Ökad försäljning, effektiviseringar och möjlighet att frigöra personal som kan ägna sig åt sådant som har högre värde – det är några av de vinster som AI kan erbjuda. Förutsatt att man gör rätt.

Ett sätt att lyckas med det är att ha rätt kompetens på plats. Vår systertidning CIO.com listar ett antal nyckelroller som krävs för att nå framgång med AI-satsningen – här är några av dem.

AI-forskare

Nej, stopp nu. Ska vanliga företag verkligen ge sig in i forskning? Dessutom innebär det ju att man slåss om samma personer som universiteten och de stora techjättarna som Google och Microsoft.

Men hoppet om ett plötsligt genombrott som ska kasta fram det egna företaget i ledning gör att efterfrågan på AI-forskare är stort.

– Folk vill ha det som glittrar, säger Vivek Katyal, chef för analytics på Deloittes rådgivning för risk och finans.

– Frågan är om det som glittrar verkligen spelar roll för det de är ute efter?

Om företaget inte har för avsikt att bli ett nytt Facebook så är det kanske inte det, lägger han till.

Men för företag där AI är en del av kärnaffären så är forskning inte en lyx utan en nödvändighet. Ett sådant exempel är företaget Apptek som grundades för 30 år sedan och som ägnar sig åt röstigenkänning. AI har förändrat hela det området och för att hänga med måste Apptek helt enkelt investera i forskning.

AI-utvecklare

Här handlar det om de som använder den senaste utvecklingen inom forskningen och gör så att det blir användbara produkter.

En del företag överlämnar det arbetet till de stora leverantörerna och litar till kommersiella plattformar hellre än att utveckla eget. Men även de företag som använder känd AI-teknik kan vilja bygga sina egna plattformar, konstaterar Vivek Katyal.

En orsak till att vilja bygga eget är det så kallade ”black box”-problemet. Att det inte går att komma åt källkoden i standardprodukterna. I branscher som vård och finans som måste följa en mängd lagkrav kan det därför finnas anledning att utveckla eget.

– Kanske bör jag bygga något själv där jag vet vad jag har byggt, jag äger koden, jag kontrollerar allt runt det. Det är en vanlig diskussion, säger Vivek Katyal.

Dataanalytiker

Ofta tänker företag att de ska skapa nya AI-algoritmer. Men Vivek Katyal anser att de skulle få ut mer värde om de förbättrar sina data i stället.

Det är där dataanalytikerna kommer in – och gör att de har den viktigaste rollen för AI av alla anser han. Och 24 procent av cio:erna i undersökningen håller med.

Dataanalytikerna är de som förbereder företagets data så att de kan användas i AI-systemen. De identifierar vilka data som ett företag behöver för att nå sina mål – det kan vara intern data eller sådan som hämtas in från tredje part.

De kan också peka ut var det fattas data och vet när det inte är tillräckligt med data av någon särskild typ och kan se när data är ensidiga och partiska eller för gamla. De identifierar vilka algoritmer som ska användas, tränar och finjusterar algoritmerna och är med och utvärderar resultaten.

– Förr skulle de ha varit avancerade statistiker. Det är de som använder AI-forskningen och AI-mjukvaran, säger Vitek Kaytal.

UX-designers

I takt med att AI blir en del av allt fler produkter och tjänster så blir UX-design, designen av användarupplevelsen, allt viktigare. I stället för att öppna menyer och klicka sig runt så förväntar sig människor nu att kunna ställa frågor rakt av eller att det finns tillämpningar som kan dra ut det som är intressant ur en kontext.

– Vi har alltid tänkt på användarupplevelser som att de är webbdrivna eller mobildrivna. I AI-världen så har vi gränssnitt mot chattbottar som Siri och Cortana, med hjälp av rösten, säger Brandon Ebken, teknikchef på teknikkonsultfirman Insight.

Det innebär att det kommit en helt ny typ av UX-design och det är en avgörande del när man tar fram AI-verktyg. 

Experter på förändringshantering

Change management, förändringshantering, är den aspekt som oftast förbises när AI införs, enligt Vivek Kaytal. Och det gäller inte bara de anställda som har nytta av förändringshantering utan även användarna.

– Det är det område som är mest ignorerat och undervärderat i företaget, säger han.

Ändå är det många som ser sig om efter experter inom change management.

AI-projekt kan påverka så kallade kunskapsarbetare i hög grad – det handlar alltså om personer som framför allt arbetar med data, information och kunskap. Det är inte alls säkert att de vill acceptera de rekommendationer som AI:n kommer med om de inte varit inblandade i utvecklingen av lösningen, enligt Deloittes rapport.

I en undersökning som Deloitte gjort i USA uppger 63 procent av cio:erna som tillfrågats att deras företag vill använda AI för att automatisera så många jobb som möjligt – vilket ytterligare ökar behovet av experter inom förändringshantering.

Projektledare

Många AI-projekt får problem för att de inte hanteras med samma stringens som projekt som gäller mer mogen teknik. Projektledare som kan leda AI-implementationer och som kan integrera AI i företagets processer och som kan mäta och peka på affärsvärde.

Det är svårt att hitta dataanalytiker och särskilt dataanalytiker som också är utvecklare, designar gränssnitt, är säkerhetsproffs eller specialister på ett visst område. Det gör att AI-team är väldigt komplext sammansatta och det krävs projektledare för att få ihop alla dessa roller. De ska dessutom hjälpa teamen att få AI att gå från experimentella pilotprojekt till att bli en annan aspekt av mjukvaruutveckling, framhåller Steve Herrod som är vd på riskkapitalbolaget General Catalyst Partners.

– Vi får inte tappa bort projekt- och programansvariga som behöver förstå de unika aspekterna av modellerna och anpassa dem till de bredare programversionerna som de måste vara en del av, säger han.

Läs också: 
”Utan kvinnliga utvecklare riskerar AI att motarbeta jämställdhet”
Nu ska alla satsa på AI – men här är 9 problem som måste lösas först