Hvordan bedrifter bruker AI for å gå over fra datalagring til driftsmessige arbeidsflyter.

AI hjelper ikke bare bedrifter med å jobbe raskere, men begynner også å omdefinere hvordan arbeid organiseres og drives.

Kunstig intelligens (KI) sprer seg i bedrifter i et enestående tempo. Mange administrerende direktører har etablert dedikerte KI-team, lansert pilotprosjekter og investert tungt i teknologisk infrastruktur. Imidlertid ser de fleste organisasjoner fortsatt på KI primært som et verktøy for automatisering eller produktivitetsforbedring. Denne tilnærmingen går glipp av essensen av den sanne transformasjonen som KI bringer.

Ledere går fra datalagring til operative arbeidsflyter drevet av AI. Foto: Midjourney

AI hjelper ikke bare bedrifter med å jobbe raskere, men begynner også å omdefinere hvordan arbeid organiseres og drives. Banebrytende bedrifter erkjenner at for å utnytte AIs potensial fullt ut, må de gå utover tradisjonelle «systems of record»-modeller til «systems of work» – der mennesker, prosesser og AI kontinuerlig lærer og tilpasser seg sammen.

Ifølge forskning fra McKinsey & Company har over 70 % av bedrifter eksperimentert med AI-generering, men bare en liten andel har sett en betydelig innvirkning på driftseffektiviteten. Den største flaskehalsen ligger ikke i selve teknologien, men i hvordan bedrifter utformer arbeidet i organisasjonene sine.

Når «datalagringssystemet» ikke lenger er tilstrekkelig.

I flere tiår har bedrifter vært avhengige av systemer som ERP eller CRM for å lagre data og støtte administrasjon. Disse plattformene er imidlertid utformet for stabilitet, og registrerer først og fremst hva som har skjedd tidligere. Samtidig ligger den sanne verdien av en organisasjon i fleksible beslutninger og den «implisitte kunnskapen» som er akkumulert fra medarbeideropplevelsen.

Ifølge Gartner går mye av denne kunnskapen tapt med erfarent personell når de slutter, noe som gjør tradisjonelle systemer stadig mer utilstrekkelige i AI-ens tidsalder.

Hvorfor tradisjonelle automatiseringsmetoder ikke lenger er effektive.

I mange år brukte bedrifter en kjent formel til å bruke automatisering: beskrive prosessen, samle inn data og kode reglene. Denne tilnærmingen var effektiv i tiden med robotisert prosessautomatisering (RPA), der målene var stabilitet og repeterbarhet.

Men AI fungerer annerledes. Maskinlæringssystemer kan gjenkjenne mønstre, håndtere tvetydighet og forbedre seg gjennom tilbakemeldinger. Når bedrifter prøver å tvinge AI inn i rigide prosesser designet for tradisjonell programvare, støter de raskt på kompleksiteten i det virkelige arbeidet.

Du liker kanskje også

Folkerådene i Ho Chi Minh-byen og Hanoi deler erfaringer med å reformere aktivitetene til folkevalgte.Folkerådene i Ho Chi Minh-byen og Hanoi styrker erfaringsdelingen om digital transformasjon, anvendelse av kunstig intelligens og utvikling av spesifikke mekanismer, med sikte på å bygge moderne, effektive og virkningsfulle folkevalgte organer.

Et godt sykehus i AI-æraen: Utmerket ekspertise, sterk teknologi og urokkelig tillit.I AI-ens tidsalder er et sykehus av høy kvalitet et sykehus som kombinerer menneskelig ekspertise med evnen til å bruke teknologi på en sikker, effektiv og human måte.

AI-applikasjoner endrer måten risikoer håndteres i produksjon.Implementering av AI i industrien er ikke bare en teknologisk utfordring, men også en ledelsesutfordring som hjelper produsenter med å forbedre produktiviteten, redusere alvorlige risikoer og minimere potensielle hendelser.

