AI lover mye, men bare hvis dataene dine er i orden

Sannheten er enkel: AI fungerer like bra som dataene den er bygget på. Hvis rapporteringen er treg, fragmentert eller upålitelig, vil ikke AI fikse det. Den vil bare forsterke problemet. Derfor er effektive data og rapportering det essensielle fundamentet for enhver AI-klar organisasjon.

Hypen kontra virkeligheten rundt AI i næringslivet

Hypen rundt AI skaper hastverk. Ledere ser konkurrenter eksperimentere med prediktive modeller eller generative verktøy og frykter å bli hengende etter.

Men virkeligheten i mange organisasjoner ser annerledes ut: data spredt på tvers av systemer, økonomiske rapporter bygget manuelt i Excel, og KPI-er som varierer avhengig av hvem du spør.

Når AI legges oppå dette kaoset, er resultatene skuffende. En finansdirektør kan lansere et AI-prognoseprosjekt, bare for å oppdage at inkonsistente data gjør modellen upålitelig. En HR-leder kan prøve å bruke maskinlæring til arbeidsstyrkeanalyse, men rapportering av dårlig kvalitet gjør enhver mulig innsikt til gjetting.

Les mer: Bruk HR-data til å ta bedre beslutninger for arbeidsstyrken din

AI løser ikke rotete rapportering. Den forstørrer den.

Søppel inn, søppel ut – derfor blokkerer ineffektive data adopsjon av kunstig intelligens

Før AI kan levere verdi, må det grunnleggende fungere. Når dataene dine er rotete og rapporteringen er i ruiner, skaper det usynlige barrierer som ingen algoritme kan overvinne:

• Fragmentering: Dataene befinner seg i flere systemer, fra ERP og CRM til lønn og regneark. Datakonsolidering er manuell og utsatt for feil.
• Manuell rapportering: Team bruker mer tid på å rense og kombinere data enn å analysere dem.
• Mangel på tillit: Ledelsen tviler på dashbord fordi KPI-definisjonene varierer eller rapporter kommer sent og ufullstendige.

Disse utfordringene gjør riktig AI-adopsjon nesten umulig. En AI-modell trent på inkonsekvente eller ufullstendige data gir upålitelige resultater. Kostnaden for dårlige beslutninger vokser raskere enn den lovede effektiviteten.

Effektiv rapportering, derimot, gjør AIs hype konkret. Med rene, pålitelige data som flyter sømløst på tvers av systemer, vil AI heve seg fra å være bare en morsom dings til et ekte forretningsverdiskapende kraftverk.

Hva betyr dette i praksis?

Effektive data og rapportering er ikke bare abstrakte idealer fra de vakreste dagdrømmene. Når fundamentet er solid, er det lettere å nå konkrete forretningsresultater. Noen eksempler på dette:

• Prosessutvinning avslører skjulte ineffektiviteter
  Da A. Ahlström brukte prosessutvinning i finansdriften sin, oppdaget de flaskehalser og unødvendige manuelle trinn som hadde vært usynlige i tradisjonell rapportering. Ved å effektivisere disse prosessene sparte selskapet tid og frigjorde ressurser, noe som gjorde rapporteringen deres ikke bare raskere, men også klar for automatisering og AI-drevet innsikt.
• Automatisert konsolidering muliggjør sanntidsprognoser
  CapMan, et ledende private equity-selskap, slet med tidkrevende manuell rapportering på tvers av fond. Ved å automatisere konsolidering og rapportering kuttet de hundrevis av timer med manuelt arbeid. De forbedrede dataflytene banet også vei for prediktiv analyse, der AI kan støtte prognoser på fondsnivå med trygghet.
• Interim eksperter bygger beredskap der den mangler
  Ikke alle organisasjoner har interne muligheter til å rense data, bygge BI-pipelines eller definere KPI-er konsekvent. Det er her midlertidige tjenester kommer inn i bildet: en Interim IT-sjef eller dataanalytiker kan raskt bygge et rapporteringsrammeverk, introdusere verktøy som Power BI eller BI Book, og sørge for at organisasjonen har et skalerbart grunnlag for AI.

Hvorfor og hvordan bygge grunnlaget for AI?

For CEO's, CFO's og COO's er ikke spørsmålet om AI vil endre virksomheten – det har den allerede gjort. Det virkelige spørsmålet er om organisasjonen din er forberedt på å bruke den effektivt.

Uten et solid datagrunnlag vil AI sløse med ressurser i stedet for å spare dem, levere inkonsekvente resultater som undergraver tillit og forsinke, snarere enn å akselerere, beslutningstaking.

Les mer: Praktiske bruksområder for prosessutvinning

AI kan bli en verdimultiplikator, i stand til å forutsi scenarier, optimalisere ressurser og til og med foreslå prosessforbedringer. Dette skjer imidlertid ikke ved en tilfeldighet. Hver AI-reise starter med de samme tre trinnene:

1. Gjennomgå datavirkeligheten din
   Hvor befinner dataene dine seg? Hvor mye tid tar rapportering for tiden? Hvor er flaskehalsene? Prosessutvinning er en av de raskeste måtene å få dette bildet på.
2. Etabler konsistens og tillit
   Definer KPI-er, automatiser konsolidering og sørg for at ledere har tilgang til sanntidsdashboards. Verktøy som BI Book gjør dette trinnet praktisk og tilgjengelig.
3. Skaler med riktig ekspertise
   Hvis organisasjonen din mangler kapasiteten til å sette opp rapportering riktig, bør du vurdere midlertidige data- eller analyseroller. Det er raskere og tryggere enn å lære gjennom kostbare feil.

AI er ikke magi. Den vil ikke rense dataene dine, fikse ødelagte prosesser eller bygge tillit til rapportering. Men hvis disse grunnlagene er på plass, kan AI være transformerende. Effektive data og rapportering gjør AI fra et sjansespill til en vekstmotor.