Er AI buzz eller ekte verdi i november 2025?
Er AI buzz eller ekte verdi i november 2025?
Begge deler. Det blir buzz når mål, data og innføring er uklare. Det blir verdi når du velger riktige bruksområder, starter smått, måler effekt og skalerer. Forskning viser at virksomheter som lykkes redesigner arbeidsflyt og forankrer eierskap hos ledere, ikke bare kjører piloter.
Viktige begreper på 1 minutt
RAG
RAG betyr retrieval augmented generation. Løsningen henter små utdrag fra dine dokumenter og fagsystemer, bruker dem som grunnlag for svaret og viser kilder. Resultatet blir mer presist og etterprøvbart.
AI agenter
AI agenter er programvare som kan nå et mål med begrenset menneskelig oppfølging. De kan hente data, bruke verktøy og utføre steg i en prosess, for eksempel opprette en sak, oppdatere et system og sende en bekreftelse. Agentisk AI betyr at du organiserer slike agenter mot et tydelig mål, innenfor rammer for kvalitet, kost og risiko.
AI voice agents
AI voice agents er stemmebaserte assistenter som snakker i sanntid på telefon. De kan kvalifisere leads, bekrefte avtaler, svare på vanlige spørsmål og sende saken videre til et menneske ved behov. Dette feltet har vokst raskt gjennom 2024 og 2025.
Bruksområder som faktisk fungerer nå
RAG kunnskapsassistent for ansatte
Gir konsistente svar med kilder fra interne dokumenter, prosedyrer og kontrakter. Reduserer søketid og avlaster eksperter. McKinsey og Stanford peker på bred innfasing når AI kobles tett på arbeidsprosesser.
Dokumentautomatisering i saksbehandling
Klassifisering, uttrekk av nøkkeldata, forslag til utkast og kvalitetssikring før arkiv. Gir færre feil og raskere flyt. Deloitte finner god effekt når man starter med slike høyverdige, modne case.
Kundeservice copilot og agentbasert assistanse
Foreslår svar og neste handling, logger i CRM og kan utløse enkle prosesser via integrasjoner. Gartner peker på høy avkastning i servicefunksjoner.
AI voice agents i kundedialog
Håndterer enkle samtaler inn og ut, med sømløs overføring til menneske ved behov. Brukes til timebestilling, kvalifisering og statusforespørsler.
Vision AI mønstergjenkjenning og avvik
Oppdager feil, mønstre og sikkerhetshendelser i bilder og video i kontrollerte miljøer. Varsler raskt med bildebevis, reduserer feilrate og sikrer jevn kvalitet i driften.
Maskinlæring på strukturerte data (ML)
Predikerer etterspørsel, churn og betaling, scorer leads og optimaliserer pris og bemanning. Effekten kommer når prediksjoner utløser konkrete tiltak i CRM og ERP og måles mot et definert nullpunkt.
Prognoser og kommenterte avvik i økonomi og drift
Raskere prognoser, forklaringer med kilder og bedre beslutningsstøtte for ledere. Når dette bygges inn i månedlig styring, ser man effekt på tempo og kvalitet.
Hvordan velge riktig case
Gi hvert kriterium en skår fra en til fem. Prioriter høy verdi og lav til middels kompleksitet.
• Forretningsverdi, effekt på inntekt, kost, risiko og kundetilfredshet
• Datagrunnlag, tilgang, kvalitet og lovlighet
• Gjennomførbarhet, integrasjoner og endring i arbeidsflyt
• Eierskap i linjen, navngitt prosesseier og team som faktisk vil innføre løsningen
Hvem måler og hvordan fra dag en
Hvem måler og hvordan fra dag en
Du kan ikke måle effekten av noe som ikke finnes, derfor starter du med et nullpunkt og enkel eksperimentdesign. McKinsey knytter bunnlinjeeffekt til klare KPI og redesign av arbeidsflyt.
Før pilot
• Nullpunkt i en uke med stikkprøver i dagens prosess. Mål tid per oppgave, feilrate og volum
• Lite kontrollsett med ti til femti representative saker og fasit for presisjon
• Ett måltall per case som betyr noe for ledelsen
I pilot
• A mot B; En gruppe bruker løsningen, en tilsvarende gruppe jobber som før i to til fire uker
• Skyggekjøring; Løsningen foreslår, mennesker leverer. Forslag måles mot fasit
• Bruksmåling; Andel spørsmål løst uten eskalering og minutter spart per sak
Forslag til måltall per case
• RAG kunnskapsassistent; Tid fra spørsmål til svar, andel svar med riktig kilde, andel saker som må videre til ekspert
• Dokumentautomatisering; Riktig klassifisering, riktige felter trukket ut, tid per dokument
• Kundeservice copilot og agenter; Førstegangs løsning, svartid, kølengde, andel saker med korrekt kontekst
• AI voice agents; Andel samtaler løst i første forsøk, gjennomsnittlig samtaletid, andel som rutes riktig
• Prognoser og avvik; Prognosefeil i prosent, tid til ferdig prognose, andel avvik forklart med datakilder
Vanlige feil og hvordan unngå dem
Uklare mål
Formuler en tydelig gevinsthypotese og ett hovedmåltall per case
For stor start
Avtal en enkel prototype som gir svar i løpet av kort tid
Manglende eierskap i linjen
Navngi prosesseier og sett faste møtetidspunkter
Pilot som stopper
Planlegg innføring fra dag en med opplæring og støtte
Svak datakvalitet
Avtal et minimumssett av felter, sett dataeiere, lag valideringsregler i innhenting og integrasjoner, standardiser koder, rydd duplikater og mål datakvalitet månedlig
Vanlige feil og hvordan unngå dem
Slik jobber Karma Solutions
Idéverksted og caseseleksjon
Vi samler fag og IT, avklarer mål og måltall, og velger topp tre caser med høy forretningsverdi og lav til middels kompleksitet.
Prototype og pilot med målt effekt
Vi bygger en enkel første versjon på ekte data, kjører pilot i en avgrenset prosess og måler mot et definert nullpunkt.
Innføring i drift og styringsmodell
Vi ruller ut til brukere med opplæring, etablerer styringsritme, eierskap i linjen og regler for datakvalitet.
Plan for skalering
Vi standardiserer oppsett, dokumenterer gevinster og skalerer til flere enheter der effekten er størst.
Målet er målbar verdi
Vi prioriterer løsninger som gir tydelige gevinster i tid, kvalitet, kost og kundetilfredshet. Vi unngår evige piloter som ikke lander i drift.
