Skip to main content Skip to footer

Introduktion

Ända sedan generativ artificiell intelligens kom på tal i slutet av förra året, har det blivit omöjligt att separera ”framtidsanpassning” från AI-implementering. Med denna kraftfulla teknik kan företag uppnå den hastighet, snabbrörlighet och det precisa beslutsfattandet som de behöver, för att konkurrera i dagens snabbt föränderliga miljö.

Redan innan generativ AI uppkom, så var implementeringen av AI tilltagande. I en nyligen genomförd studie av Economist Impact var AI och maskininlärning (ML) bland de sex bästa teknikerna, som respondenterna redan hade implementerat eller planerat att införa i sin strävan att vara framtidsanpassade (se figur 1). Cognizant samarbetade med Economist Impact i studien — där 2 000 globala ledare inom olika branscher deltog — som en del av vårt pågående arbete med att definiera vad som krävs för att bli framtidsanpassad och hur nära företagen är att nå detta tillstånd. (Här kan du läsa den fullständiga studien ”Redo för vad allt: vad det innebär att vara ett modernt företag.”)

I vår dataanalys, ansåg nästan sju av tio att AI/maskininlärning är ett område för toppinvesteringar, vilket visar hur väsentligt området är idag för att effektivt göra affärer.

AI är med i 6-i-topp-listan över den mest använda tekniken

Fråga: Vilken av följande tekniker har ditt företag implementerat, eller planerar att införa?

1. Molntjänster (89 %)
2. Internet of Things - IoT  (83 %)
3. Stordataanalys (80 %)
4. Robotiserad processautomation - RPA (74 %)
5. Avancerad molnberäkning (69 %)
6. Artificiell intelligens/maskininlärning (68 %) *

*Kopplat till crowdsourcing och 5G (68 )
Bas: 2 000 ledande befattningshavare
Källa: Economist Impact Study
Figur 1

Samtidigt ansåg dock bara 39 % av de tillfrågade att deras AI/maskininlärning redan hade bidragit med betydande affärsvärde. I själva verket, även om det var den sjätte mest implementerade tekniken, så var den näst sist på listan för dess uppfattade värde (se figur 2).

Faktum är - oavsett om det är generativ AI eller annan typ av AI - att genomföra AI-/maskinlärningsprojekt med lyckat resultat, kräver att företag gör en mängd oförutsedda justeringar. Den goda nyheten är att många företag börjar uppnå det fulla värdet av sina AI-implementeringar. Det börjar med att ta sig förbi AI-hajpen och förstå vad som krävs för att lyckas med denna teknik.

Svårigheter med att uppnå fullständigt tekniskt värde

Fråga: I vilken utsträckning levererar de tekniker, som du implementerat, strategiskt värde till din verksamhet? (Procent av respondenterna som anger avgörande värde)

Behärska de fem elementen för att bli AI-anpassad

Med utgångspunkt i vår analys och erfarenhet har vi tagit fram fem rekommendationer, som gör det möjligt för traditionella företag att proaktivt anamma AI. Dessa rekommendationer fokuserar på att samordna AI inom ett bredare ekosystem, som omfattar data, teknik, talangpool, ansvarsfull AI-praxis och företagskultur. Genom att integrera dessa element kan företag bana väg för en framtid där AI blir en drivkraft för deras framgång.

Modernisera datainfrastrukturen

Många företag står inför de omfattande utmaningarna med felaktiga, ofullständiga och inkonsekventa data. Data av låg kvalitet hotar att sabotera prestandan hos AI-modeller, vilket resulterar i bortkastade resurser och missade möjligheter.

Att investera i AI utan att ta itu med utmaningarna med datakvalitet kan liknas vid att bygga ett hus på en instabil grund. AI-system är starkt beroende av data av hög kvalitet, för att generera exakta insikter och hjälpa dig att fatta välgrundade beslut. Att försumma datakvaliteten äventyrar själva kärnan i AI:s potential. Det underminerar förtroendet för AI-system, urholkar tilltron bland intressenter och riskerar önskade resultat.

