For ja, det finnes noen grep å ta for å minske forspranget og henge med i KI-utviklingen. Virksomhetene som klarer det, vil fort bli mer konkurransedyktige. Her er fem prioriteringer for å komme i gang på riktig måte.
1. KI-kunnskap i ledelsen
Ledelsesstøtte er avgjørende. Flere av selskapene jeg har snakket med, som ennå ikke har tatt i bruk Generativ KI, sier at mangel på kunnskap blant ledere er en av barrierene for å komme i gang. Ledere må skaffe seg kunnskap om den potensielle verdien KI kan gi, og presse organisasjonene til å omfavne teknologien. Bli inspirert av hvordan andre bransjer og virksomheter tar i bruk KI, og skap fora for kunnskapsheving og -deling.
Les også: ChatGPT – på én, to, tre!
2. Kom i gang med KI-prosjekter
Å starte med få og prioriterte applikasjoner er også viktig. Alle selskaper trenger ikke å starte fra bunnen av. De mest relevante KI-applikasjonene i ulike sektorer er allerede godt kjent. Velg de som er mest aktuelle for organisasjonens behov, og bruk smidig tilnærming til å utvikle de. De første prosjektene har mål om å lære, mens de mer modne virksomhetene har KI-ambisjoner som skal gi effektiviseringsgevinster eller posisjoneringsmuligheter.
3. Jobb med partnere
Å jobbe med eksterne partnere og leverandører kan også være gunstig. Særlig om mangelen på moderne teknisk infrastruktur er en barriere. I stedet for å vente på å oppgradere IT-infrastrukturen, kan selskaper jobbe med eksterne partnere og stole på nøkkelferdige KI-plattformer for å få løsninger på plass raskt.
Les også:Ledere som jobber sammen med AI, vil utkonkurrere ledere som jobber alene og uten AI
4. Ta styring
Det er avgjørende å tilpasse KI-prosjekter til behovene virksomheten har. KI-piloter kan raskt spore av, dersom de ikke styres godt fra start. Selskaper bør derfor opprette skreddersydd styring spesielt for KI-prosjekter. På den måten blir det enklere å ta raske beslutninger og komme med innspill underveis, samtidig som prosjektet opprettholder fremgang. Kryss-funksjonelle team med glødende interesse for teknologi og verdiskaping er et godt sted å starte. Endringsdyktighet og -vilje er gode egenskaper.
5. Etabler en operasjonsmodell for KI
Alle KI-prosjekter gir læring og det er essensielt at denne læringen dokumenteres. Nye problemstillinger vil dukke opp og disse må besvares. Gjentagende problemstillinger er for eksempel personvern, kunnskap, immatrielle rettigheter, datakvalitet – og tilgang, teknologivalg, verdiforslag/ROI, styring og ledelse. Det bør derfor etableres en operasjonsmodell for KI som utvikles kontinuerlig, og som gjør virksomheten klar for å skalere KI.
KI er ikke et valg, men en nødvendighet
KI er en kraftfull teknologi som har potensiale til å forandre spillereglene for virksomheter i alle bransjer. De som aktivt tar i bruk KI i dag, får en betydelig fordel i morgen. Selskaper som har vært passive med å omfavne KI, må ta avgjørende grep for å lukke gapet. De som klarer det, vil også lede an i den videre sprinten.
Les også:Hvordan påvirker kunstig intelligens deg som leder?
Tekst: Caspar M Lund, han er leder for kunstig intelligens hos Sopra Steria. Foto: Sopra Steria
