekt. For å lykkes kreves mer enn funksjonalitet.

Gevinster oppstår når KI blir en del av arbeidsprosessene, ikke når teknologien bare testes eller brukes ad hoc. Virksomheter må ha innsikt i hvordan KI påvirker hele organisasjonen, fra kvalitet og risiko til styring og brukertilfredshet.

Slik kan vi hjelpe deg

1. Håndterer kompleksiteten i store virksomheter

Du kan nyte godt av at vi har mange tiår med erfaring med å jobbe i krevende IT‑miljøer hos landets største virksomheter. Vi vet hvordan du kan koble moderne KI til eldre systemer uten å gå på bekostning av stabilitet.

2. Helhetlig arkitektur som fungerer i praksis

Vil du at løsningene dine skal snakke sammen? Vi sørger for at din digitale KI-sassistent (GenAI) kan snakke trygt med dine prediktive modeller (ML) og eksisterende systemer.

3. Sikkerhet, juss, etikk og domeneekspertise som standard

Som Norges største fagmiljø innen cybersikkerhet og personvern sørger vi for at KI-løsningene følger lovverk som KI-forordningen (AI Act). Teknologer og domeneeksperter samarbeider tett for å bygge KI som følger lovverket og fungerer i praksis.

4. Endringsledelse som setter mennesket først

Den største risikoen med KI er ikke teknologien, men feil bruk. Vi hjelper medarbeidere å forstå, lære og ta i bruk KI gjennom målrettet opplæring og endringsledelse. Våre løsninger er designet for å forsterke menneskelig kompetanse, ikke erstatte den.

5. Fra prototype til drift

Du får mer enn en demo. Vi bygger KI som tas i bruk, er integrert i systemene dine og støttet av gode rutiner for maskinlæring (MLOps).

KI-praten: KI og plattformer

KI-tjenester og rådgivning

Vi er samarbeidspartneren som hjelper kunden med å navigere trygt i mulighetene og utfordringene KI gir. KI-ekspertene våre hjelper deg med å bruke KI på en ansvarlig måte som skaper verdi for virksomheten.

Innovasjon krever en solid grunnmur

Vi leverer infrastrukturen som kreves for at KI skal skape verdi for virksomheten. Alt fra sikre skyløsninger til standardiserte prosesser og teknologier for å utvikle maskinlæringsprodukter. Vi bygger på et stødig fundament av digital infrastruktur som møter høye krav til stabilitet, sikkerhet og døgnkontinuerlig drift.

Eksempler på leveranser

Valg og optimalisering av plattformer for KI
Design av robuste og lukkede miljøer som beskytter virksomhetsdata
Analyse av organisasjonens evne til å ta i bruk og skalere teknologien

Fra datastrategi til løsninger som gir verdi

Gode KI-løsninger krever god kontroll på dataene og nøye oppfølging. Vi hjelper kundene med å strukturere datagrunnlaget og raskt omsette det til kode og løsninger. Moderne datastrategi kombineres med tverrfaglige team, og tar oss raskt fra konsept til produksjonsklar løsning uten å gå på akkord med kvalitet.

Eksempler på leveranser

Datastrategi for KI: Kartlegging og strukturering av data
KI-støtte for raskere programvareutvikling
Modernisering av kode

Proaktiv overvåking og automatiserte prosesser

Å sette en løsning i produksjon er bare begynnelsen. Vi hjelper kundene med livssyklushåndtering og stabil drift av KI-løsninger. Overvåking og automatiserte prosesser sikrer at modellene fungerer optimalt over tid. Nedetiden reduseres og endringer i datastrømmer håndteres.

Eksempler på leveranser

MLOps og driftsstøtte
Intelligent sortering: Automatisk kategorisering av store mengder data
Automatisert kontroll for å oppdage produksjonsfeil

Beskytter mot angrep og oppfyller krav

Vi hjelper kundene helt fra første KI-satsing. Vi sørger for beskyttelse mot nye angrepsformer, kombinert med et rammeverk for styring og etterlevelse (governance). Vi bygger inn sikkerhet i systemer og prosesser helt fra starten. Målet er motstandsdyktige systemer som oppfyller regulatoriske krav og krav til suverenitet.

