Estimated reading time: 33 minutter
Innholdsfortegnelse
I. Introduksjon
Vi har alle hørt det – AI har potensial til å skape forretningsvekst. Men vet organisasjoner egentlig hva AI kan gjøre for dem? Ifølge Devoteams undersøkelse mener 36 % av de spurte virksomhetene at identifisering av konkrete bruksområder er den største barrieren for å dra nytte av AI i organisasjonen. Utfordringen ligger i å oversette det generelle potensialet til AI til konkrete applikasjoner som adresserer spesifikke forretningsbehov og gir målbar verdi.
I denne artikkelen presenterer vi Devoteams tilnærming til å identifisere og evaluere AI-bruksområder for virksomheter. Videre har vi samlet en liste over 100 vanlige, generelle og bransjespesifikke bruksområder for generativ AI som kan forbedre effektivitet, innovasjon og kundetilfredshet. Til slutt skal vi se på «game-changers» – bruksområdene som har potensial til å transformere virksomheter. Les videre hvis du ikke bare vil starte, men lykkes med AI.
II. Hvordan identifisere bruksområder for generativ AI
For å identifisere bruksområder for AI, benytter våre eksperter en strukturert, rådgiverstyrt prosess som veileder kunder fra deres innledende utfordringer til konkrete, virkningsfulle AI-implementeringer. Bruksområdene som identifiseres for virksomheter, har en god balanse mellom innsats og virkning, og tar hensyn til nåværende utfordringer, strategisk visjon og tilgjengelige data.
Her er en oversikt over hovedtrinnene i prosessen:
Innledende engasjement og strategisk forankring: Prosessen starter med workshoper for ledelsen og forretningsenheter. Målet er å forankre strategiske forretningsprioriteringer og identifisere utfordringer og behov som kan løses med generativ AI.
Identifisering av bruksområder: Nå er det på tide å kombinere identifiserte utfordringer fra ulike forretningsenheter med aktuelle teknologiske muligheter og det som er gjennomførbart for den spesifikke organisasjonen. Fokuset er på å identifisere «game-changers»; bruksområder med stort potensial for virksomheten. Gjennom hele identifiseringsprosessen er det avgjørende å vurdere tilgjengeligheten og modenheten til dataene som kreves for hvert bruksområde.
Prioritering: Ved å vurdere faktorer som innsats og virkning velger vi bruksområder for generativ AI som kan levere betydelig verdi samtidig som de er gjennomførbare å implementere. I tillegg kan vi se på faktorer som behovet for nøyaktighet, strategisk risiko og evne til å kommunisere for å identifisere bruksområdene som bør prioriteres. Rekkefølgen for implementering bestemmes ofte også av datatilgjengelighet. Resultatet av dette trinnet er identifisering av prioriterte bruksområder.
Roadmap: I det siste trinnet planlegger vi “roadmap” for vellykket implementering av prioriterte bruksområder. Tilnærmingen er ofte iterativ, med fokus på kontinuerlig forbedring og skalering.
De to første trinnene i prosessen, workshopene, er i stor grad avhengig av den spesifikke virksomheten. Under prioriteringssteget bruker vi imidlertid en svært konkret evalueringsmetode som er anvendelig for alle virksomheter. Vi ser nærmere på metodikken i neste avsnitt.
III. Hvordan evaluere bruksområder for generativ AI
1. Innsats vs. effekt
Når vi skal beslutte hvilke bruksområder vi skal velge, starter vi med å vurdere hva generativ AI kan gjøre for en spesifikk virksomhet. Det er tre hovedmåter å anvende generativ AI på i en virksomhet: kunnskapsaksess, integrasjon og automatisering. Hver av disse reflekterer grunnleggende egenskaper når det gjelder innsats og virkning.
