Skip to main content Skip to footer

Introduksjon

Helt siden generativ kunstig intelligens kom inn i forretningssamtalen sent i fjor, har det blitt umulig å skille ideen om å være "fremtidssikker" fra det å ta i bruk AI. Med denne kraftige teknologien kan bedrifter oppnå hastigheten, smidigheten og nøyaktige beslutningsprosesser de trenger for å konkurrere i dagens raskt skiftende miljø.

Selv før generativ AI kom, vokste bruken av AI. I en fersk studie av Economist Impact var AI og maskinlæring (ML) blant de seks beste teknologiene respondentene allerede hadde tatt i bruk eller planla å ta i bruk i sin søken etter å være klare for fremtiden (se figur 1). Cognizant samarbeidet med Economist Impact om studien – som spurte 2000 globale ledere på tvers av bransjer – som en del av vårt pågående arbeid med å definere hva som kreves for å være klar for fremtiden og hvor nærme bedrifter er å nå en fremtidssikker tilstand. (For hele studien, se "Klar for alt: hva det vil si å være en moderne bedrift.")

I vår analyse av dataene sa nesten syv av 10 at AI/ML er et topp investeringsområde, noe som indikerer deres tro på at det er avgjørende for å gjøre forretninger effektivt i dag.

AI er en topp-6 mest brukt teknologi

Spørsmål: Hvilken av følgende teknologier har bedriften din tatt i bruk, eller planlegger å ta i bruk?

1. Cloud computing (89 %)
2. Tingenes internett (83 %)
3. Big data-analyse (80 %)
4. Robotic Process Automation (RPA)
5. Avansert cloud computing (69 %)
6. Kunstig intelligens/maskinlæring (68%)*

*Knyttet til crowdsourcing og 5G (68 %)
Base: 2000 toppledere
Kilde: Economist Impact study
Figur 1

Samtidig sa imidlertid bare 39 % av de spurte at deres AI/ML allerede hadde bidratt med betydelig forretningsverdi. Faktisk, selv om det var den sjette mest innførte teknologien, var den nest nederst på listen når det gjelder dens oppfattede verdi (se figur 2).

Faktum er – enten det er generativ AI eller en annen type AI – å lykkes med AI/ML-initiativer krever at bedrifter gjør en rekke uforutsette justeringer. Den gode nyheten er at mange bedrifter begynner å oppnå den fulle verdien av sine AI-implementeringer. Det starter med å gå forbi AI-hypen og forstå hva som skal til for å lykkes med denne teknologien.

Vanskeligheter med å oppnå full teknisk verdi

Spørsmål: I hvilken grad gir teknologiene du har tatt i bruk strategisk verdi til virksomheten din? (Prosentandelen av respondentene sier betydelig verdi)

Mestre de fem elementene for å være AI-klar

På grunnlag av vår analyse og erfaring har vi laget fem anbefalinger som gjør det mulig for tradisjonelle bedrifter å proaktivt omfavne AI. Disse anbefalingene fokuserer på å orkestrere AI innenfor et bredere økosystem som omfatter data, teknologi, talent, ansvarlig AI-praksis og organisasjonskultur. Ved å integrere disse elementene kan bedrifter bane vei for en fremtid der AI blir en drivkraft for deres suksess.

1 

Moderniser data-infrastrukturen

Mange virksomheter står overfor de skremmende utfordringene med unøyaktige, ufullstendige og inkonsistente data. Data av lav kvalitet truer med å sabotere ytelsen til AI-modeller, noe som resulterer i bortkastede ressurser og tapte muligheter.

Å investere i kunstig intelligens uten å ta tak i datakvalitetsutfordringer er beslektet med å bygge et hus på et ustabilt fundament. AI-systemer er sterkt avhengige av data av høy kvalitet for å generere nøyaktig innsikt og hjelpe deg med å ta informerte beslutninger. Å neglisjere datakvaliteten kompromitterer selve essensen av AIs potensial. Det undergraver tilliten til AI-systemer, eroderer tilliten blant interessenter og setter ønskede resultater i fare.

