Sådan finder I et godt første AI-projekt
Et konkret problem, en afgrænset afprøvning og et tydeligt næste skridt. Sådan skaber I et bedre grundlag for at komme i gang.
CTO hos Adtention
Begynd med arbejdet, der gentager sig
Et godt første AI-projekt tager udgangspunkt i en opgave, som virksomheden allerede kender. Skriv den som en konkret sætning: Hver uge samler vi oplysninger fra disse kilder, så denne medarbejder kan løse denne opgave. Notér derefter, hvor ofte den udføres, hvor lang tid den tager, og hvad der typisk skal rettes. Det giver et udgangspunkt, I kan sammenligne afprøvningen med.
Vælg en arbejdsgang, der er afgrænset nok til at afprøve, og vigtig nok til at forbedre. Et illustrativt eksempel er at klargøre produktbeskrivelser fra godkendte vareoplysninger: AI laver et udkast, og en medarbejder kontrollerer egenskaber og formuleringer før publicering. Begynd med én varegruppe og et aftalt udvalg af eksempler. Vent med automatisk publicering, til I kender kvaliteten, undtagelserne og konsekvenserne af fejl.
Vælg løsningen efter opgaven
Nogle arbejdsgange kræver faste regler. Andre har brug for at fortolke tekst eller billeder. En god løsning kan kombinere de to. Start med det, der er tilstrækkeligt, og undersøg de værktøjer, I allerede har.
AI eller almindelig automatisering?
Jo mere entydig opgaven er, desto mere relevant er en fast integration. AI kan være nyttig, når oplysninger skal fortolkes, men svaret skal stadig kunne vurderes. Se vores sammenligning af AI, RPA og almindelig automatisering.
| Opgave | Tilgang | Kontrol |
|---|---|---|
| Flyt godkendte data | Fast integration | Validering og fejlhåndtering |
| Lav et svarudkast | AI med afgrænsede kilder | Faglig gennemgang |
| Tag en vigtig beslutning | Menneskelig vurdering | Tydeligt ansvar |
Aftal, hvad I vil lære
Et enkelt imponerende svar fortæller ikke, om en løsning fungerer i hverdagen. Brug eksempler fra både den normale arbejdsgang og de besværlige undtagelser: manglende felter, modstridende oplysninger og spørgsmål uden et sikkert svar. Aftal på forhånd, hvem der vurderer resultatet, hvilke fejl der er uacceptable, og hvornår løsningen skal bede om hjælp. Afprøv også på eksempler, som ikke blev brugt til at tilpasse løsningen.
Vurder både kvalitet og omkostninger
Sammenlign den samlede opgave før og efter: forberedelse, behandling, kontrol og rettelser. Et hurtigt udkast er ikke en forbedring, hvis kontrollen tager længere tid end den oprindelige opgave. Medregn også licenser, modelforbrug, integration og vedligeholdelse. Frigjort tid er mere kapacitet; den bliver først til en økonomisk besparelse, hvis virksomheden kan omsætte den til en konkret ændring.
Gør næste beslutning tydelig
Slut afprøvningen med en tydelig beslutning. Fortsæt, hvis kvaliteten er brugbar, opgaven er værd at løse, og nogen tager ansvar for den videre brug. Justér, hvis problemet er relevant, men data eller arbejdsgang står i vejen. Stop, hvis en enklere løsning er bedre, eller konsekvenserne af fejl ikke kan håndteres forsvarligt. Beskriv beslutningen, det aftalte næste skridt og de forudsætninger, der stadig mangler.
