en
da
Kræver det milliarder at implementere Generativ AI, så brugen skaber værdi for din virksomhed? Nej, ikke hvis du spørger os. Tværtimod kommer du rigtig langt for et par millioner og mere end godt i gang for mindre end en halv. For selvom markedet boomer med artikler om virksomheder, der har brugt milliarder på at implementere Generativ AI, mener vi, at både dine midler og medarbejderes tid er brugt bedre småt og smukt end grandiost og dyrt. Størstedelen af arbejdet handler nemlig om, at I som virksomhed får sikret teknisk indlejring i form af sikkerhed og databeskyttelse, uddannet jeres medarbejdere og sat rammer for idegenerering om brugen af Generativ AI på tværs af virksomheden.
Den AI-hypebølge, vi befinder os midt i, har de sidste mange måneder været præget af to ting:
- En grundlæggende erkendelse hos virksomhedsledere og -medarbejdere af, at Generativ AI kommer til at ændre vores dagligdag og arbejdsgange fundamentalt.
- En dominerende diskussion om, hvor det præcist er, at Generativ AI kommer til at gøre en forskel og forandre virkeligheden.
Hertil er der høj efterspørgsel på use cases og eksempler på strategisk forankring. En efterspørgsel, vi har observeret typisk mødes af følgende to fejlagtige svar fra store udbydere i markedet:
- I skal strukturere og rense jeres data, så I kan fine tune en af de store Generativ AI-modeller på markedet – for det har (indsæt selv leverandører) gjort med proklameret succes.
- Her har I en orchestrator/et switchboard til at styre alle jeres mange use cases og skifte imellem de modeller, I anvender.
Lyder det teknisk? Det gør det, fordi det er et grundlæggende forsøg på at løse et strategisk underskud med ingeniørkunst: Vi laver det, vi kan rent teknisk, fordi vi ikke ved, hvad der er behov for.
Et problem, der bunder i, at leverandørmarkedet for Generativ AI-løsninger naturligt har været og stadig er ramt af præcis det samme, som deres kunder – de har få konkrete use cases ud over åbne chatbots og slet ingen, de har set skaleret til hundredvis eller tusindvis af medarbejdere.
Hvilket betyder, at de ikke har en klar ide om, hvordan verden ser ud med Generativ AI om bare et halvt år.
Så hvad gør du for ikke at stå med prompten i postkassen?
Lad dig ikke rive med af hypebølgen
AI-teknologien udvikler sig med lynets hast, og netop derfor kan du nå at bruge unødig tid og penge, hvis du hopper ukritisk ind i hypebølgen.
Lad os tegne et konkret billede.
Hvis I vælger at gå med løsningen med at fine tune en af de store Generativ AI-modeller på markedet – fx en GPT4-model fra OpenAI – så kan I meget vel forvente at bruge mindst 3 millioner USD. Det er nemlig det beløb, OpenAI fx selv kræver, at I som minimum er villige til at investere, før de overhovedet vil tale fine tuning med jer.
Så går der seks måneder med den løsning, hvorefter der dukker en ny bedre eller hurtigere model op på markedet. Hvad skal I så nu?
For det er lidt voldsomt at fine tune igen, ikke sandt?
Fine tuning af en model gør den mere proprietær og specifik for jeres virksomhed, så I får en stærkere Generativ AI til netop jeres virksomheds behov. Men her følger problemet – hvad er jeres behov?
Det skal I begynde med at finde ud af. Og måden, I gør det på, er ved at fokusere på ideer til implementering og anvendelse frem for at bruge millioner på tekniske egenskaber.
Find jeres behov med afsæt i medarbejderne og deres erfaringer
Du skal altså rette blikket mod dine medarbejdere, når du skal påbegynde arbejdet med og implementeringen af AI-teknologien. De er nemlig løbet i forvejen i mange virksomheder, hvilket betyder, at de har et udsyn over landskabet og ofte har gjort sig værdifulde erfaringer med, hvad udfordringerne er for virksomheden.
Desuden skal medarbejderne uddannes til at forstå, hvad teknologien kan, og opmuntres til at anvende den, hvor de ser, den giver mening. Og i forlængelse af det bliver opgaven på ledelsesniveau at etablere gode rammer for udvikling af ideer og udveksling af dem.
En måde, I kan gøre det på, er ved fx at etablere et spor med workshops, hvor Generativ AI sættes i spil som automatiseringsmulighed på ustrukturerede data. Helt genkendeligt i stil med et klassisk forandringsprojekt, hvor den afgørende forskel her er, at beslutningen om forandringen er taget for jer.
Fem forudsætninger, der får dine medarbejdere til at stige på AI-teknologien
Læs artiklen her!Sideløbende er det vigtigt, at I får …
- Diskuteret IT-sikkerhed
- Drøftet metoder til anvendelse og automatiseringsdesigns
- Vendt risikoprofiler for brugen af teknologien i forskellige afdelinger og på forskellige forretningsområder.
Først derefter havner I som virksomhed i de AI-tekniske overvejelser, som er afgørende for, at I kan træffe de beslutninger, der passer til jeres behov. Og her er svarene langt mere enkle, end det syner.
De fleste løsninger er nemme og billige at tilgå i skyen og forbrugsbaserede, hvorfor arbejdet med at integrere dem i jeres virkelighed ikke er komplekst, men højst en smule bøvlet. Lidt ligesom at indstille bilen vha. infotainmentsystemet i stedet for at begynde at rode i motoren.
Det betyder også, at vi utvetydigt mener, at du kan komme rigtigt i gang med Generativ AI, uden at det behøver koste en formue – hverken i midler eller medarbejdertimer.
Undgå at stå med prompten i postkassen
Ræk ud til vores AI Lead Lasse Rindom til en uformel snak om, hvordan I kan bruge og implementere Generativ AI, så det passer ind i din virksomheds formål, vision og strategi.
Og sikre, at dine medarbejderes gejst og erfaringer med AI-teknologien skaber værdi for din virksomhed.
