Vad varje VD bör veta om AI

Potentiella användningsområden och risker med AI i verksamheten

Revolutionerande möjlighet eller hot mot demokratin? Som VD behöver du numera förhålla dig till den rekordsnabba utvecklingen inom generativ AI, med verktyg som ChatGPT, Bard, Claude och Midjourney. Men vad innebär det egentligen för din affär och hur kan du som chef agera? Vi på Signpost har trendspanat och delar med oss av viktiga insikter.

Vi lever i en tid av exponentiell tillväxt, med tekniska framsteg som förändrar dagens arbetsplatser i ett aldrig tidigare skådat tempo. Enligt IBM Global AI Adoption Index – som kartlagt implementeringen av AI hos fler än 7 000 verksamheter världen över – uppger 35 % att de använder AI idag. 42 % svarar att de utforskar möjligheterna att implementera AI i framtiden.

Att användandet av AI växer konstant är knappast förvånande, då det erbjuder större effektivitet och produktivitet i ett brett spektrum av arbetsuppgifter. Inte minst generativ AI, som skiljer sig från tidigare former av AI på så sätt att den kan generera nytt innehåll. Ofta i ”ostrukturerade” former, till exempel skriven text eller bilder.  

Så har ChatGPT demokratiserat AI

ChatGPT har på kort tid nått över 100 miljoner användare världen över.

Den underliggande teknologin som möjliggör generativ AI är en sorts artificiella neurala nätverk, kallade grundmodeller. Artificiella neurala nätverk är kanske inget ord vanliga dödliga slänger sig med i vardagligt tal. Och troligtvis inte heller grundmodeller. Men kort sagt är dessa nätverk inspirerade av de miljarder neuroner som är sammankopplade i den mänskliga hjärnan. Intensivt och ihärdigt tränas de upp med hjälp av djupinlärning (deep learning), en term som anspelar på de många, djupa, skikten inom neurala nätverk. Således är Deep learning en av de tekniker som drivit fram många av de senaste framstegen inom AI – där ChatGPT är det mest kända exemplet.

GPT står för “Generative Pre-trained Transformer” och är den typ av artificiell intelligens-modell som används i ChatGPT. ChatGPT är också en del av forskningen som OpenAI:s driver inom naturlig språkbehandling (Natural Language Processing) och kännetecknas av sin förmåga att generera text baserat på tidigare inlärning från stora datamängder.

Men det mest revolutionerande med ChatGPT är tillgängligheten och användarvänligheten. På kort tid har boten nått över 100 miljoner användare och demokratiserat AI på ett aldrig tidigare skådat sätt. Och precis som med andra banbrytande tekniker, som persondatorn och iPhone, kan en generativ AI-plattform ge upphov till en mängd olika verktyg och appar, tillgängliga för alla oavsett ålder eller utbildningsnivå och var som helst så länge det finns tillgång till internet.

Nya användningsområden för AI

I takt med att tekniken går framåt och mognar kan generativ AI alltmer integreras i ett företags arbetsflöden. Exempelvis för att automatisera arbetsuppgifter och lösa direkta problem.

Det multinationella konsultföretaget McKinsey har tagit fram en omfattande och läsvärd guide om vad varje VD borde veta om generativ AI. Där ger de följande exempel på användningsområden för generativ AI:

Klassificera

  • En analytiker som vill upptäcka bedrägerier kan mata in transaktionsbeskrivningar och kunddokument och be den identifiera obehöriga transaktioner.
  • En kundvårdsansvarig kan kategorisera ljudfiler för kundsamtal baserat på grad av kundnöjdhet.

Redigera

  • En copywriter kan korrigera grammatik och justera tonalitet för att matcha uppdragsgivarens varumärkesröst.
  • En grafisk designer kan bli av med en föråldrad logotyp från en bild.

Sammanfatta

  • En produktionsassistent kan skapa en video med höjdpunkter baserat på flera timmars bildmaterial från ett event.
  • En affärsanalytiker kan skapa ett venndiagram som sammanfattar nyckelpunkter från en presentation.

Svara på frågor

  • Anställda i ett tillverkningsföretag kan ställa tekniska frågor om driftsprocedurer.
  • En konsument kan ställa frågor om hur man sätter ihop en ny möbel.

Förslag

  • En mjukvaruutvecklare kan skapa hela kodrader eller få förslag på hur befintlig kod kan kompletteras.
  • En marknadschef kan skapa olika versioner av samma kampanjmeddelande.

Företagsledares roll vid implementering av AI

Så hur bör du som ledare agera kring AI? I en artikel på Forbes menar karriärcoachen och VD:n Kara Dennison att framgångsrik implementering av AI kräver strategier och samarbete mellan olika intressenter. Liksom att företagsledare spelar en avgörande roll för hur framgångsrika dessa initiativ blir.

Hon nämner bland annat vikten av att företagsledare:

  • Förstår AI:s potentiella fördelar och risker, kopplat till affärsstrategin.
  • Kommunicerar intentioner och mål med AI till organisationen.
  • Avsätter tillräckliga resurser – dels finansiella, dels att företaget har rätt teknisk infrastruktur och kompetens. Det kan handla om att anställa roller som dataanalytiker, AI-ingenjörer och andra specialister som kan designa, utveckla och distribuera AI-system.
  • Samarbetar med andra organisationer, inklusive teknikleverantörer och forskningsinstitutioner, för att hålla sig uppdaterade med de senaste AI-trenderna och innovationerna.
  • Säkerställer att AI-system utvecklas används på ett ansvarsfullt sätt med hänsyn till datasekretess, partiskhet och transparens.
  • Tar fram utbildning och stöd för alla som är involverade i AI-implementering, och förbereder medarbetarna på de organisatoriska förändringar det kan innebära.

