Økt forretningsverdi med riktig databruk og AI

Vi har listet opp noen nøkkeltrinn du kan ha nytte av hvis du er i begynnelsen av AI-reisen:

• Forstå forretningsbehovene og sett mål: Identifiser områdene der AI kan skape mest verdi og sett klare, målbare mål.
  
  
• Bygg ferdigheter og strategi: Kurs dine ansatte, lag en AI-strategi som inkluderer teknisk infrastruktur og involverer hele teamet.
  
  
• Start i det små og oppskaler: Start med pilotprosjekter for raskt å lære av resultater, justere strategier etter behov og utvide vellykkede prosjekter.
  
  
• Samarbeid og se trender: Jobb med teknologileverandører, oppstartsbedrifter og forskningsinstitusjoner, og hold deg oppdatert på de siste trendene innen AI.
  
  
• Sikre datakvalitet: Ha rene og relevante data av høy kvalitet, og overhold beste praksis for dataetikk og personvern.
  
  
• Spor og tilpass: Kontinuerlig overvåk ytelsen og tilpasse strategier, samtidig som du holder deg oppdatert på nye AI-teknologier og innovasjoner.

En AI-konsulent hjelper bedrifter med å forstå, implementere og optimalisere AI-teknologier for å løse spesifikke forretningsproblemer og forbedre driften. Ved å ansette en AI-konsulent kan bedrifter raskt benytte seg av ekspertise og erfaring som ikke er tilgjengelig internt, noe som øker hastigheten på AI-implementeringen og øker sjansen for suksess.

Konsulenten starter med å gjennomføre behovsanalyse og utvikle en strategi for å identifisere forretningsproblemer og områder hvor AI kan ha størst innvirkning. Deretter hjelper konsulenten med datahåndtering ved å samle inn, organisere og rense data, og bygge en robust datainfrastruktur.

Noen eksempler på AI-løsninger som bedrifter kan levere:

Chatbots og virtuelle assistenter

• Kundeservice: Automatiser svar på vanlige kundespørsmål og administrer supportsaker døgnet rundt.
  
  
• Interne systemer: Hjelpe ansatte med HR-spørsmål, IT-støtte og andre interne tjenester.
  Personalisering og anbefalingssystem.
  
  
• E-handel: Analyser kundedata for å gi personlige produktanbefalinger og forbedre kundeopplevelsen.
  
  
• Innholdsplattformer: Tilpass innhold som artikler, musikk eller videoer basert på brukeratferd og preferanser.
  
  

Prediktiv analyse

• Salg og markedsføring: Forutsi kunder som sannsynligvis vil kjøpe og skreddersy markedsføringskampanjer deretter.
  
  
• Vedlikehold og drift: Forutse maskinvedlikehold for å redusere nedetid og forbedre effektiviteten.

Bilde- og talegjenkjenning

• Sikkerhetssystemer: Bruker ansiktsgjenkjenning for sikkerhetsovervåking og tilgangskontroll.
  
  
• Helsetjenester: Analyser medisinske bilder for å oppdage sykdommer eller skader raskere og mer nøyaktig.

Automatisering av forretningsprosesser

• Robotic Process Automation (RPA): Automatiser repeterende administrative oppgaver som dataregistrering, fakturabehandling og dokumentbehandling.
  
  
• Økonomi og regnskap: Automatiser fakturering, betalingsbehandling og finansiell rapportering.

Natural Language Processing (NLP)

• Tekstanalyse: Analyser tilbakemeldinger fra kunder, sosiale medier og anmeldelser for å få innsikt i kundenes meninger og følelser.
  
  
• Automatisk oversettelse: Tilby sanntidsoversettelse av tekst og tale.

Optimalisering av forsyningskjeden

• Etterspørselsprognoser: Forutsi etterspørselen etter produkter for å optimalisere varelageret og forbedre forsyningskjeden.
  
  
• Ruteoptimalisering: Bruke AI for å forbedre logistikken og optimalisere leveringsruter basert på trafikkmønstre og værmeldinger.
  
  

Anti-svindel og risikostyring

• Finansielle tjenester: Identifiser og forhindre svindel i sanntid ved å analysere transaksjonsdata.
  
