AI virker først, når det kan aflæses i jeres KPI'er

Det oplæg har de færreste i Danmark fået lov til at holde.

Et rum fyldt med nogle af de tungeste institutionelle investorer i landet. Og jeg stod for AI-oplægget denne gang 🔥

Jeg har holdt mange AI-oplæg det seneste år. Det her var det, der ændrede mest på, hvordan jeg selv taler om emnet.

De spurgte ikke om værktøjer

Det vildeste? De stillede ikke ét eneste spørgsmål om, hvordan man bruger AI. Og det var ret fedt, for det gav en helt anden dialog om alt det, der ligger rundt om teknologien.

I langt de fleste rum bruger vi den første halve time på værktøjer. Hvilken model er bedst, hvad koster den, hvordan skriver man en god prompt.

Her sprang vi det over. Alle i rummet havde allerede prøvet værktøjerne, og de var færdige med at være imponerede.

De ville dybere:
👉 Hvordan påvirker AI virksomhederne på den lange bane?
👉 Bliver vi alle afhængige af USA, når techen flytter sig?
👉 Hvad sker der egentlig med token-prisen?
👉 Og til sidst: hvordan måler man det her i praksis?

Spørgsmål to og tre møder jeg mindst i danske virksomheder, og begge har direkte betydning for, hvad en investering er værd om fem år.

Afhængigheden af amerikansk infrastruktur er et vilkår, de fleste har accepteret uden at tale om det. Og token-prisen afgør, hvilke løsninger der giver mening at bygge. En automatisering, der er for dyr i dag, kan blive rentabel næste år, og en forretningsmodel bygget på dyre tokens kan blive presset, når prisen falder.

Det er klart → for dem handler det om at kunne spotte de rigtige trends og forstå, om virksomhederne implementerer det optimalt!

Den ene pointe, de tog med hjem

Skal jeg pege på den ene ting, deltagerne tog med hjem, er det her:

AI virker ikke, før det understøtter og kan aflæses i de helt normale KPI'er, virksomheden har bygget op gennem mange år. Et flot demo-øjeblik eller en lovning om fremtiden virker ikke længere! 🔥

Det er den sætning, jeg gerne vil have flere ledelser til at bruge, når de vurderer deres egne projekter.

En demo beviser, at noget kan lade sig gøre. Den siger intet om, hvorvidt nogen bruger det, eller om det flytter noget, der står i regnskabet.

Sådan kobler du AI til KPI'erne

Start med den KPI, I allerede måler på, og som I ville måle på uden AI. Svartid på supportsager, gennemløbstid på en ordre, fejlprocent i bogføringen, omsætning pr. medarbejder.

Find så den proces, der påvirker den KPI mest, og sæt AI ind der. Mål før og efter på præcis det samme tal.

Fristelsen er at opfinde nye tal, der ser godt ud. Antal prompts, antal automatiseringer, timer sparet på papiret. De tal beviser aktivitet, og de bliver aldrig til noget i regnskabet.

Bliver din eksisterende KPI ikke bedre, har projektet ikke virket endnu. Det er en hård måling, og det er også den eneste, en investor tror på.

Når nogen siger tak bagefter

Anyway: Jeg blærer mig sjældent her på LinkedIn. Men når der lander to beskeder bagefter - så kan jeg ikke lade være med at være stolt 💪🏽

Det, jeg hæfter mig ved, er ordet spørgsmål. Arrangøren skrev, at de sjældent oplever så mange spørgsmål til en præsentation.

Mange spørgsmål betyder, at folk regner på deres egen situation, mens du taler. Få spørgsmål betyder, at de hørte noget, de allerede var enige i.

PS: Og da jeg (som altid) glemte at tage billeder, får I et af mig selv. Fra en weekend hvor jeg rendte i røven på ungerne for at få dem til at bruge solcreme - og så glemte jeg det selv. Skoldet. Klassisk 😅

Ofte stillede spørgsmål

Hvordan måler man effekten af AI i en virksomhed?

Mål på de KPI'er, I allerede havde, før AI kom ind i billedet. Gennemløbstid, fejlprocent, svartid og omsætning pr. medarbejder er de tal, der tæller. Flytter de sig ikke, har projektet ikke virket endnu.

Hvorfor er en AI-demo ikke nok?

En demo viser, at noget kan lade sig gøre under gode forhold. Den siger intet om, hvor mange der bruger løsningen til daglig, eller om den flytter et tal i regnskabet. Investorer og ledelser er holdt op med at acceptere demoen som bevis.

Hvad betyder token-prisen for AI-projekter?

Token-prisen afgør, hvilke løsninger der er rentable at drive. Falder prisen, bliver automatiseringer, der er for dyre i dag, mulige næste år. Stiger den, kommer forretningsmodeller bygget på tunge modeller under pres.

Hvilke KPI'er bør man knytte AI-projekter til?

Vælg de tal, I ville have målt på uanset. Svartid på kundehenvendelser, gennemløbstid på en ordre, fejlprocent i en proces og omsætning pr. medarbejder er gode udgangspunkter. Undgå nye AI-specifikke tal, der kun måler aktivitet.

Hvad spørger investorer om, når de vurderer AI i en virksomhed?

De spørger til den lange bane, til afhængigheden af udenlandsk infrastruktur, til driftsomkostningerne og til målingen. Deres opgave er at vurdere, om ledelsen implementerer teknologien optimalt. Værktøjsvalget interesserer dem sjældent.

Skal jeg holde oplægget hos jer?

Diskussionen om AI er flyttet fra værktøjer til måling. Det er en bedre diskussion, og det er den, jeg gerne tager med ledelser og bestyrelser.

Jeg holder foredrag og workshops om, hvordan AI kobles til de KPI'er, I allerede styrer efter. Skriv til mig, hvis I vil have den snak hos jer.