Datamodernisering er nøkkelen til effektivt å administrere og utnytte dataressurser, og baner vei for AI-drevet innsikt og transformerende beslutningstaking.

>60 %

av AI- og ML-prosjekter mislykkes på grunn av for mange datakilder og inkonsekvente data

 

Kilde: O'Reilly

Her er de essensielle elementene som er involvert i å modernisere datainfrastrukturen som driver AI-arbeidet til fremtidsrettede selskaper:

Prioriter datakvalitet fremfor datakvantitet:

Verdien ligger ikke i størrelsen på datasettet, men i kvaliteten. Ved å kurere et datasett av høy kvalitet, legger organisasjoner grunnlaget for verdifull innsikt og resultater som driver innovasjon og suksess.

Etabler et robust rammeverk for datastyring:

Klare retningslinjer, prosedyrer og retningslinjer etablerer et grunnlag for konsistent datastyring. I følge Economist Impact-studien inkluderer de tre beste retningslinjene for datastyring som følges av selskaper datakvalitetsmålinger og terskler (54 %); prosedyrer for håndtering av personvern (53 %); og retningslinjer for datainnsamling, lagring og bruk (53 %).

Omfavn kraften ved datavirtualisering:

Datavirtualisering skaper en konsolidert oversikt over ulike datakilder, noe som muliggjør sanntidstilgang og analyse uten behov for komplekse dataintegrasjonsprosesser. Fordi den bryter ned datasiloer, forbedrer datavirtualisering smidigheten, muliggjør raskere beslutningstaking og forsterker virkningen av AI-initiativer.

Utvid data med eksterne kilder:

Integrering av tilleggsinformasjon, for eksempel demografiske data, innsikt i sosiale medier eller bransjespesifikke datasett, beriker dybden og bredden av data. Denne utvidelsen gir organisasjoner mulighet til å utvikle mer robuste AI-modeller, noe som muliggjør smartere beslutningstaking og driver innovasjon i prosessen.

Disse bransejespesifikke casestudier eksemplifiserer potensialet til en modernisert datainfrastruktur for å frigjøre nye muligheter med AI, fremme innovasjon og gi betydelige fordeler:
Helsevesen

Ved å prioritere datakvalitet og utnytte AI, kan helseorganisasjoner muliggjøre mer nøyaktige diagnoser, presisjonsmedisinske tilnærminger, proaktiv sykdomsbehandling og forbedret klinisk beslutningstaking.

Helsevesen
Finansielle tjenester

Etablering av et robust rammeverk for datastyring sikrer overholdelse av forskrifter, beskytter kundenes personvern og reduserer risikoen for datainnbrudd. AI-modeller som er trent på finansielle data, overholder standarder som GDPR eller PCI-DSS, og beskytter sensitiv informasjon i finansnæringen.

Finansielle tjenester
Forsikring

Ved å integrere eksterne datakilder og utnytte AI-modeller, kan forsikringsselskaper forbedre risikovurdering, strømlinjeforme krav, tilpasse opplevelser, forbedre svindeloppdagelse og optimalisere forsikrings- og prisstrategier.

Forsikring

2 

Overhal eldre teknologi

Etter hvert som AI-adopsjonen vokser, må organisasjoner møte en kritisk utfordring: sin utdaterte og rigide IT-infrastruktur. Eldre systemer, med sin integrasjonskompleksitet og mangel på standardiserte APIer, sliter med å holde tritt med beregningskravene og sanntidsdatabehandlingskravene til AI.

Eldre infrastruktur utgjør også en betydelig sikkerhetsrisiko. Disse systemene er bygget på grunnlag som er fra før den digitale æraen, og ble ikke designet for å motstå de sofistikerte angrepene fra dagens trussellandskap. 