1. Tilgang på kunnskap: AI-løsninger gjør det mulig for folk å få tilgang til mer innhold og mer data som svarer på spørsmålene deres, i stedet for å bare peke dem mot potensielle kilder. Generativ AI kan skape sikker tilgang til kunnskap med minimal innsats, men utvidelsen av tilgangen vil ha stor virkning på organisasjonens innovasjon, produktivitet, intern og ekstern oppfatning, og potensial for vekst.
Eksempler: Enterprise-søk, personlig økonomisk rådgivning og kundestøtte-chatbots
2. Integrasjon: Eksisterende forretningsprosesser kan dra nytte av integrasjon med generativ AI ved å erstatte repetitive oppgaver, ved å ta i bruk prediktive algoritmer for å forutse behov/problemer, og gjøre arbeidsflyten mer effektiv. Integrasjon av generativ AI i eksisterende forretningsprosesser krever mer innsats, men det gir en umiddelbar virkning på kostnader og kvalitet, og fjerner lavverdi-oppgaver, noe som gir mer tid til verdiskapende arbeid.
Eksempler: Etterspørselsprognoser, optimalisering av annonsekostnader, optimalisering av forsyningskjeden og adaptiv sikkerhet
3. Automatisering: Automatisering av eksisterende forretningsprosesser eller opprettelse av nye automatiserte forretningsprosesser vil generere mest langsiktig avkastning. Basert på tekniske hindringer og utfordringer knyttet til endringsledelse, vil det imidlertid kreve mer innsats i starten. Med tiden kan generativ AI selvstendig modellere og lage nye forretningsprosesser, og dermed blir det nesten ikke behov for å automatisere dem.
Eksempler: Identifisere avvik, automatisert innholdsmoderering og automatisert timebestilling for pasienter
Diagrammet nedenfor illustrerer hvordan disse tre kategoriene passer inn i dimensjonene innsats og effekt:
2. Evaluering av nøyaktighet, strategisk risiko og kommunikasjonsevne
I tillegg til kriteriene virkning og effekt, bør bruksområder for generativ AI undersøkes for å avgjøre hvor robuste de må være. Dette gjøres ved å undersøke deres behov for nøyaktighet, strategisk risiko og evne til å kommunisere.
For å vurdere de tre komponentene, still følgende spørsmål om hvert bruksområde:
- Hvor nøyaktig må svaret gitt av GenAI være? Er nøyaktig presisjon avgjørende, for eksempel i en innkjøps- eller ledelses anbefaling, eller kan det inkludere visse unøyaktigheter, som ved generering av en idémyldringsliste over mulige prosjektoppgaver?
- Hvor strategisk er risikoen forbundet med et bruksområde? Vil et unøyaktig svar, sette liv, betydelige budsjetter, produksjonslinjer, inntekter eller andre faktorer i fare? Eller er risikoen mindre, noe som betyr at hvis noe går galt, vil det være enkelt å identifisere og billig å fikse?
- Hvor godt må AI-en kommunisere? Må svaret være tydelig uttrykt i flytende prosa (på hvilket som helst målspråk)? Eller er det greit å være mer kryptisk, for eksempel ved å evaluere regnskapstall på en måte som bare regnskapsførere forstår, eller når det kommuniseres data relatert til en forretningsbeslutning?
Ikke alle applikasjoner vil kreve høy ytelse på tvers av alle disse områdene. Transformering av data, eller kodeskriving, inkluderer kanskje ikke et element av «behov for å kommunisere», da målet ikke er et svar i naturlig språk. Hvis applikasjonen derimot bruker naturlig språk til å kommunisere med kunder, må den være nøyaktig og enkel å forstå.
IV. 100 bruksområder for generativ AI som kan forbedre virksomheten din
Det finnes flere måter å organisere og kategorisere bruksområder for generativ AI på; man kan fokusere på bransjer, forretningsfunksjoner, problemer som løses i hvert tilfelle, eller teknologien som brukes. Hos Devoteam ser vi på tre typer bruksområder:
- Generelle bruksområder: Dette er generelle applikasjoner som kan brukes i ulike sektorer, som salg, produktutvikling, strategi, innkjøp, markedsføring, datahåndtering, kundestøtte og kundeopplevelse. Etter hvert som AI blir mer integrert i standard forretningsapplikasjoner, vil disse generelle bruksområdene sannsynligvis bli en standardisert vare i nær fremtid.