Datamodernisering är nyckeln till att effektivt hantera och utnyttja datatillgångar, vilket banar väg för AI-drivna insikter och transformativt beslutsfattande.

> 60 %

Projekt inom AI och maskininlärning misslyckas på grund av för många datakällor och inkonsekventa data

 

Källa: O'Reilly

Här är de väsentliga elementen som ingår i moderniseringen av datainfrastrukturen, som driver AI-insatserna hos framåtblickande företag:

Prioritera datakvalitet framför datakvantitet:

Värdet ligger inte i storleken på datauppsättningen utan i dess kvalitet. Genom att sammanställa en högkvalitativ datauppsättning lägger företag grunden för värdefulla insikter och resultat, som driver innovation och framgång.

Upprätta ett stabilt ramverk för datastyrning:

Tydliga policyer, metoder och riktlinjer skapar en grund för konsekvent datastyrning. Enligt Economist Impact-studien, så förekommer det tre huvudsakliga riktlinjer för datastyrning som företag följer. Dessa innefattas av mått och nivåer för datakvalitet (54 %), metoder för hantering av datasekretess (53 %) och riktlinjer för datainsamling, lagring och användning (53 %).

Utnyttja kraften i datavirtualisering:

Datavirtualisering skapar en konsoliderad översikt av olika datakällor, vilket möjliggör åtkomst och analys i realtid utan behov av komplexa processer för dataintegrering. Eftersom datavirtualisering bryter ner datasilor, så förbättrar den snabbrörligheten, möjliggör snabbare beslutsfattande och förstärker effekten av AI-insatser.

Förstärk data med externa källor:

Integrering av ytterligare information, till exempel demografiska data, insikter från sociala medier eller branschspecifika datamängder, berikar djupet och bredden av data. Denna förstärkning ger företag möjlighet att utveckla mer stabila AI-modeller, vilket möjliggör smartare beslutsfattande och driver innovation i processen.

Dessa branschspecifika användningsfall belyser potentialen hos en moderniserad datainfrastruktur, som skapar nya möjligheter med AI, främja innovation och ge avgörande fördelar:
Hälso- och sjukvård

Genom att prioritera datakvalitet och utnyttja AI, så kan vårdföretag möjliggöra mer exakta diagnoser, precisionsmedicinska metoder, proaktiv sjukdomshantering och förbättrat kliniskt beslutsfattande.

Hälso- och sjukvård
Finansiella tjänster:

Genom att upprätta ett stabilt ramverk för datastyrning, så säkerställs regelefterlevnad, skyddar kundernas integritet och minskar risken för dataintrång. AI-modeller inlärda på finansiella data följer standarder, såsom GDPR och PCI-DSS (Payment Card Industry Data Security Standard), vilket skyddar känslig information inom finansbranschen.

Finansiella tjänster:
Försäkring

Genom att integrera externa datakällor och utnyttja AI-modeller, så kan försäkringsgivare förbättra riskbedömningen, effektivisera skaderegleringen, personalisera upplevelser, förbättra bedrägeriupptäckten och optimera strategier för underwriting och prissättning.

Försäkring

Översyn av äldre teknik

I takt med att AI-användningen breder ut sig, så måste företag möta en kritisk utmaning: deras föråldrade och strama IT-infrastruktur. Äldre system, med sin komplexa integrering och brist på standardiserade API:er (programmeringsgränssnitt), kämpar med att hålla jämna steg med kraven på beräkning (komputationell) och databehandling i realtid för AI.

Äldre infrastruktur utgör också en viktig säkerhetsrisk. Dessa system byggdes på grundvalar som föregick den digitala eran och inte utformade för att motstå de sofistikerade attackerna i dagens hotlandskap. 

