I dagens raskt utviklende teknologiske landskap er kunstig intelligens (KI) blitt et kritisk verktøy for virksomheter som ønsker å oppnå et konkurransefortrinn. Imidlertid er det mange virksomheter som strever med å forstå hvor forberedt de er for KI, og hva som skal til for å utnytte KI på en effektiv måte for å maksimere sin investering i KI-teknologier.
Det er her en modenhetsvurdering kan ha stor verdi, noe vi skal introdusere deg for i to artikler. I denne første delen utforsker vi hvorfor det er hensiktsmessig å bruke en modenhetsanalyse.
Les om våre KI-tjenester og løsninger: Kunstig intelligens og avansert analyse | CGI Norge
Hva er en modenhetsanalyse?
En modenhetsanalyse brukes for å evaluere en organisasjons nåværende kapasitet og kompetanse innenfor et bestemt område. Den hjelper organisasjoner med å forstå sitt nåværende nivå, identifisere forbedringsområder og utvikle en plan for videre utvikling. Innen KI fokuserer modenhetsanalysen på organisasjons KI-kapasiteter. AppliedAI har laget et verktøy for nettopp dette, og det er deres tilnærming som er utgangspunktet for denne artikkelen.
Målet med KI-modenhetsanalysen er å hjelpe virksomheten med å forstå sin nåværende posisjon innen KI, identifisere forbedringsmuligheter og utvikle en strategisk tilnærming for å utnytte KI-teknologier mer effektivt. Resultatet av analysen er et veikart (‘roadmap’) som bidrar til at virksomheten får maksimal verdi ut av sine KI-investeringer.
Hvorfor bruke tid på en modenhetsanalyse?
Når virksomheter setter i gang med ett eller flere KI-initiativ uten å gjøre det nødvendige forarbeidet, vil de ofte oppleve at initiativet rett og slett ikke lykkes, eller i alle fall ikke skaper noen verdi. Årsakene kan være flere, men de kan ofte relateres til disse utfordringene:
- Uten en grundig vurdering av KI-modenhet, kan virksomheter ha uklare mål og strategier. Resultatet kan bli en spredning av ressurser på mange små, urelaterte KI-prosjekter, i stedet for en konsentrert innsats som gir målbare resultater.
- Virksomheten kan overvurdere sine nåværende teknologiske ressurser og de ansattes kompetanse. Dette kan føre til implementering av komplekse KI-systemer som virksomheten ikke er klar til å håndtere, noe som resulterer i mislykkede prosjekter og tapte investeringer.
- Effektive KI-systemer krever store mengder kvalitetssikret data. Uten tilstrekkelig forarbeid kan virksomheten møte utfordringer med dårlig strukturerte, utilstrekkelige eller feilaktige data som underminerer KI-systemets ytelse og nøyaktighet.
- KI-prosjekter krever spesifikke ferdigheter og kompetanser som ikke nødvendigvis finnes internt i virksomheten. Virksomheten kan undervurdere behovet for opplæring og rekruttering, noe som fører til ineffektiv bruk av KI.
- Uten en overordnet plan kan KI-implementeringen bli fragmentert med ulike avdelinger som jobber isolert med sine egne KI-løsninger. Dette fører til ineffektivitet og manglende synergi på tvers av virksomheten.
- Uten klare mål og en strukturert tilnærming er det vanskelig å måle avkastningen på KI-investeringene. Dette kan føre til tvil om verdien av KI, redusert støtte fra ledelsen, og til slutt, avbrutte KI-initiativer.
En modenhetsanalyse identifiserer utfordringer
For å øke sannsynligheten for suksess, kan virksomheten gjennom en modenhetsanalyse identifisere og adressere disse utfordringene før de setter i gang med omfattende KI-implementeringer. En slik modenhetsanalyse vil kunne gi et fundament og en struktur for å evaluere en virksomhets evne til å utnytte KI. Kort fortalt gir en modenhetsanalyse grunnlaget for:
- Identifikasjon av styrker og svakheter: En grundig vurdering kan avdekke hvor virksomheten har solid KI-kompetanse og hvor det finnes betydelige gap.
- Strategisk planlegging: Ved å forstå nåværende modenhetsnivå kan organisasjoner utarbeide klare strategier og handlingsplaner for videre utvikling.
- Ressursallokering: En modenhetsanalyse hjelper med å identifisere hvilke områder som trenger mer ressurser, enten det er tid, penger eller ekspertise.
- Målsetting og benchmarking: Virksomheten kan sette realistiske mål og benchmarke basert på nåværende modenhetsnivå og følge opp utviklingen over tid.
For å få oversikt over både utfordringer og muligheter, bruker vi et strategisk rammeverk for å utvikle en helhetlig KI-strategi. Det består av tre hovedkomponenter: KI-visjon, KI-bruksområder og muliggjørende faktorer. Det strategiske rammeverket – eller strategihuset – brukes for å hjelpe virksomheten med å definere sine mål for KI, identifisere relevante bruksområder og etablere de nødvendige forutsetningene for en vellykket implementering av KI. Rammeverket bidrar til å sikre at KI-initiativer er godt forankret i virksomhetens overordnede strategi og at alle nødvendige aspekter blir hensyntatt i prosessen.
