Varför AI-piloter inte kan skalas upp och hur företag kan lösa problemet

Inledning

Ett AI-projekt kan verka framgångsrikt under testfasen, men ändå stöta på allvarliga problem när företaget börjar använda det i den dagliga verksamheten.

Ett litet pilotprojekt kan hantera fakturor korrekt, besvara kundfrågor eller hjälpa medarbetarna att utföra uppgifter snabbare. Resultaten ser lovande ut, och ledningen beslutar att införa systemet i hela verksamheten.

Men så snart fler börjar använda det uppstår problem.

AI:n har svårt att hantera oväntade förfrågningar. Vissa affärssystem klarar inte av att utbyta information korrekt. Medarbetarna upptäcker att verktyget kräver mer manuellt stöd än väntat. Driftskostnaderna börjar också stiga.

Detta betyder inte alltid att det ursprungliga AI-projektet var dåligt utformat.

Problemet är att ett framgångsrikt pilotprojekt och ett tillförlitligt produktionssystem är två olika saker.

Att överföra AI till produktion kräver mer än bara bra testresultat. Företag måste förbereda sig för verkliga data, större arbetsbelastningar, systemfel, säkerhetsfrågor och löpande support.

Att förstå dessa utmaningar innan lanseringen kan förhindra att ett lovande AI-projekt blir ett kostsamt driftsproblem.

1. Ett framgångsrikt pilotprojekt garanterar inte att systemet är klart för produktion

AI-pilotprojekt utvecklas vanligtvis i en kontrollerad miljö.

Utvecklingsteamet vet vilket problem systemet ska lösa. Testdata förbereds ofta i förväg, och endast en liten grupp medarbetare använder applikationen.

Dessa förhållanden gör det enklare att visa vad tekniken kan åstadkomma.

Den dagliga verksamheten är dock sällan så förutsägbar.

Tänk dig ett företag som testar AI för fakturahantering.

Under pilotfasen tillhandahåller teamet 100 fakturor i läsbara format med fullständiga leverantörsuppgifter. Systemet extraherar de nödvändiga uppgifterna korrekt och ger användbara resultat.

Efter driftsättningen tar det emot fakturor från hundratals leverantörer.

Vissa dokument är dåligt skannade. Andra innehåller olika valutor, saknar inköpsordernummer eller har ovanliga layouter.

AI:n kan nu kräva mer manuell korrigering än väntat.

Det ursprungliga testet visade att tekniken kunde utföra en viss uppgift. Det bevisade inte att systemet kunde hantera alla situationer som företaget skulle stöta på.

Innan skalningen bör företagen identifiera de förutsättningar som bidrog till pilotprojektets framgång och undersöka om dessa förutsättningar kommer att förbli desamma i produktionsmiljön.

2. Verkliga affärsdata skapar oväntade problem

Datakvaliteten är en av de vanligaste orsakerna till att AI-system har svårt att fungera efter implementeringen.

Under testningen arbetar teamen ofta med utvald information som är korrekt, välorganiserad och lätt att bearbeta.

Produktionssystem måste hantera information som samlas in genom den dagliga verksamheten.

Dessa data kan innehålla dubbletter, föråldrade uppgifter, saknade fält och inkonsekventa format.

En AI-kundtjänstassistent kan till exempel fungera bra när den besvarar frågor från en godkänd kunskapsbas.

Företaget kan dock senare koppla den till produktposter, kundkonton och supportdokument.

Om dessa källor innehåller motstridig information kan assistenten ge felaktiga svar.

En produkt kan visas som tillgänglig i ett system medan ett annat system visar att den är slut i lager.

AI:n kan inte på ett tillförlitligt sätt lösa alla avvikelser utan tydliga affärsregler.

Företag bör därför testa AI med realistisk information innan den tas i bruk.

De behöver också personal som ansvarar för att upprätthålla datakvaliteten och åtgärda problem när de uppstår.

Bra resultat från noggrant förberedda data är användbara, men de räcker inte för att bevisa att ett system är klart för daglig användning.

3. Befintliga affärssystem kanske inte fungerar smidigt tillsammans

Många AI-pilotprojekt drivs oberoende av den programvara som företaget använder dagligen.

Utvecklare kan ladda upp exempelfiler manuellt eller ansluta AI-systemet till en tillfällig databas.

Detta är acceptabelt under de inledande testfaserna eftersom huvudmålet är att förstå om idén fungerar.

Produktion kräver något mer tillförlitligt.

AI-systemet kan behöva utbyta information med CRM-programvara, ERP-plattformar, ekonomiprogram, verktyg för kundsupport och interna databaser.

Dessa kopplingar medför nya utmaningar.

En AI-försäljningsassistent kan identifiera en lovande lead men misslyckas när den försöker uppdatera CRM-systemet.

