SÅ IDENTIFIERAR OCH PRIORITERAR DU
AI ML USE CASES FÖR DITT FÖRETAG

Att identifiera och prioritera AI use case för ditt företag är viktigt för att möta specifika utmaningar effektivt. För att lyckas med AI måste dessa teknologier matcha dina affärsmål och behov. Denna guide ger dig tips på hur du väljer ut de AI use case som gör störst nytta för din verksamhet.

Vanligaste flaskhalsarna i AI-integration

Innan vi börjar är det bra med lite bakgrund. En undersökning från Oreilly visar att de största hindren för AI är brist på skicklig personal och problem med datakvalitet. Att hitta rätt AI use cases är också en stor utmaning.

Det finns en tydlig skillnad i utmaningar mellan företag som redan använder AI i sin produktion och de som fortfarande utvärderar potentialen. För företag som fortfarande utvärderar potentialen är de stora utmaningarna ofta relaterade till kulturell beredskap och komplexiteten i att identifiera genomförbara AI use cases. För företag som redan använder AI handlar utmaningarna mer om datakvalitet och teknisk infrastruktur.

Bottlenecks to AI adoption

Källa: Oreilly – AI Adoption in the Enterprise 2022

Förstå ditt affärslandskap

Det första steget på denna resa är att göra en ordentlig djupdykning i ditt företags affärslandskap. Det innebär att du behöver ha en klar bild av dina strategiska mål, förstå detaljerna i dina operativa processer, och identifiera vilka problem som bromsar effektivitet eller tillväxt. Oavsett om du vill förbättra kundnöjdhet, effektivisera produktionen, eller optimera logistiken, kommer en omfattande översikt av ditt företag att lägga grunden för att identifiera relevanta AI-tillämpningar.

Utvärdera din data- och teknologi

AI behöver data för att fungera. Se till att du har tillgång till kvalitativ data och att din tekniska infrastruktur kan stödja AI. Utan rätt verktyg och system blir det svårt att lyckas. Detta steg är viktigt för att se till att ditt företag inte bara är redo i teorin, utan också praktiskt kan använda AI-teknik effektivt. Genom att se över din tekniska infrastruktur ordentligt, ser du till att ditt företag kan ta emot AI och verkligen använda det till sin fulla potential.

Utforska AI-möjligheter

När du har en solid förståelse för dina affärsmål och tekniska kapaciteter är det dags att utforska landskapet av AI för potentiella möjligheter. Detta innebär att forska kring AI-trender, lösningar, och framgångshistorier både inom och utanför din bransch. Sök efter AI use cases som adresserar liknande utmaningar eller mål, och samla insikter om hur dessa teknologier har använts för att skapa värde.

Matcha AI-kapaciteter med dina affärsbehov

När du vet vilka AI-lösningar som finns, är det dags att välja de som passar bäst för just ditt företags behov. Det betyder att du ser över vilka problem eller mål du har och väljer AI-verktyg som kan hjälpa till med just de sakerna.

Till exempel, om du vill sänka dina kostnader, kan AI som automatiserar jobb eller förutser när maskiner behöver underhåll vara bra att använda.

Så prioriterar du olika AI-initiativ

När du har identifierat olika AI use case som kan vara till nytta för ditt företag, är det viktigt att bestämma vilka av dem som är viktigast att genomföra först.

Det innebär att du måste titta på varje möjligt AI-projekt och bedöma dem efter tre huvudkriterier:

1. Potentiell inverkan: Hur stor effekt kan detta AI-projekt ha på ditt företag? Tänk på både de positiva effekterna, som ökad effektivitet eller förbättrad kundnöjdhet, och eventuella negativa effekter, som kostnader eller risker.

2. Genomförbarhet: Hur realistiskt är det att genomföra detta AI-projekt? Bedöm tekniska utmaningar, tillgängliga resurser, och hur lång tid det kan tänkas ta. Vissa AI-projekt kan kräva avancerad teknik eller expertis som ditt företag inte har tillgång till just nu.

