Generativ AI är en av de mest omtalade och utvecklade teknikerna under de senaste åren. De flesta företag, från lokala verksamheter till företag med global verksamhet, letar efter ett sätt att integrera AI i sin arbetsbelastning och använda den på ett effektivt sätt. Även om AI-hajpen har populariserats med en chatbot som kan generera människoliknande resultat, har företag och användare sett en större potential i den. Det leder till att AI används i olika aspekter av företag i dagens affärsvärld, från effektivisering av arbetsflöden till kunskapshantering. Om du har begränsad kunskap om Gen AI och vill lära dig mer, är du på rätt plats!

I den här artikeln kommer vi att undersöka utvecklingen, framtiden och investeringarna i Gen AI och dyka ner i hur man börjar använda det!

Är ni redo? Låt oss dyka in!

TL: DR

  • Gen AI - hype vs. verklighet: Trots betydande uppmärksamhet i media och reaktioner på finansmarknaden är den konkreta effekten av generativ AI på slutanvändare och vinstmarginaler fortfarande begränsad, vilket väcker frågor om hur den kan omsättas i affärsvärde.
  • Osäkerhet och föränderligt landskap: Den tekniska utvecklingens oförutsägbarhet, skiftande affärslandskap och oro för datasekretess och efterlevnad gör det svårt för företag att engagera sig i långsiktiga investeringar i Gen AI.
  • Utmaningar med kostnader och integration: Höga initiala investeringskostnader, försenad ROI och komplexiteten i att integrera Gen AI med äldre system utgör betydande hinder för införandet, vilket ofta kompliceras av oklara finansieringsansvar bland cheferna.
  • Bästa praxis för antagande: Företagen bör utveckla ett metodiskt tillvägagångssätt för att övervinna osäkerheter och utmaningar, med utgångspunkt i en sömlöst integrerad teknikplattform, fokusera på små, konkreta problem med tekniskt kunniga användare och prioritera snabba, billiga feedbackcykler för att fastställa affärsvärdet.

Hype kring generativ AI

Gen AI har varit det mest omtalade innovationsämnet under de senaste 1,5 åren. Temat har dominerat aktiemarknaderna, diskussionerna i styrelserummen och på ledningsgruppsmöten. Stora företag som Google och Meta gör CAPEX-satsningar utan motstycke på det här området, samtidigt som antalet nystartade företag ökar och en växande skara AI-experter dyker upp. Trots den stora uppmärksamheten i medierna och reaktionerna på finansmarknaden är den konkreta effekten på slutanvändarna och vinstmarginalerna fortfarande begränsad. Det väcker den kritiska frågan: varför är översättningen av Gen AI-framsteg till konkret affärsvärde bristfällig?

Framtida inriktning för generativ AI

Den tekniska utvecklingens oförutsägbarhet spelar säkert en viktig roll i detta dynamiska landskap. I takt med att modellutvecklingen fortskrider och nya applikationer dyker upp fortsätter affärsmiljön att förändras. Många företag (inklusive Microsoft) har redan gjort stora investeringar i sin teknik- och infrastrukturstack. De flesta har också experimenterat med applikationslagret, men det finns få skalbara användningsområden som kan tillämpas på ett enhetligt sätt i olika branscher. Situationen kompliceras ytterligare av tillströmningen av nya potentiella allianspartners och utmaningen att hålla jämna steg med de etablerade leverantörerna. Avsaknaden av tydliga marknadsledare gör det svårt för företag att förbinda sig till långsiktiga investeringar. Dessutom bidrar oro och bristande förståelse för frågor som rör datasekretess och efterlevnad till ytterligare ett lager av osäkerhet i beslutsprocessen.

Totalt värde på de globala marknaderna för generativ AI
Totalt värde på de globala marknaderna för generativ AI

Investeringar i Gen AI

Gen AI-tekniken är den stigande stjärnan i dagens värld och nyckeln till början av en ny era. Gen AI kommer att innebära en betydande utveckling av den nivå av bidrag till mänskligheten som pekdatorer och hemdatorer tidigare har bidragit med. Världsberömda företag som Microsoft, Apple och Nvidia är medvetna om denna utveckling och följer noga utvecklingen av AI varje dag och lägger till den i sina produkter. Nvidia, en GPU-tillverkare, har till exempel utvecklat DLSS-teknik som genererar ramar med hjälp av AI och Gen AI-funktioner.

EY AI Värdering
Generativ AI Riskkapitalinvesteringar globalt

Företagen blir mer och mer medvetna om det bidrag som Gen AI-tekniken kommer att ge till deras produkter och marknader. Enligt ett rykte som nyligen har spridits planerar Nvidia, Microsoft och Apple att investera 100 miljarder dollar i OpenAI, den största AI-utvecklaren.

Kostnader för Gen AI

Kostnaderna är det andra stora hindret. Införandet av AI är förknippat med höga initiala investeringar, antingen för att utveckla intern kapacitet eller för att anlita extern expertis och tekniklösningar. Detta kräver betydande initiala utgifter med fördröjd avkastning på investeringen, vilket kan avskräcka företag från att engagera sig i sådana projekt. Ansvaret för att finansiera Gen AI-initiativ hamnar ofta i en gråzon bland de högsta cheferna, till exempel VD, CTO eller COO. Detta försvårar och fördröjer det strategiska beslutsfattandet ytterligare.

Var ska man börja med generativ AI?

Dessutom är det en stor utmaning att integrera och modernisera äldre system med ny teknik. Många företag har därför svårt att hitta en tydlig startpunkt eller väg mot en meningsfull integration. Bristen på nödvändig kunskap, kompetens och intern samsyn förvärrar problemet ytterligare och gör företagen sårbara för passivitet. Utmaningen förvärras av interna dataproblem, till exempel låsta data eller data i silo. Detta hindrar företag från att skala upp Gen AI och gör att de riskerar att hamna efter mer agila och beslutsamma konkurrenter. 

Bästa praxis för Gen AI

För att behålla sin konkurrensfördel måste företagen utveckla ett metodiskt tillvägagångssätt för att övervinna de osäkerheter, höga kostnader och komplexa integrationsutmaningar som storskalig AI-implementering innebär.

Detta innebär ofta att man använder en teknikplattform som sömlöst integreras med den befintliga teknikstacken och möjliggör snabb utrullning utan betydande initiala integrations- eller konsultkostnader. Företag bör inleda sin AI-resa med att experimentera med små, konkreta och väldefinierade problem som involverar en utvald grupp av tekniskt kunniga användare. Detta tillvägagångssätt underlättar snabba och kostnadseffektiva feedbackcykler, vilket möjliggör en tydlig verifiering av affärsvärdet.

Se de påtagliga resultaten från en av våra fallstudier:

  • TextCortex genomfördes för Kemény Boehme Consultants som en lösning för att ta itu med dessa utmaningar och idag rapporterar medarbetarna ökad effektivitet och produktivitet (igenomsnitt sparas 3 arbetsdagar per månad och medarbetare).
  • AICX, en ekosystempartner till TextCortex, var en viktig del av onboardingen och bidrog till att teamet aktiverades till 70% under de första veckorna.
  • Medarbetarnas förtroende för att använda och arbeta med AI ökade med 60%.‍
  • Implementeringen resulterade i en 28-faldig avkastning på investeringen (ROI).

Är du redo att utforska mer?

Registrera dig eller begär ett möte idag och utnyttja TextCortex och dess avancerade funktioner för att förbättra produktiviteten i ditt företag.