Hur kommer man igång med AI som småföretag?

Skriven av Lucas Rosvall, Software Engineer

Om du driver ett mindre företag borde du titta närmare på AI om du inte redan gjort det. Tänk dig att kunna effektivisera processer, få skarpa insikter och spetsa dina affärsstrategier, allt genom kraften av AI.

Med AI får du en möjlighet att skapa en smartare, mer dynamisk och konkurrenskraftig verksamhet. Men hur kommer man igång? Låt oss titta närmare på vad man bör göra och tänka på när man implementerar AI i sin verksamhet.

AI

Varför borde du titta närmare på AI?

Kanske har du redan bra koll på hur ditt företag kan gynnas av att implementera AI, men låt oss ändå djupdyka lite snabbt för att titta på fördelarna.

Några av de största fördelarna med att implementera AI är:

  • Effektivisering: Först och främst erbjuder AI ett kraftfullt verktyg för att effektivisera arbetsprocesser. Genom att automatisera tidskrävande och repetitiva uppgifter kan AI frigöra dina anställdas tid så att de kan fokusera på mer värdeskapande aktiviteter.
  • Kostnadsbesparingar: AI kan även bidra till betydande kostnadsbesparingar. Genom att förbättra effektiviteten och minska behovet av manuella ingrepp, kan AI hjälpa ditt företag att skära ner på operationella kostnader. Dessutom, med AI:s förmåga att analysera stora mängder data, kan du fatta mer informerade beslut som minskar riskerna och förbättrar din resursanvändning.
  • Värdeskapande: Genom att använda AI för att utveckla nya produkter, tjänster och affärsmodeller som bidrar med värde till dina kunder kan du också skapa värden och konkurrensfördelar jämfört med dina konkurrenter.

Detta låter fantastiskt, men nu till den stora frågan, hur kommer man igång? Hur börjar man med att implementera AI för att effektivisera sin verksamhet?

Identifiera era affärsbehov och tekniska förutsättningar

Även om jag förstår entusiasmen för att direkt hoppa på AI-tåget, så tror jag att det är viktigt att först ta ett steg tillbaka för att förstå ditt företags affärsbehov och tekniska förutsättningar.

Det hjälper dig att forma en tydligare AI-strategi för hur AI kan integreras i din verksamhet. Dessutom säkerställer det att din AI-implementering inte bara blir en etikett, utan faktiskt levererar verkligt värde.

För att sätta igång kan du börja med att ställa dig själv några grundläggande frågor: Vad vill du uppnå med AI? Är det att förbättra kundservice för att spara tid, effektivisera interna processer eller kanske att utforska nya affärsmöjligheter?

Det kan vara svårt att svara på dessa frågor, både på grund av att man inte vet vad AI kan åstadkomma och för att man kanske inte har full insikt i alla aspekter av sitt företag. Samtidigt är det viktigt att man försöker hitta flaskhalsarna i företaget eftersom det oftast är här som potentialen med AI finns.

Ett annat viktigt område att utforska är data. Detta beror på att all AI drivs av data, och kvaliteten på den data du har kommer att spela en avgörande roll i hur effektiv din AI-lösning blir.

Utvärdera de datakällor du redan har och överväg vilken ytterligare data som kan behöva samlas in. Däremot ska du inte tro att det alltid är bra att ha mycket data, utan det behöver alltid vara “rätt data” som faktiskt kan omvandlas till insikter och åtgärder.

Här kan det också hjälpa att ta in en AI-partner som oss på Fiive, som kan bidra med både expertis och erfarenhet för att identifiera dina mest värdefulla datakällor och hur du kan använda dem för att effektivisera din verksamhet.

Vi arbetar exempelvis alltid efter en PoC-approach (Proof of Concept) för att säkerställa att varje AI-lösning vi utvecklar matchar dina unika behov och ger mätbara resultat innan du genomför en fullskalig implementering.

Anledningen till varför vi arbetar på detta sätt beror på att mycket inom AI beror på kvaliteten och tillgängligheten av datan. Därför vill man alltid avgöra om det är möjligt att uppnå de önskade resultaten med den data som finns tillgänglig just nu.

I nio av tio fall går det att ta fram en effektiv lösning, men ibland upptäcker vi att datan inte når upp till förväntningarna. Samtidigt är detta också en värdefull upptäckt eftersom det identifierar de brister som finns i datan så att man kan åtgärda dem innan man investerar ytterligare resurser.

Börja med de små vinsterna

Ett annat tillvägagångssätt som vi på Fiive tror starkt på är att börja med de små vinsterna när det gäller AI-projekt. Det innebär att man borde försöka fokusera på mindre, mer hanterbara AI-projekt som snabbt kan leverera konkreta resultat, speciellt i början av sin AI-mognad.

Att börja smått gör det möjligt att snabbt se de verkliga värdena av AI innan du lägger större investeringar på AI-initiativ som kanske inte leder någonstans. Det kan liknas med att börja plocka de låga äpplena på trädet - en enkel och effektiv strategi för att snabbt skörda fördelarna.

Fördelarna med att börja med de små vinster

  • Omedelbara resultat: Genom att inrikta sig på mindre projekt kan du snabbt uppleva och demonstrera värdet av AI, vilket kan vara avgörande för att bygga förtroende och stöd för större initiativ.
  • Minimerad risk: Små vinst-projekt innebär oftast lägre risker och investeringar, vilket gör dem till ett idealiskt första steg inom AI för småföretag.
  • Lärdomar: Varje mindre projekt erbjuder värdefulla lärdomar. De insikter som vinns kan sedan användas för att finjustera strategier och tekniker för framtida, mer ambitiösa AI-satsningar.
  • Bygga momentum: Det finns inget viktigare än att bygga momentum. Det kan skapa positiva signaler i en hel organisation och hjälpa till att skapa en grund för fortsatt AI-integration och innovationstänkande.

Sen anser vi inte att varje projekt nödvändigtvis ska fokusera på att 'plocka små vinster', men om ni inte har kommit så långt i er AI-mognad, alltså är organisationens nivå av förmåga i att använda AI-teknik och tillämpningar - är det smart att börja med de små vinsterna.

Fler artiklar

Vad är MLOps? Nyckeln för effektiva AI-system

Kortfattat kan man säga att MLOps är en disciplin som kombinerar maskininlärning (ML) med operations (Ops) med målet att förenkla och effektivisera användningen, samt implementeringen av AI-modeller.

Fortsätt läsa

Hur förbereder du data för AI och maskininlärning?

Lär dig de viktigaste stegen i att förbereda data för AI och maskininlärning, från datainsamling till avancerad bearbetning, och hur rätt metodik kan optimera din AI-modells prestanda.

Fortsätt läsa

Låt oss realisera era visioner

Genom att samarbeta med oss får ni tillgång till branschledande expertis och en partner som är engagerad i er långsiktiga framgång.

Kontor


  • Kungsgatan 4
    411 19 Göteborg