Så undviker du AI-projektens vanligaste fallgropar
– och maximerar din affärsnytta
AI (Artificiell Intelligens) är ett ämne som ständigt väcker intresse och löften om att revolutionera allt från affärsprocesser till kundupplevelser. Men trots dess potential misslyckas hela 80 % av AI-projekten. Vad är det som går fel, och hur kan företag dra nytta av AI på rätt sätt? I vårt senaste webinar diskuterades just detta – här summerar vi de viktigaste insikterna och bästa strategierna för att lyckas med AI.
Varför misslyckas så många AI-projekt?
Många AI-projekt stöter på problem tidigt i processen, ofta på grund av tekniska utmaningar och bristande förståelse för hur AI kan kopplas till affärsnytta. Här är några vanliga fallgropar:
- Komplexa tekniska utmaningar: Att hantera komplexa AI-modeller kan vara svårt, särskilt om organisationen saknar den rätta kompetensen eller om modellerna är svåra att implementera.
- Otydliga mål och affärsnytta: Många AI-projekt saknar en tydlig målbild eller koppling till verksamhetens behov, vilket leder till att lösningarna inte levererar värde.
- Dålig datahantering: Utmaningar med att samla in och bearbeta kvalitativ data, eller att hantera stora datamängder, gör att projekten inte kan byggas på en stabil grund.
Så lyckas du med ditt AI-projekt
För att undvika dessa fallgropar och maximera värdet av AI är det viktigt att ha en tydlig och systematisk process. En framgångsrik strategi börjar med att identifiera verkliga problem som AI kan lösa. Här är några rekommendationer från webinariet:
- Involvera ämnesexperter: Att arbeta nära ämnesexperter inom din bransch är avgörande för att identifiera de mest relevanta faktorerna (features) i dina AI-modeller. Deras insikter hjälper till att finjustera och optimera resultatet.
- Identifiera rätt problem: Utgå från verkliga utmaningar i verksamheten. Fråga dig själv: Är det här ett problem värt att lösa? Kan AI hjälpa? Finns det en tydlig affärsnytta?
- Systematisk process: Följ en beprövad utvecklingsmodell som CRISP-DM, där du systematiskt analyserar problemet, samlar in och bearbetar data, tränar modeller och kontinuerligt itererar för att förbättra lösningen.
- Säkerställ bra datahantering: Data är grundläggande för AI. Samla in rätt data, säkerställ att den är representativ och fri från bias, och håll den uppdaterad för att modellen ska prestera på topp.
- Börja i liten skala: Många företag gör misstaget att satsa stort på AI direkt. Istället rekommenderas att börja smått, exempelvis med ett pilotprojekt, för att lära sig processen och dra värdefulla insikter inför framtida skalning.
AI:s framtid inom olika branscher
Under webinariet diskuterades även hur olika branscher har kommit olika långt i sin användning av AI. Bank- och finanssektorn har varit tidiga med AI-lösningar för riskbedömning och prediktiva modeller. Samtidigt växer intresset snabbt inom tillverkningsindustrin och gruvindustrin, där AI kan hjälpa till att optimera processer och förbättra produktiviteten. Fordonsindustrin, med sitt fokus på autonoma fordon, är en annan bransch som ligger i framkant när det gäller AI.
Slutsats: AI kräver rätt strategi för att lyckas
AI kan vara en kraftfull teknologi som revolutionerar verksamheter, men för att lyckas krävs en tydlig strategi, systematisk process och rätt kompetens. Genom att fokusera på verkliga problem, säkerställa bra datahantering och börja i liten skala kan företag maximera nyttan av AI och undvika de vanligaste fallgroparna.
Vill du fördjupa dig ännu mer i hur du kan lyckas med AI-projekt? Se vårt webinar i efterhand där vi går igenom dessa ämnen i detalj och ger fler konkreta exempel och tips!
Se webinariet här
Kontakt
Region
