AI förändrar beslutsstödet, datakvaliteten avgör utfallet

AI förändrar hur företag fattar beslut. Prediktioner, rekommendationer och automatiserade flöden skapar helt nya möjligheter, men bara om datagrunden håller. Här delar André Mikaelsson, Trusted Advisor på Accigo, sin syn på vad som krävs för att organisationer ska få verklig affärsnytta av AI i sitt beslutsstöd. 

Gapet mellan vision och verklighet har aldrig varit större

André har arbetat i branschen länge och ser hur snabbt tekniken rör sig och hur långsamt organisationer förflyttar sig i jämförelse.

Han beskriver ett växande gap. Den tekniska potentialen är enorm, men datakvalitet, ägandeskap och processer ligger ofta långt efter. Utan en stabil dataplattform, tydliga roller och ordnade flöden går det inte att ta nästa steg, hur avancerad AI-motorn än är.

– Tekniken springer fortare än organisationerna. AI kan skapa enorm affärsnytta, men bara om grunden är stabil, säger han.

Från rapporter till rekommendationer – vad AI faktiskt tillför

Traditionell BI har länge varit retrospektiv. Man tittar på vad som har hänt och drar slutsatser utifrån det. Här menar André att AI introducerar ett helt nytt arbetssätt.

AI fungerar som en motor som kan sammanställa stora mängder information, identifiera mönster som annars hade varit osynliga och dessutom förutse vad som är på väg att hända. Det handlar inte längre bara om överskådlig data, utan om rekommendationer och beslut som kan föreslås automatiskt. I många fall kan AI även agera direkt i organisationens system, till exempel genom att uppdatera ett CRM eller initiera åtgärder i en marknadsplattform.

– Insikterna blir inte något du letar efter längre. De kommer till dig filtrerade och handlingsbara, säger André.

Demokratisering av data: insikter där människor jobbar

En av de mest kraftfulla effekterna av AI, enligt André, är hur tillgängligt beslutsstödet kan bli. Information som tidigare var låst hos BI-specialister kan nu göras sökbar och begriplig direkt i verksamheten. Det kan vara en chatbot i Teams som svarar på komplexa verksamhetsfrågor, ett verktyg som sammanfattar trender i realtid eller ett gränssnitt som rekommenderar åtgärder så fort en avvikelse uppstår.

När fler i organisationen får kvalificerat beslutsunderlag direkt där de jobbar, uppstår en verklig affärsnytta: data slutar vara ett expertverktyg och blir istället ett styrmedel i vardagen.

Från risk till åtgärd på några sekunder

André lyfter också hur AI kan förkorta hela kedjan från insikt till åtgärd.

– Om ett kundsegment visar tecken på ökad churn kan AI upptäcka risken, analysera orsaken, föreslå riktade aktiviteter och skicka informationen vidare till marknadssystemet på bara några sekunder, berättar han.

Det är ett skifte från reaktivt till proaktivt arbete.
– Från manuella analyser som tar dagar, till automatiserade flöden som gör att verksamheten agerar direkt när något händer.

AI kan dessutom stärka besluten genom att kombinera interna data med externa källor, som statistik från SCB, för att ge en bredare och mer marknadsnära bild av situationen.

Hindren består av kultur, struktur och tillit

André återkommer ofta till att hindren inte bara är tekniska.
– Det organisatoriska steget är ofta större. Det kan handla om stuprör, diffust ägarskap, varierande datakvalitet och förändringsmotstånd. Det krävs ett nytt arbetssätt och ett nytt sätt att se på data.

Han lyfter även något som ofta glöms bort: Människans lathet.

– AI gör livet enklare, men det skapar också risken att vi slutar granska resultaten. När besluten serveras färdiga är det lätt att ta dem för givna. Därför är transparens och datakvalitet viktigare än någonsin.

Tillsammans med detta växer kraven på informationssäkerhet, GDPR-efterlevnad, förståelse för bias och hantering av känsliga uppgifter. AI är inte en genväg runt strukturerna, utan den gör strukturerna ännu mer avgörande.

Så tar du första steget, utan att börja i fel ände

André menar att det vanligaste misstaget är att organisationer börjar direkt med tekniken.

– Den rätta vägen är att börja med syftet: Vilket affärsproblem ska AI lösa, och vilken effekt vill man åt? Först därefter bör man etablera ägandeskap, processer och god datakvalitet.

När grunden är på plats kan AI skalas och integreras i verksamheten. Inte som ett sidoprojekt, utan som en naturlig del av det dagliga arbetet.

Framtiden med mer automation, men samma ansvar

AI kommer att automatisera stora delar av analysarbetet, men enligt André förändras inte den grundläggande principen. Någon måste stå bakom besluten.

– Rollerna för beslutsfattare och analytiker kommer att förskjutas från datatvätt och manuell sammanställning till tolkning, förståelse och värdeskapande. Men ansvaret är konstant, och kanske viktigare än någonsin, säger han.

Affärsnyttan kräver en stabil grund

AI kan ta beslutsunderlag till nivåer som tidigare var omöjliga, men potentialen realiseras först när organisationen har kontroll på sin data, sina processer och sina mål.

– AI är en motor. Men motorn är beroende av bränslet. Och bränslet är datakvalitet, governance och en tydlig strategi, summerar han.

När allt det är på plats kan AI inte bara skapa snabbare beslut, utan bättre beslut och i vissa fall helt nya typer av beslut som traditionella metoder aldrig hade kunnat få fram.