- Bransjespesifikke bruksområder: Disse er skreddersydd for de unike behovene i en bestemt bransje eller en spesifikk rolle innenfor en bransje. Eksempler inkluderer kredittrisikovurdering i banksektoren eller forskning og utvikling i farmasi- eller helseindustrien..
- Unike «game-changers»: Dette er bruksområdene som er utviklet for spesifikke kunder. De er svært tilpassede løsninger designet for å adressere kundens spesifikke utfordringer og gi en konkurransefordel.
1. Generelle bruksområder
- Rapportering og analyse av forretningsresultater: Generativ AI automatiserer opprettelse av rapporter og fordyper dataanalysen, og gir sanntid, personlig tilpasset innsikt..
- Innholdsutvikling: GenAI kan bidra til å produsere høykvalitets og variert innhold for markedsføring, reklame, underholdning, utdanning og andre domener. Den kan for eksempel generere bilder, skrive fengende overskrifter og bildetekster, lage podkaster basert på tekst eller generere videoskript..
- Kundeopplevelse: Generativ AI gjør det mulig for virksomheter å personlig tilpasse kundeopplevelser ved å analysere kundedata, inkludert tidligere interaksjoner, preferanser og kontohistorikk. For eksempel kan AI personlig tilpasse en nettsides innhold i sanntid, og vise produkter som samsvarer med brukernes interesser.
- Kundestøtte: AI revolusjonerer kundestøtten ved å forutsi brukeres behov, automatisere rutineoppgaver og levere proaktiv og personlig tilpasset flerkanalsstøtte i sanntid. AI-chatbots kan håndtere enkle henvendelser, noe som frigjør menneskelige agenter til å fokusere på komplekse problemstillinger. AI kan også proaktivt identifisere potensielle problemer, som en forsinket forsendelse, og varsle kundene. Se et eksempelprosjekt innen finans.
- Data-forbedring: Virksomheter kan forbedre sine eksisterende datasett med AI ved å generere nye datapunkter som ligner, men ikke er identiske med de originale. Dette kan forbedre ytelsen og robustheten til maskinlæringsmodeller og algoritmer, spesielt med begrensede eller ubalanserte datasett, og beskytte kundenes personvern.
- Data-anonymisering: Generativ AI forbedrer personvern og sikkerhet ved å skape syntetiske data som etterligner reelle data uten å avsløre sensitiv informasjon. Dette gjør at virksomheter kan dele og analysere data etisk og lovlig, for eksempel ved å generere syntetiske ansikter, medisinske journaler eller tekst som bevarer viktige egenskaper uten å avsløre personlige detaljer.
- HR: AI kan effektivisere talentanskaffelse ved å analysere kandidatprofiler og generere stillingsbeskrivelser, intervjuspørsmål og introduksjonsmateriell (onboarding). AI kan også bidra til kompetanseheving i arbeidsstyrken ved å identifisere ferdighetsgap og anbefale opplæring, mens AI-drevne chatbots kan besvare ansattes HR-spørsmål.
- Tilgang på kunnskap: Intern kunnskap blir mer tilgjengelig med generative AI-verktøy som enterprise-søk. GenAI-verktøy for kunnskapsaksess analyserer internt innhold for å gi presise svar på spørsmål, i stedet for bare å returnere dokumenter.
- Informasjonsteknologi: Generativ AI kan bistå med kodegenerering, testing, kvalitetssikring, opprettelse av dokumentasjon, apputvikling, konvertering av eldre kode, og opprettelse av engasjerende VR/AR-miljøer.
- Markedsføring: Generativ AI hjelper markedsførere med å gjennomføre kundeundersøkelser, analysere data og utarbeide rapporter. Den kan også generere og optimalisere innhold, fra skriftlig til visuelt og lydbasert innhold.