Ved å omfavne fremtiden og forplikte seg til å modernisere sin infrastruktur, låser organisasjoner opp økt effektivitet, akselerert innovasjon og evnen til å redefinere hva som er mulig.

$1,14 billioner

Amerikanske bedrifters årlige utgifter til vedlikehold av eksisterende IT-investeringer, inkludert eldre systemer


Kilde: Mechanical Orchard, USA-basert skykonsulent

Disse anbefalingene vil hjelpe bedrifter med å bygge en smidig og spenstig IT-infrastruktur som trygt og sikkert støtter beregningsintensiteten og enorme datavolumer som trengs for AI:

Gjør skyen til kjernen i infrastrukturstrategien din:

Migrer eldre systemer og applikasjoner til skyen for å utnytte kraften fra skalerbare dataressurser, rask distribusjon og forhåndsbygde AI-tjenester. Ved å utnytte skyen kan organisasjoner låse opp nye nivåer av smidighet og utnytte det fulle potensialet til AI.

Vedta smidig utviklingspraksis:

Smidig praksis fremmer samarbeid, kontinuerlig integrasjon og rask distribusjon, noe som gjør at organisasjoner kan holde seg kvikke og responsive i det raskt utviklende AI-landskapet.

Oppgrader nettverk og konnektivitet:

Omfavn høyhastighetsnettverk, programvaredefinert nettverk (SDN) og pålitelig tilkobling for å lette jevn utveksling av data mellom AI-systemer, datakilder og brukere. Ved å oppgradere nettverksfunksjoner kan organisasjoner sikre optimal ytelse, respons og pålitelighet.

Implementer robuste sikkerhetstiltak:

Fordi AI er avhengig av sensitive data, er det avgjørende å implementere robuste sikkerhetstiltak for å beskytte data og AI-modeller mot uautorisert tilgang. Omfavn kryptering, tilgangskontroller og avansert trusseldeteksjon for å beskytte AI-initiativene dine, sikre overholdelse av personvernregler og fremme tillit blant interessenter.

Disse bransjespesifikke casestudiene demonstrerer kraften i moderniseringstiltak for å låse opp forbedrede resultater, drive innovasjon og oppnå et konkurransefortrinn i det AI-drevne digitale landskapet:
Forbedre pasientresultatene

Ved å migrere eldre systemer til skyen, kan helsepersonell utnytte skalerbare dataressurser for å støtte AI-drevne diagnostiske modeller. Sanntidsinnsikt hentet fra enorme mengder pasientdata gir helsepersonell mulighet til å stille mer nøyaktige diagnoser, lage personlige behandlingsplaner og forbedre pasientresultatene.

samhandler
Aktiver modernisering av detaljhandelen

Med smidig utviklingspraksis kan forhandlere raskt implementere AI-drevne løsninger, for eksempel modeller for etterspørselsprognose, anbefalingsmotorer og dynamiske prisalgoritmer. Dette gjør det mulig for forhandlere å reagere raskt på skiftende markedsdynamikk, tilby personlige handleopplevelser, optimalisere lagerstyring og øke kundetilfredsheten.

samhandler
Sikker AI i bankvirksomhet

Bank- og finansbransjen er sterkt avhengig av AI for svindeloppdagelse, risikovurdering og kundeautentisering. Ved å implementere kryptering, tilgangskontroller og avansert trusseldeteksjon kan finansinstitusjoner bygge tillit blant kundene, sikre overholdelse av regelverk og redusere risiko.

samhandler

3 

Invester i AI-talenter

Mange bedrifter sliter med å finne AI-talent, inkludert maskinlæring, naturlig språkbehandling og datasyn, samt myke ferdigheter som kreativitet og problemløsning. De som finner det blir ofte tvunget til å betale topp dollar. 

Den raske utviklingen av AI krever fagfolk som ikke bare har eksisterende ferdigheter, men som også har kapasitet til kontinuerlig læring og tilpasning. 

