Start Småt: Vejen til Succesfulde AI- og Data Science-Projekter
Når jeg rådgiver kunder om, hvordan de bedst kommer i gang med AI-projekter og data science-projekter, anbefaler jeg altid at starte småt. Mange virksomheder har store ambitioner om at bygge omfattende og komplekse AI-løsninger, men sådanne projekter kan tage uforholdsmæssigt lang tid, hvilket gør det vanskeligt at nå målet. Desuden øger større løsninger risikoen for, at interessenterne mister tålmodigheden og støtten til projektet.
Hvorfor starte småt med AI?
At begynde med mindre AI-projekter, som stadig giver værdi for virksomheden, har flere fordele:
- Hurtige resultater: Mindre projekter kan gennemføres hurtigt, hvilket giver virksomheden konkrete resultater på kort tid. Dette skaber positive effekter og demonstrerer værdien af avancerede teknologier som generativ AI. Ifølge Harvard Business Review er det vigtigt at starte med velafgrænsede AI-projekter for at opbygge etisk og praktisk erfaring.
- Styrkelse af interessenternes tillid: Når interessenterne ser, at AI-løsninger giver værdi, øges deres støtte og opbakning. Dette er afgørende for projektets videre fremdrift. En McKinsey-guide til AI understreger vigtigheden af at demonstrere tidlige succeser for at opbygge tillid blandt interessenter.
- Fremme af innovation: Succesfulde små AI-projekter øger initiativkraften og innovationen i organisationen. Når medarbejderne har set, hvad AI kan gøre, bliver det lettere at forestille sig lignende løsninger i andre afdelinger. Dette skaber en kultur, hvor innovation trives, og hvor nye idéer nemt kan implementeres.
Hvordan vælger man de rigtige AI-projekter?
En effektiv metode til at prioritere AI-projekter og data science-projekter er at udføre en øvelse, hvor man lister alle mulige projekter og placerer dem i et diagram baseret på to akser: sværhedsgrad og værdi.
- Sværhedsgrad: Hvor nemt eller svært er det at gennemføre projektet? For eksempel kan en simpel chatbot, der besvarer kundehenvendelser baseret på en FAQ, være let at implementere. På den anden side kan et avanceret system, der automatiserer markedsføringsbudgettering på tværs af kanaler og markeder, være meget mere komplekst. McKinsey giver praktiske råd om, hvordan man vurderer sværhedsgraden af AI-projekter.
- Værdi: Hvor meget værdi skaber projektet for virksomheden? En chatbot kan give god værdi ved at forbedre kundeservice, mens et avanceret markedsføringssystem potentielt kan skabe større økonomiske gevinster.
Når projekterne er plottet ind i diagrammet, kan man prioritere dem som følger:
- Høj værdi, lav sværhedsgrad: Start med disse projekter, da de giver hurtige og betydelige resultater.
- Høj værdi, høj sværhedsgrad: Disse projekter kan være de næste på listen, da de har potentialet til at skabe stor værdi, selvom de er mere komplekse.
- Lav værdi, lav sværhedsgrad: Disse kan udføres, hvis der er tid og ressourcer til overs.
- Lav værdi, høj sværhedsgrad: Disse projekter bør undgås, da de hverken giver meget værdi eller er lette at implementere.
Praktisk Eksempel på AI Projekt Prioritering
Lad os tage to konkrete eksempler på AI-projekter:
- Chatbot til kundeservice: En chatbot, der kan besvare kundehenvendelser baseret på en eksisterende FAQ, er nem at implementere og giver straks forbedret kundeservice. Dette projekt ligger lavt på sværhedsgradsskalaen og giver god værdi. Intercoms case study viser, hvordan en effektiv chatbot kan forbedre kundeservice og reducere omkostninger.
- Automatiseret markedsføringsbudgettering: Et system, der bruger avancerede algoritmer til at optimere markedsføringsbudgetter på tværs af kanaler og markeder i realtid, er meget mere komplekst. Selvom det kræver mere tid og ressourcer at udvikle, kan det skabe betydelige økonomiske gevinster for virksomheden. Dette projekt ligger højt på både sværhedsgrad og værdi. Ifølge Google kan maskinlæring revolutionere, hvordan markedsføringsbudgetter allokeres for maksimal effektivitet.
Konklusion
At starte småt med AI-projekter og data science-projekter er en strategisk tilgang, der kan føre til større succes på længere sigt. Ved at fokusere på projekter, der er nemme at gennemføre og samtidig giver betydelig værdi, kan virksomheder hurtigt opnå resultater, styrke interessenternes tillid og fremme en kultur af innovation. Når disse mindre projekter er på plads, bliver det lettere at tage skridtet videre til mere komplekse og værdifulde initiativer. Ifølge Deloittes rapport er en sådan tilgang afgørende for at navigere de nuværende trends og udfordringer inden for AI-implementering.
Hos Brokk & Sindre hjælper vi dig med at identificere og prioritere de rigtige AI-projekter, så din virksomhed kan drage fordel af AI og data science på en effektiv og bæredygtig måde. Kontakt os i dag for at komme i gang med dine første AI-initiativer!