Frigør AI-implementeringer med stor effekt i enhver virksomhed
Virksomheder er nødt til at skalere AI for at forblive relevante, men de første skridt på denne rejse kan føles overvældende. Men nogle virksomheder valgte at være AI-pionerer og navigere ud over proof of concept for at opnå målbare resultater og bane vejen for andre virksomheder.
Vi satte os ned med tre sådanne innovatører fra Team Liquid, Bosch og Bristol Myers Squibb for at høre deres historie og lære deres vejledende principper for at komme i gang med AI: identificer et centralt forretningsproblem eller en mulighed, samarbejd med interessenter på tværs af din virksomhed for at definere en præcis AI-løsning, der adresserer dette problem eller denne mulighed, og se ud over traditionelle målepunkter, når succesen skal måles.
| Virksomhed | Branche | Virksomhedens størrelse | Hovedkvarter |
| Bosch | Hightech | 400.000+ | Gerlingen, Tyskland. |
| Bristol Myers Squibb | Biovidenskab og sundhedsvæsen | 34.000+ | Princeton, New Jersey, USA |
| Team Liquid | Medier, sport og underholdning | 300+ | Los Angeles, Californien, USA |
Genopfind
virksomhedsprocesser med AI i centrum
Partner
med IT, virksomhedsteams og teknologipartnere
Forenkl
og standardisere virksomhedens datalandskab
Find den rigtige funktion til at maksimere effekten af AI
Det er bemærkelsesværdigt, at hver af vores eksperter begyndte deres AI-rejse ved whiteboardet. Ved at undersøge deres virksomheder for at identificere en central succesfaktor fokuserede de samtalen på specifikke problemer eller muligheder, der ville fremskynde forretningsresultaterne.
Som Head of ERP Product Excellence hos Bosch begyndte Gamze Öztürk med en gennemgang af eksisterende processer for at afdække mangler og transformationsmuligheder. "Vi tager altid udgangspunkt i de reelle forretningsmæssige smertepunkter, i de forretningsprocesudfordringer, vi måtte have," siger hun. "Med over 400.000 medarbejdere og mere end 2.000 SAP-systemer har friktion i enhver af Boschs processer vidtrækkende konsekvenser. Når man omhyggeligt identificerer, hvor vigtige processer risikerer at bryde sammen, resulterer det i en mere gennemtænkt anvendelse af AI- og automatiseringsløsninger. Det har været en vigtig erfaring. Vi sætter alle disse forretningsprocesser i fokus, før vi springer til teknologien, fordi det vigtige ikke kun er teknologien, men konteksten bag den.”
Kenneth Manalang, SAP Enterprise Architect hos Bristol Myers Squibb, undersøger også muligheder for at transformere processer, så teams bedre kan understøtte virksomhedens mission.
"Bristol Myers Squibb er en global medicinalvirksomhed, der opdager, udvikler og leverer medicin for at bevare og forlænge kvaliteten af vores patienters liv," siger han. "Vi henvender os til vores patienter, hvilket betyder, at vi skal definere og skabe AI-use cases, der er mest værdifulde for dem, og som hjælper med at fremskynde og udvide vores rækkevidde for at levere mere og mere medicin til dem, der har mest brug for det."
Det vejledende princip om, at kritiske virksomhedsprocesser giver den største mulighed for AI-transformation, gælder for alle brancher. E-sports-kraftcentret Team Liquids knivskarpe fokus på at hjælpe deres spillere med at bevare konkurrenceevnen og vinde kampe er blandt årsagerne til, at de er førende på verdensplan inden for deres felt. Co-CEO og ejer Steve Arhancet siger: “Vi er et sportshold, så vi har et ansvar for at konkurrere og vinde. Vi har en enorm mængde data, der indsamles fra alle vores kampe. Vi var nødt til at finde en use case, hvor vi rent faktisk kunne bruge disse data, og det var at forbedre konkurrenceevnen for vores spillertrupper og hold.”
Samarbejde med virksomhedsteams og teknologipartnere
Efter at have identificeret et problem eller en mulighed kræver det at zoome ind på den ideelle AI-løsning input fra et tværfunktionelt team. For Team Liquid var det rigtige værktøj til at styrke deres konkurrencemæssige fordel for eksempel baseret på spillernes behov. Team Liquids værktøj til ban/pick-drafts anvender AI til at analysere den store mængde første- og tredjepartsdata fra tidligere spil for at foreslå optimale karaktervalg og -bans til kommende spil.
“Der er en masse strategi forbundet med det, så vi tænkte, lad os bygge noget AI-drevet for at give det optimale valg forbundet med dette,” siger Arhancet. “[Vores trænere] vil gerne kunne gå ind i en form for ChatGPT-lignende grænseflade og stille spørgsmål [og] øjeblikkeligt få svarene. Så vi startede med data, organiserede dem og lagde derefter en specialbygget Joule-agent ovenpå, så den kunne interagere med ikke-tekniske brugere.”
