Artikkel: God sommer
- Av Oda Wiig, Salg og markedsføring og Vidar Gamlem, Daglig leder
Sommeren er her!
Takk for et halvår med spennende prosjekter, nye relasjoner og mange kloke diskusjoner. Det inspirerer oss å møte virksomheter som tør å tenke fremover, og som samtidig tar seg tid til å stille de viktige spørsmålene før de løper videre.
Spørsmålet er ikke lenger om man skal forholde seg til AI, ....men hvordan!
AI handler nemlig ikke bare om teknologi. Det handler like mye om kontekst, prioriteringer, tillit og styring. Om å forstå hvor AI kan skape reell effekt, hvor enklere automatisering er mer riktig, og hvor mennesker fortsatt bør være en aktiv del av beslutningen.
En AI-agent er aldri bedre enn dataene den får
En agent kan hjelpe oss å jobbe raskere, se mønstre tidligere og ta bedre beslutninger.
Men en agent er aldri bedre enn konteksten den får tilgang til. Skal en AI-agent ta stilling til noe innen innkjøp, må den forstå innkjøp; det være seg leverandører, avtaler, historiske kjøp, priser, leveringspresisjon, risiko, avvik, kategorier og godkjenningsflyt. Den må vite hvilke data som er riktige, hvilke kilder man kan stole på, og hvilke regler som gjelder i virksomheten.
AI øker ikke bare hastigheten på riktige beslutninger, den kan også øke hastigheten på feil beslutninger. Feil informasjonstilgang, svakt datagrunnlag eller manglende prosessforståelse kan gi større utslag enn før, nettopp fordi teknologien jobber raskt, skalerbart og ofte med stor selvtillit.
Derfor må AI få riktig kontekst. Ikke bare mer data, men riktige data. Ikke bare tilgang, men styrt tilgang. Ikke bare svar, men svar basert på forståelse av virksomhetens prosesser, regler og mål.
Masterdata, integrasjon og datakvalitet har STOR betydning
Informasjon om kunder, produkter, leverandører, ansatte, kontrakter og transaksjoner finnes ofte på tvers av mange systemer, og er gjerne fragmentert, utdatert eller inkonsistent. Én kunde kan finnes som flere ulike oppføringer. En leverandør kan ha ulike navn i ulike systemer. Et produkt kan være definert forskjellig i salg, logistikk og økonomi.
I en AI-satsing kan det bli kritisk!
Mange AI-prosjekter stopper ikke fordi teknologien er for dårlig, men fordi virksomheten ikke har kontroll på datagrunnlaget, prosessene eller eierskapet rundt informasjonen.
Plutselig blir spørsmålet ikke hva AI kan gjøre, men stoler vi egentlig på dataene vi ber AI bruke?
AI er ikke nødvendigvis alltid riktig løsning
Ingenting er gratis. AI krever investeringer, kompetanse, styring, sikkerhet, drift og løpende vurderinger, i tillegg til en reell brukskostnad gjennom tokenforbruk, infrastruktur og økt kompleksitet. Derfor bør man være bevisst på hvor man bruker AI, og hvor det finnes enklere og mer robuste alternativer.
Skal man sjekke om en faktura er over eller under en beløpsgrense, trenger man ikke nødvendigvis AI. Er svaret et rent ja eller nei basert på en definert regel, er en logisk operasjon ofte bedre, billigere, raskere og enklere å kontrollere. Det samme gjelder mange prosesstrinn der regelverket er tydelig. Da er automatisering og forretningslogikk ofte et bedre valg enn å bruke en AI-modell på noe som egentlig ikke trenger vurdering.
God AI-strategi handler derfor ikke om å bruke AI mest mulig. Det handler om å bruke AI riktig.
Hvem skal ta beslutningen, mennesker eller AI?
En av de store diskusjonene fremover handler om menneskets rolle. Skal mennesker være en del av prosessen, der AI støtter, foreslår og kvalitetssikrer underveis? Eller skal mennesker i større grad stå på toppen av prosessen, der AI og automatisering håndterer flyten, mens mennesker overvåker, styrer og griper inn ved behov?
Svaret vil variere fra område til område. I noen prosesser bør mennesker fortsatt ta de sentrale beslutningene, men med bedre innsikt fra AI. I andre bør man automatisere store deler av flyten, med tydelige kontrollpunkter og god unntakshåndtering. Og i noen tilfeller bør man, som nevnt, ikke bruke AI i det hele tatt.
Dette krever ledelse, ikke bare teknologi. Det krever at man forstår sine egne prosesser, sin egen risiko og verdien man forsøker å skape.
Hvilke beslutninger stoler vi på at en AI-agent kan støtte? Hvilke kan den ta selv? Hvilke skal alltid ligge hos mennesker?
Fart krever tillit
Vi tror mye av AI-arbeidet fremover vil handle om to enkle, men krevende spørsmål: Hva gir faktisk verdi? Hva kan gjennomføres på en sikker og tillitsfull måte?
Virksomheter må prioritere. Ressursene bør brukes der effekten er størst, der datagrunnlaget er godt nok, prosessene er modne nok, og risikoen kan håndteres. Det første AI-prosjektet trenger ikke være det mest spektakulære. Kanskje bør det heller være det som gir rask læring, lav risiko og tydelig effekt. For noen handler det om bedre kundeservice, for andre om innkjøp, økonomi, logistikk, drift, support, kvalitet, compliance eller beslutningsstøtte. Poenget er ikke å starte der teknologien virker mest imponerende, men der virksomheten faktisk kan hente ut verdi.
Som ledere står vi ofte i et spenningsfelt: Vi må ikke gå for sakte, men vi må heller ikke gå for fort. Går vi for sakte, risikerer vi å miste læring, fart og konkurransekraft. Går vi for fort, risikerer vi å bygge løsninger som ikke er trygge, ikke er forankret, og ikke skaper den effekten vi håpet på.
Den riktige fremgangen handler derfor ikke bare om hastighet. Den handler om tillit. Tillit til dataene, til prosessene, til teknologien, hos ansatte, hos kunder og hos ledelsen og eierne. Når den tilliten er på plass, kan AI og automatisering gi reell effekt. Ikke bare som et teknologiprosjekt, men som en forbedring i hvordan virksomheten jobber, tar beslutninger og skaper verdi.
I Voglio jobber vi i dette skjæringspunktet mellom prosesser, data, integrasjon, automatisering og AI. Vi hjelper virksomheter med å få på plass fundamentet som gjør at ny teknologi faktisk kan brukes på en trygg og verdiskapende måte. Selv bruker vi AI aktivt, både i hvordan vi jobber internt og i utviklingen av egne produkter og tjenester - samtidig som vi er opptatt av å bruke teknologien der den gir mening, og å kombinere den med det vi vet fungerer: gode prosesser, god datakvalitet, tydelige integrasjoner og ansvarlig styring.
Noen refleksjoner å ta med inn i sommeren:
- Hvor i virksomheten vår kan AI skape verdi?
- Har vi datagrunnlaget vi trenger?
- Vet vi hvilke beslutninger AI skal (og ikke skal) støtte?
- Bruker vi AI der det er riktig? (og enklere automatisering der det er bedre?)
- Har vi tilliten som trengs for å skalere?
God sommer fra alle oss i Voglio.