Genom att omfamna framtiden och åta sig att modernisera sin infrastruktur får företag ökad effektivitet, påskyndad innovation och förmågan att omdefiniera vad som är möjligt.

1,14 bilj. USD

Amerikanska företags årliga utgifter för underhåll av befintliga IT-investeringar, inklusive äldre system


Källa:
Mechanical Orchard, molnkonsult i USA

Dessa rekommendationer hjälper företag att bygga en agil och motståndskraftig IT-infrastruktur, som på ett säkert och tryggt sätt stöder den beräkningsintensitet och stora datavolymer som krävs för AI:

Gör molnets kärna till din strategi för infrastrukturen:

Migrera äldre system och applikationer till molnet, för att utnyttja kraften i skalbara datorresurser, snabb driftsättning och förbyggda AI-tjänster. Genom att utnyttja molnet kan företag skapa nya nivåer av snabbrörlighet och använda den fulla potentialen hos AI.

Implementera agila utvecklingsmetoder:

Agila metoder främjar samarbete, kontinuerlig integrering och snabb driftsättning, vilket gör det möjligt för företag att hålla sig smidiga och följsamma i det snabbt föränderliga AI-landskapet.

Uppgradera nätverk och anslutbarhet:

Anamma höghastighetsnätverk, mjukvarudefinierade nätverk (SDN - software-defined networking) och tillförlitlig anslutbarhet, för att underlätta smidigt utbyte av data mellan AI-system, datakällor och användare. Genom att uppgradera nätverksfunktioner kan företag säkerställa optimal prestanda, följsamhet och tillförlitlighet.

Genomföra stabila säkerhetsåtgärder:

Eftersom AI förlitar sig på känslig data är det avgörande att införa stabila säkerhetsåtgärder, för att skydda data och AI-modeller från obehörig åtkomst. Använd kryptering, åtkomstkontroller och avancerad hotidentifiering, för att skydda dina AI-projekt, säkerställa efterlevnad av sekretessregler och främja förtroende bland intressenter.

Dessa branschspecifika användningsfall visar kraften i moderniseringsinsatser, för att skapa förbättrade resultat, driva innovation och få en konkurrensfördel i det AI-drivna, digitala landskapet:
Förbättra patientresultaten

Genom att migrera äldre system till molnet, så kan vårdgivare utnyttja skalbara datorresurser för att stödja AI-drivna diagnostiska modeller. Realtidsinsikter som härrör från stora mängder patientdata ger vårdpersonal möjlighet att ställa mer exakta diagnoser, skapa personaliserade behandlingsplaner och förbättra patientresultaten.

interagera
Aktivera modernisering av detaljhandeln

Med agila utvecklingsmetoder kan återförsäljare snabbt driftsätta AI-drivna lösningar, till exempel modeller för efterfrågeprognoser, rekommendationsmotorer och algoritmer för dynamisk prissättning. Detta gör det möjligt för återförsäljare att reagera snabbt på föränderlig marknadsdynamik, tillhandahålla personaliserade shoppingupplevelser, optimera lagerhanteringen och öka kundnöjdheten.

interagera
Säker AI inom banksektorn

Bank- och finansbranschen är starkt beroende av AI för upptäckt av bedrägerier, riskbedömning och kundautentisering. Genom att implementera kryptering, åtkomstkontroller och avancerad hotidentifiering kan finansinstitut bygga förtroende bland kunderna, säkerställa regelefterlevnad och minska riskerna.

interagera

Investera i AI-talanger

Många företag kämpar med att hitta talanger inom AI och maskininlärning, språkteknik (NLP) och computer vision (datorer tolkar och analyserar den visuella världen), likväl som social kompetens, såsom kreativitet och problemlösning. Lyckas man väl finna dessa talanger, så är man ofta tvungen att erbjuda högsta lönenivån. 