Å beholde disse fagpersonene viser seg å være like vanskelig. Talentfulle AI-fagfolk blir stadig fristet av nye og spennende muligheter.

62 %

av bedriftsledere mangler kritiske ferdigheter for å oppfylle sin AI-strategi

4 %

tror de har alle ferdighetene som trengs for å nå sine AI-mål

50 %

årlig vekst i etterspørselen etter AI-ferdigheter

20 %

årlig vekst i etterspørselen etter AI-ferdigheter

Kilde: Google

Kilde: World Economic Forum

Å overvinne disse utfordringene krever en mangefasettert tilnærming for å skaffe og pleie AI-talent, som sikrer en sterk arbeidsstyrke som er i stand til å drive innovasjon og oppnå AI-fortreffelighet:

Frem intern talentutvikling:

Identifiser individer som viser løfter og lidenskap for AI og investerer i utviklingen deres ved å tilby omfattende opplæringsprogrammer, mentorskap og andre ressurser for å forbedre AI-ferdighetene deres.

Lås opp kraften av mangfold:  

En mangfoldig arbeidsstyrke fremmer kreativitet og innovasjon, og fremmer et samarbeidsmiljø der ulike perspektiver trives. Det hjelper med å overvinne mangelen på tverrfaglige talenter ved å utvide utvalget av potensielle kandidater.

Få tilgang til enorme talentmasser gjennom strategiske partnerskap:

Strategiske partnere tilbyr ekspertise og nettverk som strekker seg utover organisasjonens grenser. Ved å samarbeide med partnere utnytter du deres omfattende talentmasse, og får tilgang til et mangfoldig utvalg av AI-fagfolk med spesialiserte ferdigheter og erfaringer.

Her er hvordan tre selskaper jobber for å overvinne AI-talentutfordringer:

LinkedIn lanserte et internt AI-akademi for å gi ansatte muligheten til å lære og utvikle AI-ferdigheter. Ved å styrke enkeltpersoner i organisasjonen, adresserer selskapet talentmangelutfordringen innenfra.

GitLab har med suksess bygget et mangfoldig og globalt team av AI-fagfolk ved å benytte seg av talent uavhengig av plassering, og utnytte kraften i eksternt arbeid. 

Tesla tilbyr AI-fagfolk muligheten til å jobbe med banebrytende prosjekter relatert til autonom kjøring og AI-basert produksjon, noe som tiltrekker seg topp AI-talenter som søker effektive muligheter.

4 

Prioriter ansvarlig AI

Fra partiske algoritmer til personvernhensyn, står selskaper overfor en ny grense for etiske dilemmaer, fra hvordan sikre at AI-systemer er rettferdige og objektive, til å forhindre at de brukes til skadelige formål, til å sikre at de er transparente og ansvarlige.

Å ikke håndtere partiske algoritmer, brudd på personvernet og etiske beslutninger fra autonome systemer kan utløse en strøm av konsekvenser. Å omfavne de etiske dimensjonene til AI er ikke et alternativ – det er et imperativ.

84 %

mener ansvarlig AI bør være en toppledelse prioritet

25 %

ha et fullt modent ansvarlig AI-program på plass

Kilde: MIT Sloan Management Review

Bedrifter bør se på disse etiske utfordringene som katalysatorer for vekst snarere enn hindringer. Ved å ta en fast holdning til ansvarlig AI, kan selskaper lede veien mot en trygg og sikker fremtid. Her er de viktigste trinnene organisasjoner kan ta for å inngå en kraftig allianse med AI:

Benytt deg av AI-modeller:

Ved å utnytte AI-modeller kan bedrifter vurdere usikkerheten som ligger i deres AI-systemer. Denne tilnærmingen gir ikke bare organisasjoner mulighet til å måle påliteligheten og tillitsnivåene til AI-spådommer, men den gjør det også mulig for bedriftsledere å ta informerte beslutninger basert på en omfattende forståelse av de tilknyttede usikkerhetene.

