Slik tester du AI-caser: fra behov til verdi 🤖

Skal dere teste ut AI-caser? Her er metoden jeg har laget: ni steg i seks faser, fra behov til verdi. Og hvis en test feiler, går du bare tilbake og prøver igjen.

Spørsmålet 🤔

Hvordan bør du gå frem når dere skal teste ut AI-caser?

Jeg har laget en metode som starter hos behovet.

Jeg kaller den Fra behov til verdi.

1. Forstå behov 🎯

Steg 1, bruker: For hvem skal vi skape verdi? Steg 2, jobb: Hvilke jobber prøver brukeren å få gjort? Steg 3, utfall: Hva er ønsket utfall, og hvordan måler vi det?

2. AS-IS 🔍

Steg 4, nå-situasjon: Hvilke oppgaver finnes i dag for den valgte jobben? Hvor er de største smertepunktene? Hva er dagens nivå, målt i tid, feil og kvalitet?

3. TO-BE ✨

Steg 5, ny prosess: Hva kan fjernes eller forenkles først? Hvor kan AI eller annen automasjon gi mest verdi?

4. Prioritere ⚖️

Steg 6, velg: Hvilke muligheter gir mest verdi for innsatsen? Vurder data, risiko og regelverk.

5. Teste 🧪

Steg 7, antakelser: Hva må være sant for at løsningen gir verdi? Ranger etter risiko. Steg 8, valider: Test de mest risikable først, billig og i reell arbeidsflyt.

6. Implementere 🚀

Steg 9, ta i bruk: Utvikle og ta i bruk løsningen. Redesign arbeidsflyten rundt den. Mål effekt og skaler.

Iterer 🔁

Feiler en test? Gå tilbake til AS-IS eller TO-BE, juster og test på nytt.

Oppsummert 🎯

Start med behovet, ikke teknologien
Kartlegg hvordan det fungerer i dag (AS-IS) og hvordan det kan bli (TO-BE)
Prioriter etter verdi, og vurder data, risiko og regelverk
Test de mest risikable antakelsene først, billig og i reell arbeidsflyt
Feiler en test, gå tilbake og prøv igjen

Teknologien er middelet. Verdien er målet.