AI är kraftfullt – men bara när det används rätt. Vi implementerar AI i specifika, avgränsade användningsfall där tekniken verkligen excellerar. Inte som en generell lösning på allt, utan som ett precisionsinstrument för väldefinierade problem med mätbara resultat.
“Genom sin expertis inom databehandling och analys hjälper de oss att omvandla stora mängder information till tydliga och strategiska underlag som våra kunder kan använda för att fatta välgrundade beslut. Deras arbete med att sammanfatta och visualisera data möjliggör inte bara snabbare beslutsprocesser, utan även bättre affärsstrategier för våra kunder.”
Mårten Brandt
CFO, Klarsynt
Försöka lösa för breda problem med AI istället för att avgränsa
Investera i AI-projekt utan tydliga, mätbara mål
Underskatta vikten av datakvalitet och väldefinierade processer
AI-hypen har skapat en förväntan om att tekniken kan lösa allt. Verkligheten är en annan. AI excellerar i specifika, avgränsade problem – mönsterigenkänning, prognoser, klassificering. Men för bredare, mer komplexa utmaningar är traditionella metoder ofta både billigare och mer effektiva.
På Stormyran börjar vi alltid med en ärlig bedömning: Är AI verkligen rätt lösning för ert problem? Vi implementerar endast AI där det bevisligen överträffar alternativa metoder. Det betyder att vi ibland rekommenderar enklare lösningar – för att vårt mål är att lösa ert problem, inte att sälja AI-projekt.
De mest framgångsrika AI-implementeringarna har gemensamma nämnare: ett tydligt avgränsat problem, tillräckligt med kvalitetsdata, och mätbara framgångskriterier. Dokumentklassificering, efterfrågeprognoser, anomalidetektering i transaktionsdata – dessa är exempel på väldefinierade användningsfall där AI konsekvent levererar.
Vi har sett allt för många AI-projekt misslyckas för att de försökt lösa för breda problem. Vår erfarenhet visar att framgång kommer från att avgränsa, fokusera och iterera. Börja smått, validera snabbt, skala det som fungerar.
Definiera ett specifikt, mätbart problem
Testa om AI verkligen överträffar alternativen
Implementera endast om värdet är bevisat
Följ upp mot definierade framgångskriterier
AI fungerar bäst i avgränsade problem med tydlig input och output. Här är exempel på användningsfall där vi sett konsekvent framgång.
Kategorisera fakturor, avtal och dokument automatiskt
Förutsäg lagerbehov baserat på historisk data
Identifiera avvikande transaktioner eller beteenden
Extrahera strukturerad data från ostrukturerade källor
Gemensamt för dessa användningsfall är att de har tydliga framgångskriterier, tillräcklig datagrund, och att AI bevisligen överträffar manuella eller regelbaserade alternativ. Vi hjälper er identifiera om ert problem passar in i denna kategori – och om inte, föreslår vi en bättre lösning.
Håll dig uppdaterad med våra senaste insikter och artiklar
Om du har suttit i möten där tekniker eller leverantörer nämner "API:er" och "integrationer" som om det vore självklart vad det betyder, är du inte ensam. De här begreppen dyker upp överallt när man pratar om digitalisering, men förklaras sällan på ett begripligt sätt.
Läs mer