Varför gapet kvarstår
Två missuppfattningar ligger bakom de flesta besvikelser som uppstår. För det första behandlas AI ofta som en självgående problemlösare. I verkligheten kräver AI sammanhang, högkvalitativ data, tydliga ramar och förändringsledning. För det andra har adoptionen sprungit ifrån strategin. Företag har köpt verktyg och skräddarsydda lösningar utan att koppla dem till faktiska problem, vilket förklarar alla övergivna projekt och “piloter som inte leder någonstans”.
Tekniska begränsningar förvärrar också situationen. En övertro på vad AI faktiskt kan åstadkomma och otydlig logik minskar förtroendet för tekniken och resultaten måste fortfarande granskas och valideras av människor. Medarbetare tvivlar på träffsäkerheten, ledare på mognaden och organisationen tappar fart på AI-fronten. Lösningen är enligt mig inte att överge AI, utan att använda tekniken där osäkerheten är låg, datan tillförlitlig och återkopplingen snabb.
Budgetarna är pressade, insatserna är höga
IT-investeringarna ökar fortfarande, men köparna är mer försiktiga. Affärer är kortare. Avkastningskraven är tydliga. Prisstrukturer baserade på resultat blir vanligare, och kunderna efterfrågar snabbare, mer nischad rådgivning snarare än fleråriga transformationsprojekt.
Samtidigt kräver de områden som är viktigast idag, AI, data, moln och säkerhet, fortfarande extern expertis. Paradoxen är alltså tydlig; du måste investera för att förbli konkurrenskraftig, men du har inte råd att slösa.
Konsultmodellen är under utveckling
Vad framgångsrika konsultfirmor levererar
De bästa konsultfirmorna har slutat att sälja enhörningar och börjat leverera konkreta resultat. Jag vill hävda att det finns fyra saker som bör inkluderas i ett framgångsrecept:
-
Börja med ett affärsproblem, inte en modell. Formulera en hypotes och en mätbar KPI som CFO:n kan ställa sig bakom. Exempelvis: “Minska handläggningstiden för skadeärenden med 30 % utan att tumma på kvaliteten.”
-
Fixa indata. Skapa en begränsad och fungerande datapipeline och tydliga åtkomstmönster. Klargör integritet, bias och datans ursprung. Kom ihåg att "Skräp in betyder fortfarande skräp ut".
-
Pilota på ett kontrollerat sätt. Designa korta, lågriskexperiment med tydliga avslutskriterier. Bevisa noggrannhet, hastighet och ekonomi innan ni börjar att skala upp.
-
Skala det som skapar värde. Automatisera det som fungerar, dokumentera kontrollerna och lämna över ägandet till verksamheten. Använd flexibla modeller genom projektteam, deltidsexperter eller resultatbaserade arvoden så att incitamenten blir de rätta.
Konsulter som använder AI är effektiva
Moderna konsultverksamheter använder idag AI som en kraftfull accelerator genom hela leveransprocessen. AI bidrar med hastighet och konsekvens, medan människor står för kritiskt tänkande och ansvarstagande.
AI påverkar hela leveranscykeln
Så köper du konsulttjänster på dagens marknad
-
Be om en tydlig KPI. ”Vad kommer ni att förbättra, när, och hur mäter vi det?”
-
Kräv en pilotplan. Begränsa er till två sprintar, sätt upp tydliga framgångskriterier och ta fram en stoppregel.
-
Granska datavägen. Varifrån kommer träningskontexten, hur styrs den, och vem godkänner riskerna?
-
Justera incitamenten. Använd milstolpar, KPI:er eller resultatbaserad prissättning.
Slutsats
Konsulter behövs när de snabbar på vägen till värdeskapande och minskar riskerna vid införande. De firmor som är värda att anlita är de som kan bygga bryggan mellan AI:s potential och verklighetens begränsningar på bästa sätt och leverera mätbara resultat, inte bara tomma ord.
Känner du att dina pilotprojekt inte ger utdelning? Byt angreppssätt och se över dina partnerskap, istället för att byta ut dina verktyg!
*Källa: https://www.bain.com/insights/ai-survey-four-themes-emerging/
