Sedan generativ AI uppstod har företag varit angelägna om att utnyttja kraften i denna nya teknik. När AI används framgångsrikt kan det vara ett kraftfullt verktyg för att förändra hur organisationer hanterar, analyserar och utnyttjar sina informationstillgångar. För att lyckas med implementeringen krävs dock en helhetssyn som går längre än att bara införa tekniken.

Microsoft 365:s roll för produktiviteten

Ett område som visar på behovet av en balanserad strategi är produktivitetsapplikationerna i Microsoft 365. Dessa appar - inklusive Word, PowerPoint, Excel, Teams, SharePoint och mycket mer - används på alla nivåer i de flesta organisationer runt om i världen. Även om de är enkla på medarbetar- och teamnivå är de bara en samling verktyg. Företagen behöver fortfarande en strategi för att övervaka att de används på ett effektivt sätt. Utan en tydlig plan för informationshantering kan ett företag av en viss storlek samla på sig hundratals eller till och med tusentals datasilos i olika bibliotek, webbplatser och kanaler, vilket gör det svårare att hitta och utnyttja värdefull kunskap.

AI som en lösning på informationskaoset

AI kan bidra till att lösa problemet med informationskaos. Stora språkmodeller kan skörda insikter från enorma mängder data och spara enormt mycket tid som medarbetarna annars skulle ha lagt på att söka efter information. Processens noggrannhet påverkas dock av datakvaliteten. Om inget av innehållet är klassificerat och reglerat kommer AI:n inte att kunna se skillnad på ett dåligt skrivet utkast och en noggrant utformad kunskap från en ämnesexpert.

För att en generativ AI-app ska kunna hantera informationskaoset krävs ett väl sammanställt källinnehåll för att bygga upp ett robust index och en användarfråga som förstärks av ytterligare kontextuell information. Optimalt är att uppmaningen ger en tydlig kontext, till exempel genom att begränsa svaret till en viss typ av projektplaneringsdokument.

Steg för framgångsrik AI-implementering

Att implementera generativ AI för informationshantering kräver mer än bara tekniska lösningar. Här är de viktigaste stegen som företag bör följa:

Utveckla en tydlig strategi

• Anpassa AI-integrationen till företagets övergripande mål.
• Involvera viktiga intressenter från olika avdelningar för att säkerställa att strategin tillgodoser olika behov och främjar en känsla av ägarskap.

Upprätta processer för datastyrning

• Implementera automatiserade processer för datalagring, organisation, klassificering och åtkomstkontroll för att säkerställa konsekvens och efterlevnad.
• Utvärdera relevansen av data för AI-behandling, med beaktande av juridiska och etiska aspekter.

Utvärdera IT-infrastruktur

• Säkerställ att system och integrationer kan stödja innehållsstrategin och kraven på styrning.
• Utvärdera generativa AI-lösningar baserat på leverantörens trovärdighet, prismodeller och övergripande kostnads-nyttoanalys.

Utöka automatiseringen av innehållsprocesser

• Identifiera möjligheter till avancerad automatisering för att förbättra beslutsfattandet och ge insikter i realtid.
• Tänk nytt kring befintliga processer för att förändra hur arbetet utförs och hur värde skapas.

Utvärdera innehållskapacitet för slutanvändare

• Ta hänsyn till olika användargruppers varierande behov och se till att AI förbättrar deras arbetsprocesser.
• Investera i utbildningsprogram, skapa förkämpar inom olika avdelningar och utveckla en kommunikationsstrategi för att skapa entusiasm och ta itu med farhågor kring införandet av AI.

Slutsats

Genom att följa detta ramverk och ta itu med de grundläggande elementen i informationshanteringen kan företag positionera sig för att dra full nytta av AI. Resan mot en effektiv AI-implementering kan vara utmanande, men de potentiella belöningarna - ökad produktivitet, förbättrat beslutsfattande och frigjord innovation - gör det till en värdefull strävan för framsynta ledare i alla branscher.

När vi nu går vidare in i en era av AI-förstärkt informationshantering kommer de företag som lyckas med denna omvandling att vara väl positionerade för att lyckas i ett alltmer datadrivet affärslandskap.

Läs artikeln i Technology Record för hela historien.