Organisationer er bedre rustet til at formulere AI-forretningscases, der skaber værdi, når de personer, der skal bruge løsningen, og teknologileverandørerne er i løbende dialog. Hos Bosch afholder Öztürks team "ofte idégenereringsworkshops sammen [med] SAP" og deres virksomhedsteams. "Vi får feedback direkte fra virksomheden, og derefter går vi alle sammen videre til de næste skridt for at få det til at ske."
Kombinationen af brugernes proceduremæssige viden og leverandørernes specialiserede ekspertise bidrager også til at undgå spildte ressourcer og enkeltstående pilotprojekter, der ikke kan skaleres. At opretholde denne type partnerskab er også et centralt mål i Manalangs arbejde som arkitekt hos Bristol Myers Squibb.
“Bristol Myers Squibb er ikke en it-softwarevirksomhed,” siger han. “Vi er en virksomhed, der producerer og udvikler medicin. Det er her, partnerskabet kommer ind i billedet. Vi går i dialog med vores forretningsbrugere og beder om hjælp fra vores partnere fra SAP til at identificere problemstillingen, og hvordan vi kan hjælpe dem med at fremskynde deres arbejde. Det er grundlaget: at forstå, hvad det er, vi bygger, så vi ikke unødigt bygger og aktiverer agenter overalt.”
Måling af den reelle værdi af dine AI-investeringer
Målbar effekt opnås gennem samarbejde på tværs af tekniske teams og forretningsteams for at identificere, hvor AI vil have størst betydning, og derefter eksekvere på disse scenarier. Men samarbejdet bør ikke stoppe der. Det er vigtigt at inddrage forskellige interessenter, når KPI'er defineres, da typiske målinger muligvis ikke indfanger den immaterielle værdi af implementeringen.
“Hos Bosch kalder vi det også nogle gange for return on intelligence,” siger Öztürk og påpeger, at klassiske måder at bruge ROI-beregninger på ikke altid giver mening eller indfanger den værdi, det vil tilføre i de fleste tilfælde. “Det er virkelig svært at beregne værdien bag AI. Så vi spørger, er virksomhedsprocesserne mere præcise, eller træffer vi hurtigere beslutninger, og undersøger den indirekte værdi bag AI-løsningen?”
Der er beviser for dette brede værdiafkast på tværs af de AI-løsninger, de har implementeret. Hos Bosch strømliner fysisk AI komplekse arbejdsgange inden for lagerstyring. En "pick and place"-løsning, der er integreret i deres lagermiljø, hjælper med at lette de manuelle byrder på fabriksgulvet. Et omfattende SAP-system skaber et sammenkoblende loop, der involverer lagerrobotter og ERP-systemer. SAP Joule udløser opgaven, robotterne udfører den og sender retursignaler tilbage gennem SAP for at slutte cirklen.
Bristol Myers Squibb udvidede sin formålsdrevne tilgang til administrative scenarier og opfyldelsesscenarier for at understøtte de processer, der ligger til grund for deres programmer, uden at give afkald på den menneskelige involvering, der kræves for at overholde branchens regler. En integration mellem SAP og Microsoft Teams fremmer fakturagodkendelser ved at underrette medarbejdere om åbne fakturaer. At sikre rettidig færdiggørelse og i nogle tilfælde tidlige godkendelser har økonomiske konsekvenser i form af potentielle rabatter eller gebyrer for forsinket betaling ved samarbejde med eksterne leverandører. Samtidig hjælper SAP Batch Release Hub for Life Sciences med at automatisere batchfrigivelsesprocessen og reducere risikoen for manglende kvalitetsoverholdelse, før lægemidler frigives på markedet.
Den AI-drevne dataanalyse af Team Liquids ban/pick-draftværktøj førte til forbedringer af spillernes præstationer i kampe og ansporede til bredere implementeringer på tværs af organisationen. “Vi startede primært inden for atletik for omkring to et halvt år siden, men vi er nu begyndt at implementere AI på tværs af hver enkelt virksomhedsvertikal i forskelligt tempo. Vi har haft den fordel, at vi allerede bruger så mange af de forskellige SAP-produkter, hvad enten det er Concur eller SuccessFactors, at vi lettere kan opnå udbredelse i hele organisationen uanset virksomhedsvertikal.”
Et blueprint for AI-succes
Selvom Bosch, Bristol Myers Squibb og Team Liquid opererer i forskellige brancher og forsøger at løse forskellige problemer, har de flere ting til fælles, som er med til at skabe succes: De starter ved whiteboardet for at identificere funktioner med stor gennemslagskraft, hvor en AI-løsning vil give en markant effekt, arbejder sammen med et tværfunktionelt team for at definere specifikke problemer og muligheder, som AI kan løse, og inddrager utraditionelle målepunkter til at måle succes.