En prosess kan være riktig på utrullingstidspunktet, men bli utdatert bare måneder senere når markedet endres, regelverket oppdateres eller virksomheten omstruktureres. Mange organisasjoner ser imidlertid fortsatt på utrulling av kunstig intelligens som et kortsiktig prosjekt: bygg, distribuer og fullfør. Når arbeidet endres, endres ikke systemet deretter.

Fremveksten av «arbeidssystemer»

For å tilpasse seg AI-alderen bygger mange banebrytende bedrifter «arbeidssystemer» – driftsmodeller som forbinder mennesker og AI gjennom kontinuerlige tilbakemeldingsløkker. I motsetning til tradisjonelle datalagringssystemer som prioriterer stabilitet, er den nye modellen utformet for å tilpasse seg endringer i sanntid.

Når AI støter på usikre situasjoner, vil menneskelige eksperter gripe inn og gi tilbakemeldinger til systemet. Denne prosessen hjelper ikke bare AI med å bli stadig mer intelligent, men hjelper også bedrifter med å bevare «håndgripelig kunnskap» og danne en «levende kunnskapsbase» som kontinuerlig utvikles i takt med forretningsdriften.

Fire prinsipper for å bygge et «arbeidssystem»

Bedrifter som er i forkant av denne transformasjonen, anvender vanligvis fire hovedprinsipper.

Først, start i det små, men lær raskt. I stedet for å vente på perfekte data eller bygge store systemer fra bunnen av, starter banebrytende team ofte med små, praktiske datasett som kundeinteraksjoner eller driftstransaksjoner. Det opprinnelige målet er ikke fullstendig automatisering, men snarere å akselerere læringsprosessen.

For det andre, hold mennesker oppdatert. AI kan hjelpe med databehandling og mønstergjenkjenning, men menneskelig ekspertise er fortsatt sentral, spesielt i nye eller komplekse situasjoner.

For det tredje, design for konstant endring. Markeder, data og kundeatferd er alltid i utvikling, så AI må sees på som en kontinuerlig utviklende evne, ikke et prosjekt med et fast endepunkt.

Til syvende og sist handler det om integrasjon, ikke erstatning. Suksessrike bedrifter eliminerer ofte ikke eldre systemer fullstendig, men bygger heller AI som et nytt lag oppå eksisterende plattformer, og utnytter eksisterende data for å skape mer fleksibelt samarbeid og beslutningstaking.

Du liker kanskje også

Digitalisering av logistikk styrker bedriftenes konkurranseevne.Å fremme digital produksjon og optimalisere logistikk for effektiv drift har hjulpet mange bedrifter i Hai Phong med å øke sin konkurranseevne.

Løser opp i knutene for små og mellomstore bedrifterSmå og mellomstore bedrifter (SMB-er) utgjør over 97 % av alle bedrifter, og er kjernekraften i privat sektor. Mange støttetiltak har imidlertid ikke nådd målgruppen helt, noe som skaper et presserende behov for å fjerne barrierer for å frigjøre vekstpotensialet.

Over 13 000 jobbmuligheter for studenter og arbeidstakere.DNO - Om morgenen 23. juni arrangerte Department of Internal Affairs, i samarbeid med University of Economics (Da Nang University) og byens Young Entrepreneurs Association, den 10. jobbmessen i 2026, som tilbyr mer enn 13 000 jobbmuligheter for studenter og arbeidere.

Fremveksten av «arbeidssystemer» er til syvende og sist ikke bare en teknologisk historie, men en utfordring for lederegenskaper.

Ledere må forstå hvordan arbeidet faktisk skjer i organisasjonen og bruke AI ikke bare for å kutte kostnader eller automatisere prosesser, men for å akselerere læringshastigheten i virksomheten.

(Ifølge WEF)

Kilde: https://vietnamnet.vn/cach-dn-dung-ai-chuyen-tu-luu-tru-du-lieu-sang-van-hanh-cong-viec-2511094.html