Kartläggning före AI: så hittar du uppgifterna som är värda att automatisera

AI sparar tid där arbetet är repetitivt, datan finns tillgänglig och resultatet är lätt att kontrollera. För att hitta de ställena behöver du inte börja med tekniken. Du börjar med hur teamet arbetar i dag.

Steg 1: en lista över uppgifter

Prata med dem som gör jobbet, inte bara med deras chefer. Be var och en om en lista över uppgifter som återkommer varje vecka eller varje månad. Anteckna för varje uppgift:

• hur ofta den återkommer,
• hur lång tid den tar varje gång,
• hur många som gör den,
• var indata kommer ifrån och vart resultatet går.

Det ger den viktigaste siffran: hur många timmar i månaden företaget lägger på varje uppgift. Den överraskar ofta, eftersom en enstaka kvart som upprepas tiotals gånger i månaden av flera personer blir tiotals timmar.

Steg 2: bedöm varje uppgift

Svara på fem frågor för varje uppgift:

1. Har den en återkommande struktur? En sammanfattning av ett kundsamtal har det. En förhandling med en nyckelkund har det inte.
2. Är indata digitala? Inspelningar, mejl, dokument i ett system. Anteckningar i ett block måste först digitaliseras.
3. Vad kostar ett fel? Ett fel i en intern sammanfattning är något annat än ett fel i en offert till en kund. Vi skrev mer om det i artikeln om AI-hallucinationer.
4. Är resultatet lätt att kontrollera? Tar kontrollen lika lång tid som själva jobbet försvinner besparingen.
5. Vilka system behöver den kopplas till? CRM, mejl, Slack, kodförrådet, faktureringssystemet. Varje integration är arbete, men också det som gör att automatiseringen faktiskt fungerar.

Steg 3: rangordna

Samla resultaten i en tabell. Till exempel:

De bästa kandidaterna för ett första införande har många timmar, låg kostnad vid fel och låg svårighet. Uppgifter med hög kostnad vid fel försvinner inte från listan, men de kräver skyddsåtgärder och en person som godkänner resultatet.

Steg 4: mät innan

Innan du bygger något, mät hur lång tid uppgiften tar i dag. Utan den siffran har du efteråt bara en känsla av att ”det går snabbare”, men vet inte hur mycket snabbare eller om det lönar sig.

Steg 5: pilot och beslut

Inför en eller två uppgifter från toppen av listan för en liten grupp. Efter några veckor jämför du tid och kvalitet med mätningen före införandet. Det som lönar sig utökar du. Det som inte lönar sig stänger du av. Att stänga av en automatisering som inte slog väl ut är ett lika bra beslut som att utöka en som gjorde det.

Frågor om data

Kartläggningen är också ett bra tillfälle att bestämma reglerna:

• Vilka data får skickas till modellen, och vilka får inte lämna företaget?
• Var behandlas datan, och har leverantören ett personuppgiftsbiträdesavtal med dig enligt GDPR?
• Använder leverantören dina data för att träna modeller?
• Vem i företaget äger varje automatiserad process?

När AI inte lönar sig

Sällsynta uppgifter, uppgifter som kräver omdöme och ansvar utan ett snabbt sätt att kontrollera resultatet, och processer som bygger på data utspridd på papper och i medarbetarnas huvuden. Där ger det ofta mer att strukturera processen än att införa AI.

Så börjar vi varje införande: med en kartläggning och en rangordnad lista över uppgifter som stannar hos dig, även om vi inte bygger något. AI Boost börjar på 33 000 kr exkl. moms. Läs mer om vår tjänst AI Boost.