kunstig intelligens

Mener AI kan gi opp mot 80 prosent effektivisering: – Bare begynnelsen 

Aleksander Paus hjelper norske bedrifter med å ta i bruk AI. Han har flere tips til hva man bør gjøre og hva man bør unngå for å faktisk få verdi ut av AI-prosjekter.

Aleksander Paus i Sprint Consulting.
Aleksander Paus i Sprint Consulting.
Publisert

Mange bedrifter har kastet seg på AI-bølgen, men spørsmålet mange fortsatt stiller er om prosjektene som settes i gang faktisk gir avkastning (ROI).

 Denne uken gjester Alexander Paus, partner i Sprint Consulting, Shifters podcast. Han hjelper daglig norske bedrifter med å ta i bruk kunstig intelligens på nye måter for å effektivisere diverse prosesser. 

Shifters AI-satsing

Er du nysgjerrig på det aller siste innenfor kunstig intelligens? Shifter jobber denne høsten med en fyldigere dekning av AI-bølgen. 

Har du tips eller tanker? Send meg gjerne en mail til mia@shifter.no 

Mange bedrifter har kastet seg på AI-bølgen, men spørsmålet mange fortsatt stiller er om prosjektene som settes i gang faktisk gir avkastning (ROI).

 Denne uken gjester Alexander Paus, partner i Sprint Consulting, Shifters podcast. Han hjelper daglig norske bedrifter med å ta i bruk kunstig intelligens på nye måter for å effektivisere diverse prosesser. 

På spørsmålet om AI-prosjekter virkelig kan gi ROI, har han et klart svar:

– Absolutt og uten tvil, og på visse områder uten sidestykke, sier han. 

– Men det kommer helt an på hva man bruker det til, legger han likevel til. 

Demokratisert teknologi

Paus påpeker at selv om AI ikke er noe nytt, har generativ AI revolusjonert mye de siste årene.

– Nå har vi plutselig systemer som skjønner veldig mye av sammenhengen i verden, påpeker han.

Den store forskjellen mellom generativ AI og klassisk AI (maskinlæring) er at den i større grad kan brukes av hvem som helst, altså folk flest, mener han. 

– Bestemor kan også bruke generativ AI, sier Paus.

 – Men når vi snakker om næringslivet, må vi ofte et lite knepp opp for å få verdien ut, sier han. 

Han har selv sett mange eksempler på hvordan AI kan effektivisere arbeidsprosesser dramatisk. For analytikere, som han trekker frem som et eksempel, kan tidsbesparelsen være enorm. 

– Du kan kanskje effektivisere med opptil 50-80 prosent, anslår Paus. 

Noen fallgruver

Men teknologien har likevel sine utfordringer. Den største er, som mange trolig har fått med seg, at AI-modellene kan finne på svar.

– De kan jo hallusinere som bare det, og gjøre det med største selvsikkerhet. Så man må jo tenke, i hvert fall enn så lenge, at dette er noe man må kryss-sjekke, advarer han.

Når det gjelder hva som skal til for å oppnå suksess, trekker Paus frem endring i tenkemåte som essensielt. For at større organisasjoner skal lykkes med AI, må spesielt ledelsen være aktive, understreker han. 

– Dette går ikke av seg selv. Det må jobbes strukturert for å få organisasjoner og avdelinger til å ta det til bruk. Hvis du ikke gjør det, så brukes det egentlig lite, sier Paus.

– Hvis man da i tillegg klarer å få inn noen gode case tidlig, som gjerne er litt sånne «low-hanging fruits», så er det noe som også har vist seg å være ganske inspirerende for folk, forklarer han.

Han anbefaler å sette opp en liten gruppe med «fanebærere» og finne gode caser tidlig som kan inspirere andre ansatte.

Når det gjelder fremtiden, tror Paus vi står foran store endringer. 

Hør mer i ukens episode av Shifters podcast!