Den snabba utvecklingen av AI kräver yrkesverksamma, som inte bara har befintlig kompetens, utan också besitter förmågan till kontinuerligt lärande och anpassning. 

Att behålla dessa talanger visar sig vara lika svårt. Yrkesverksamma inom AI med hög kompetens erbjuds ständigt nya och spännande möjligheter.

62 %

av alla företagsledare saknar viktig kompetens för att fullfölja sin AI-strategi

4 %

tror att de har alla färdigheter som behövs för att nå sina AI-mål

50 %

årlig tillväxt i efterfrågan på AI-kompetens

20 %

årlig tillväxt i utbudet av AI-färdigheter

Källa: Google

Att övervinna dessa utmaningar kräver ett mångfacetterat tillvägagångssätt för att förvärva och vårda AI-talanger, vilket säkerställer en stark arbetskraft som kan driva innovation och uppnå AI-spetskompetens:

Främja intern talangutveckling:

Identifiera individer som visar löfte och passion för AI och investerar i deras utveckling genom att erbjuda omfattande utbildningsprogram, mentorskap och andra resurser för att förbättra sina AI-färdigheter.

Frigör kraften i mångfald:  

En mångsidig arbetskraft främjar kreativitet och innovation, främjar en samarbetsmiljö där olika perspektiv frodas. Det hjälper till att övervinna bristen på tvärvetenskapliga talanger genom att utöka poolen av potentiella kandidater.

Få tillgång till stora talangpooler genom strategiska partnersamarbeten:

Strategiska partners erbjuder expertis och nätverk, som sträcker sig bortom ditt företags gränser. Genom att samarbeta med partners utnyttjar du deras omfattande talangpool och får tillgång till ett brett utbud av AI-proffs med specialiserade färdigheter och erfarenheter.

Så här arbetar tre företag för att övervinna utmaningar med AI-talanger:

LinkedIn lanserade en intern AI-akademi för att ge anställda möjlighet att lära sig och utveckla sin AI-kompetens. Genom att stärka individer inom verksamheten hanterar företaget utmaningen med brist på talanger internt.

GitLab har framgångsrikt byggt upp ett mångsidigt och globalt team av AI-proffs genom att använda talanger, oavsett geografisk plats och därmed utnyttjat kraften i distansarbete. 

Tesla erbjuder AI-proffs möjligheten till att arbeta med banbrytande projekt relaterade till självkörande fordon och AI-baserad tillverkning, vilket lockar topptalanger inom AI, som söker möjligheter med genomslagskraft.

Prioritera ansvarsfull AI

Omfattningen är allt från partiska algoritmer till integritetsproblem, där företag nu står inför ett nytt gränsområde för etiska dilemman, som sträcker sig från hur man säkerställer att AI-system är rättvisa och opartiska till att förhindra att de används för skadliga ändamål, och därifrån se till att de är transparenta och ansvarsfulla.

Underlåtenhet att ta itu med partiska algoritmer, integritetsintrång och etiskt beslutsfattande av autonoma system kan orsaka en rad konsekvenser. Att anamma de etiska dimensionerna av AI är inte ett alternativ - det är ett måste.

84 %

anser att ansvarsfull AI bör prioriteras av högsta ledningen

25 %

har ett AI-program på plats med fullständig mognad och ansvarsfullhet

Företag bör snarare se dessa etiska utmaningar som möjligheter än hinder. Genom att inta en fast ståndpunkt till ansvarsfull AI kan företag leda vägen mot en säker och trygg framtid. Här är de viktigaste åtgärderna som företag kan vidta, för att skapa en kraftfull allians för AI:

Använd AI-modeller:

Genom att utnyttja AI-modeller kan företag bedöma osäkerheten i deras AI-system. Detta tillvägagångssätt ger inte bara företag möjlighet att mäta nivåerna för tillförlitlighet och förtroende för prediktiv AI, men det gör det också möjligt för företagsledare att fatta välgrundade beslut baserat på en omfattande förståelse av osäkerheter.