  
• Sikkerhet: Oppdag og forhindre cybertrusler ved å analysere nettverkstrafikk og identifisere mistenkelig aktivitet.
  
  

Produksjonsoptimalisering

• Kvalitetskontroll: Bruke AI til å overvåke produksjonsprosesser og oppdage defekter eller avvik tidlig.
  
  
• Ressursstyring: Optimalisere bruken av ressurser som energi og råvarer for å redusere kostnader og redusere miljøpåvirkning.

Kunstig intelligens (AI) og maskinlæring (ML) er beslektede begreper innen informatikk og teknologi. AI er det overordnede konseptet for intelligente maskiner, og ML er en metode innen AI for å realisere denne intelligensen gjennom å lære av data. Her forklarer vi kort hva forskjellene mellom AI og ML er: 

Kunstig intelligens (AI)

Er et bredt felt innen informatikk som fokuserer på å lage systemer som kan utføre oppgaver som normalt krever menneskelig intelligens, som problemløsning, språkforståelse og beslutningstaking.

Maskinlæring (ML)

Er en undergruppe av AI som omhandler utvikling av algoritmer og teknikker som lar datamaskiner lære av data og forbedre seg over tid uten å være eksplisitt programmert. ML bruker statistiske metoder for å finne mønstre i data og bruke dem til å forutsi eller ta beslutninger.

Å jobbe datadrevet handler om systematisk å bruke data for å ta beslutninger og optimalisere driften. 

For å gjøre dette effektivt må du:

• Sette klare mål: Definer spesifikke forretningsmål som å øke salget eller forbedre kundetilfredsheten.
  
  
• Samle inn og organiser data: Kartlegg og samle data fra ulike kilder og strukturer dem til et lett tilgjengelig datavarehus.
  
  
• Sikre datakvalitet: Rydd opp i feil og irrelevante data, og sørg for konsistent dataformat.
  
  
• Investere i verktøy og teknologi: Bruk analyse- og visualiseringsverktøy og skytjenester for databehandling.
  
  
• Trene opp og bygge ferdigheter: Tilby dataanalyseopplæring og rekrutter spesialister der det er mulig.
  
  
• Skape en datadrevet kultur: Ledelsen bør gå foran som et godt eksempel og oppmuntre til datadrevne beslutninger.
  
  
• Analysere og få innsikt: Identifiser trender og utfør tester for å optimalisere strategier.
  
  
• Handle etter innsikt: Implementer endringer basert på analyseresultater og juster strategier etter behov.
  
  
• Kontinuerlig overvåke og forbedre: Overvåk regelmessig nøkkelytelsesindikatorer og bruk tilbakemeldinger for å forbedre prosesser.

Datadrevne beslutninger er beslutninger basert på analyse og tolkning av data. Motsetningener å stole på intuisjon, magefølelse eller ubegrunnede antakelser. Disse beslutningene utnytter kvantitative og kvalitative data for å forstå trender, mønstre og innsikt som kan hjelpe organisasjoner med å ta mer informerte og nøyaktige beslutninger.

Datadrevne beslutninger hjelper organisasjoner med å navigere i komplekse og raskt skiftende forretningsmiljøer med større selvtillit og presisjon.

AI-prompting refererer til prosessen med å gi en kunstig intelligens (som ChatGPT) en tekstlig instruksjon eller forespørsel for å få en ønsket respons eller generering. En prompt fungerer som input som styrer hvordan AI tolker oppgaven og genererer output.

Hvordan fungerer det?

• Prompt: En tekst eller instruksjon som forklarer hva du vil AI-en skal gjøre, for eksempel "Skriv et dikt om vinter" eller "Forklar kvantefysikk på en enkel måte."
  
  
• Respons: AI-en analyserer prompten og genererer et svar basert på sine treningsdata og oppgitt kontekst.

Typer av AI-prompting

• Spesifikke: Eksakte forespørsler, som "Lag en liste over fordeler med elektriske biler."
  
  
• Kreative: For generering av idéer eller tekster, som "Fortell en historie om en futuristisk by."
  
  
• Teknisk: For koding eller spesifikke oppgaver, som "Skriv en Python-funksjon som sorterer en liste."
  
  

Effektiv prompting kan gjøre AI mer presis, kreativ, eller nyttig for oppgaven du ønsker løst.