Ett verktyg för fakturahantering kan hämta rätt belopp men skicka informationen i ett format som redovisningssystemet inte kan hantera.

I båda fallen utför AI:n den tilldelade uppgiften, men den övergripande affärsprocessen förblir ofullständig.

Innan implementeringen bör teamen testa hela arbetsflödet, inklusive vad som händer om ett annat system blir otillgängligt.

En användbar resurs är den här guiden om hur man överför AI-pilotprojekt till produktion, där det förklaras hur företag kan granska databeredskap, systemtillförlitlighet, säkerhet och driftskrav innan de utökar användningen av AI.

Målet bör vara att få AI att fungera tillförlitligt inom befintliga affärsprocesser, inte bara att koppla in ytterligare en applikation.

4. Produktionstestning måste omfatta mer än bara noggrannhet

Ett pilotprojekt fokuserar ofta på om AI:n ger rätt svar eller utför den förväntade uppgiften.

Noggrannhet är viktigt, men det är bara en del av produktionstestningen.

Företag måste också förstå hur systemet fungerar när flera användare använder det samtidigt, när information saknas eller när en oväntad begäran dyker upp.

Anta att en AI-assistent hanterar 20 kundsamtal under testningen.

Den kanske svarar snabbt och korrekt.

Men vad händer när 500 kunder försöker använda den under en hektisk period?

Svarstiderna kan bli längre. Vissa förfrågningar kan misslyckas, och kostnaden för att hantera varje konversation kan öka.

En testplan för produktionsmiljön bör omfatta flera områden:

• Noggrannhet i verkligheten: Kan systemet hantera ofullständig, ovanlig eller felaktigt formaterad information?
• Prestanda: Reagerar det pålitligt när användningen ökar?
• Integration: Kan systemet utbyta information korrekt med anslutna affärsapplikationer?
• Säkerhet: Skyddar det känslig information och följer åtkomstbegränsningarna?
• Felhantering: Vad händer när AI-modellen eller en annan tjänst blir otillgänglig?
• Manuell granskning: Kan medarbetare korrigera fel och ta över komplicerade ärenden?

Dessa tester bör återspegla hur verksamheten faktiskt kommer att använda systemet.

Företaget bör också enas om vilken prestanda som är acceptabel innan lanseringen.

Ledningen kan till exempel sätta upp mål för hur många uppgifter som ska slutföras framgångsrikt, handläggningstiden och antalet ärenden som kräver manuell granskning.

Utan överenskomna mål kan teamen ha svårt att avgöra om systemet är klart.

5. Säkerhetsriskerna ökar när fler använder AI

Ett litet AI-pilotprojekt kanske endast är tillgängligt för ett fåtal anställda som hanterar begränsad information.

När samma system väl har införts i hela företaget kan det hantera kundregister, finansiella dokument, uppgifter om anställda och konfidentiell affärsinformation.

Det medför ytterligare säkerhetsansvar.

Företagen måste ha koll på vilka medarbetare som har tillgång till AI-applikationen och vilken information den kan hämta.

En kundtjänstmedarbetare bör till exempel inte automatiskt få tillgång till konfidentiella finansiella uppgifter bara för att båda avdelningarna använder samma AI-plattform.

Företagen bör också granska hur informationen flyter mellan systemen och om externa leverantörer bearbetar eller lagrar affärsdata.

Behörighetskontroller, aktivitetsloggar, säkra anslutningar och tydliga regler för datahantering bör fastställas innan en bredare implementering sker.

Säkerhetsgranskningar bör även fortsätta efter lanseringen, särskilt när nya avdelningar eller datakällor ansluts.

Att skala upp AI utan att granska dessa kontroller kan leda till att information som aldrig var avsedd att delas exponeras.

6. Oklart ägarskap gör det svårare att lösa produktionsproblem

Under en pilotfas övervakar utvecklare ofta systemet noggrant.

Om något går fel kan projektteamet utreda och åtgärda problemet.

Denna lösning blir svår att hantera när AI börjar stödja den dagliga verksamheten.

Vem ska agera om systemet slutar fungera utanför kontorstid?

Vem avgör om en felaktig rekommendation är tillräckligt allvarlig för att pausa automatiseringen?

Vem uppdaterar affärsinformationen när företagets policyer ändras?

Dessa frågor måste besvaras innan systemet tas i drift.

Ett AI-system i produktion bör ha tydligt fördelade ansvarsområden mellan tekniska och affärsmässiga team.

Utvecklare kan hantera programvaruproblem, medan avdelningschefer granskar om AI:n ger användbara affärsresultat.

Driftsteamen kan övervaka systemets tillgänglighet, och medarbetarna kan hantera ärenden som kräver mänskligt omdöme.

Utan denna struktur kan problem förbli olösta medan teamen är oeniga om vem som ska ta ansvaret.

Ett tydligt ansvar gör det enklare att upprätthålla prestandan och reagera snabbt när något går fel.