Använd transparenta och i sig förklarande AI-system:

Tillvägagångssätt, såsom rule-set evolution (utveckla uppsättning av regler), kan hjälpa företag att förstå och förklara AI-systemets beslutsprocesser genom att se till att modellerna är transparenta och förklarande från början. Detta tillvägagångssätt tar inte bara upp problem kring AI:s karaktär, den s.k. "svarta lådan", utan positionerar också företag som pionjärer inom ansvarsfull och etisk AI-implementering.

Definiera och mät oönskade fördomar och sätt ett mål för att minimera dem:

Det är viktigt att fastställa tydliga riktlinjer och mätvärden för att kvantifiera bias inom AI-modeller och säkerställa korrekta resultat. Genom att sätta målet att minimera partiskhet som ett primärt utfall för AI-systemoptimering visar företag ett åtagande för etiska metoder och korrekt beslutsfattande.

Följande företag integrerar ansvarsfulla AI-metoder i sin verksamhet och visar ett åtagande för att uppnå positiva resultat för sina kunder, anställda och samhället i stort:

Johnson & Johnson utnyttjar ansvarsfull AI inom drug discovery (läkemedelsupptäckt) och läkemedelsutveckling. Företaget använder AI-algoritmer för att analysera stora mängder kliniska prövningsdata och identifiera potentiella läkemedelskandidater mer effektivt och exakt. Genom att prioritera etiska överväganden, såsom patientintegritet och korrekt dataanvändning, syftar företaget till att förbättra behandlingsalternativ och patientresultat.

Mastercard har anammat ansvarsfull AI för att förbättra upptäckten av bedrägerier. Företagets AI-drivna system analyserar transaktionsdata i realtid, identifierar bedrägliga aktiviteter och skyddar kundtillgångar. Mastercards åtagande till att tillämpa transparens och etisk datapraxis säkerställer exaktheten och öppenheten i dess algoritmer för upptäckten av bedrägerier.

Walmart använder ansvarsfull AI för att personalisera kundupplevelser. Företaget använder AI-algoritmer för att analysera kundernas preferenser och beteenden, och erbjuder personaliserade produktrekommendationer. Walmarts fokus på transparens och integritetsskydd säkerställer att kunddata används på ett ansvarsfullt sätt.

Främja en AI-vänlig kultur

Vägen till AI-anpassning sträcker sig långt bortom teknisk skicklighet. Det kräver en kulturell förvandling, som omfattar förändring och skingrar missuppfattningar och rädsla. 

Exempelvis kan rädsla för arbetsbrist och osäkerhet väcka tvivel om AI:s potential, medan en begränsad förståelse för AI också kan hämma dess implementering på grund av skepsis eller brist på förtroende för dess insikter. 

Verksamheter behöver också en stark grund i sin företagskultur för att ta itu med de komplexa, etiska dilemman som är förknippade med AI, vilket även innefattar att fastställa riktlinjer och ramverk för ansvarsfull AI-användning, och främja öppna diskussioner och olika perspektiv.

77 %

av konsumenterna är oroliga för att AI kommer att orsaka arbetslöshet inom det närmaste året


Källa: Forbes Advisor

Med följande steg kan verksamheter odla en företagskultur som är redo för framgång inom AI:

Inta en aktiv roll som ledare:

Ledarskap sätter tonen för en AI-vänlig kultur. Genom att förespråka AI-projekt, främja öppen dialog och berätta solskenshistorier kan ledare inspirera sin personal.

Anamma transparens:

Kommunicera med tydlighet och syfte. Måla en levande bild av varför implementering av AI är avgörande, och visa dess potential att vara en tillgång för anställda, snarare än att ersätta dem. Försäkra dem om verksamhetens orubbliga stöd under övergången.