- Finne kandidater og onboarding: Generativ AI kan hjelpe organisasjoner med å skape en mer effektiv, engasjerende og personlig onboarding, noe som fører til forbedret medarbeidertilfredshet, raskere produktivitet og økt lojalitet til bedriften. Den kan også bidra til å finne og engasjere de rette kandidatene.
- Innkjøp: Innkjøpsavdelinger kan bruke generativ AI til å utvikle veiledninger for leverandørforhandlinger og gjennomgang av kontrakter.
- Produktutvikling: Generativ AI kan revolusjonere innkjøp ved å syntetisere ustrukturert data (som tidligere leverandørinteraksjoner) for å automatisere flagging og oppsummering av diskusjoner. Den kan fange opp og oppsummere ekstern data (f.eks. leverandørnyheter), generere innkjøpsdokumenter (SOWs, RFPer og POS), og forbedre databehandlingen. Videre kan AI automatisere leverandørkommunikasjon og redusere risiko ved å analysere kontrakter og regulatorisk informasjon.
- Salg: GenAI kan automatisere lead scoring og prospektundersøkelser, oppsummere salgssamtaler, identifisere viktige samtaleøyeblikk, og analysere effektiviteten av salgskampanjer.
- Planleggingsassistanse: Generativ AI kan effektivisere planleggingen ved automatisk å foreslå møtetider basert på deltakerens tilgjengelighet og preferanser. Den kan også generere personlig tilpassede kalenderinvitasjoner og påminnelser, noe som minimerer planleggingskonflikter og maksimerer deltakelsen.
2. Bransjespesifikke bruksområder for generativ AI
Generativ AI har mange potensielle bruksområder i spesifikke sektorer. Disse eksemplene fokuserer på bransjespesifikke bruksområder, men alle disse bransjene vil også dra nytte av de generelle bruksområdene.
Luftfart:
- Generativ design: Optimalisere design av flykomponenter for vekt, aerodynamikk og drivstoffeffektivitet.
- Prediktivt vedlikehold: Forutsi utstyrssvikt og planlegge vedlikehold proaktivt.
- Simulering og trening: Skape realistiske flysimulatorer og treningsscenarioer.
- Automatisert dokumentasjon: Generere vedlikeholdsmanualer og tekniske rapporter automatisk.
- Rute- og tidsplanoptimalisering: Analysere flydata, vær og trafikk for å lage drivstoffeffektive ruter og tidsplaner.
- Prediktivt vedlikehold: Forutsi utstyrssvikt og planlegge vedlikehold proaktivt.
- Testing med digitale tvillinger: Digitale tvillinger lar dem teste design og forbedre ytelsen raskere, uten behov for å produsere fysiske modeller.
Utdanning:
- Personlig tilpasset læring: Skape skreddersydde læringsplaner og pedagogisk innhold.
- AI-veiledere: Gi individualisert tilbakemelding og støtte til studenter.
- Innholdsgenerering: Utvikle undervisningsmateriell, quizer og vurderinger.
- Administrativ automatisering: Automatisere oppgaver som karaktersetting og rapportgenerering.
Energi:
- Nettoptimalisering: Forbedre energidistribusjon og minimere svinn.
- Prediktivt vedlikehold: Forutsi utstyrssvikt i kraftverk og nett.
- Ressursleting: Analysere geologiske data for å identifisere potensielle energikilder.
- Prognoser for fornybar energi: Forutsi produksjon av sol- og vindenergi.
- Optimalisering av virtuelle kraftverk (VPPs): Optimalisere driften av VPPs, koordinere distribuerte energiressurser som solcellepaneler, batterier og elektriske kjøretøy.
Bank og finans:
- Svindeldeteksjon: Identifisere mistenkelig transaksjoner og mønstre.
- Kredittvurdering: Tildele kredittscore til kunder basert på deres økonomiske situasjon.
- Algoritmisk handel: Automatisere handelsbeslutninger basert på markedsdata.
