Næringslivet omstilte seg i rekordfart da pandemien kom til Norge i midten av mars – noe som førte til et oppsving for digitalisering og bruk av ny teknologi. En fersk undersøkelse viser at hele én av fire norske bedriftsledere planlegger å ta i bruk kunstig intelligens (KI) det neste året. Men hvordan kan bedriften ruste seg for praktisk og verdiskapende bruk av KI?
Den brede anvendelsen av KI har latt vente på seg, til tross for mye omtale og debatt de siste årene. Nå kan det derimot se ut til at digitaliseringsbølgen, som følge av Covid-19, gir fart på utviklingen.
En ny undersøkelse gjennomført av Norstat, på vegne av IT-selskapet Computas, viser nemlig at hver tredje norske virksomhet mener at kunstig intelligens er viktig å ta i bruk, og at en fjerdedel av næringslivet har planer om å benytte teknologien i løpet av de neste tolv månedene. Undersøkelsen viser også at automatisering av beslutninger og arbeidsprosesser (maskinlæring) har fått en høyere prioritet hos norske bedriftsledere grunnet konsekvensene av koronaviruset.
– Drevet av økonomiske justeringer og nye forventninger registrerer vi nå en holdningsendring som gjør at vi går fra hype til faktisk utnyttelse av KI. Det er veldig gledelig å se med tanke på det enorme potensialet og innovasjonskraften som ligger i teknologien. Her er det gode muligheter for verdiskapning i norske bedrifter, sier administrerende direktør i Computas, Trond Eilertsen.
Trond Eilertsen
Administrerende direktør i Computas
7 tips til en vellykket KI-reise
Selv om rekordmange er positive til bruken av KI og har planer om å anvende teknologien, er det ikke sikkert alle virksomheter er like godt rustet. Computas jobber med digitalisering og kunstig intelligens hos en rekke bedrifter og offentlige virksomheter, og har gjort seg en del erfaringer om hvilke hindringer man vanligvis møter når KI skal tas i bruk. De har sju konkrete tips til bedrifter som skal i gang:
1. Sett sammen et solid team med alle kompetansene som spiller inn. Både forretningssiden og teknologisiden av virksomheten må være representert. Benytt ekstern spisskompetanse ved behov.
2. Sett kvantitative mål som inkluderer både risiko og gevinst. Hvordan kan bedriften skape verdi med KI? Hva er det mest skadelige KIen kan gjøre fra et forretningsperspektiv? Diskuter etiske problemstillinger.
3. Begynn i det små og jobb smidig i økter på en eller to uker. Fokuser på å få opp verdikjeden, og test hva som er mulig.
4. Få orden på og tilgang til egne data. Dette er ofte den største hindringen. Få på plass en motorvei for dataene. Skyen er ofte et bra valg. Fokuser på datakvalitet – støy, unntak, transformasjoner, kilder, hva dataene betyr, tilgjengelighet og endringstakt.
5. Når formål og data er på plass kan man starte å bygge KI-en.
6. Gradvis fokuser på KI’ens kvalitet. Sammenlign kontinuerlig med utgangspunktet, mål om igjen og se fremgang.
7. Piloten er nå klar og kan testes. Evaluer effekt og ikke minst etiske problemstillinger.
Praktisk bruk forutsetter riktig bruk
I likhet med de mange mulighetene ved KI, følger etiske utfordringer og problemstillinger.
– KI skal evne å utføre oppgaver som krever menneskelig intelligens, og samspillet mellom mennesker baserer seg på vår evne til å være rettferdige, ansvarlige og transparente. Når norsk næringsliv nå i større grad tar i bruk KI, er det helt nødvendig å forstå disse prinsippene i maskinlæring og KI, sier Eilertsen.
– Både på grunn av etiske aspekter, men også i det komplekse arbeidet med datakvalitet og å bygge en robust løsning, vil det ofte være behov for å hente inn ekstern spisskompetanse til å veilede eller utvikle. Velg en partner som kan samarbeide tett med forretningen for å utvikle løsninger for reell verdiskapning, avslutter han.V
Ønsker du hjelp til å komme i gang med bruk av dataanalyse og KI?
Les mer på computas.com/ki