7. Kostnaderna kan stiga snabbt efter driftsättningen

Pilotprojekt med AI innebär vanligtvis begränsad användning, vilket gör det lättare att kontrollera kostnaderna.

Produktionssystem kan se annorlunda ut.

Fler användare kan innebära fler modellförfrågningar, högre molnkostnader, ökad datalagring och större krav på övervakning.

Vissa AI-arbetsflöden kan också kräva att medarbetare regelbundet granskar eller korrigerar resultaten.

Ett automatiserat dokumenthanteringssystem kan till exempel minska tiden för datainmatning, men ändå kräva att personalen på ekonomiavdelningen granskar många undantag.

Om företaget endast mäter bearbetningshastigheten kan det förbise kostnaden för det extra arbetet.

Företag bör uppskatta de totala driftskostnaderna innan de skalar upp.

Detta inkluderar infrastruktur, programvaruanvändning, underhåll av integrationer, teknisk support och medarbetarnas insats.

De bör också jämföra dessa kostnader med det värde som systemet levererar.

En billigare AI-modell är inte nödvändigtvis det bästa alternativet om medarbetarna lägger betydligt mer tid på att rätta till dess misstag.

Det verkliga måttet på framgång är inte hur billigt AI producerar ett resultat, utan hur effektivt det hjälper företaget att utföra en användbar uppgift.

8. En gradvis införande minskar produktionsrisken

Ett av de största misstagen företag kan göra är att införa AI i alla avdelningar direkt efter ett lyckat pilotprojekt.

En fullständig införande kan göra det svårare att identifiera problem eftersom många användare och system börjar förlita sig på tekniken samtidigt.

En gradvis införande ger bättre kontroll.

Företag kan börja med att köra AI-systemet parallellt med den befintliga processen utan att låta det göra ändringar i realtid.

Detta gör det möjligt för medarbetarna att jämföra AI-resultaten med vanliga affärsbeslut och identifiera eventuella fel.

Nästa steg kan innebära att systemet införs i en avdelning eller hos en liten grupp användare.

Under detta skede bör företaget övervaka svarstider, noggrannhet, systemfel, feedback från medarbetarna och driftskostnader.

När prestandan är stabil kan företaget utöka användningen.

Ett företag som inför AI-driven fakturahantering kan till exempel börja med en leverantörsgrupp.

Efter att ha bekräftat att dokumentutdrag, godkännanderegler och ERP-anslutningar fungerar korrekt kan man införa ytterligare leverantörer.

Om problem uppstår kan företaget åtgärda dem innan systemet påverkar en betydligt större volym av transaktioner.

Varje införandeplan bör också förklara hur man återgår till den tidigare processen om något går fel.

Medarbetarna behöver ett tillförlitligt alternativ när ett automatiserat system inte är tillgängligt.

Detta förhindrar att ett tekniskt fel helt stoppar en viktig affärsverksamhet.

9. AI måste övervakas efter lanseringen

Att lansera ett AI-system innebär inte att utvecklingen och testningen är avslutade.

Affärsinformationen förändras. Kunderna ställer nya frågor, medarbetarna följer uppdaterade rutiner och ansluten programvara uppdateras.

Dessa förändringar kan påverka AI-systemets prestanda.

Ett system som fungerar bra idag kan ge mindre tillförlitliga resultat efter några månader.

Företag bör regelbundet granska noggrannhet, svarstider, misslyckade förfrågningar, korrigeringar gjorda av medarbetare och driftskostnader.

De bör också samla in feedback från de personer som använder systemet.

Om medarbetarna upprepade gånger korrigerar samma typ av fel måste företaget ta reda på varför.

Problemet kan bero på föråldrad information, en felaktig affärsregel eller en integration som inte längre fungerar som den ska.

Regelbunden övervakning hjälper teamen att upptäcka dessa problem i ett tidigt skede.

Det ger också underlag för att avgöra när systemet behöver förbättras eller om det är redo att stödja ytterligare avdelningar.

Avslutande tankar

Framgångsrika AI-pilotprojekt är ett viktigt första steg, men de garanterar inte framgång i den dagliga verksamheten.

Utmaningarna uppstår ofta när AI måste hantera verklig information, ansluta till befintliga system, stödja fler användare och fungera utan ständig hjälp från utvecklare.

Företag kan minska dessa problem genom att testa realistiska situationer, granska säkerheten, tilldela tydliga ansvarsområden och planera produktionskostnaderna innan implementeringen.

En gradvis införande ger också teamen tid att identifiera problem och förbättra prestandan innan man expanderar ytterligare.

AI-projekt bör inte bedömas enbart utifrån hur väl de fungerar under en demonstration.

Det verkliga testet börjar när tekniken blir en del av den dagliga verksamheten och måste leverera tillförlitliga resultat utan att skapa ytterligare problem.