- Risikostyring: Vurdere og håndtere finansiell risiko.
- Personlig økonomisk rådgivning: Gi skreddersydde investeringsanbefalinger.
Helsevesen:
- Utvikling av legemidler: Akselerere utviklingen av nye legemidler og behandlinger.
- Personlig tilpasset medisin: Skreddersy behandlinger til individuelle pasienter.
- Forutsi behandlingsrespons: Forutsi hvordan en pasient vil respondere på en bestemt behandling basert på analyse av eksisterende data.
- Analyse av medisinske bilder: Analysere medisinske bilder for å oppdage sykdommer.
- Chatbots for pasienter: Chatbots kan forbedre kommunikasjonen mellom pasienter og helsepersonell, noe som gjør det enklere for pasienter å få informasjonen de trenger.
- Automatisering av pasientbehandling: Automatisere oppgaver som timebestilling.
Hotell og reiseliv:
- Personlig tilpassede reiseanbefalinger: Gi skreddersydde anbefalinger til gjester.
- Chatbots: Besvare gjesteforespørsler og yte kundestøtte.
- Dynamisk prising: Optimalisere prising basert på etterspørsel og belegg.
- Driftseffektivitet: Automatisere oppgaver som innsjekking/utsjekking eller identitetsverifisering.
Logistikk:
- Ruteoptimalisering: Forbedre leveringsruter og redusere kostnader.
- Lagerstyring: Automatisere lageroperasjoner og lagerbeholdningsstyring.
- Optimalisering av forsyningskjeden: Forutsi etterspørsel og optimalisere logistikken i forsyningskjeden.
- Autonome kjøretøy: Utvikle selvkjørende lastebiler og leveringskjøretøy.
- Personlig kundeservice: Chatbots kan gi personlig kundeservice, besvare spørsmål, spore forsendelser og løse problemer effektivt.
Medier og underholdning:
- Innholdsgenerering: Generere manus, musikk og visuelt innhold, samt podkaster.
- Personlig tilpassede anbefalinger: Anbefale filmer, musikk og annet innhold.
- Innholdsmoderering: Automatisere moderering av brukergenerert innhold.
- Spillutvikling: Skape realistiske spillmiljøer og karakterer.
- AI-drevne figurer (NPCs): Skaper mer realistiske og dynamiske figurer som reagerer på spillerens handlinger og forbedrer spillopplevelsen.
- Tilgjengelighet: Gjøre medier mer tilgjengelige for personer med nedsatt funksjonsevne, for eksempel ved å generere lydbeskrivelser.
Telekom:
- Nettverksoptimalisering: Forbedre nettverksytelse og pålitelighet.
- Kundeservice: Tilby AI-drevne chatbots for kundestøtte.
- Adaptiv sikkerhet: Tilpasse seg nye sikkerhetstrusler og automatisk justere sikkerhetstiltak for å beskytte nettverket og kundedata.
- Prediktivt vedlikehold: Forutsi utstyrssvikt i telenettverk.
- Sanntids svindeldeteksjon: Analysere nettverkstrafikk og brukeratferd for å oppdage mistenkelige aktiviteter i sanntid, som samtale-kapring eller identitetstyveri.
- Ressursforvaltning: Optimalisere bruken av ressurser, som energiforbruk eller nettverksbåndbredde.
Konsulenttjenester:
Kundeservice og kundeopplevelse
- AI-chatbots for kundeservice: Tilby 24/7 støtte, besvare kundespørsmål og løse problemer.
- Agent-assistanse: Gi støtteagenter relevant informasjon for å løse kundesaker raskere.
- Personlig tilpassede kundeinteraksjoner: Skreddersy interaksjoner basert på individuelle kundedata og preferanser.
- Stemmebasert kundestøtte: Forbedre kundeservice ved å tilby stemmebasert assistanse.
- Analyse av kundetilbakemeldinger: Bruke GenAI til å analysere kundetilbakemeldinger for å identifisere forbedringsområder.
