Hur kan vi använda AI för att uppnå affärsnytta? Här kommer några exempel.

Affärsnytta med AI uppstår genom disciplin i hur tekniken införs, utvärderas och skalar i organisationens kärnflöden. Det handlar om att placera tekniken i de processer där variation, volym och komplexitet gör den direkt affärsrelevant.

Några exempel från olika områden

1. Kundservice automatiserar sin förstaledshantering frigörs tid för kvalificerad rådgivning.

2. Inköp använder prediktiva modeller för behovsplanering minskar överlager och kassation.

3. Ekonomifunktionen implementerar dokumenttolkning i fakturaflöden vilket sparar handläggningstid och fel.

4. Fastighetsbolag optimerar energi med AI reduceras effektuttag och driftskostnader.

5. Advokatbyråer automatiserar hantering av tvistemål genom system som LexBox och betydande mängder juristtid frigörs för strategiskt arbete. Effekten uppstår inte av tekniken i sig, utan av att tekniken infogas i flöden där varje förbättring ger mätbar påverkan på resultatet.

Strukturell mognad

AI kräver strukturell mognad. Dvs AI behöver införas i en organiserad och stabil arkitektur. Utan tydliga datagrunder, gemensamma arbetssätt och definierat ansvar stannar AI i pilotstadiet oavsett ambitionsnivå.

AI-genomlysning är något som vi erbjuder på NiTi, som fungerar som den tekniska och organisatoriska realitetskontrollen. Genomlysningen visar vilka processer som är mogna för automatisering, om datat håller, vilka risker som måste hanteras och var ansvar behöver tydliggöras. Den skiljer på vad som är möjligt och vad som är redo att implementeras. Genomlysningen exponerar också när organisationer förväxlar aktivitet med utveckling och när fler initiativ startas trots att grundförutsättningarna för skalbarhet saknas.

Liknande mönster syns globalt

Industriföretag använder prediktivt underhåll för att minska oplanerade driftstopp och optimera serviceintervall. Banker använder realtidsmodeller för bedrägeridetektion vilket reducerar förluster och förbättrar kundsäkerhet. Handel använder rekommendationsmotorer för att öka försäljning och minska returgrader. Logistikbolag använder ruttoptimering och lastbalansering för att reducera bränslekostnader och ledtider. I samtliga fall skapas värdet genom samma princip.

AI appliceras där data är riklig, processerna är tydliga och avvikelsekostnaden är hög.

När tekniken integreras på detta sätt blir den en del av hur verksamheten fungerar med riktig affärsnytta.