![]() |
| Lenke til The Gen AI Playbook for organizations |
Hvor og hvordan skal en virksomhet ta i bruk kunstig intelligens, og hvor bør vi være mer varsomme med å gjøre det? Er det mulig å skaffe seg konkurransefortrinn gjennom bruk av KI? Eller vinner man fordi man kommer raskere i gang enn konkurrentene? Og hvis du ikke rekker å komme raskest i gang, skal målet være å i hvert fall gjøre det samme som andre slik at du klarer å nøytralisere forskjellen?
En diskusjon om mulighetsrom og veivalg som gir en virksomhet konkurransefortrinn ved bruk av KI handler om forretningsstrategi og posisjonering. Både teknologiselskaper og ulike andre konsulentselskaper gir kundene sine gode KI-råd for tiden. Men hvor finner man de beste rådene, og hva går de ut på? Er det et godt råd å løpe så fort om mulig, eller tvert imot vente og se? Hvordan sorterer man ut KI-investeringene som passer for egen virksomhet fra det som ikke passer så godt?
Jeg tror det er mange som står i denne type veivalg akkurat nå. Teknologi- og tjenesteutviklingen er både rask og ganske dynamisk, og er det ikke veldig lett å orientere seg. Hva slags modeller og rammeverk passer når man skal utforme en virksomhetsstrategi for bruk av KI? Jeg lurer på dette selv, og skal prøve å bruke denne nysgjerrigheten til å videreformidle gode rammeverk for slike strategiske sorteringer her på bloggen, når jeg kommer over dem
Gen AI Playbook i Harvard Business Review
Et sted det i hvert fall er lurt å oppsøke når man ser etter tips om virksomhetsstrategier og metoder for kategorisering, er Harvard Business Review, et ledende tidsskrift for alt som har med forskning og praksis knyttet til strategi, ledelse og organisasjonsutvikling. HBR har en bra nettside, der KI har en sentral plass for tiden, og kommer også ut i tidsskriftversjon 6 ganger i året. I siste utgave har de en artikkel med en fin gjennomgang av hvordan man kan tilnærme seg KI gjennom en strategisk sortering, med overskriften "The Gen AI Playbook for Organizations".
Hensiken er å hjelpe virksomheter kategoriere hvor det er mest interessant å finne KI-muligheter, og hvordan disse mulighetene krever litt ulike innretninger av menneske-maskin interaksjonen. Hvordan man innretter dette påvirkes av hva slags kontekst KI-bruken skal foregå i, hva slags data som er tilgjengelig og hvor store kostnader og konsekvensene er dersom man gjør feil. Denne sorteringen av "hva slags problemer skal vi løse med KI?" er dessuten utstyrt med en tilhørende matrise til strategisk sortering, som jeg kommer tilbake til om et øyeblikk.
Arikkelforfatterne heter Bharan N. Anand, fra Stern School of Business i New York, og Andy Wu, som holder til ved Harvard Business School. Arkikkelen er bak en betalingsmur, men jeg skal prøve å gjengi noen av hovedpoengene her. Og jeg har til og med prøvd å bruke KI til å gjengi firefeltsmatrisen de foreslår som rammeverk, på norsk.
Hovedbudskapet arikkelforfatterne presenterer er at et ikke er den som har høyest hastighet som vinner, men virksomheten som har den beste strategien, og gjennomfører den:
"We argue that a cautious “wait and see” approach—motivated by gen AI’s flaws, such as hallucinations—is potentially dangerous. But we don’t mean to imply that speed wins. Strategy does. Companies need to apply gen AI differently from their competitors and from others in their value chain.
- Hvor lenge må jeg vente før generativ KI er like intelligent som mine beste anstatte?
- Er KI presis nok til å levere forretningsverdi for virksomehten? Når blir den bra nok?
- Beveger IT-sjefen/CIOen vår seg raskt nok til å lede bedriftens ransformasjonen til KI?
- Hvordan bruker konkurrentene våre KI?
"But those questions are misdirected. They focus on the intelligence of gen AI and its trajectory—how good gen AI is and how fast it’s improving—rather than on its implications for business strategy. What leaders should be asking is this: How can my organization use gen AI effectively today, regardless of its limitations? And how can we use it to create a competitive advantage?
De advarer også mot en tilnærming som går ut på å vente med å ta i bruk KI til den gjør færre feil og blir mer "perfekt". Svakheter håndteres best ved å være varsom med å ta i bruk teknologien der feil har store negative konsekvenser, ikke ved å vente på noe perfekt, slår de fast:
"Waiting for a flawless, all-powerful, agentic AI is a mistake. Despite its flaws, gen AI can save time, reduce costs, and unlock new value. Holding off because the output isn’t perfect misunderstands the opportunity. Gen AI can already deliver meaningful improvements and efficiencies in many areas of your business. The benchmark shouldn’t be perfection; it should be relative efficiency compared with your current ways of working.
