Business tror (ikke) på AI
3 av 4 toppledere tror AI vil gi ny business. 8 av 10 tror AI gir konkurransefortrinn. Men knapt 1 av 5 har tatt i bruk AI i dag. Avstanden mellom liv og lære er enorm – og voksende.
Undersøkelsen som nylig ble presentert og diskutert i MIT Sloan Management Review, er i beste fall forvirrende. Næringslivet ‘snakker opp’ AI i stor skala, men er tynne på forståelse og konkrete planer. MIT-forskerne kaller det ‘the gap between ambition and execution’.
Datagrunnlaget for rapporten kommer fra 3.000 virksomheter over hele verden, relevant også for våre breddegrader. Og resultatene sammenfaller med inntrykket fra det norske og nordiske markedet de siste 2 årene: Mye skrik, lite ull.
Situasjonen minner om Cloud for 10 år siden: Mye snakk, bred mediedekning, hyppige konferanser og mange produkter, men lite handling. For AI er imidlertid situasjonen langt mer akutt. Utviklingshastigheten har økt vesentlig siden 2007. Vi omgir oss med konsument-orienterte AI-produkter som forlengst er uunnværlige og demonstrerer at AI i høyeste grad er nåtid. I mange former, fasonger og sammenhenger.
Det som mangler er forståelse for ‘hvordan AI kan være nyttig for oss’. Trenger vi en ‘robot’ som tar telefonen og snakker med kundene? En smart Chatbot som veileder og lærer? En utrettelig advokatfullmektig til discovery? En hjelper på lageret? Eller et stategisk analyseverktøy som spenner langt bredere og dypere enn BI?
Alt er mulig, verktøyene og ressursene finnes og kostnadene er overkommelige. Utfordringen er ikke teknologi, men data og ekspertise, som MIT/Sloan-rapporten observerer. «While most leaders are investing in AI talent and have built robust information infrastructures, other companies lack analytics expertise and easy access to their data.»
Dessuten - en interessant erfaring fra organisasjoner som har tatt i bruk AI på bred basis og lykkes, er at ‘store’ resultater ofte kommer på overraskende områder. ‘Overraskende’ i den forstand at de er utenfor områder vi vanligvis tenker på som ‘AI-trengende’. Som eksemplet fra Airbus, der AI brukes til å forutsi og redusere avbrudd ('disruptions') i produksjonslinjene. Ved å ‘lære’ av situasjoner, erfaringer og problemstillinger kan AI varsle og avhjelpe nye problemer tidlig. Også om de dukker opp på andre områder enn de opprinnelige erfaringene.
Strategiske føringer fra MIT/Sloan-rapporten kan oppsummeres i to ord: Data og ekspertise. Potensialet i ulike former for AI er enormt, teknologien er tilgjengelig – og i rask utvikling, mens mangelen på data og ekspertise er den største utfordringen. Datamangelen har ikke med mengde å gjøre, men med tilgang, kvalitet og metadata. Ekspertisemangelen gjelder ikke bare på AI-området, men like mye innen Data Science og Digital Business. Et tema vi har vært inne på tidligere (se linker nedenfor), og som forblir en utfordring i overskuelig fremtid.
Det gir leverandørsiden et sultent marked, der det kryr av små, energiske og kreative aktører pluss enkelte store – med IBM, AWS og Microsoft i spissen. Spesielt IBM og AWS har bidratt til å både sette scenen og legitimere nye anvendelser de siste 5 årene.
Ingen business-ledelse som ‘følger med i timen’ kan unngå å reflektere over konsekvensen av digitale assistenter og autonome kjøretøyer for egen business. Vi lever i en digital verden, det handler om data og ekspertise – uansett hvilken business vi er i. Fra offentlig sektor via advokatkontorer til dagligvare og landbruk. Vi går en spennende AI-høst i møte!
Se også …
Legg igjen kommentar
Du må være innlogget for å kunne kommentere.