Att använda sig av AI-verktyg för att effektivisera processer och arbetsflöden har blivit alltmer tillgängligt under de senaste åren. Många är otåliga att hoppa på AI-tåget för att inte hamna på efterkälken. Samtidigt visar det sig, enligt Gartner, att hela 85% av AI-implementeringarna inte lever upp till förväntan eller ens slutförs. Som tur är finns det enkla lösningar som bättre förbereder er infrastruktur och framtidssäkrar er IT, så er AI-investering faktiskt levererar affärsvärde.

Bedöm företagets nuvarande IT-infrastruktur

Första steget är en kartläggning av företagets befintliga system och datakällor. Se över vilka system och datakällor som används idag och identifiera vilka som kan stödja AI. Det är också viktigt att skapa sig en förståelse för hur data flödar genom just er verksamhet.

Sitter ni med en private cloud-lösning idag kommer ni behöva överväga en molnintegration för att kunna ta del av allt som AI har att erbjuda. För att få till den skalbarhet och flexibilitet som detta kräver, rekommenderar vi er molnplattformar som Microsoft Azure. Dessa erbjuder dessutom specialiserade AI-tjänster och underlättar implementationen.

Fokusera på att bygga en skalbar infrastruktur för att kunna hantera de skiftande resurskrav som AI-modeller innebär. Ni behöver flexibilitet och anpassningsförmåga att effektivt kunna hantera de dynamiska krav som AI-utveckling och -implementering ställer, samtidigt som ni optimerar er resurshantering och era kostnader. Med rätt molnlösning på plats kan ni integrera olika miljöer, optimera resursanvändning och säkerställa smidig övergång mellan olika plattformar.

Förbered er data

Undvik frestelsen att bara ladda upp all företagsdata i AI-modellen. Felaktiga eller inaktuella data ger inte bara irrelevanta svar utan ökar också kostnaderna då AI:n lägger processkraft, eller ”tokens”, på att leta igenom material som inte längre är relevant – till exempel en ekonomirapport från 2015.

Sätt därför tydliga dataramar som säkerställer att AI:n endast arbetar med aktuell och relevant information. Restricted SharePoint Search är ett exempel på hur ni effektivt kan förhindra att gammal eller inaktuella data följer med in i AI-systemen. Genom att aktivt begränsa och kvalitetssäkra de data ni använder får ni betydligt bättre träffsäkerhet och lägre driftskostnader.

Dessa är fem enkla åtgärder att börja med:

• Begränsa AI:n till att bara hitta dokument från senaste året. Det kan till exempel handla om strategidokument, offertmallar, manualer eller policys.
• Inkludera bara senaste årets mötesanteckningar.
• Filtrera kunddata till de senaste två åren.
• Välj rapporter och analyser från relevanta tidsperioder, förslagsvis från de senaste 12–24 månaderna.
• Sätt regler för när dokument ska arkiveras och försvinna från AI:n. Kan vara när dokument blir äldre än 24 månader.

Vilka tidsramar som gäller på just ditt företag kan förstås skilja sig från hur andra företag gör. Men med enkla datapolicys kommer ni och era AI-modeller snabbt kunna skapa affärsvärde och hålla kostnaderna nere.

Se över säkerheten

En robust och omfattande säkerhetsimplementering är kritisk i detta läge och bör omfatta:

• Säkerhetskontroller för att skydda AI-modeller och känsliga data. Implementera åtkomstkontroller, brandväggar och intrångsdetekteringssystem för att förhindra obehörig åtkomst.
• Versionshantering för att spåra ändringar i modeller och data över tid. Versionshanteringsverktyg dokumenterar och spårar ändringar i AI-modeller, vilket möjliggör enkel återställning och felsök.
• Efterlevnad av regelverk som GDPR för datahantering. Säkerställ att all datahantering och AI-processer följer lagar och förordningar – särskilt kopplat till personuppgifter och integritet.
• Kryptering av data. Starka krypteringsprotokoll skyddar data både när den lagras och när den överförs mellan system, vilket minimerar risken för dataläckor.
• Åtkomstkontroller och autentisering för AI-system. Implementering av robust autentisering och rollbaserade åtkomstkontroller säkerställer att endast behörig personal kan använda sig av AI-systemen.

Nästa steg mot AI

Ta fram en AI-policy som styr hur ditt företag använder sig av AI, med fokus på säkerhet, etik, integritet, hållbarhet och juridisk efterlevnad. Även utbildning av medarbetare är otroligt viktigt i detta läge. Läs mer om hur ni tar fram en AI-policy och tänker kring utbildning här.

När ni integrerat AI i er infrastruktur och i era dagliga arbetsprocesser och rutiner bör ni löpande mäta prestandan hos AI-modeller i produktion. Detta innebär kontinuerlig övervakning av verktygens prestanda för att identifiera avvikelser, driftproblem eller sämre noggrannhet. Använd er av detta och användarinsikter för att finjustera och uppdatera era AI-modeller för ständig förbättring och relevans.

Er infrastruktur kommer behöva anpassas i takt med att affärsbehov, säkerhetshot och teknik utvecklas och förändras. Skapa en flexibel och skalbar IT-infrastruktur som enkelt kan justeras för att möta nya affärskrav och dra nytta av de senaste innovationerna inom AI-området.

Kontakta oss

Att förbereda er infrastruktur för AI handlar om mer än bara teknik – det handlar om att skapa hållbara processer, god datakvalitet och en stark säkerhetskultur.

Har ni inte kompetensen internt, bör ni ta hjälp av en erfaren IT-partner med fokus på nära samarbete och god verksamhetinsikt – som kan leverera lösningar som passar just ert företag.

Behöver ni rådgivning eller stöd i er AI-resa? Tveka inte att höra av er!