Radikalt om AI i bedriften
Alle bedriftsledere vet at AI kommer og at man må ri denne bølgen for å ikke utkonkurreres i fremtiden. Men er det nødvendig NÅ, eller kan jeg vente noen år å se det an? Usikkerheten er det mange som kjenner på. Bedrifter som ønsker å ta i bruk "AI" som et ledd i en digitaliseringsreise, er som regel usikker på hvordan man skal gjennomføre og sørge for at den sagnomsuste "verdien" skal sikres. Og om man er klar for dette teknisk og organisatorisk. For det vil jo kreve en investering. Derfor starter man gjerne med en Proof of Concept (PoC) eller kanskje en Proof of Value om man er litt grundigere.
Og så stopper det der. Harward Business Review skrev nylig at 4 av 5 AI prosjekter aldri blir satt ut i live. I Norge har jeg på følelsen at dette tallet snarere er 9 av 10. Men det skyldes ikke mislykkede PoC'er. De viser nesten uten unntak at det er store verdier å hente, uansett virksomhet, I tillegg til øket kundetilfredshet, og bedre kundeopplevelse.
| " Du trenger ikke bygge en stor AI plattform, Cloud arkitektur, datavarehus eller kundeplattform for å komme i gang."
En hel bransje bestående av AI eksperter og teknologer, og mange bedriftsledere, har lenge følt på PoC-utmattelse og begynt å tvile på om AI drømmen kanskje ikke er for dem...
Det virker simpelthen for komplekst og stort å skulle samle alle data som skal til, få orden på bakenforliggende systemer, og investere i organisasjonen. Men PoCer har en tendens til å overselge, og dermed underlevere ift forventningene. De er også typisk ikke designet for det man egentlig må gjøre for å lykkes med AI, og da er man jo like langt.
Å implementere AI i å styrke virksomhetens verdiskapning handler først og fremst om eksperimentering, og en reise med iterative prosesser for læring, utprøving. Det er mye mer et spørsmål om mot til endring og handling, enn det er et spørsmål om teknologi, data og organisasjon. Vi har deltatt i slike prosjekter i alle fasonger og sitter på en del erfaring.
Vårt klare råd er enklere enn det høres ut til; å starte med et prosjekt for å gjennomføre en konkret forbedring v.h.a. AI - i skarp produksjon (selvsagt etter tekniske tester) - med plan om å forbedre det senere og fortsette i produksjon. Målet må også være å oppnå læring som kan brukes i de neste prosjektene. Organisasjonen kan du tilpasse underveis. Planer kan være ukompliserte og lettbente og dermed enkle å revidere. Du trenger ikke bygge en stor AI plattform, Cloud arkitektur, datavarehus eller kundeplattform for å komme i gang. Du trenger ikke "fikse" datakvaliteten i ERP løsningen generelt. Det kan hende du trenger en ny plattform etterhvert men det lærer du best, og raskest, ved å eksperimentere. Senk forventningene i organisasjonen.
Det er ikke alle som er vant med slik styringsmodell og dette kan høres vel naivt ut. Særlig gjelder dette operasjonell og forretningskritisk IT i virksomheten. Med god grunn.
Men vi vet at dette fungerer med en modig ledelse og det skjer ikke noe før du begynner. Kundene, leverandørene, og de ansatte vil elske at du tester ut forbedringer, gi deg all mulig rom for å feile.
Prøv selv så skal du se.
*** - *** - ***