Det er ingen hemmelighed, at rigtig mange danske virksomheder halter bagud med digitale forretningsløsninger. Særlig udfordret er de små og mellemstore virksomheder, hvor kun 48 pct. har en høj eller meget høj digitaliseringsgrad.
Hvor store virksomheder ofte har væsentligt flere ressourcer til at kunne gå forrest og investere i nye teknologier, som fx AI, og kan trække på en bredere vifte af kompetencer i arbejdet med digitalisering, står det anderledes til hos de mindre virksomheder. Her er det ofte vanskeligt at allokere de nødvendige ressourcer og rette kompetencer for at sætte fokus på at digitalisere deres forretning.
”Hvis vi for alvor skal flytte den store gruppe af SMV’er skal der ske et skift fra, at SMV’erne går fra at være it-brugere til også at være it-drevne” udtaler Erik David Johnson, principal AI specialist hos Delegate.
Med kunstig intelligens (AI) kan vi sætte digitaliseringen af vores samfund op i et højere gear. Fordelene er mange, f.eks. åbner det op for helt nye muligheder for at identificere og behandle sygdomme, optimere en lang række brancher, så de bl.a. bliver mere bæredygtige – til glæde for både den enkelte, virksomhederne og miljøet.
Hvordan kommer du i gang med AI?
Der ligger en stor mulighed i at få flere SMV’ere til aktivt at bruge den forretningsdata, som de ligger inde med. Data, der vil kunne bruges til at skabe ny værdi, innovation og forretningsmuligheder. Udfordringen er at se data som et område, man som virksomhed skal investere i.
”SMV’ere skal målrette deres indsamling og strukturering af forretningsdata efter den type innovation der løfter og differentierer netop deres virksomhed. At investere i data er ikke et strategisk alternativ – det er en streng nødvendighed,” udtaler Erik David Johnson.
Om SMV’erne udvider med nye services, højner kvaliteten af eksisterende produkter eller finder nye måder at effektivisere på, vil gode forretningsdata være helt centrale. Det kan være gennem alt fra simple metoder til RPA og datadrevne initiativer som AI. Hvilke data man som SMV arbejder med vil variere, men oftest vil forretningsapplikationerne kunne lære af de historiske data og deres underliggende mønstre.
”Når først transaktionelle- eller adfærdsdata er opsamlet over tid, vil selvlærende AI-modeller kunne udnytte disse til at skabe nye indsigter som typisk er meget operationelle, og som oftest kan omsættes til forretning og skabe værdi med det samme,” uddyber Erik David Johnson.
For eksempel kan AI-løsninger hjælpe virksomheder med at svare på:
– Hvilke produkter skal jeg foreslå til mine kunder?
– Hvilke af mine kunder er med hvor stor sandsynlighed på vej over til konkurrenten?
– Hvordan skal jeg individualisere den enkelte kundes kontaktflade og kommunikation?
– Hvilke effektiviseringstiltag kan jeg lave i min virksomheds processer?
Ny AI regulering på vej
Én ting, du som virksomhed skal være opmærksom på, hvis du overvejer at anvende AI-løsninger er, at EU Kommissionen netop har lanceret sit forslag til ny regulering af AI. Her er det vigtigt at have for øje inden for hvilke områder, man bruger AI.
EU har nemlig udarbejdet en liste over services og produkter som er såkaldte ”høj-risiko AI”, og som derfor skal gennemgå særskilte procedurer og krav, fx inden for beslutningsunderstøttelse indenfor rets- og socialområdet, kreditvurderinger og skanning af CV’er, før de kan frigives og bruges på markedet. Det er derfor altid en god idé at tjekke hvilken kategori ens AI-løsning falder i. Også selv om reglerne endnu ikke er trådt i kraft.