Definere modenhetsmodellen
For å få en dypere forståelse av hvor en virksomhet står i sin KI-modning, brukes en modenhetsmodell som kategoriserer utviklingen i fem nivåer. La oss utforske disse nivåene mer detaljert:
Nivå 1: Initial
På det innledende nivået er virksomheten i startfasen av KI-reisen. Her er KI-initiativene ofte sporadiske og uorganiserte. Det finnes lite eller ingen formell struktur eller prosess for KI-utviklingen.
Det som kjennetegner virksomheter på dette nivået, er at KI-prosjekter ofte drives av enkeltpersoners entusiasme og ikke av strategiske planer. Det mangler klart definert eierskap og ansvar for KI-initiativer. KI-bruk er derfor ofte ad hoc, og det er liten integrasjon med eksisterende systemer og prosesser. Det er en begrenset forståelse av KI-teknologi og potensialet blant ansatte.
Utfordringene på dette nivået inkluderer høy risiko for feil og ineffektivitet. Virksomheten kan oppleve vanskeligheter med å måle avkastningen på KI-investeringer, og det er ofte mangel på kontinuitet og bærekraft i KI-prosjektene.
Nivå 2: Managed
På dette nivået har virksomheten begynt å etablere grunnleggende strukturer og prosesser for KI-prosjekter. Det er en anerkjennelse av behovet for formell styring og kontroll.
Det som kjennetegner virksomheter på dette nivået, er at det finnes dedikerte KI-teams eller ressurser, og at grunnleggende KI-strategier og planer er utviklet. Det er implementert noen standardiserte prosesser for KI-utvikling og implementering. Virksomheten har begynt med datainnsamling og dataforvaltning for KI-formål.
Utfordringene på dette nivået inkluderer manglende helhetlig integrasjon med forretningsstrategien. KI-løsninger kan ha begrenset skalerbarhet og gjentakbarhet. Virksomheten har fortsatt betydelige gap i kompetanse og ressurser.
Nivå 3: Defined
På dette nivået har virksomheten utviklet klare og dokumenterte prosesser for KI-implementering. Det er en tydelig forbindelse mellom KI-strategien og virksomhetens forretningsmål.
Det som kjennetegner virksomheter på dette nivået, er at de har veldefinerte KI-styringsstrukturer og -prosesser, og det er konsistens i KI-prosjektene på tvers av virksomheten. Det foregår aktivt arbeid med datastyring og kvalitetssikring av data, og det er regelmessig opplæring og kompetanseutvikling for ansatte innen KI.
Utfordringene på dette nivået inkluderer behovet for å forbedre effektiviteten og optimaliseringen av KI-prosessene. Virksomheten må overvinne siloer og fremme samarbeid på tvers av avdelinger, samt sørge for kontinuerlig tilpasning til teknologiske endringer og innovasjon.
Nivå 4: Quantitatively Managed
På dette nivået er KI-aktiviteter kvantitativt styrt og overvåket. Virksomheten bruker data og målinger for å styre og forbedre KI-prosessene kontinuerlig.
Det som kjennetegner virksomheter på dette nivået, er at de bruker avanserte analyseverktøy og metrikker for å måle KI-ytelse, og det er kontinuerlig forbedring basert på dataanalyser og tilbakemeldinger. Det er et høyt nivå av automatisering i KI-prosessene, og KI er integrert i kjernevirksomheten og beslutningsprosessene.
Utfordringene på dette nivået inkluderer å sikre at målesystemene er nøyaktige og relevante. Virksomheten må håndtere store datamengder og økt kompleksitet, samtidig som de opprettholder fleksibilitet og tilpasningsevne i en datadrevet kultur.
Nivå 5: Optimizing
På det høyeste modenhetsnivået er virksomheten fullt optimalisert for KI. KI er integrert i alle aspekter av virksomheten, og det er en kultur for kontinuerlig forbedring og innovasjon.
Det som kjennetegner virksomheter på dette nivået, er at KI brukes strategisk for å drive innovasjon og skape et konkurransefortrinn. Det er en sømløs integrasjon av KI i alle forretningsprosessene, og virksomheten gjør proaktive tilpasninger basert på fremtidige trender og teknologier. Det er en gjennomgående kultur for eksperimentering og læring.
Utfordringene på dette nivået inkluderer å opprettholde en ledende posisjon i et raskt utviklende teknologisk landskap. Det er viktig å sikre at de ansatte er engasjert og opplært i KI-praksis, og virksomheten må kontinuerlig evaluere og forbedre sine KI-strategier og teknologier.
Praktisk betydning og bruk av modellen
Den viktigste bruken av nivåene i modellen er at virksomhetens nå-situasjon – «as-is» – blir etablert. Det er også viktig å definere på hvilket nivå virksomheten ønsker å være, for det er ikke gitt at alle ønsker eller har behov for å «lande» på øverste nivå. Modellen gir ledelsen et verktøy for å identifisere utfordringene virksomheten står ovenfor og derfra kunne legge en innsiktsbasert og konkret plan for en effektiv KI-reise.
Neste artikkel vil ta for seg gjennomføringen av en KI-modenhetsanalyse og hvordan resultatet brukes for å sikre en god og effektiv innføring av KI i virksomheten.
Klar til å finne ut hvordan CGI kan hjelpe din virksomhet? Ta kontakt med vår KI-ekspert Jan Skistad | CGI Norge, eller fortsett til neste artikkel.
