Identifiera och skala AI-användningsområden

På bara två år har 39 % av de vuxna i USA redan använt AI.⁠(öppnas i ett nytt fönster) Under samma tidsperiod hade internet endast nått en spridning på 20 %. AI:s framväxt förändrar inte bara branscherna utan skapar också möjligheter för enskilda medarbetare. AI frigör tid för människor att ägna sig åt mer värdeskapande arbete, bredda sina kompetenser och utveckla sin karriär.



I en studie fann BCG⁠(öppnas i ett nytt fönster) att ledande företag inom AI under de senaste tre åren har uppvisat 1,5 gånger snabbare omsättningstillväxt, 1,6 gånger högre avkastning för aktieägarna och 1,4 gånger bättre avkastning på investerat kapital jämfört med sina mindre avancerade konkurrenter.

Enligt McKinsey⁠(öppnas i ett nytt fönster) planerar 92 % av företagen att öka sina investeringar i AI. Ändå behöver många organisationer fortfarande vägledning om hur de ska skapa konkret värde, och endast 1 % anser att deras AI-investeringar har nått full mognad.

Vi har själva sett vad som utmärker framgångsrika AI-projekt. Våra insikter bygger på 300 av våra mest framgångsrika implementeringar, över 4 000 användarundersökningar och mer än 2 miljoner företagsanvändare.

Den här guiden är utformad för att hjälpa din organisation att hitta och skala upp användningsfall för AI som ger ett tydligt mervärde. Vi delar upp processen i tre steg:

Genom hela guiden hittar du kundberättelser, praktiska checklistor och exempel på användningsfall anpassade för olika avdelningar, som hjälper ditt team att komma vidare.

Det är viktigt att inse att införandet av AI innebär mycket mer än att bara hitta rätt användningsområden. Denna guide behandlar inte ämnen som hur man skapar en AI-inriktad kultur, utvecklar användningsfall med högre värde och uppmuntrar till införande inom hela företaget. Vi kommer att gå in mer på dessa frågor i andra guider, men just nu ska vi fokusera på hur du hittar rätt användningsfall för ditt företag.

Tänk på dessa tre principer. De utgör bakgrunden till alla de praktiska råd som följer.

Det första steget är att identifiera de delar av verksamheten som omedelbart kan förbättras med hjälp av AI.

Ett sätt att göra det är att se AI som ett sätt att skapa superassistenter till din personal. AI-superassistenter blir aldrig trötta och tappar aldrig koncentrationen. De finns alltid till hands när du behöver hjälp. Och de kan anpassas till nästan alla uppgifter och därmed komplettera dina medarbetares kompetens. 

Var tydlig med varför AI-användning är avgörande för företagets framtid, oavsett om det handlar om att hålla jämna steg med konkurrenterna, tillgodose kundernas föränderliga förväntningar eller upprätthålla tillväxt. När medarbetarna får höra ett genomtänkt ”varför” skapar det förtroende och tydlighet, vilket hjälper dem att se hur dessa förändringar hänger ihop med deras eget arbete och deras egna mål.

Var tydlig med varför AI-användning är avgörande för företagets framtid, oavsett om det handlar om att hålla jämna steg med konkurrenterna, tillgodose kundernas föränderliga förväntningar eller upprätthålla tillväxt. När medarbetarna får höra ett genomtänkt ”varför” skapar det förtroende och tydlighet, vilket hjälper dem att se hur dessa förändringar hänger ihop med deras eget arbete och deras egna mål.

Kunskapsarbete innebär ofta tvetydighet och öppna utmaningar. Medarbetarna kan ha svårt att komma igång eller fastna, vilket leder till att projekten går i stå. Här kan AI fungera som en katalysator som hjälper till att generera idéer, analysera data och föreslå nästa steg när vägen framåt är oklar. 