Eksempler på leveranser

Risikovurdering av KI-modeller
Etikk og ansvarlig KI
Sikkerhetsanalyse av kode

KI gir ekstra kraft i hverdagen

Teknologi skaper verdi først når den blir en del av hverdagen. Vi hjelper kundene med å utvikle nye roller, gi praktisk opplæring og drive endringsledelse. Kundene kan bli mer effektive og tilfredse gjennom et kompetanseløft og nye, smarte måter å bruke KI på.

Eksempler på leveranser

Kunnskapsassistent: Chat med egne dokumenter og arkiv
Anonymiseringsmotor: Automatisk GDPR-vask av dokumenter
Personlig assistent: Automatiserer oppgaver mellom systemer

I stedet for å forsøke å kopiere Silicon Valley, bør vi bygge et KI-Norge som tåler eksport fordi det er trygt, dokumenterbart og rettferdig.

Caspar Lund

Leder for KI i Sopra Steria

Hva er ansvarlig KI?

Etter hvert som KI‑systemer kan ta beslutninger som påvirker både enkeltpersoner og samfunnet, er det viktig å sørge for at systemene styres av prinsipper som sikrer

rettferdighet
åpenhet
ansvarlighet
menneskers trygghet og interesser

Ansvarlig KI handler om å sikre rettferdig behandling, gjøre det mulig å forstå hvordan algoritmer tar beslutninger, og etablere tydelige mekanismer for kontroll og ansvar.

Prosjekter innen kunstig intelligens (KI)

Hvordan kan KI redusere CO2-utslipp fra skip?

Ved hjelp av kunstig intelligens har vi, i samarbeid med Wallenius Wilhelmsen, laget en algoritme som gjør det mulig å foreslå både hvilket skip og hvilken rute som er mest bærekraftig.

Les mer

Hva lurer ledere på om KI?

Kunstig intelligens vil radikalt endre hvordan mennesker og maskiner samhandler. Mange ser fortsatt på KI som kun et verktøy eller en applikasjon (ChatGPT, Copilot) for å forstå, analysere og utarbeide innhold. KI sitt store potensial er når maskiner blir en full-integrert del av forretningen. KI har dermed gått fra å være en teknologisk ressurs til å være en driver for prosessinnovasjon og å skape konkurransefortrinn.

På tross av hypen er det helt klart hvilke fordeler KI gir – og det kan påvirke oss like mye som oppfinnelser som elektrisitet og internett. Når KI er tatt i bruk, føles det helt uunnværlig og mange kan ikke se for seg å jobbe uten. Slik sett er KI ikke en hype.

Nøkkelen til å starte med kunstig intelligens er å etablere små smidige “Tiger Teams” som eksperimenterer innen fleksible rammer. Bruk eksisterende rammeverk for innovasjon og utvikling, og prioriter læringsmålene, enten koblet til teknologi, data eller styring (governance). Start med prosjekter som er lette å gjennomføre og som leverer rask verdi, for eksempel digitale assistenter som strømlinjeformer oppgaver og øker effektiviteten.

Definer deretter kriterier for å evaluere og prioritere prosjekter, slik at dere sikrer at de rette initiativene følges opp. Avgjør om dere vil kjøpe eller bygge KI-løsninger. Start gjerne med å kjøpe ettersom det reduserer risiko. Inkrementelle forbedringer, spesielt det som forbedrer interne prosesser, er et godt sted å starte.

Kunstig intelligens skal ikke håndteres i en egen strategi, men være helintegrert i selskapets overordnede teknologi- og forretningsstrategi. Det trengs også en egen gjennomtenkt handlingsplan for å sikre fremdrift og kostnadseffektivitet.

Virksomhetene våre må koordinere bruken av KI med eksisterende strategiske prioriteringer – enten vekst, driftseffektivitet, utnyttelse av eiendeler, bærekraft eller kundeopplevelse. Når KI kobles rett til andre initiativer, kan virksomheten kapitalisere på mulighetene det gir og utvikle en KI-driftsmodell.

Det tar tid å bli moden innen kunstig intelligens og det krever å ta i bruk KI i kjernen av virksomheten. Ledere og toppledere må starte med å kartlegge hvilke KI-ressurser de sitter på, definere klare mål for KI og sikre robust datainfrastruktur.

Effektiv KI-styring, etisk bruk og sømløs integrasjon med forretningsprosessene er grunnleggende for å lykkes.
Et viktig steg er å bygge opp KI-kompetente medarbeidere med de rette ferdighetene og som kan lede an i en datadrevet kultur.
Måle suksess med KPIer, lede endringer effektivt og identifisere risiko er viktig for kontinuerlig forbedring.
Ikke minst, krever det stadig læring, innovasjon og tilpasning til nye KI-trender for å ligge i forkant.