- Sentimentanalyse: Forstå kundeemosjoner i interaksjoner for å forbedre servicekvaliteten.
- Flerspråklig støtte: Tilby kundeservice på flere språk ved hjelp av GenAI-oversettelse.
- Oppsummere kundeinteraksjoner: Komprimere lange kundeinteraksjoner for enklere gjennomgang og oppfølging.
Salg og markedsføring
- Dynamisk annonsegenerering: Generere personlig tilpassede annonser basert på brukeratferd.
- Optimalisering av annonsekostnader: Bruke ML-modeller for å sikre at de rette kundene ser de rette annonsene til rett tid.
- Personlig tilpassede produktanbefalinger: Anbefale produkter til kunder basert på deres preferanser og kjøpshistorikk.
- Generering av produktbeskrivelser: Automatisk opprette produktbeskrivelser for nettsider og markedsføringsmateriell.
- Oppretting av markedsføringsinnhold: Generere diverse markedsføringsmateriell som blogginnlegg, innhold for sosiale medier og e-postkampanjer.
- E-postpersonalisering: Generere personlig tilpasset e-postinnhold for å forbedre engasjement og konverteringsrater.
- Prisoptimalisering: Generere prisstrategier basert på markedsdata og kundeatferd.
- Leadgenerering: Generere leads basert på AI-drevet analyse av kundedata.
- Generering av salgsmanus: Opprette skreddersydde salgsmanus for ulike kundesegmenter.
Finans og juss
- Svindeldeteksjon: Identifisere mistenkelige transaksjoner basert på transaksjonsegenskaper.
- Kredittvurdering: Tildele kredittscore til kunder basert på deres økonomiske situasjon.
- Risikovurdering: Generere risikovurderinger for ulike forretningsaktiviteter.
- Compliance-overvåking: Bruke AI for å sikre overholdelse av finansielle reguleringer.
- Gjennomgang og analyse av kontrakter: Automatisere gjennomgang og analyse av juridiske kontrakter.
- Prediktiv analyse: Forutsi utfallet av rettssaker basert på historiske data.
- Generering av juridiske dokumenter: Automatisere opprettelsen av juridiske dokumenter som kontrakter og rettslige innlegg.
- Due Diligence: Automatisere due diligence-prosessen for fusjoner og oppkjøp.
Personaladministrasjon (Human Resources)
- Introduksjon til ansatte (Employee Onboarding): Generere personlig tilpasset introduksjonsmateriell for nye ansatte.
- Talentanskaffelse: Forbedre rekrutteringsprosessen ved å analysere kandidatprofiler. Opprette AI-baserte utkast til stillingsbeskrivelser, forslag til intervjuspørsmål og introduksjonsmateriell.
- Kompetanseheving av ansatte: Identifisere ferdighetsgap og anbefale relevant opplæring.
- Enterprise-søk: Gjøre kunnskapsbasen om til en chatbot for ansatte for å besvare alle deres HR-relaterte spørsmål.
Offentlig sektor:
- Borgertjenester: Tilby AI-drevne chatbots for borgerhenvendelser eller verktøy for forvaltning og tjenester.
- Svindeldeteksjon: Identifisere mistenkelige krav og transaksjoner.
- Infrastrukturstyring: Optimalisere vedlikehold og drift av infrastruktur.
- Automatisering av administrative oppgaver: Automatisere repetitive administrative oppgaver, som dataregistrering, dokumentbehandling og rapportgenerering.
- Tilgjengelighet: Generere ulike formater av informasjon (tekst, lyd, video), forbedre tilgjengeligheten og utforme retningslinjer for tilgjengelighet.
- Policyanalyse: Analysere data for å informere politiske beslutninger.
- Offentlig høring og tilbakemelding: Analysere offentlige tilbakemeldinger fra spørreundersøkelser, sosiale medier og andre kanaler for å forstå innbyggernes behov.
Detaljhandel:
- Personlig tilpassede anbefalinger: Anbefale produkter til kunder.