Medarbetare på alla de företag vi har pratat med använder AI för att sätta igång sitt tänkande och hitta nya idéer. De använder det för att komma på idéer till kampanjer, hitta snabba insikter i rådata, analysera trender eller helt enkelt bestämma sig för nästa steg när de är osäkra på vad de ska göra.

Genom att fokusera på den här typen av arbete kan du snabbt identifiera AI-möjligheter med stor genomslagskraft, vilket hjälper dina team att optimera arbetsflöden, minska flaskhalsar och påskynda innovationsarbetet i hela organisationen.

När du har gett dina team ett ramverk för att identifiera nya möjligheter inom AI är nästa steg att utbilda dem i de grundläggande sätten att använda AI på. För att underlätta detta har vi analyserat över 600 användningsfall som vi har samlat in från våra kunder. De flesta användningsfall faller inom någon av sex ”grundläggande kategorier” – grundläggande typer av användningsfall som gäller för alla avdelningar och discipliner:

Dessa grundläggande verktyg är ett smidigt sätt att hjälpa dina medarbetare att hitta de mest lovande användningsområdena för ditt företag. Varje grundkomponent motsvarar hundratals användningsfall som vi har sett inom olika branscher, roller och arbetsflöden, vilket gör dem till en snabb väg till skalbart värde.

Låt oss titta närmare på varje primitiv, med början på innehållsskapande:

AI kan stötta innehållsskapande i alla team – oavsett om det handlar om att sammanfatta säljsamtal eller generera första utkast till strategidokument, blogginlägg, webbsidor och till och med bilder och visualiseringar. Vi ser team använda AI för att redigera och finslipa sitt arbete och sedan ta in det som korrekturläsare i sista minuten.



AI kan automatiskt skriva i ditt företags stil och följa riktlinjerna för tonfall; följa de dokumentstrukturer du föredrar; eller till och med ge feedback på texten. Den kan sedan översätta ditt material till olika språk eller anpassa det för olika målgrupper, kanaler eller program.

När AI skriver kan den ta hänsyn till hela samtalets sammanhang eller beakta en uppsättning uppladdade dokument för att utforma resultatet. Prova till exempel att ladda upp din skrivguide eller använd dina fem bästa blogginlägg, och be sedan ChatGPT att skapa en detaljerad skrivguide utifrån dessa exempel.

AI används i stor utsträckning inom forskning i olika branscher. Allt från att snabbt sätta sig in i nya begrepp (som införande av AI eller design thinking) till att söka efter relevanta artiklar eller konkurrensdata på nätet, och vidare till mer omfattande forskningsprojekt i flera steg där man söker igenom nätet efter artiklar, datapunkter och insikter. Vi ser också att team laddar upp långa interna dokument för att snabbt få en överblick. 

En av de största fördelarna med att använda AI i forskningssyfte är att man själv kan ange i vilket format och med vilken struktur analysresultaten ska presenteras: i tabellform, som punktlista, indelade i specifika avsnitt eller med korsreferenser.



AI:s sinne för detaljer och förmåga att följa instruktioner gör den till en utmärkt forskningsassistent.

Många mjukvaruingenjörer är avancerade användare av AI. De använder det för avlusning, att generera ett första kodutkast på obekanta språk, att överföra kod från ett språk till ett annat och att resonera högt kring sin kod. Under de senaste två åren har AI:s förmåga inom matematik, naturvetenskap och programmering på många olika språk förbättrats avsevärt, och många verktyg erbjuder numera till och med förhandsgranskning av kod i realtid.

Vi ser också att många som inte kan programmera börjar lära sig det med hjälp av AI-verktyg. Genom att helt enkelt använda naturligt språk kan marknadsförare och ekonomiteam skapa Python-skript för att automatisera processer, SQL-frågor för att hämta data eller till och med visualiseringar med frontend-kod för webbplatser eller interna presentationer. 

AI hjälper vem som helst att sammanställa data från olika källor, identifiera insikter och trender samt hantera komplexa kalkylbladsdata utan att behöva ha avancerade kunskaper i Excel, SQL eller Python.

