Artikel top billede

(Foto: JumpStory)

Suboptimering er bagsiden af AI-medaljen

Klumme: De mange fordele ved AI er velbeskrevne, men det kniber med realiserede projekter, hvor kunstig intelligens er smeltet sammen med virksomhedsdriften. Isolerede AI-projekter giver ikke nødvendigvis gevinst for den overordnede forretning. Derfor giver det god mening at integrere AI i ERP-systemet.

Denne klumme er et debatindlæg og er alene udtryk for forfatterens synspunkter.

Når virksomheder implementerer nye, teknologiske innovationer, opstår der meget ofte et frustrerende tomrum, hvor tingene står stille.

Forretningen har forstået alle fordelene, it er på omgangshøjde med teknologien, investeringer er foretaget - alle er klar. Men de forventede gevinster udebliver, fordi forretningen og it ikke er i reel og dyb samklang.

Det gælder også - og måske i særlig grad - for AI, da kunstig intelligens har indflydelse på forretningen på hidtil uset vis.

Fordelene ved AI er efterhånden veldefinerede og accepterede af mange virksomheder i produktions- og serviceindustrien samt den finansielle sektor.

I disse brancher er der bred enighed om, at der er et behov for teknologiske løsninger som AI, der automatiserer dataanalyser og optimerer opgaver og beslutninger, som i dag håndteres manuelt.

Fare for suboptimering

Den altoverskyggende fordel ved AI er, at teknologien kan træffe hurtige beslutninger på baggrund af data.

Men et helt centralt spørgsmål er, om beslutningerne er optimale for forretningen som helhed? Det er de Ikke nødvendigvis.

Hvis AI er en teknologisk silo, som bruges i separate dele af virksomheden, er risikoen for suboptimering stor. Derfor taler meget for at integrere AI i ERP-systemet.

På den måde indarbejdes teknologien automatisk i de daglige processer og bliver tilgængelig for alle brugere.

Et ekstra øje

Med ERP-systemet som omdrejningspunkt kan man opnå en holistisk tilgang til AI, som understøtter forretningen bedre.

En serviceafdeling vil i tillæg til ERP-systemets vanlige kundeoplysninger og opgaveplanlægning kunne se, hvilke værktøjer de kørende servicemontører skal medbringe til dagens kundebesøg og optimere deres ruteplanlægning baseret på trafikdata, så montørerne kan besøge flere kunder i løbet af arbejdsdagen.

Avancerede AI-analyser indbygget i ERP-systemet åbner også mulighed for væsentlig højere proaktivitet, fordi ERP-systemet kan kombinere historiske data med live data fra IoT-enheder samt data om forventet udvikling.

På den måde bliver virksomheden i stand til at forudse fremtidige scenarier og på et databaseret grundlag planlægge driften strategisk, så man er godt forberedt på pludseligt opståede forandringer i markedssituationen.

Den samme proaktivitet kan også give gevinst internt, hvor AI for eksempel kan finde mønstre og afvigelser i produktionsapparatet og derved forudsige fejl på maskiner, så risikoen for produktionsstop minimeres.

Stol ikke blindt på teknologien

Man skal dog være opmærksom på, at der også er en bagside ved at drive de stadigt mere komplekse digitale forretninger, hvor flere og flere dataset implementeres i ERP-systemet.

Det medfører, at et voksende antal beslutninger varetages af AI, som kan være teknologisk smarte, men måske er forretningsmæssigt svage.

Derfor er det vigtigt, at virksomheden udnytter sit branchekendskab herunder den dybe forståelse af processer, konkurrenter, markedstendenser, kundebehov mv. i indførelsen af og arbejdet med AI.

Teknologien er kompleks og er derfor naturligt forankret i it-afdelingen, men forretningen bør spille en lige så stor rolle. Det er ERP-systemet en god garant for.

Klummer er læsernes platform på Computerworld til at fortælle de bedste historier, og samtidig er det vores meget populære og meget læste forum for videndeling.

Har du en god historie, eller har du specialviden, som du synes trænger til at blive delt?

Læs vores klumme-guidelines og send os din tekst, så kontakter vi dig - måske bliver du en del af vores hurtigt voksende korps af klummeskribenter.