- Virtuell prøving: La kunder visualisere hvordan produkter vil se ut på dem uten fysisk å prøve dem.
- Lagerstyring: Optimalisere lagernivåer og redusere vareuttak.
- Kundeservice: Tilby AI-drevne chatbots for kundestøtte.
- Optimalisering av forsyningskjeden: Analysere data fra ulike kilder for å identifisere flaskehalser og ineffektivitet i forsyningskjeden.
- Markedsføringsautomatisering: Automatisere markedsføringskampanjer.
- Produktutvikling: Analysere markedstrender og kundepreferanser for å generere nye produktideer og akselerere produktutviklingen.
Teknologi:
- Kodegenerering og fullføring: Generere kode i ulike programmeringsspråk basert på naturlige språkbeskrivelser eller prompter.
- Kvalitetssikring: Generere testtilfeller, identifisere potensielle feil og foreslå løsninger i kode.
- API-design og -dokumentasjon: Generere API-spesifikasjoner og dokumentasjon.
- UI/UX-design: Generere UI-mockups og prototyper basert på naturlige språkbeskrivelser.
- Maskinvaredesign: Generere design for elektroniske kretser, brikker og andre maskinvarekomponenter.
- Nettverksoptimalisering: Optimalisere nettverksytelse og sikkerhet.
- Cybersikkerhet: Oppdage og respondere på cybertrusler og sårbarheter.
- Data-augmentering og -syntese: Generere syntetiske data for å utvide eksisterende datasett, forbedre ytelsen til ML-modeller og bevare personvernet.
- Optimalisering og styring av infrastruktur: Analysere bruksmønstre for infrastruktur og foreslå optimaliseringer for ytelse, kostnad og effektivitet.
3. Nye, spennende bruksområder
Nye, spennende bruksområder er en spesifikk kategori av AI-applikasjoner skreddersydd for en klients unike utfordringer og behov, som tilbyr potensial for betydelig innvirkning på virksomheten. Disse bruksområdene skiller seg fra mer generelle, tversgående applikasjoner eller de som er spesifikke for en bestemt bransje eller rolle.
Her er en oversikt over deres kjennetegn og betydning:
- Fokus på stor innvirkning: Bruksområder som endrer spillereglene identifiseres ut fra deres potensial til å skape betydelig positiv endring innenfor en spesifikk organisasjon.
- Klientspesifikt: Disse bruksområdene er ikke generiske løsninger; i stedet er de skreddersydde for å adressere de spesifikke problemene og mulighetene til en individuell klient.
- Differensierte løsninger: Bruksområder har som mål å gi en konkurransefordel. De er designet for å være unike og vanskelige for konkurrenter å kopiere, noe som posisjonerer selskapet på en særegen måte i markedet.
- Utover standardløsninger: Banebrytende løsninger adresserer svært spesifikke problemer som kanskje ikke dekkes av hyllevareløsninger.
Eksempler på banebrytende bruksområder:
- Generativ AI-modell som bidrar til å bekjempe dyresykdommer: Devoteam hjalp en klient med å opprette robuste overvåkingssystemer for å oppdage sykdomsutbrudd tidlig, noe som muliggjør rask intervensjon og kontrolltiltak.
- Optimalisering av måltidsplanlegging for et matserviceselskap: En AI-løsning hjalp et selskap som leverer måltider til sykehus og skoler med å bedre håndtere utløpsdatoer for mat. Ved å digitalisere fakturaer og andre data, optimaliserte AI-systemet måltidsplanleggingen for å prioritere ingredienser som nærmet seg utløpsdato, noe som reduserte svinn og forbedret effektiviteten.
- Oppsummering av data fra hoteller for inntektsansvarlige (Revenue Managers): Devoteam utviklet et pilotprosjekt for en generativ AI-løsning som bruker tilgjengelige historiske data om hotellet til å spore ytelse, identifisere trender og ta strategiske beslutninger.