Du kan förse AI med flera kalkylblad eller skärmdumpar av instrumentpaneler för att underlätta en snabb analys. Den kan tolka data från kalkylblad, förstå visuella diagram och till och med hjälpa till att formatera resultatet för rapportering. Du kan också styra hur resultaten ska presenteras, till exempel genom att ange önskade diagramtyper, sammanfattningsformat eller jämförelsemetoder.

Användningsfall inom idéutveckling och strategi är populära i alla team, oavsett om det handlar om att brainstorma ett nytt blogginlägg, strukturera ett dokument, lösa problem med en strategi eller ge feedback på arbete utifrån viktiga mål eller intressenternas önskemål.

I takt med att AI-modellerna blir allt mer multimodala ser vi att teamen använder röst- och bildteknik för att interagera med AI på samma sätt som de skulle göra med en kollega.

Och i takt med att modellerna blir allt bättre på att analysera komplexa problem ser vi att många team använder dem för att utarbeta strategiska planer, där de tar hänsyn till data, mål, sammanhang, begränsningar och beroendeförhållanden.

I många användningsfall handlar det om att automatisera delar av en uppgift. Vi har sett kunder identifiera återkommande, rutinmässiga uppgifter och ta fram metoder för att överlåta dem till AI. Automatiseringarna kan vara enkla, som att ta fram veckovisa konkurrensrapporter, eller mer komplexa, som att skapa en ekonomisk rapport inför veckovisa ledningsmöten, redo för granskning av personal.

Minne och anpassade instruktioner är nyckeln till att automatisera den här typen av processer. Anpassade GPT:er är det sätt på vilket man delar dem. Genom att ta fram en standarduppsättning instruktioner, ladda upp samma dokument och ange samma resultat varje gång kan teamen avlasta sig från mindre värdefulla uppgifter.

I dag handlar dessa automatiseringar ofta om enskilda uppgifter, men med produkter som djup forskning och operator är vi på väg mot en värld där AI kan hantera flerstegsuppgifter självständigt och enligt tidsplan.

Estée Lauders GPT Lab inleder arbetet med tvärvetenskapliga team – bestående av en affärsanvändare, en ämnesexpert och en teknisk ansvarig – för att identifiera och utveckla användningsfall med stor genomslagskraft. Deras process är enkel och kan upprepas:

För mer information, läs om Estée Lauder GPT Lab⁠.

När teamen väl har förstått de viktigaste användningsfallen och börjar identifiera vilka problem som ska lösas, tenderar antalet användningsfall att snabbt öka.

Utmaningen övergår då från att hitta lösningar till att prioritera. Vilka användningsfall kan du skala upp så att de påverkar alla medarbetare? Vilka åtgärder ger sannolikt störst kostnadsbesparingar just nu? Vilket skulle kunna leda till en ny produkt eller en ny intäktskälla?

Våra kundframgångsteam använder detta ramverk för effekt och insats för att hjälpa företagskunder att prioritera användningsfall. Det är en enkel matris som värderar varje användningsfall utifrån dess värde för företaget och den arbetsinsats som krävs.

De flesta team börjar med att använda AI för enskilda uppgifter: att redigera blogginlägg, ta fram kampanjbeskrivningar eller utarbeta riktlinjer. Det är lättare att se AI i termer av specifika, avgränsade uppgifter.

Men när vi ser avancerade användare integrera AI i allt de gör, ser vi ofta att de hittar användningsområden som börjar omfatta arbetsflöden i flera steg.

AI är inte som traditionell programvara eller molnappar. Att lära sig att dra nytta av dess styrkor kräver en ny inställning. Men vårt arbete med våra kunder har visat oss hur snabbt människor inom alla discipliner kan lära sig detta tankesätt och börja identifiera användningsfall med stor effekt i sitt arbete.