Abstrakt billede af mange mennesker set oppefra, der går på virtuelle gader

Seks spørgsmål, din virksomhed bør stille, inden AI-rejsen påbegyndes

Mindre end 5 % af de virksomheder, der har investeret i AI, har opnået det forventede afkast på deres investering.


Opsummering:
  • Det er afgørende at definere hvad, hvordan og hvorfor, inden implementeringen af AI går i gang.
  • Din virksomheds AI-investeringer skal understøtte virksomhedens forretningsstrategi.
  • Der er ikke én løsning, som passer alle, og tilgangen til AI bør tilpasses den enkelte virksomheds modenhed.

AI er på manges læber. Flere taler om AI’s revolutionære påvirkning på eksisterende virksomheder, på eksisterende markeder og på måden vi alle tilegner og anvender viden. Dette har utvivlsomt et gran af sandhed.

Faktum er dog ifølge flere studier, at det stadig er under 5 % af de virksomheder, der har investeret i AI, som har modtaget forventelig ROI fra denne investering.

At definere ”hvad, hvordan og hvorfor” før implementeringen påbegyndes er utroligt vigtig, viser EY's erfaring fra implementeringer globalt. Kompleksiteten er ofte tilsvarende for små og mindre virksomheder som for større, når det kommer til AI. Så derfor er det også vigtigt for SMV-segmentet at fare lempeligt afsted med en god og gennemtænkt plan som kompas. Der findes ikke én løsning, som passer alle, og selvom der findes best practices bør tilgangen tilpasses den enkelte virksomheds modenhed og behov.

I denne artikel stiller vi seks spørgsmål, som vi anbefaler, at I besvarer, inden I initierer jeres AI-planer.

1. Hvordan understøtter AI vores forretningsstrategi?

I har brugt tid og energi på jeres forretningsstrategi, så EY’s anbefaling er, at jeres AI-investeringer supporterer denne strategi. Hvordan skal AI kunne accelerere jeres strategiske målsætninger? Kan I håndtere en endnu mere ambitiøs strategi ved brug af AI? Eller er der dele af jeres strategi, som ikke kan lade sig gøre uden tilgængelighed af AI?

I har en konstant mængde ressourcer til rådighed som virksomhed. De kan ikke bruges to gange. Så vær klar på, hvad I muligvis må gøre mindre af, hvis I tilvælger AI som fokusområde.

2. Hvad vil vi gerne opnå ved brug af AI?

Der er mange mulige use-cases, hvor AI kan bidrage med forbedringer. Derfor er det også nemt at lade sig forblænde og miste orienteringen.

Arbejd med jeres organisation og identificer de use-cases, som forventeligt giver et acceptabelt afkast og kan leveres med jeres nuværende teknologi, data og kompetencer.

Der findes tre niveauer af use-cases, som påvirker organisationen forskelligt:

Individuelle

Individuelle use-cases hjælper den enkelte til at øge sin produktivitet eller kvalitet. Det kan være Microsoft Copilot, som hjælper med at skabe overblik over udestående aktiviteter i din indbakke eller Adobe Firefly, som kan fjerne baggrunde fra billeder brugt i Marketing.

Funktionelle

Funktionelle use-cases påvirker en funktion i organisationen. Det kan være hos HR hvor stillingsopslag skrives ved brug af AI eller Marketing som bruger ’deep research’ til at komme hurtigt i gang med konkurrent- eller markedsanalyse.

Transformative

Transformative use-cases påvirker virksomheden på tværs af værdikæden. Det kan være jeres Procure-to-Pay, som helt eller delvist kan automatiseres med AI. Det kan også være automatiseret kunderejse og support, som hjælper kunden fra onboarding til support og til eventuel opsigelse og derved potentielt bidrager til en bedre kundeoplevelse og tilfredshed - for ikke at nævne en mulig effektivitetsgevinst. 

3. Er vores virksomhed og medarbejdere klar til AI?

AI anvender og påvirker teknologi, processer og mennesker, som er byggestenene for jeres kultur. Kan jeres kultur absorbere ændringer i alle tre dimensioner? Det er ikke tilstrækkeligt kun at orientere sig mod den ene eller de to. Succesfuld AI kræver forankring i de øverste ledelseslag og herefter styret change management på alle underliggende lag.