Et strategisk rammeverk for KI
For å gjennomføre en sorteringen av hva som er trygt nok, og hva som kan gi gevinster i dag, foreslår de et praktisk rammeverk for å strategisk stortering, for å synliggjøre muligehter, gjøre noen veivalg, og beslutte hvor man skal ta i bruk KI i virksomheten. Litt forbedringer på mange områder kan være fint, og her er de fleste virksomheter i startfasen med å bruke KI til mye forskjellig, uten at det differensierer så mye.
Det viktigste og vanskeligste er å identifisere områder der KI kan gi varige konkurrensefordrinn, ikke ved å gjøre det samme som det alle andre gjør, men ved å gjøre noe unikt. Og på beskrive hva det i så fall er dette unike kan handle om? Forfatterne peker på at det blant annet handler om samhanling, prosesser og tjenester der ikke alle har de samme verktøyene og bruker dem på samme måte, men om områder der det er innretningen på samspillet mellom menneskelig kompetanse og KIs som er avgjørende.
Er KI en kreativ støttesspiller for mennsker? Eller er mennesker en støttespiller og kvalitetssikrer av KI? Hvor automatisert og hvor mannskestyrt skal virksomhetsprosessen din være? Det her her sorterngsmatrisen kommer inn
"This means that competitive advantage will hinge on how distinctively you use gen AI: which tasks you delegate to it and reimagine, how you use human expertise to complement it, and what new possibilities you unlock.
En firefeltstabell for sortering av måter å bruke KI
For å hjelpe oss med storteringen har artikkelforfatterne har laget en firefeltstabell med en x-akse og en y-akse, som jeg ved hjelp av KI har prøvd å lage en forenklet versjon av på norsk.- "Ingen anger" (No regrets): Dette er feltet der dataene er eksplisitte og formaliserbare, og godt egnet for bruk av KI, samtidig som kostandene hvis det skjer feil er små og håndterbare. I denne kvadranten er det kortest vei til å automatisere prosesser ved hjelp av KI. Sortering av epost og å lage sammendrag av et dokumenter, eller sammenstille innsikt fra flere rapporter, er gode eksempler på ting mange gjør her
- "Kvalitetskontroll" (Quality control): Nede på høyre side er også dataen eksplisitt og formaliserbar, men kostandene ved å gjøre feil er høye. Det gir en annen arbeidsdeling der KI lager utkast, men mennskesker på kontrollere og verifisere. Eksempler som nevnes i HBR er kontraktsutkast, rapportutkast. due dilligence-arbeid og produksjon av programvare. Et mennske må kontrollere kvaliteten.
- "Menneske først" (Human first): Øverst til høyre er er vi i risikofylt territorium. Der er, både høye kostander ved å gjøre feil, og også erfaringsbaserte og kontekstuelle data det er krevende for en maskin å forstå og skape mening ut av. Her må mennesker både bidra med erfaringsbasert kunnskap og ta avgjørende beslutninger, men også her kan KI bidra med avgrensede oppgaver. Eksempler på ting som foregår i denne ruten er arbeid med strategiprosesser og komplekse forhandlinger med flere parter.
- "Kreativ analyse" (Creative catalyst): Den siste ruten oppe til venstre er spennende. Her er kostandene og konsekvensene ved feil mindre, men datene er erfaringsbaserte og kontekstavhengige, og kan være vanskelige å formalisere. En tilstand desgnere kan kome til å kalle "flokete". Det tilsier at det kreves mennsker for å forstå konteksten og skape innsikt, men det er også en tilstand som åpner et stort rom for bruk av KI som kreativ ideutvikler og forsalgsstiller, i sampill med mennesker. KI er ikke fasit, men kreativ katalysator. Eksempler som brukes i artikkene er prosesser for produkt- og tjensteutvikliing, og utforming av ulike kommunikasjonsbudskap, områder der det ikke nødvendigvis finnes svar som er feil eller riktig:
"Because the cost of getting tasks in this quadrant slightly wrong is low, gen AI can meaningfully augment human creativity by speeding up experimentation, generating a greater volume of ideas, and enabling broader participation in the creative process. Gen AI allows everyone—from entry-level staff to team members who may not have thought of themselves as creative to senior creatives—to think and work more like innovators."