Främja AI-kunnighet:

Genomför utbildningsprogram, workshops och kunskapsdelningssessioner för att avmystifiera koncepten och terminologin för AI. Värna om medarbetarnas förståelse och ge dem kompetensen att samarbeta sömlöst med AI-system.

Dessa företag hanterar effektivt utmaningar inom företagskulturen under implementeringen av AI:

Moderna, ett bioteknikföretag som tillverkar mRNA-terapi och vacciner, samarbetade med Carnegie Mellon University för att skapa AI Academy, som är avsedd till att utbilda och ge anställda på alla nivåer möjlighet till att identifiera och integrera lösningar för AI och maskininlärning i varje system och process på Moderna, för att på så sätt frakta mRNA-läkemedel till patienter. AI-utbildning är numer obligatorisk för alla teammedlemmar.

Johnson & Johnson lanserade en marknadsplats för talanger, som gör det möjligt för anställda att lista sina färdigheter och matchas med personaliserade utbildningar, tillfälliga jobb och mentorskap. Anställda kan lista sina kompetensnivåer, de eventuella kompetensluckor de kan tänkas ha och de färdigheter som de hoppas kunna förvärva. Marknadsplatsen för talangpoolen har vuxit med några tusen anställda varje månad i takt med att nytt utbildningsinnehåll läggs till och görs tillgängligt för Johnson & Johnsons 150 000 anställda.

Siemens strävar efter att skapa moderna inlärningsmiljöer med sin ”digitala industriakademi”, som implementerar kompetensbyggande inom industrisektorn och stöder den välbehövliga övergången till ett utbildande företag. Akademin erbjuder ett omfattande kunskapsutbud om Siemens' industriprodukter till externa och interna kunder - direkt från tillverkaren för alla branscher och applikationer - både för nybörjare och experter.

Vad ska man göra på en måndag?

I takt med att AI:s transformativa kraft blir alltmer utbrett, så inser framåtsträvande företag att AI inte enbart är ett modeord utan ett strategiskt verktyg, som är själva nyckeln till att skapa innovation, effektivitet och tillväxt. Frågan är hur man utnyttjar AI för att utvinna det fulla värdet av denna kraftfulla teknik.

Här är våra rekommendationer för att säkerställa din anspassning till framtiden:
Förstärk din differentiering

Utgångspunkten ligger i att förstå vad som får din verksamhet att stå ut på marknaden. Vad skiljer dig från konkurrenterna? Vilket särskiljande kunderbjudande kan AI hjälpa till att framhäva? Genom att identifiera dessa avgörande differentiatorer kan du lägga grunden för en tydlig och övertygande vision om hur AI kan framhäva dina styrkor. Denna vision kommer att ge dig möjlighet att överträffa konkurrenterna, tillgodose föränderliga kundkrav och bana väg för svårslagen framgång.

Förstärk din differentiering
Fokusera på värde och KPI:er

Med en djärv vision på plats är nästa steg att skapa en färdplan, som beskriver de strategiska steg och milstolpar som krävs, för att förverkliga din AI-drivna framtid. Börja med att identifiera nyckeltalen (KPI), som överensstämmer med dina förtagsmål och AI-aktiverade differentiatorer. Dessa nyckeltal kommer att fungera som vägledning och göra det möjligt för dig att mäta framgången och effekten av dina AI-projekt.

Fokusera på värde och KPI:er
Transformera affärsprocesser med AI

Genom att utnyttja AI-teknik kan företag sömlöst integrera intelligent automatisering, datadrivna insikter och avancerad analys i sina arbetsflöden. AI-förbättrade processer möjliggör datadrivna insikter och ger beslutsfattare information i realtid för agilt och välgrundat beslutsfattande. Genom att anamma AI-driven effektivitet kan företag skapa en ny era av produktivitet, snabbrörlighet och svårslagen framgång.

Transformera affärsprocesser med AI
För mer information om detta ämne, se vår webbsida för AI-lösningar eller kontakta oss.