For svaret handler ikke om teknologi – det handler om data. I dette blogginnlegget skal vi utforske hvorfor en strukturert tilnærming til data ikke bare er nyttig, men helt essensielt for virksomheter som ønsker å lykkes med AI-implementering, og hvordan du kan sikre at din virksomhet er godt forberedt.
AI må være sluttproduktet.
Det er store potensielle gevinster ved å ta i bruk AI. Men før du kommer så langt, må du ha kontroll på det som gir AI verdi: dine egne data. Det handler ikke bare om å ha data, men også å ha dem samlet, strukturert og tilgjengelig på en måte som gjør dataen anvendbar.
Vi ser at mange organisasjoner starter i feil ende. De begynner med verktøy og modeller, og møter veggen når det viser seg at:
- dataene er spredt i ulike systemer og Excel-ark,
- ingen vet hvem som «eier» dataene,
- og kvaliteten er for dårlig til å bruke til noe meningsfullt.
Resultatet blir at løsningene ikke fungerer som ønsket, ansatte mister tilliten, og initiativene havner i skuffen.
Må løse et konkret problem
Størst effekt får du når AI brukes som en naturlig del av virksomhetens arbeidsprosesser. Men for å få det til, må dataen være tilgjengelig, forståelig og kvalitetssikret. Ved å strukturere dataen i en moderne dataplattform oppnår du nettopp dette.
Hva betyr det i praksis?
Å samle og strukturere data betyr ikke at du må investere millioner i ny teknologi. Det betyr:
- å vite hvilke data som finnes og hvor de er,
- å rydde opp i data som er utdatert, har duplikater eller er mangelfullt,
- å samle dem på ett sted der de kan brukes – av mennesker og maskiner.
Men kanskje aller viktigst er å gjøre det i riktig rekkefølge.
Riktig fra start
Når vi hjelper virksomheter med deres AI-strategi, er vårt aller viktigste råd: Begynn med å få kontroll på datagrunnlaget. Det er tidkrevende, uoversiktlig og kostbart å skulle endre struktur, rette opp feil og forbedre datakvalitet etter at AI-system er implementert.
Slik kommer du i gang med å samle og strukturere hensiktsmessig data:
- Identifiser mulighetene for AI-bruk i din virksomhet. Vår Mulighetsanalyse er en god plass å starte for å kartlegge hvilke områder i din virksomhet som kan effektiviseres og forbedres ved bruk av kunstig intelligens.
- Basert på Mulighetsanalysen har du kontroll på hvilken data du trenger til de prioriterte bruksområdene.
- Med denne listen lagt til grunn, kan jobben med å samle og strukturere dataen i en dataplattform begynne.
Smidig teknologiadopsjon
Virksomheter som har kontroll på egne data kommer raskere i gang med ny teknologi. De slipper å bruke tid og ressurser på å rydde i etterkant – og kan i stedet fokusere på å eksperimentere, lære og skalere.
Vi ser nå en ny generasjon AI-verktøy som kan utføre oppgaver på vegne av ansatte – såkalte AI-agenter. De kan automatisere rutiner, skrive utkast, hente informasjon, sende e-poster og mer. Men slike verktøy fungerer bare godt hvis de har tilgang til riktige og relevante data.
Det er derfor ryddige data ikke bare er en teknisk nødvendighet, men et strategisk fortrinn. Du legger ikke bare til rette for AI – du gjør organisasjonen mer smidig, mer lærevillig og bedre rustet til å ta i bruk ny teknologi.
Når du investerer i å rydde, samle og tilgjengeliggjøre data i dag, bygger du et fundament som gjør fremtidige innovasjoner både enklere og tryggere.
Veien til vellykket AI starter ikke med algoritmer. Den starter med data.