Inköpet av en AI-tjänst är en strategisk satsning som kan generera betydande affärsvärde. Men det medför också unika risker och utmaningar. För att fatta ett välgrundat beslut kan företag tillämpa en metodik liknande en intern due diligence-process. Precis som vid en traditionell due diligence, där man undersöker företagets ekonomi, risker och juridiska aspekter inför ett förvärv eller partnerskap, krävs en noggrann granskning av AI-tjänstens förmågor, leverantörens kompetens och potentialen för långsiktig avkastning. Här är en vägledning i vad som bör ingå i denna process.
Definiera affärsbehov och mål
Det första steget är att tydligt definiera företagets affärsbehov och mål med AI-tjänsten. Vilket eller vilka problem önskar man lösa, och vilka resultat vill man uppnå? Företaget bör exempelvis analysera hur AI-tjänsten kan bidra till att effektivisera processer, förbättra beslutsfattande eller skapa nya intäktsmöjligheter. En viktig del är också att noga överväga vilka problem eller processer som faktiskt lämpar sig för en AI-lösning, AI kan inte appliceras på alla utmaningar.
Leverantörsbedömning och teknisk utvärdering
Nästa steg är att granska potentiella leverantörer och deras tekniska lösningar. Här gäller det att utvärdera leverantörernas trovärdighet, tidigare erfarenheter och stabilitet. Utvärderingen bör även omfatta en noggrann teknisk granskning av AI-tjänstens funktionalitet, säkerhet och skalbarhet. Finns det möjlighet att integrera tjänsten i företagets befintliga system? Har leverantören ett beprövat ramverk för att hantera problem med datakvalitet och kompatibilitet? En bristfällig integration kan leda till allvarliga driftstörningar och oönskade kostnader.
Juridisk och etisk due diligence
Juridiska aspekter är en kritisk del av due diligence-processen, särskilt när det gäller AI. Företaget måste försäkra sig om att AI-tjänsten uppfyller krav i dataskyddsförordningen (GDPR), samt att den är i linje med etiska riktlinjer för ansvarfull AI-användning. Det innebär att identifiera risker kopplade till användningen av data, såsom diskriminering och bias, och säkerställa att AI-systemet erbjuder tillräcklig transparens och förklarbarhet. Det är också viktigt att ha koll på nya regelverk för att säkerställa regelefterlevnad. Den 1 augusti 2024 trädde EU-förordningen om artificiell intelligens (AI-förordningen) i kraft. AI-förordningen ska främja ansvarsfull utveckling och utbyggnad av AI i EU.
Riskbedömning och kostnadsanalys
Precis som vid en finansiell due diligence krävs en analys av kostnader och förväntad avkastning på AI-investeringen (ROI). För att skapa en hållbar affärsplan bör företaget bedöma de kortsiktiga och långsiktiga kostnaderna för införandet av AI-tjänsten, såsom licensavgifter, implementeringskostnader och underhåll. En realistisk beräkning av ROI hjälper till att säkerställa att investeringen är ekonomiskt försvarbar. I denna fas är det också viktigt att sätta rätt förväntningar på vad AI faktiskt kan leverera. Ofta tenderar företag att överskatta AI:s förmåga att lösa komplexa affärsutmaningar, vilket kan leda till att projekt misslyckas eller att förväntade besparingar uteblir.
Identifiera problemområden AI inte löser väl
Det är avgörande att förstå att AI inte är bra på att lösa alla problem. Till exempel är AI utmärkt för att analysera stora mängder data och hitta mönster, men har begränsningar när det gäller att förstå kontext eller göra kreativa bedömningar. AI-modeller är tränade på historisk data och kan därför ha svårt att anpassa sig till nya, oförutsedda situationer eller dynamiska marknadsförändringar. Om företag försöker applicera AI på fel typ av problem – som kräver mänskligt omdöme, empati eller kreativitet – kan resultaten bli ineffektiva eller till och med skadliga. Därför bör företaget göra en noggrann bedömning av vilka problem AI verkligen kan förbättra och vilka som lämpar sig bättre för andra tekniker eller mänskliga resurser.
Pilotprojekt och testing
En viktig del av den interna due diligence-processen är att genomföra ett pilotprojekt för att testa AI-tjänsten i liten skala innan en fullskalig implementering. Under pilotprojektet kan företaget identifiera eventuella problem, validera resultaten och justera kravspecifikationen vid behov. Det ger en möjlighet att mäta tjänstens verkliga prestation och verifiera att den uppfyller företagets förväntningar.
Process för onboarding
En effektiv onboarding-process tjänster är avgörande för att säkerställa att tjänsten snabbt skapar värde och integreras i verksamheten. Det är viktigt att definiera mål och förväntningar samt att erbjuda utbildning och användarstöd för att underlätta implementeringen. Tekniken måste också integreras sömlöst med befintliga system, och det bör finnas stöd för att hantera eventuella integrationsutmaningar. Efter implementeringen bör en utvärderingsperiod genomföras.
Löpande övervakning och uppföljning
Efter att AI-tjänsten har implementerats bör företaget ha en plan för kontinuerlig övervakning och uppföljning. Det är viktigt att regelbundet utvärdera tjänstens prestanda och säkerställa att den fortsätter att generera värde och uppfyller både affärsmässiga och etiska krav.
Genom att tillämpa en strukturerad intern due diligence-process och ha en realistisk förståelse av AI:s begränsningar kan företag minimera risker och öka chansen för en framgångsrik AI-implementering som stödjer verksamhetens långsiktiga strategier och mål. AI kan skapa stort värde, men det är viktigt att förstå teknikens begränsningar och att den inte kan lösa alla problem. Genom att tydligt definiera företagets behov och identifiera var AI passar in, kan man undvika ineffektiva investeringar. Juridiska och etiska aspekter, som dataskydd och risk för bias, samt leverantörens trovärdighet måste också utvärderas tidigt i processen.
Vi hjälper dig gärna hela vägen. Läs mer om Norstedts Juridiks AI-tjänst här: Nu blir JUNO smartare | Norstedts Juridik (nj.se)