Dataene må klargjøres for KI dersom dere skal være konkurransedyktige. Dere må sette KI og data i sentrum av driften, og sørge for god datastyring, kvalitet og ledelse. Helt konkret må dataene være rene og nøyaktige, det må investeres i MDM (master data management), og bygges en skalerbar og sikker dataarkitektur.

Det er viktig å være tålmodige og proaktive, investere i FoU og lære opp medarbeiderne innen data og KI. En skalerbar dataplattform, skybasert eller på bakken (on-premises), er uunnværlig for å integrere, analysere og utnytte data effektivt for KI-drevne beslutninger.

Virksomheter som ønsker å ta i bruk KI møter tre barrierer: kognitiv forståelse, tilgang til kvalitetsdata og mangel på beste praksis.

Kognitiv forståelse: Overdreven tro på KIs effekter på kort sikt, overskygger ofte potensialet på lang sikt. Virksomheter må øke kunnskapen om KI hos alle, helt fra medarbeidere til styremedlemmer.
Datatilgang og - kvalitet: Ulike KI-teknologier (maskinlæring, computer vision, NLP og generativ KI) har ulike utfordringer innen datakvalitet, mengde og struktur. For å lykkes må du ha pålitelig og godt strukturert data.
Mangel på beste praksis: Skalering av KI-prosjektet kan være vanskelig på grunn av mislykket implementering. Det er helt avgjørende å utvikle beste praksis, sikre eget KI-eierskap og samle erfaring.

Et godt sammensatt KI-team er kritisk for at virksomheten din skal lykkes. Teamet kan bestå av både interne ressurser og ekstern støtte der det trengs, men det viktigste er å kombinere kunnskap om teknologi og forretning. Tett kobling mellom disse ferdighetene og teamene i virksomheten, er nettopp det som sikrer en vellykket KI-implementering.

Det er ikke nødvendig å ansette en CAO — Chief AI Officer, like lite som du trenger en Chief Wifi Officer. Du skal heller fordele ansvaret for KI på hele organisasjonen. KI starter ofte med små tverrfaglige team (“Tiger Teams”) som utvikler PoC-er (proof-of-concepts). Men etter hvert som KI modnes, trenger selskapet godt definerte ambisjoner, tilpasset teknologi og datastrategi. En tydelig operasjonsmodell for KI vil bistå med å kunne skalere KI-prosjekter.

Vår erfaring er at det å etablere et Centre of Excellence (CoE) for kunstig intelligens på tvers av hele virksomheten er en naturlig videreutvikling, der ekspertise, ressurser og beste praksis samles. Ledelsen av CoE avhenger av hvor strategisk viktig teknologi er for forretningen. Selv om CoE er en midlertidig struktur, er målet å integrere KI i hele selskapet, men det kan ta mange år før senteret kan avvikles.

Skalering av KI i store virksomheter krever en strukturert tilnærming.

Bruk en KI-driftsmodell som sammenstiller KI-initiativer med forretningsmål for effektivitet og skalerbarhet. Husk å definere klare mål, iverksette streng datastyring, og bygg skalerbar infrastruktur.
Samarbeid mellom teknologi- og forretningsteam, en kultur for kontinuerlig læring, og bruk av smidig metodikk er helt nødvendig for å lykkes.
Du kommer heller ikke unna etisk KI-bruk som å hindre bias og ha full åpenhet.
Driftsmodellen standardiserer prosesser, balanserer innovasjon med driftsstabilitet og sikrer langsiktig verdi. Det er noe annet enn en forretningsmodell som sikrer inntekter og verdiskaping.

KI-forordningen er en ny lov fra EU som skal sørge for at kunstig intelligens blir utviklet og brukt på en trygg og ansvarlig måte. Loven deler KI-systemer inn i ulike risikonivåer.

Systemer med høy risiko får strenge regler fordi feil kan få store konsekvenser.
Systemer med lavere risiko får færre krav, men må fortsatt være åpne om hvordan de fungerer.

Ved å følge loven, jobber vi etisk og brukerne kan stole på systemene våre. Hvis en virksomhet ikke følger kravene, kan den få store bøter – fra 10 til 40 millioner euro, eller 2–7 % av den globale omsetningen.