Fra idé til implementering: Slik starter du med AI i din bedrift

Den teknologiske utviklingen gjør kunstig intelligens (AI) stadig mer tilgjengelig. Uansett bedriftens størrelse eller bransje kan AI bidra til å effektivisere rutiner, forbedre kundeopplevelser eller legge grunnlag for nye tjenester. Utfordringen for mange er å gå fra en vag idé til en reell løsning som skaper varig verdi.

Nedenfor presenteres en stegvis prosess for å omsette AI-initiativ til praksis. Ved å følge disse trinnene kan man begynne i det små, bygge erfaring og kompetanse, og deretter skalere opp. Skulle dere trenge bistand, er det også mulig å kontakte Wabi for hjelp.

Trinn 1: Behovsanalyse og målsetting

Første skritt er å tydeliggjøre hva dere ønsker å oppnå med AI. Still spørsmål som:

• Hvilke problemer skal løses? Er målet å forbedre prognoser, automatisere kundehenvendelser eller skape mer treffsikre markedsanalyser?
• Hva slags data finnes tilgjengelig? Kvaliteten, omfanget og relevansen av data vil påvirke hele utviklingsløpet.

Ved å fastslå klare mål og vurdere om dataene er egnet til formålet, sikrer dere at prosjektet har en tydelig retning fra start.

Trinn 2: Valg av verktøy og tekniske løsninger

Når mål og behov er definert, vurderes egnede tekniske løsninger. Det finnes ulike rammeverk og verktøy for å utvikle, trene og drifte modeller. Valgene bør styres av eksisterende infrastruktur, kompetanse og budsjett. Dere trenger ikke nødvendigvis å investere tungt i infrastruktur – det finnes fleksible løsninger som kan tilpasses bedriftens størrelse og behov. Vurder også behovet for ekstern ekspertise for å navigere i landskapet av tekniske alternativer.

Trinn 3: Datainnsamling, klargjøring og kvalitetssikring

AI-modeller er avhengige av kvalitetsdata. Prosessen starter ofte med:

• Rensing og formatering: Fjerning av dupliserte datapunkter, retting av feil og tilpasning av format.
• Berikelse av data: Innlemme nye datakilder der det er relevant for å øke modellens nøyaktighet.
• Sikring av personvern og sikkerhet: Anonymisere eller pseudonymisere persondata for å etterleve gjeldende regelverk.

God datakvalitet legger grunnlaget for pålitelige resultater og bedre modellers yteevne.

Trinn 4: Modellutvikling og -trening

Når dataene er klare, utvikles og trenes selve modellen. Dette innebærer:

• Testing av ulike tilnærminger: Forsøke flere algoritmer eller metoder for å finne den som best løser oppgaven.
• Justering av modellparametere: Finjustere innstillinger for å øke nøyaktigheten.
• Validering og test: Dele data i trenings-, validerings- og testsett for å sikre at modellen generaliserer godt og ikke overtilpasses.

Målet er å skape en robust, presis og pålitelig modell.

Trinn 5: Pilotprosjekt

Før full utrulling kan det være lurt å starte i liten skala med et pilotprosjekt. En pilot gjør det mulig å:

• Avdekke svakheter i tidlig fase
• Innhente tilbakemeldinger fra brukere eller kunder
• Gjøre nødvendige justeringer før bred iverksettelse

En vellykket pilot gir trygghet og innsikt, slik at dere kan gå videre med større selvtillit.

Trinn 6: Integrasjon og skalering

Etter en vellykket pilotfase kan AI-løsningen integreres i bedriftens eksisterende systemer og arbeidsflyter. Dette kan innebære at modellens anbefalinger automatisk brukes i drift, at resultater presenteres i interne dashbord, eller at kundene møter AI-baserte funksjoner direkte.

Når løsningen er på plass, kan den skaleres. Det kan bety å legge til nye funksjonaliteter, øke kapasiteten eller anvende teknologien på nye problemstillinger innen virksomheten.

Trinn 7: Kontinuerlig optimalisering og videreutvikling

AI-prosjekter er sjelden “ferdige”. Datagrunnlag, markedsforhold og behov endrer seg over tid. Derfor er det viktig å:

• Overvåke løsningens ytelse: Følge med på modellens nøyaktighet, hastighet og stabilitet.
• Oppdatere og forbedre: Tilpasse løsningen til nye data eller situasjoner, og utforske muligheter for forbedring.
• Fortløpende evaluere effekt: Måle verdien av løsningen for å sikre at den bidrar til å nå bedriftens mål.

Begynn i det små, bygg kompetanse og skaler

Det er fullt mulig å starte med et begrenset pilotprosjekt som fokuserer på én avgrenset problemstilling. Når denne løsningen gir verdi, har dere skaffet dere erfaring og bevis på at AI kan fungere i praksis. Derfra er veien kortere til å utvide, teste nye ideer og skape større verdier gjennom mer ambisiøse prosjekter.

Ønsker dere hjelp med å finne riktig vei fremover, kan dere kontakte Wabi for profesjonell støtte. Ved å følge denne trinnvise tilnærmingen, investere i datakvalitet, velge riktige tekniske løsninger og jobbe iterativt, kan dere bygge AI-kompetanse og -løsninger som gir varig verdi og strategiske fordeler.

‍