Brug din energi anderledes, hvis dit kunstig intelligens-projekt skal lykkedes

80 procent af projekter med kunstig intelligens går i vasken, ifølge ny rapport fra Alexandra Instituttet. Samtidig opstiller rapporten flere råd, så virksomheder undgår kendte faldgruber, når de giver sig i kast med AI-teknologi.

Et andet overraskende fund i rapporten er, at der internt i organisationer ses meget forskelligt på kunstig intelligens. Arkivfoto..

14.10.2020

SCM.dk

Kunstig intelligens-projekter starter som regel på den samme måde; man vil gøre noget anderledes eller smartere gennem data, så man kan optimere og forbedre sin produktion og sine produkter. Jo mere man læner sig op ad virksomhedens strategi og domænekendskab i idéudviklingsfasen, jo lettere har man ved at identificere et meget konkret problem eller spotte en oplagt mulighed, og jo større chance har man for, at ens idé lykkes. 

De konkrete råd, man kan tage med sig fra rapporten, gør det nemmere at skære genvej til succes med sit kunstig intelligens-projekt. Nogle af rådene er ikke så overraskende. Det gælder eksempelvis rådet om at sørge for at inddrage kunder, stakeholders og brugere tidligt i processen, så man sikrer sig, at ens løsning er så værdifuld som muligt for dem, der skal bruge den. 

Læs også: Kunstig intelligens kan sætte skub i forretningsmuligheder

Andre af de gode anbefalinger i rapporten er med, fordi virksomhederne har lært lektien på den hårde måde. Ikke alle har eksempelvis haft det rette tekniske ambitionsniveau. Medmindre man har in-house dataloger, så skal man være opmærksom på, hvor stort et brød, man slår op, hvis man selv vil kunne styre projektet på sigt uden udefrakommende hjælp. 

Derudover skal man være opmærksom på, at data ikke bare er data. Data er blevet opsamlet med et formål, i en bestemt kontekst og i en bestemt kvalitet. Det betyder, at man ikke altid har den data, man rent faktisk skal bruge, eller at der er informationer i dataene, som man ikke kan arbejde med på grund af GDPR. Det betyder også, at forberedelsen af data ofte kræver meget mere tid og energi end at få den gode idé, og ikke alle ved, hvordan de skal løse den opgave. Det er en af de udfordringer, som er kommet bag på flere af virksomhederne i rapporten. 

Kunstig intelligens-projekter berører hele organisationen

Et andet overraskende fund i rapporten er, at der internt i organisationer ses meget forskelligt på kunstig intelligens. Det kommer sig med al sandsynlighed af, at kunstig intelligens er blevet et hypet udtryk, som dækker over et væld af forhold og forestillinger. Nogle virksomheder bruger teknologien til at omforme hele organisationen, mens andre bruger den som komponent til at udvikle en ny funktion i et produkt.

Under alle omstændigheder er det en udfordring, hvis ingen i organisationen forstår det tekniske lag af løsningen. Så selvom man ikke har råd til at ansætte en afdeling af dataloger, så er en grundlæggende forståelse af det tekniske i projektet vigtigt for, at man ender med at kunne bruge løsningen i praksis i virksomhedens forretningsprocesser. Og den forståelse skal helst være tværfaglig, så én teknisk kollega ikke kommer ud ad en tangent, løsrevet fra resten af organisationen, eller én forretningsudvikler ikke kommer ud ad en anden tangent, hvor de tekniske muligheder ikke udnyttes optimalt. Derudover bør hele organisationen have en fornemmelse af, hvad der er i gang, så man ikke risikerer, at ens kolleger går og frygter for deres job eller ugennemsigtige ændringer.

- KCP

amfori a.i.s.b.l.

Sponseret

Hvorfor det er afgørende for ansvarlige forsyningskæder at håndtere overdreven arbejdstid

SCM.dk

Stort tema om smart produktion i praksis: Fra Industri 4.0 til 5.0

Relateret indhold

10.06.2026SCM.dk

Opkøb skal styrke AI-sikkerhed

09.06.2026SCM.dk

OT er kritisk for driften – men mangler fortsat strategisk forankring

SCM.dk

Praksisnær model tilbyder styrket cybersikkerhed i SMV’ers værdikæder

SCM.dk

Intelligent opladning skal aflaste presset elnet

08.06.2026nShift

Sponseret

Flügger lægger sin B2B-checkout i hænderne på teamet – ikke udviklerne

08.06.2026SCM.dk

Konference sætter fokus på cybersikkerhed i værdikæder

08.06.2026SCM.dk

AI-agenter kan blive ny handelsport-vagt

08.06.2026Context& A/S

Sponseret

Webinar: Digital sammenhæng skaber bedre handel

08.06.2026SCM.dk

Automation og robotter omdefinerer driftsmodellen

05.06.2026SCM.dk

Fragt: 52 % genindtaster samme data i flere systemer

Hold dig opdateret med SCM.dk

Tilmeld dig nyhedsbrevet og følg med i alt som rører sig indenfor ledelse af forsyningskæden, Nyhedsbrevet kommer kun to gange pr. uge.

Seneste temaer

Se alle

Events

Se alle
Bureau Veritas
Kursus
QMS ISO 9001:2015 Lead Auditor Quality in English (CQI and IRCA Certified)

By successful completion of the CQI and IRCA Certified QMS ISO 9001:2015 Lead Auditor Quality Course you are able to plan, execute and report on 1., 2. and 3. part audits of Quality Management Systems in accordance to the ISO 9001:2015 standard.

Dato

15.06.2026

Sted

Kongens Lyngby

DNV Business Assurance Denmark
Kursus
Environmental Management System Auditor/Lead Auditor Training Course as per ISO 14001:2015 | CQI and IRCA Certified Course ID: 17913

Dette 5-dages kursus giver den nødvendige viden og de nødvendige færdigheder til at organisere og lede audits af miljøledelsessystemer.

Dato

15.06.2026

Sted

Odense

Context& A/S
Webinar
Digital sammenhæng skaber bedre handel

Gratis webinar med inspiration til handelsvirksomheder, der ønsker at reducere kompleksitet og gør AI anvendelig med ét samlet digitalt fundament.

Dato

16.06.2026

Tid

10:00

Sted

Online - Microsoft Teams

DNV Business Assurance Denmark
Kursus
Intern audit af ledelsessystemer baseret på ISO 14001 og ISO 45001

Formålet med kurset er at give dig viden om hele auditprocessen og masser af træning i at levere effektive interne audits, der skaber værdi i virksomheden.

Dato

17.06.2026

Sted

Online

Bureau Veritas
Kursus
Root Cause Analysis (RCA)

Årsagsanalyse bruges til at forbedre produktkvalitet, minimere sikkerhedsrisici og opfylde regulative krav. Det hjælper virksomheder til at identificere de underliggende årsager til afvigelser, så de kan implementere nødvendige ændringer for at forhindre gentagelse. Dette kan omfatte alt fra kvalitetsproblemer i et produkt til fødevaresikkerhedsproblemer som kemiske-, mikrobiologiske- og fremmedlegemerisici. Desuden anvendes årsagsanalyser ofte til dokumentationen af løsninger på eventuelle problemer eller hændelser, som er nødvendige ifølge regler, regulativer og ledelsesstandarder. Her er forståelsen for forskellen mellem korrigerende – og forebyggende handlinger nøglestenen.

Dato

18.06.2026

Tid

08:30

Sted

Nyborg

DNV Business Assurance Denmark
Kursus
APQP4Wind Management Awareness Refresher Training

Event Description

Dato

18.06.2026

Tid

08:30

Sted

Online