AF JAKOB HUUS ANDREASEN
I afsnit 4 forklarede vi, hvordan digital selvbetjening gør eksportvirksomhederne skalerbare og bedre i stand til at håndtere global vækst samt anvende AI.
Men hvad kræver det at implementere AI i virksomheden, så det bliver en værdifuld investering?
AI fungerer som et forstørrelsesglas. Mens den forstærker værdien af korrekte og strukturerede data, øges konsekvenserne samtidig, når data er mangelfulde og modsigende.
Det kræver selvsagt, at man gør det på den rigtige måde.
Muligvis, men for den eksportafhængige produktionsvirksomhed er det afgørende at forstå, at AI ikke er et magisk værktøj, der øjeblikkeligt effektiviserer og overtager nøgleopgaver fra den ene dag til den anden.
Tværtimod fungerer AI som et forstørrelsesglas: Det øger værdien af gode, strukturerede data.
Men hvis data derimod er ustrukturerede, uden en strategi og uden blik for sikkerhed forstærker det et eksisterende datakaos.
Se det på denne måde:
Når en kunde eller en agent på et eksportmarked bruger AI-værktøjer til at finde og sammenligne produkter, kræver det, at data er korrekte, opdaterede og tilgængelige på det relevante sprog. En AI-assistent har ikke menneskelig intuition; den kan ikke vurdere, at en dansk manual er opdateret. Hvis data er fragmenteret og inkonsistent, vil AI-løsningen levere upålidelige svar - måske endda svar, der slet ikke skal udstilles til en agent eller slutkunde.
Det er f.eks. ikke nok, at et AI-værktøj kan finde en pris. Det skal også vide, om prisen gælder den konkrete kunde, det relevante marked og den korrekte produktvariant. Ellers bliver et hurtigt svar ikke nødvendigvis et korrekt svar.
Vi har allerede snakket om et PIM-system som omdrejningspunktet for den digitale eksportvirksomhed. Hele tilgangen til autoritative produktdata og en fælles datamodel skal ses som en forudsætning for AI-initiativer i virksomheden.
Har I en arkitektur, der kan levere data til både egne AI-løsninger og til de LLM’er, som kunderne bruger?
AI-parathed opnås altså ikke gennem ét stort, uoverskueligt projekt. Det starter med at kortlægge jeres nuværende datavirkelighed. Det kan indebære afklaringer om følgende:
Hvor vedligeholdes produktdata reelt i dag?
Hvor mange versioner findes der på tværs af datterselskaber og agenter?
Og hvor henter de salgsled, der er længst væk fra moderselskabet, deres materiale fra?
Ved at stille de rigtige spørgsmål kommer man nærmere sin strategi.
Hvor vil et AI-værktøj gøre den største forskel for jer? Begynd med et afgrænset område - f.eks. at sikre fuldstændig datakvalitet for reservedele eller et specifikt eksportmarked - og skab det første afgrænsede fundament til en løsning, hvor data flyder automatisk og er klar til maskinel læsning.
Fundamentet for AI er i virkeligheden bare sund fornuft sat i system: Sørg for at data er korrekt ét sted, og tag en etape ad gangen.
Ideer er der mange af. Men i ligesom mange andre tilfælde i livet, er afgrænsning vigtigt.
AI-initiativer bør vurderes ud fra både forretningsværdi og dataparathed. Den bedste første use case har høj forventet værdi og bygger på data, virksomheden allerede har kontrol over.
Vælg en konkret forretningsproces.
Identificér de data, processen kræver.
Kontrollér kvalitet, adgang og sikkerhed.
Afgræns hvad AI må svare på eller udføre.
Test - lever AI-værktøjet op til specifikationen?
Skaler til næste use case
De fire første artikler i serien handler om at etablere fundamentet: fælles datamodel, sammenhængende systemer, digitale salgsflader og automatiserede processer. Det er netop dette arbejde, der gør det muligt at effektivisere med AI på et solidt grundlag.
Med en central arkitektur, en robust datamodel og en klar datastrategi er eksportvirksomheder ikke kun bedre rustet til at bryde igennem det usynlige loft for international vækst. De står også stærkere, når AI skal integreres i forretningen baseret på udbud og efterspørgsel.
Det er netop dette, der gør eksportvirksomheder klar til at effektivisere med AI-drevne tilbudsprocesser, intelligente søgeværktøjer eller på den længere bane: selvkørende salgs- og købsprocesser, hvor digitale assistenter kan søge, sammenligne, konfigurere og igangsætte køb inden for fastlagte rammer.
Vejen til den AI-klare eksportvirksomhed begynder derfor ikke med at vælge et AI-værktøj.
Den begynder med at identificere, hvor fragmenterede data og manuelle arbejdsgange skaber mest friktion - og derefter løse ét afgrænset forretningsproblem ad gangen.
