Generativ AI: Ingen sprint, utan ett maraton - Vägledande principer för AI-framgång

Generativ AI (Gen AI) har snabbt blivit ett banbrytande hjälpmedel i arbetslivet och har potential att förändra sättet vi arbetar på i grunden. Den ger oss verktyg för att snabba upp eller automatisera uppgifter, höja kvaliteten på leveranser och främja innovation och kreativitet. Denna breda förändringskraft påverkar alla medarbetare. Samtidigt innebär Gen AI vissa risker, såsom felaktigheter, hallucinationer, etiska dilemman, säkerhetsbrister, dataläckor och juridiska utmaningar.

Trots dessa utmaningar råder det inga tvivel om att Gen AI är här för att stanna, tack vare de betydande fördelar den erbjuder. Företag som accepterar denna verklighet förstår att det handlar om en långsiktig resa – ett maraton, inte en sprint. Att bara hoppas på snabba vinster är ingen smart AI-strategi, lika lite som att vinna på lotto är en affärsplan. Lyckan kan visserligen slå till, men du bygger en säkrare framgång genom att samtidigt stärka dina grunder: datastyrning, regelefterlevnad, interna processer samt medarbetarnas AI-mognad.

I den här artikeln utforskar vi de viktigaste principerna för att anta ett maratonperspektiv på Generativ AI och säkerställa att din organisation förblir konkurrenskraftig och blomstrar i en snabbt föränderlig värld. 

Datakvalitet först

Som organisation har man nu tillgång till otroligt kraftfulla AI-modeller som GPT, Claude, Mistral och flera andra. Men kom ihåg: det har alla andra också. För de flesta företag är skillnaden mellan framgång och misslyckande inte längre förmågan att utveckla de mest avancerade algoritmerna, utan snarare kvaliteten på den data som används. Med andra ord, eftersom modellerna blir alltmer standardiserade, ändras slagfältet från algoritmisk överlägsenhet till datakvalitet. 

Om AI-transformationen är ett maraton, så är data bränslet – löparens kostplan. Och precis som en bra kostplan måste den vara hälsosam. Er data måste vara aktuell, korrekt, komplett och så opartisk som möjligt – och den måste förbli så över tid. Ett bra beslut baserat på felaktig information blir i slutändan ett dåligt beslut, och ingen organisation har råd att driva sin verksamhet under sådana risker. 

Historiskt sett har AI, liksom traditionell BI, främst arbetat med strukturerad data – tabeller med rader och kolumner. Att säkerställa kvaliteten på denna data var redan en utmaning. Men spelplanen har förändrats: dagens AI kan bearbeta ostrukturerad data, såsom textfiler, bilder, ljud och video. Detta utökar AI:s användningsområden avsevärt, men gör också att säkerställandet av datakvalitet blir betydligt mer komplext.

Tänk på detta: antalet produkter en kund har köpt, lagrat i en CRM-tabell, är antingen korrekt eller felaktigt – en relativt enkel validering. Men hur är det med ett protokoll från ett möte som sammanfattar säljarens senaste interaktion med kunden? Kvaliteten på sådan ostrukturerad information är svårare att bedöma. Den kan vara delvis korrekt, partisk eller innehålla känslig information. Med ostrukturerad data existerar kvalitetsmått på en kontinuerlig skala, vilket gör governance till en betydligt mer komplex utmaning för organisationer. Denna växande komplexitet kräver starkare processer för datastyrning. 

Nyfiken på mer information? Kolla in vårt white paper "Generative AI - Visa for a more interactive digital future".

Informationshantering är fortfarande ett mänskligt ansvar

Än så länge finns ingen magisk lösning där AI på egen hand kan bedöma kvaliteten på den data som matas in i ett annat AI-system. Det skulle onekligen göra saker enklare, men vi är helt enkelt inte där än. För tillfället förblir informationshantering i hög grad ett mänskligt ansvar. 

Det betyder dock inte att AI inte kan hjälpa till. AI kan flagga känsliga dokument, utvärdera textkvalitet och till och med identifiera potentiell felinformation. Men dessa funktioner fungerar endast som acceleratorer. Utan mänsklig översyn kan bristande datakvalitet snabbt spridas i stor skala, vilket leder till ökade fel och risker. 

För att undvika detta måste organisationer implementera robusta processer för att säkerställa dataintegritet, med fokus på att eliminera inkonsekvenser och täppa igen luckor i datatäckningen. Existerande ramverk för datastyrning bör stärkas och anpassas till de unika utmaningar som Generativ AI medför. Att förbättra datakvalitet är ingen engångsinsats eller en snabb fix – det är en gradvis process som måste ske stegvis, en tillämpning i taget. 

Välj ett område som gör skillnad

Istället bör fokus ligga på små, hanterbara tillämpningar. Ännu bättre är att identifiera den mest centrala funktionen i er MVP (Minimum Viable Product) och sätta den i produktion först. På så sätt kan ni samla in feedback, validera governance-processer och bygga en stabil grund steg för steg. Små, välriktade framgångar är alltid mer värdefulla än stora misslyckanden. 

Det handlar om människor och kompetens

På lång sikt kan AI omdefiniera själva arbetslivet och påverka alla medarbetares vardag. Redan nu ser vi hur AI minskar klyftan i prestation mellan toppresterande medarbetare och andra, vilket kan leda till en omvärdering av hur vi mäter prestation. 

Som med all banbrytande teknik går AI från att vara ett val till en förväntan – och slutligen en nödvändighet. Idag är AI i arbetslivet fortfarande frivilligt för de flesta, men när produktivitetsfördelarna blir uppenbara kommer det snart att bli en självklarhet. 

Därför måste ledare prioritera AI-utbildning och ge alla medarbetare de verktyg de behöver för att anpassa sig. En proaktiv strategi säkerställer att alla får samma möjligheter att utvecklas och förhindrar att en klyfta uppstår mellan de som tidigt anammar tekniken och de som halkar efter. 

people marathon

En långsiktig vision för framgång

Det finns mycket mer att utforska när det gäller AI-transformation. Ansvarsfrågor, AI-governance, efterlevnad av nya regelverk samt hållbar och etisk AI-användning är bara några av de nyckelaspekter som avgör en lyckad övergång. 

I slutändan är AI ett kraftfullt verktyg som kan driva branschöverskridande transformation när det används på ett genomtänkt sätt. Framgång handlar om att anta ett maratonperspektiv – att prioritera informationskvalitet, främja en kultur av AI-tillämpning, hantera utvecklingen i rätt takt och ha en tydlig och strategisk vision. 

Artikel­författare

Daniel Ehnhage
Daniel Ehnhage
Business Area Manager Data & AI
Kontakt
jeremy_el_aissaoui_0.png
Jérémy El Aissaoui
AI Expert
Kontakt