Bruk transparente og iboende forklarbare AI-systemer:

Tilnærminger som regelsett-evolusjon kan hjelpe virksomheter med å forstå og forklare AI-systemets beslutningsprosesser ved å sikre at modellene er transparente og forklarbare til å begynne med. Denne tilnærmingen adresserer ikke bare bekymringer rundt den "svarte boksen"-naturen til AI, men posisjonerer også organisasjoner som pionerer innen ansvarlig og etisk AI-adopsjon.

Definer og mål uønskede skjevheter og sett et mål for å minimere dem:

Det er viktig å etablere klare retningslinjer og beregninger for å kvantifisere skjevheter innenfor AI-modeller og sikre rettferdige resultater. Ved å sette målet om å minimere skjevhet som et hovedmål for AI-systemoptimalisering, viser virksomheter en forpliktelse til etisk praksis og rettferdig beslutningstaking.

Følgende selskaper integrerer ansvarlig AI-praksis i sin virksomhet og viser en forpliktelse til å oppnå positive resultater for sine kunder, ansatte og samfunnet for øvrig:

Johnson & Johnson utnytter ansvarlig AI i legemiddeloppdagelse og -utvikling. Selskapet bruker AI-algoritmer for å analysere enorme mengder data fra kliniske forsøk, og identifisere potensielle medikamentkandidater mer effektivt og nøyaktig. Ved å prioritere etiske hensyn, som pasientens personvern og rettferdig databruk, har selskapet som mål å forbedre behandlingstilbud og pasientresultater.

Mastercard har omfavnet ansvarlig AI for å forbedre oppdagelsen av svindel. Selskapets AI-drevne systemer analyserer transaksjonsdata i sanntid, oppdager uredelige aktiviteter og beskytter kundens eiendeler. Mastercards forpliktelse til åpenhet og etisk datapraksis sikrer nøyaktigheten og rettferdigheten til svindeldeteksjonsalgoritmene.

Walmart bruker ansvarlig AI for å tilpasse kundeopplevelser. Selskapet utnytter AI-algoritmer for å analysere kundenes preferanser og atferd, og tilbyr personlige produktanbefalinger. Walmarts fokus på åpenhet og personvern sikrer at kundedata brukes ansvarlig.

5 

Frem en AI-vennlig kultur

Veien til AI-beredskap strekker seg langt utover teknologisk dyktighet. Det krever en kulturell metamorfose som omfavner endring og fjerner misoppfatninger og frykt. 

Frykt for forskyvning av jobb og usikkerhet kan for eksempel vekke tvil om potensialet til AI, mens en begrenset forståelse av AI også kan kvele adopsjonen på grunn av skepsis eller mangel på tillit til dens innsikt. 

Bedrifter trenger også et sterkt kulturelt grunnlag for å håndtere de komplekse etiske dilemmaene knyttet til AI, inkludert å etablere retningslinjer og rammer for ansvarlig bruk av AI, og fremme åpne diskusjoner og ulike perspektiver.

77 %

av forbrukerne er bekymret for kunstig intelligens vil føre til tap av arbeidsplasser i løpet av de neste 12 månedene


Kilde: Forbes Advisor

Med følgende trinn kan bedrifter dyrke en organisasjonskultur forberedt for AI-suksess:

Led fra toppen:

Lederskap setter tonen for en AI-vennlig kultur. Ved å kjempe for AI-initiativer, fremme åpen dialog og dele suksesshistorier, kan ledere inspirere arbeidsstyrken sin.

Omfavn åpenhet:

Kommuniser med klarhet og hensikt. Tegn et levende bilde av hvorfor AI-adopsjon er viktig, og vis potensialet til å øke i stedet for å erstatte ansatte. Forsikre dem om organisasjonens urokkelige støtte under overgangen.