EY’s analyse viser at op imod 80 % af fejlslagne AI- og dataprojekter fejler grundet manglende eller utilstrækkelig change management. Så husk medarbejderne på jeres rejse – det er ofte forskellen på succes eller fiasko.

4. Har vi anskuet de tekniske, procesmæssige og menneskelige påvirkninger?

Har I konsekvensberegnet, hvad AI vil kræve for at blive en succes? Mange tekniske platforme introducerer AI – for eksempel CRM- og ERP-systemer. Er AI-funktionalitet allerede planlagt fra jeres leverandører eller måske allerede tilgængeligt? Eller skal I opgradere, udskifte eller tilføje til jeres arkitektur? Skal I købe eller bygge selv evt. via partnere? Det vil påvirke, hvilke kompetencesæt I fremadrettet vil have brug for. Specielt for mindre virksomheder kan det være en vigtig beslutning.

Relateret artikel

Tiltag fra EU-Kommissionen for brug af AI-teknologier

EU-Kommissionen har implementeret flere tiltag for at sikre overholdelse af gældende regler for brugen af AI-teknologier.

    AI kræver ofte stærke processer. Det kan være softwareudvikling, data governance, eller risikoprocesser. EU har introduceret EU AI-Act til beskyttelse af det enkelte individs påvirkning fra AI. Denne kræver at AI use-cases beskrives og risikoklassificeres. Afhængigt af klassifikationen træder forskellige krav i kraft – i nogle tilfælde vil det ikke være tilladt at bruge AI use-case. Hvis AI-reguleringen ikke overholdes er der risiko for bøder op til 7 % af jeres årlige omsætning. Derfor er det vigtigt at introducere klar governance af brugen af AI i jeres virksomhed.

     

    5. Kan vores data understøtte vores AI-ambitioner?

    Data med god kvalitet har aldrig været vigtigere – den er benzinen som skal sikre at din AI-motor fungerer korrekt og er værdiskabende. Forestil dig at du analyserer dine data med "generative AI". Den bearbejder og ræsonnerer baseret på dine data og kan konkludere forkert hvis data er forkerte. Dette vil kunne skade din forretning. Både dit omdømme og resultat. Tilsvarende hvis en medarbejder ikke er tilpas kritisk for troværdigheden af præsenteret data.

     

    Derfor er det væsentligt at vurdere, om mængden og kvaliteten af data er tilstrækkelig for præcise resultater, før implementeringen af use-casen påbegyndes. Eller om I bør sikre at data har de rette karakteristika, inden I påbegynder implementeringen.

     

    6. Hvordan måler vi succes med vores AI-indsats?

    Det er afgørende at have tydelige succeskriterier fra start, så I løbende kan vurdere, om AI-implementeringen skaber den forventede værdi for jeres virksomhed. Overvej hvilke måltal, der er relevante for jeres use-cases, og hvordan I løbende kan indsamle feedback og monitorere resultater. Og hav en løbende dialog med de nødvendige stakeholders, om værdien er tilstrækkelig til at fortsætte eller om I bør sadle om og omprioritere jeres ressourcer. På den måde sikrer I, at AI bliver en reel og konstant kilde til forretningsmæssig værdi.

     

    Hos EY har vi hjulpet virksomheder fra start til slut både med individuelle og forretningsformative transformative use-cases. Derudover startede vi selv i 2021 med etablering af EY.ai, som nu anvendes dagligt af mere 75 % af EY’s ansatte.

     

    Hvis din virksomhed gerne vil høre mere om, hvordan EY har hjulpet andre eller kan hjælpe jer, så tag endelig fat i os for en uforpligtende snak. Eller hvis du har spørgsmål eller kommentarer til denne artikel.

     

    Kontakt: Rune Lykke-Kjeldsen, Associate Partner, Consulting, AI & Data, tlf. 2529 3395


    Sammendrag 

    AI har stort potentiale, men under 5 % af virksomhederne har opnået forventet ROI. EY anbefaler, at virksomheder nøje overvejer en række centrale spørgsmål før en AI-implementering, herunder: Hvad virksomheden vil opnå med AI og hvordan AI understøtter forretningsstrategien, om virksomhed og medarbejdere er klar, hvilke tekniske, procesmæssige og menneskelige påvirkninger af AI implementering der kan være, og om data kan understøtte AI ambitionerne. Endelig skal man overveje hvordan man måler succes i forhold til AI-indsatsen.

    Om denne artikel