Bestyrelsesguiden

Guide: Den simple vej til at bruge AI

Conference room tables and chairs

Kunstig intelligens kommer til at forandre mangt og meget i erhvervslivet i de kommende år. Men i modsætning til andre digitale landvindinger, er det forholdsvis nemt at håndtere strategisk. Det er altså ikke svært at gå i gang – det vigtigste er, at man gør det hurtigt, så man ikke bliver overhalet af konkurrenter.

Det ene buzzword afløser det andet i den digitale verden, og man forestiller sig bestyrelsesmedlemmerne i en ikke-digital virksomhed synke trætte tilbage i stolene, når der nu er endnu en ting, de skal lægge en strategi for: Kunstig intelligens eller bare AI (artificial intelligence).

Men det behøver ikke være så vanskeligt, anfører konsulenthuset PA i en artikel. Faktisk er det i sig selv en pointe, at man skal vælge en simpel tilgang, og så groft sagt bare begynde. PA opsummerer det således: Tænk stort, start småt, og vær parat til at opskalere.

At tale om kunstig intelligens er måske allerede i udgangspunktet en overdrivelse. Der er tale om, at computere kan lære at gennemskue mønstre. Men de kan ikke nødvendigvis bruge dem rigtigt. Det gode eksempel på dette var, da man prøvede at udvikle en kunstig chatpartner til sociale medier. Den endte med at udspy obskøniteter en masse. Maskinen havde luret noget, som var hyppig adfærd og gav respons, men den fattede intet af konteksten.

Tilsvarende skal man heller ikke forvente alverden af AI. Den kan bruges til at give simple svar ud fra store datamaterialer, og det kan være særdeles nyttigt. Men så kan den heller ikke meget mere. PA ser tre overordnede anvendelsesmuligheder:

For det første at finde mønstre i data. Det kan f.eks. bestå i at forudsige nedbrud i produktionen. Her kan mennesket ikke overskue de tusindvis af detaljer, der i uheldige kombinationer giver sig udslag i fejl.

For det andet at give svar på simple henvendelser. Nogle banker og offentlige myndigheder er f.eks. begyndt at anvende chatbots i deres kundeservice.

For det tredje at udføre processer, der nok er komplekse, men alligevel standardiserede. I advokatbranchen eksperimenterer man f.eks. med maskingenererede juridiske dokumenter. Et testamente kan sættes sammen på nærmest utallige måder. Men hele tiden er der faste regler at guide efter, så en maskine i mange tilfælde i princippet kan løse opgaven, eller i hvert fald størstedelen af den.

PA råder altså virksomhederne til bare at kaste sig ud i det, og første trin i dette er at se på, hvilke af de tre funktionaliteter, der kunne være relevante. Eventuelt kan man udarbejde en liste over de processer, der findes i produktion og markedsføring, og så spørge sig selv, om og hvordan AI kunne bidrage positivt for hver af dem.

I forhold til andet strategisk arbejde er det i henseende til AI en stor fordel, at de forskellige valg, man foretager, relativt nemt kan gøres om. Så i første omgang skal man altså grundlæggende blot sætte en retning for, hvor man gerne vil hen, og så kan man senere justere efter de erfaringer, man gør sig.

En anden fordel ved strategiarbejdet på dette felt er, at det ikke nødvendigvis er meget omkostningstungt at gå i gang. Man kan til en start undersøge, om andre allerede har udviklet en løsning som den, man selv søger, og med lidt held ligger softwaren endda som open source.

Det er det, PA mener med, at man skal starte småt, og eventuelt med noget, der er trivielt i virksomhedens kontekst. Konsulenthuset nævner et eksempel med en kunde, der var indenfor offentlig transport. Et problem for denne kunde var, at bremserne ofte gik i stykker, hvilket førte til et betydeligt antal trafikstop.

Ved hjælp af AI kunne man analysere sig frem til, hvorfor der kom defekter på bremserne, og i mange tilfælde forebygge det. På den måde sparede virksomheder store beløb, og den havde, inden for et velkendt område, opnået erfaring med, hvordan AI kan bruges.

Ved det tredje element i den tilgang, PA anbefaler, er det slut med den tilbagelænede attitude. Når man først har lært at bruge AI, og fundet gode løsninger, er det vigtigt, at man ruller dem ud hurtigt – af den simple grund, at ellers bliver man kørt over af konkurrenter, der er hurtigere i optrækket.

PA nævner, igen fra erfaringen med egne kunder, et eksempel, som er højrelevant i Danmark: Et af de felter, hvor AI kan vise sig meget gavnligt er i behandlingen af ansøgninger om boliglån. Her har de danske banker og realkreditinstitutter høje marginaler, og der kunne være andre end Jyske Bank, der får den ide, at de ved hjælp af priskonkurrence vil høste en væsentligt større bid af markedet.