Fremme AI-kunnskap:

Gjennomfør treningsprogrammer, workshops og kunnskapsdelingsøkter for å avmystifisere AI-konsepter og -terminologi. Oppdra ansattes forståelse og gi dem ferdigheter til å samarbeide sømløst med AI-systemer.

Disse selskapene takler effektivt kulturelle utfordringer ved å ta i bruk AI:

Moderna, et bioteknologiselskap som produserer mRNA-terapi og vaksiner, samarbeidet med Carnegie Mellon University for å opprette AI Academy, som er ment å utdanne og styrke ansatte på alle nivåer til å identifisere og integrere AI- og maskinlæringsløsninger i alle Moderna-systemer og prosesser. bringe mRNA-medisiner til pasienter. AI-trening er nå obligatorisk for alle teammedlemmer.

Johnson & Johnson lanserte en talentmarkedsplass som lar ansatte liste opp ferdighetene sine og bli matchet med personlig læring, spillejobber og mentorskap. Ansatte kan liste opp sine ferdighetsnivåer, hull de kan ha og ferdigheter de håper å tilegne seg. Talentmarkedet har vokst med noen tusen ansatte hver måned ettersom nytt læringsinnhold legges til og gjøres tilgjengelig for J&Js 150 000 ansatte.

Siemens har som mål å skape moderne læringsmiljøer med sitt "digitale industriakademi", som implementerer kunnskapsbygging i industrisektoren og støtter den sårt tiltrengte overgangen mot en lærende bedrift. Akademiet tilbyr et omfattende spekter av kunnskap om Siemens industriprodukter til eksterne og interne kunder – direkte fra produsenten, for alle bransjer og applikasjoner, for nybegynnere og eksperter.

Hva skal man gjøre på mandag?

Etter hvert som den transformative kraften til AI blir stadig tydeligere, innser fremtidsrettede selskaper at AI ikke bare er et buzzword, men et strategisk verktøy som har nøkkelen til å låse opp innovasjon, effektivitet og vekst. Spørsmålet er hvordan man kan utnytte AI for å få full verdi ut av denne kraftige teknologien.

Her er våre anbefalinger for å sikre at du er klar for fremtiden:
Forsterk differensieringen din

Utgangspunktet ligger i å forstå hva som skiller din organisasjon i markedet. Hva skiller deg fra konkurrentene? Hvilket særegent verdiforslag kan AI bidra til å forstørre? Ved å identifisere disse avgjørende differensiatorene kan du legge grunnlaget for en klar og overbevisende visjon om hvordan AI kan heve og fremheve dine styrker. Denne visjonen vil gi deg mulighet til å overgå konkurrenter, møte nye kundekrav og bane vei for uovertruffen suksess.

Forsterk differensieringen din
Fokus på verdi og KPIer

Med en dristig visjon på plass, er neste skritt å lage et veikart som skisserer de strategiske trinnene og milepælene som er nødvendige for å bringe din AI-drevne fremtid ut i livet. Begynn med å identifisere nøkkelytelsesindikatorer (KPIer) som stemmer overens med organisasjonens mål og AI-aktiverte differensiatorer. Disse KPI-ene vil tjene som fyrtårn, belyse veien din og gjøre det mulig for deg å måle suksessen og effekten av AI-initiativene dine.

Fokus på verdi og KPIer
Transformer forretningsprosesser med AI

Ved å utnytte AI-teknologier kan bedrifter sømløst integrere intelligent automatisering, datadrevet innsikt og avansert analyse i arbeidsflytene sine. AI-forbedrede prosesser muliggjør datadrevet innsikt, og gir beslutningstakere sanntidsinformasjon for smidig og informert beslutningstaking. Ved å omfavne AI-drevet effektivitet kan bedrifter låse opp en ny æra med produktivitet, smidighet og suksess uten sidestykke.

Transformer forretningsprosesser med AI
For mer om dette emnet, se nettsiden vår for AI-løsninger eller kontakt oss.