AI Automation: Spot de rigtige use cases i jeres organisation
Forstå hvad AI automation er, hvordan det adskiller sig fra klassisk automatisering, og lær at identificere de use cases der skaber reel værdi.
Hvad er AI automation?
AI automation adskiller sig fra traditionel automatisering, der kendetegnes ved processer med klare inputs og outputs. Systemer som RPA løser allerede disse regelstyrede opgaver effektivt, og AI er ikke skabt for at erstatte dem. Værdien af AI opstår i stedet dér, hvor faste regler kommer til kort, for eksempel når workflows involverer ustruktureret data eller komplekse vurderinger. Dette åbner op for, at virksomheder nu kan automatisere problemstillinger, som ikke var mulige at løse med traditionel automatisering.
Hvorfor er det svært at komme i gang med AI?
Potentialet i AI er tydeligt for de fleste virksomheder. Udfordringen er at omsætte det til handling. Idéerne er mange, men det er uklart hvilke problemer AI reelt kan løse, og hvordan man konkret griber det an.
Det gør det svært at prioritere, svært at bygge en business case og svært at komme videre fra tegnebrættet. Derfor har vi udviklet et framework, der gør det lettere at nedbryde jeres udfordringer og vurdere, hvilken type løsning der passer til hvilken type proces.
Tre former for AI automation
Dette framework giver jer et fælles sprog til at prioritere AI-indsatser, samt at vurdere hvilken type AI automatisering I står overfor.
Background Agents
AI der arbejder selvstændigt i baggrunden. Agenten overvåger systemer, håndterer rutineopgaver og gør hele forarbejdet.
Sådan spotter I det
- I har store mængder ustruktureret data (dokumenter, e-mails, billeder), som kræver manuel indtastning eller vurdering
- Data ligger i CRM eller ERP, men det kræver manuel vurdering at afgøre, hvad der skal handles på
- Der opstår forsinkelser, fordi indkomne sager venter på, at nogen manuelt skal læse dem og tage stilling til dem
Eksempler fra industrien
Life Science
Automatisk udtræk af data fra kliniske afvigelser (deviations) for at generere et første udkast til CAPA-rapporter i QMS-systemet
Banking
Løbende overvågning for automatisk at indsamle, læse og validere lånedokumenter og kreditrapporter i baggrunden
Co-worker
En AI-assistent der arbejder side om side medarbejderen i de programmer der allerede bruges i hverdagen, eksempelvis Excel, email eller dokumenthåndterings-systemer.
Sådan spotter I det
- Medarbejdere skifter konstant mellem systemer for at samle den information, de skal bruge til en opgave
- Det kræver manuel datahåndtering at forberede en sag eller et dokument
- Viden er utilgængelig i lange vejledninger, SOP'er eller hos få nøglepersoner
Eksempler fra industrien
Life Science
En AI-agent der hjælper regulatory affairs med at tilgå QMS, sammenligne SOP'er med ny lovgivning og klargøre en rapport med findings i Word
Banking
En AI-agent der hjælper bankrådgiveren med at trække kundedata fra bankens systemer, krydstjekke mod kreditpolitikker og udarbejde et udkast til kreditmemo
Conversational Analytics
En chatbaseret løsning der kobler sig direkte på jeres database eller system. I stedet for at bygge rapporter eller navigere i dashboards, stiller I spørgsmål i naturligt sprog og får svar forankret i jeres egne data, med fuld transparens.
Sådan spotter I det
- I har struktureret data i databaser, warehouses eller BI-værktøjer, men forretningen har svært ved at tilgå det selv
- Ledere venter ofte på, at "nogen med adgang" kan trække et specifikt tal eller en ny rapport
- Spørgsmål til data stopper ofte ved "hvad skete der?", fordi det er for ressourcekrævende at undersøge "hvorfor?" i de nuværende systemer
Eksempler fra industrien
Life Science
"Hvor mange kritiske deviations har vi haft på linje 3 det seneste kvartal, og hvad er den gennemsnitlige løsningstid?"
Banking
"Hvilke af vores erhvervsudlån i ejendomssektoren har størst risiko for default baseret på seneste markedsdata?"
Ofte stillede spørgsmål om AI automation
Hvad er forskellen på AI automation og klassisk RPA?
Hvordan ved vi om en opgave er en god AI use case?
Hvad er forskellen på de tre kategorier af AI-løsninger?
Skal vi vælge én kategori at starte med?
Hvad kræver det af vores data?
Kan I hjælpe med selve implementeringen?
Lad os starte dialogen
Fortæl os gerne mere om dit projekt, jeres behov eller udfordringer, I står overfor. Det er uforpligtende at henvende sig, og vi står klar til sparring, rådgivning og vidensdeling.