Slik klargjør du bedriftens infrastruktur for AI
Bruken av AI-verktøy for å effektivisere prosesser og arbeidsflyter har blitt mer tilgjengelig de siste årene. Mange er utålmodige etter å hoppe på AI-toget for å unngå å havne bakpå. Samtidig viser det seg, ifølge Gartner, at hele 85% av AI-implementeringene ikke lever opp til forventningene eller blir fullført. Heldigvis finnes det enkle løsninger som kan forberede infrastrukturen og fremtidssikre IT-en for din bedrift, slik at AI-investeringen faktisk leverer forretningsverdi.
Vurder selskapets nåværende IT-infrastruktur
Første steg er en kartlegging av selskapets eksisterende systemer og datakilder. Gå gjennom hvilke systemer og datakilder som brukes i dag, og identifiser hvilke som kan støtte AI. Det er også viktig å få en forståelse for hvordan data flyter gjennom deres virksomhet.
For å oppnå den skalerbarheten og fleksibiliteten som AI-en krever, anbefaler vi skyplattformer som Microsoft Azure. Disse tilbyr også spesialiserte AI-tjenester og letter implementeringen.
Har dere eldre infrastruktur, bør bedriften bygge en skalerbar løsning for å håndtere de ulike AI-modellenes ressurskrav. Dere trenger fleksibilitet og tilpasningsevne for å kunne håndtere de dynamiske kravene som AI-utvikling og -implementering stiller, samtidig som dere optimaliserer ressursforvaltningen og kostnadene. Med riktig sky-løsning på plass kan dere integrere ulike miljøer, optimalisere ressursbruken og sikre en smidig overgang mellom plattformer.
Er dere i dag på en privat sky-løsning, vil dere måtte vurdere en skyintegrasjon for å kunne utnytte alt AI har å tilby.
Forbered dataene deres
Unngå fristelsen til å bare laste opp all bedriftsdata til AI-modellen. Feilaktige eller utdaterte data gir ikke bare irrelevante svar, men øker også kostnadene da AI-en legger prosesseringskraft, eller "tokens", på å lete gjennom materiale som ikke lenger er relevant – som for eksempel en økonomirapport fra 2015.
Sett derfor tydelige datarammer som sikrer at AI-en kun arbeider med aktuell og relevant informasjon. Restricted SharePoint Search er et eksempel på hvordan dere effektivt kan hindre at gammel eller utdatert data tas med inn i AI-systemene. Ved å aktivt begrense og kvalitetssikre dataene dere bruker, vil dere oppnå betydelig bedre treffnøyaktighet og lavere driftskostnader.
Her er fem enkle tiltak for å komme i gang
- Begrens AI-en til å finne dokumenter fra det siste året. Dette kan for eksempel dreie seg om strategidokumenter, tilbudsmaler, manualer eller policyer.
- Inkluder kun møteprotokoller fra det siste året.
- Filtrer kundedata til de siste to årene.
- Velg rapporter og analyser fra relevante tidsperioder, helst fra de siste 12–24 månedene.
- Sett regler for når dokumenter skal arkiveres og fjernes fra AI-en. Dette kan være når dokumenter blir eldre enn 24 måneder.
Hvilke tidsrammer som gjelder for deres selskap kan selvfølgelig variere fra hvordan andre selskap opererer. Men med enkle datapolicyer vil dere og AI-modellene deres raskt kunne skape forretningsverdi og holde kostnadene nede.
Unngå fristelsen til å bare laste opp all bedriftsdata til AI-modellen.
Gjennomgå sikkerheten
En robust og omfattende sikkerhetsimplementering er kritisk på dette stadiet og bør inkludere:
- Sikkerhetskontroller for å beskytte AI-modeller og sensitiv data
Implementer tilgangskontroller, brannmurer og inntrengingsdeteksjonssystemer for å hindre uautorisert tilgang. - Versjonskontroll for å spore endringer i modeller og data over tid
Versjonskontrollverktøy dokumenterer og sporer endringer i AI-modeller, noe som muliggjør enkel gjenoppretting og feilsøking. - Etterlevelse av regelverk som GDPR for databehandling
Sørg for at all databehandling og AI-prosesser følger lover og forskrifter – spesielt knyttet til personopplysninger og personvern. - Kryptering av data
Sterke krypteringsprotokoller beskytter data både når det lagres og når det overføres mellom systemer, og reduserer risikoen for datalekkasjer. - Tilgangskontroller og autentisering for AI-systemer
Implementer sterk autentisering og rollebaserte tilgangskontroller for å sikre at kun autorisert personell kan bruke AI-systemene.
Neste steg mot AI
Utvikle en AI-policy som styrer hvordan selskapet ditt bruker AI, med fokus på sikkerhet, etikk, personvern, bærekraft og juridisk etterlevelse. Ansattopplæring er også svært viktig på dette stadiet. Les mer om hvordan dere utvikler en AI-policy og tenker på opplæring her.
Når dere har integrert AI i infrastrukturen og i deres daglige arbeidsprosesser, bør dere kontinuerlig overvåke ytelsen til AI-modellene i produksjon. Dette innebærer kontinuerlig overvåkning av verktøyenes ytelse for å identifisere avvik, driftsproblemer eller redusert nøyaktighet. Bruk denne innsikten og brukerdataene til å finjustere og oppdatere AI-modellene deres for kontinuerlig forbedring og relevans.
Infrastrukturen deres vil måtte tilpasses ettersom forretningsbehov, sikkerhetstrusler og teknologi utvikler seg og endres. Skap en fleksibel og skalerbar IT-infrastruktur som enkelt kan justeres for å møte nye forretningskrav og dra nytte av de nyeste innovasjonene innen AI.
Kontakt oss
Å forberede infrastrukturen deres for AI handler om mer enn bare teknologi – det handler om å skape bærekraftige prosesser, god datakvalitet og en sterk sikkerhetskultur.
Hvis dere mangler kompetanse internt, bør dere samarbeide med en erfaren IT-partner som fokuserer på tett samarbeid og god innsikt i virksomheten – en som kan levere løsninger som passer akkurat deres selskap.