V. Ikke et DIY-prosjekt: Hvorfor du trenger eksperter for å identifisere Gen AI-bruksområder
For å vende tilbake til resultatene fra Devoteams undersøkelse, der 36 % av virksomhetene oppga at identifisering av bruksområder er en hindring, kan vi se behovet for ekspertveiledning i prosessen. Identifisering av AI-bruksområder er ikke et DIY-prosjekt, av flere viktige årsaker; primært på grunn av dens kompleksitet og mangel på interne AI-ferdigheter og -erfaring.
La oss se på noen av de viktigste årsakene til at virksomheter trenger veiledning:
- Navigere i kompleksitet: Å identifisere virkningsfulle bruksområder for generativ AI er ikke enkelt. Mange klienter sliter med å oversette sine forretningsutfordringer til konkrete AI-applikasjoner. Ekspertveiledning er nødvendig for å navigere i de ulike alternativene og avgjøre hvilke AI-løsninger som samsvarer med deres spesifikke behov og må.
- Mangel på AI-erfaring: En betydelig hindring er mangelen på AI-erfaring innenfor klientorganisasjonene. Dette ferdighetsgapet er ikke bare på den tekniske siden, men også i forståelsen av de forretningsmessige implikasjonene av ulike AI-applikasjoner. Eksperter kan tilby nødvendig kunnskap og erfaring for å lukke dette gapet.
- Prioritering og fokus: Det finnes utallige potensielle bruksområder for generativ AI, men ikke alle vil være relevante eller virkningsfulle for hver enkelt klient. Eksperter hjelper klientene med å fokusere på noen få bruksområder med stor virkning («game-changers»), i stedet for å forsøke å implementere mange løsninger samtidig.
- Data-beredskap: Eksperter forstår at AI-prosjekter er nært knyttet til datatilgjengelighet og -modenhet. De vurderer om klientene har de nødvendige dataene for spesifikke bruksområder og veileder dem i hvordan de eventuelt skal forberede dataene sine clients have the necessary data for specific use cases and guide them on how to prepare their data if needed.
- Rådgivende rolle: Eksperter tilbyr en rådgivende rolle som innebærer å veilede selskaper gjennom hele prosessen, fra å identifisere problemer til å spore virkningen av implementerte løsninger.
- Holde seg i forkant: Feltet AI utvikler seg raskt, med nye applikasjoner og teknologier som stadig dukker opp. Eksperter holder seg informert om disse fremskrittene, slik at de kan gi klientene råd om de nyeste og mest effektive løsningene. Dette inkluderer å hjelpe dem med å forstå forskjellen mellom generelle, «hyllevare»-bruksområder for AI og mer skreddersydde løsninger med stor virkning.
La Devoteam veilede deg på din AI-reise!
Devoteam tilbyr en strukturert tilnærming som veileder kunder fra innledende utfordringer til konkrete implementeringer. Metodikken er forankret i å forstå hver klients spesifikke forretningskontekst og bransje, engasjere styremedlemmer og analysere bransjelandskapet for å forankre AI-initiativer med strategiske prioriteringer. Med over 1000 AI-konsulenter og mer enn 300 vellykkede AI-prosjekter, har Devoteam erfaringen og kunnskapen til å levere virkningsfulle resultater.
Ønsker du å finne skreddersydde bruksområder for generativ AI med stor virkning, som vil forandre virksomheten din? Kontakt oss og start din AI-reise!
Over 80% of AI projects fail. Yours don’t have to.
Download our AI Strategy Playbook:
- Learn why AI projects often fail (and how to avoid it).
- Follow 10 clear steps for a strong AI plan.
- Focus on solving business problems (not just using AI).
- Find the best AI uses for your business (includes 100+ examples).
- Learn how to measure AI results (GenAI projects average ~3.7x return).
- Get your tech foundations ready (Cloud, Data, and AI Security).
- Help your team adapt to AI (and see how we train our staff).
- Use AI responsibly (covering fairness, bias, and environmental thoughts).