Risker med generativ AI

MicKinsey lyfter risker med generativ AI för affärsverksamheter.

Men – precis som med all ny teknik – gäller det att skynda långsamt. För generativ AI innebär självklart också en mängd olika risker. I en debattartikel på Dagens Nyheter menar George Soros, finansman och filantrop, att AI är ett större hot än klimatförändringarna. Han kallar utvecklingen inom AI det för ”ett dödligt hot mot öppna samhällen”, som behöver regleras för att inte hota demokratin.

Likaså pekar den globala jätten McKinsey på vikten av att företagsledare redan från början utformar sina team och processer för att mildra riskerna med AI. Inte bara för att snabbt möta växande regulatoriska krav utan även för att skydda sin verksamhet och förtjäna konsumenternas digitala förtroende.

Här är några risker som McKinsey lyfter:

Rättvisa: AI-modeller kan skapa algoritmiska bias på grund av ofullständig träningsdata eller beslut som fattade av ingenjörerna som utvecklar modellerna.

Immateriella rättigheter (IP): Träningsdata och modellutdata kan generera betydande IP-risker, inklusive intrång i upphovsrättsskyddat, varumärkesskyddat, patenterat eller på annat sätt lagligt skyddat material. Även när man använder en leverantörs generativa AI-verktyg måste organisationer förstå vilken data som ingick i träningen och hur den används i verktyget.

Sekretess: Sekretessproblem kan uppstå om användare matar in information som senare hamnar i modellen i en form som gör individer identifierbara. Generativ AI kan också användas för att skapa och sprida skadligt innehåll som desinformation, ”deepfakes” och hatretorik.

Säkerhet: Generativ AI kan missbrukas av illasinnade aktörer för att påskynda cyberattackernas hastighet samt göra dem mer sofistikerade. Verktygen kan också manipuleras för att ge skadliga resultat. Till exempel, genom en teknik som kallas prompt injection, kan en tredje part ge modellen nya instruktioner ”bakom kulisserna”, något som lurar modellen att leverera en slutprodukt som varken modelltillverkaren eller slutanvändaren avsåg.

Förklarbarhet: Generativ AI förlitar sig på neurala nätverk med miljarder parametrar, vilket utmanar vår förmåga att förklara hur ett resultat har kommit till.

Tillförlitlighet: Verktygen kan ge olika svar på samma uppmaningar, vilket hindrar användarens förmåga att bedöma resultatets noggrannhet och tillförlitlighet.

Organisatorisk påverkan: Generativ AI kan avsevärt påverka den mänskliga arbetsstyrkan, med en oproportionerligt negativ påverkan på specifika grupper och lokalsamhällen.

Samhälls- och miljöpåverkan: Utveckling och träning av grundmodeller kan leda till skadliga sociala och miljömässiga konsekvenser, inklusive ökade koldioxidutsläpp (t.ex. kan träning av en stor språkmodell släppa ut cirka 315 ton koldioxid).

Uppdrag jobb just nu

Alla publika uppdrag

”Vi har alla känslan av att ligga efter inom AI”

Hung Lee om hur AI har och kan förändra HR och rekrytering framöver.
Hung Lee

Det finns helt enkelt mycket att säga om utvecklingen kring AI. Men vi vill avsluta med detta – enligt oss lite betryggande budskap:

I en video från Outerbox Thinking, Using AI for Future Recruitment with Hung Lee, ger Hung Lee, känd som skaparen av nyhetsbrevet Recruiting Brainfood, en inblick och reflektioner på hur AI har och kan förändra HR och rekrytering framöver.

En av sakerna som han menar präglar den nya vågen av AI-teknik är att det inte spelar någon roll hur mycket vi försöker hänga med och ta oss an det nya – vi kommer ändå känna oss lite bakom. Och alla känner samma sak. För det är närmast omöjligt att hänga med på allt som sker. Ingen kan vara helt bekväm och överlägsen med generativ AI, som kännetecknat ChatGPT.

Med andra ord kan vi inte heller göra allt inom AI överskådligt och hanterbart. Däremot finns det all anledning att börja. Att testa, åtminstone småskaligt, och hitta lämpliga användningsområden för just din verksamhet. Och här kan du som chef utan tvivel spela en viktig roll när det kommer till att vara proaktiv, våga testa, attrahera och utveckla rätt kompetens, samarbeta med andra organisationer – samtidigt som du ständigt överväger de potentiella riskerna.

Tider av snabba förändringar kräver rätt ledare, med förmåga att skapa psykologisk trygghet inom organisationen. Vill du ha hjälp att rekrytera chefer – med rätt egenskaper för att möta en snabbföränderlig och osäker omvärld? Tveka inte att höra av dig till oss på Signpost så tar vi en närmare dialog om hur just era utmaningar och möjligheter ser ut framåt.

Kontakta Signpost här!