KI-guide for lederen

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.  

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.  

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.  

 

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. 

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.