Förra året var året då många testade maskininlärning och automatiseringsverktyg för att skapa bättre kundrelationer, vässa nätverket eller höja sin it-säkerhet. Och många har fått råg i ryggen av sina piloter och är nu redo för att på allvar föra in AI i verksamheten.

Enligt en ny undersökning från Pricewaterhousecoopers, PWC, uppger en femtedel av tusen tillfrågade företagsledare i USA att de planerar att implementera AI på allvar på sina företag i år.

Och siffror från IDC pekar i samma riktning. Mellan 2018 och 2022 väntas investeringarna i AI-system tredubblas – från 24 miljarder dollar till nära 78 miljarder dollar.

Samtidigt finns en hel del fallgropar på vägen som strider kring strategier och ändrade affärsprioriteringar som kan göra att samarbetet mellan olika delar av verksamheten hämmas.

Här listar vår amerikanska systertidning CIO sju tips för att ditt företag ska lyckas med att skala upp sin AI.

Skapa ett internt AI-team

Ett sätt att hålla projekten inom företaget är att skapa ett AI-team – och se till att företagsledningen är involverade. Det säger Andrew Ng som är grundare och vd på Landing AI. Teamet kan ledas av cto, cio eller cdo – eller rentav en AI-chef och en viktig uppgift är att hjälpa till med rekrytering och att hålla kvar kompetens i företaget.

– Med en ny AI-enhet kan du se till att AI-kompetens fördelas till olika affärsområden så att de kan driva tvärfunktionella projekt, säger Andrew Ng.

Han konstaterar samtidigt att kriget om AI-kompetens för närvarande är ett nollsummespel och att det krävs att också arbeta med rekryterar för att få rätt personer på nyckelpositionerna.

Lär medarbetarna och AI-specialisterna att arbeta tillsammans

Att det är brist på AI-kompetens får inte göra att alla AI-initiativ dör. I stället bör företaget se till att demokratisera AI med hjälp av användarvänliga gränssnitt för AI-utvecklare och utbildning för dem som är specialister utan teknisk kompetens.

Scott Likens, som är ansvarig för nya tjänster på PWC, föreslår att man kan dela in medarbetarna i tre grupper – användarna som får lära sig att arbeta med AI-appar, utvecklare eller poweranvändare som kan identifiera användningsfall och dataset och som kan arbeta nära AI-specialisterna och bygga nya AI-appar och till sist de mer avancerade utvecklarna som sköter det tunga jobbet att skapa, distribuera och hantera AI-applikationer.

Skapa ett kompetensnav

Ett sätt att lägga en bra grund för AI är att skapa ett så kallat ”center of excellence” - ett kompetenscentrum anser Scott Likens.

Där kan man ta beslut om sådant som standarder, arkitektur, verktyg, teknik och leverantörer och ta fram hur man ska identifiera användningsfall och skapa en struktur för hur ansvar och styrning ska se ut.

Bygg din AI-strategi genom att experimentera

Visst kan det vara lockande att skapa en AI-strategi direkt men enligt Andrew Ng så krävs en viss erfarenhet av tekniken för att ta fram en genomtänkt strategi.

Han tycker att man ska skapa ett antal skräddarsydda AI-verktyg som är anpassade för en sammanhängande strategi men också skräddarsydda just för det egna företaget och som är svåra för konkurrenter att återskapa. Det kräver i sin tur en sofistikerad dataanalysstrategi för att få fram insikter kring den egna affären.

– En AI-strategi kan guida ditt företag mot att skapa värde samtidigt som det bygger vallgravar som gör att det kan försvaras, säger Andrew Ng.

– När de olika teamen börjar se de första AI-projekten lyckas och får en djupare förståelse för AU så kan du bättre identifiera de ställen där AI kan skapa mest värde och fokusera på de områdena.

Bygg ansvarsfull AI

Ett av de största hindren när man ska ta till sig AI är att förklara hur en AI-modell faktiskt tar sina beslut. Ett stort problem inte minst för reglerade marknader som den finansiella.

Därför är det viktigt att skapa transparenta AI-modeller konstaterade Cathy Bessant, cto på Bank of America på en AI-konferens nyligen i New York.

Företagen kan ta tag i detta genom att svara på följande frågor: Går det att säkerställa att besluten är korrekta? Vem är ansvarig för AI-systemen? Finns det kontroller för att se till att de följer regelverken?

En lyckad och ansvarsfull utrullning av AI ser till att man byggt in ansvar för var och en av dessa faktorer.

Se till att få med användarna i designprocessen

Men hur bygger man då ansvarsfull AI? Ett första steg är att se till att intressenterna arbetar hands-on med att utforma komplexa AI-implementeringar enligt en ny rapport från Deloitte.

Genom att bjuda in användarna direkt i designprocessen så skapas mer hållbara lösningar eftersom de som designar systemen uppmärksammas på problem de annars lätt hade missat.

För att se till att AI-systemen också har en etisk grund bör företagen dessutom se till att med jämna mellanrum granska och utvärdera algoritmerna för att försäkra sig om att de gör rätt sak. Det säger Vic Katyal, analytiker på Deloitte.

Dessutom bör företaget tillåta en oberoende part att utvärdera deras AI för att fylla i luckorna och uppmärksamma blinda fläckar.

Ta fram en kommunikationsstrategi

Eftersom AI kommer att påverka företagen rejält så bör de ta fram kommunikationsprogram för att se till att allt anpassas efter det. Den ska täcka investerarna och förklara det värdeskapande med AI, till myndigheterna om det behövs och till kunderna ­– här ska man tänka strategisk marknadsföring. Dessutom ska den täcka intern kommunikation och även omfatta rekrytering ­eftersom varumärket är avgörande för att locka till sig friskt blod.

– Eftersom många fortfarande inte förstår AI och generell AI specifikt har överhajpats så finns det mycket rädsla, oro och tvivel, säger Andrew Ng.

– Många anställda är också oroliga för att deras jobb automatiseras av AI. Tydlig intern kommunikation för att förklara AI och för att även svara på den oron kommer att minska medarbetarnas motvillighet mot AI.

Läs också: 
Det här är AI och så funkar det
Så lyckas du med AI – sex företag berättar