3. Överensstämmelse med affärsmål: Hur väl stämmer detta AI-projekt överens med dina övergripande affärsmål? Ett projekt som direkt bidrar till dina huvudmål bör prioriteras högre än ett som är mindre relevant.

 

Exempel på prioritering av AI-initiativ

Låt oss säga att ditt företag har identifierat tre potentiella AI use case:

• AI-driven kundtjänst

• Prediktivt underhåll

• Automatiserad dokumenthantering

Om ditt huvudmål för året är att minska kostnader, kanske det prediktiva underhållet prioriteras högst eftersom det direkt adresserar detta mål genom att minska underhållskostnader och oväntade driftstopp. AI-driven kundtjänst kan också ha en hög prioritet om kundnöjdhet är ett sekundärt mål, medan automatiserad dokumenthantering kanske är mindre kritisk och kan genomföras senare.

Genom att noggrant bedöma och prioritera dina AI-initiativ kan du säkerställa att du investerar dina resurser där de kan göra störst nytta och på bästa sätt stödja dina affärsmål.

Pilotprojekt och utvärdering

Innan du gör en fullskalig implementering är det klokt att genomföra pilotprojekt för de AI use case som har högst prioritet. Dessa piloter fungerar som testmiljöer, där du kan utvärdera effektiviteten av AI-lösningarna i en kontrollerad situation. Analysera resultaten av dessa tester mot dina mål och gör justeringar baserade på de insikter du får.

Skalning och integration

När dina testprojekt med AI visar sig vara framgångsrika, är det dags att börja använda AI mer och i större delar av din verksamhet.

Skalning innebär att du använder AI i fler delar av ditt företag. Om du började med AI för en specifik uppgift, som att förbättra kundtjänsten, kan du nu utvidga detta till andra områden, som marknadsföring eller lagerhantering.

Integration handlar om att få AI-teknologin att fungera tillsammans med dina befintliga system. Istället för att AI fungerar för sig själv, kopplar du den till dina andra system så att allt kan arbeta tillsammans smidigt.

Kontinuerlig förbättring och anpassning

AI-landskapet förändras ständigt, och tekniska framsteg sker snabbt. Det är viktigt att ha en inställning som omfattar kontinuerlig förbättring och att vara beredd att anpassa dina strategier för att utnyttja nya möjligheter och möta nya utmaningar.

Genom att följa dessa steg kan du säkerställa att dina AI-insatser är väl anpassade till dina affärsmål och kapabla att leverera konkret värde. Om du behöver vägledning eller hjälp med att navigera genom komplexiteten i AI-integration, erbjuder Elvenite en workshop designad för att hjälpa företag att upptäcka och utveckla de mest värdefulla AI use case som är skräddarsydda för just dina unika operativa behov och strategiska mål.

NYHETER. INSIKTER. KÄRLEK.

Skapa framgång med hjälp av smart analys

Skapa framgång med hjälp av smart analys

SKAPA FRAMGÅNG MED HJÄLP AVSMART ANALYSMed ett stort dataflöde är det essentiellt att inte bara samla in information - utan att också strukturerat och målinriktat analysera den. Att bygga en smart analys är en kraftfull metod som leder till djupare insikter,...

läs mer
Det här är självlärande AI

Det här är självlärande AI

DET HÄR ÄR SJÄLVLÄRANDE AIAI i livsmedelsindustrinNär du streamar en serie på Netflix eller njuter av en riktigt bra spellista på Spotify, arbetar sofistikerade algoritmer diskret i bakgrunden för att skräddarsy dina rekommendationer. Tekniken, känd som självlärande...

läs mer
En titt på infor’s multi-tenant strategi 2024

En titt på infor’s multi-tenant strategi 2024

EN TITT PÅ INFOR'S MULTI-TENANT STRATEGI 2024ERP & IntegrationI den digitala världen är förändring det enda konstanta. Molntekniken har revolutionerat ERP-system, och Infor är inget undantag med sina molnbaserade ERP-lösningar. Infor tar ett strategiskt steg mot...

läs mer