Sådan arbejder jeg med data og AI
Jeg starter altid med at forstå, hvad løsningen skal kunne. Resten bygger jeg i små skridt, så I løbende kan se, at det virker, og vi kan rette kursen undervejs.
Tilgang
Alle succesfulde data- og AI-initiativer starter med en gennemgående forretningsanalyse. Laves den ordentligt af en forretningsforstående tekniker, går den tekniske udvikling som en leg.
Min formel
Opgaverne er forskellige, men formlen er den samme: seks trin fra den første snak til en løsning, folk bruger.
- 01
Hva’ ska’ den ku’?
Jeg starter stort set altid med at forstå og forventningsafstemme, hvad løsningen skal kunne, eller »hva’ ska’ den ku’«, som vi siger på jysk. Hvilken beslutning skal blive bedre, og hvilket nøgletal skal flytte sig?
Et reklamebureau ville arbejde mindre og tjene mere. De solgte timer og projekter, så det handlede om den gennemsnitlige timepris. Et skarpt overblik over tid og projektøkonomi viste, hvor pengene blev tjent, og efter et år lå timeprisen 15–20 % højere.
- 02
Modellér forretningen
Derfra går jeg over i forretningsmodellering eller proceskortlægning efter velafprøvede metoder. Jeg tænker i forretningens kerneobjekter, men på en måde, hvor hele forretningen kan være med. Det handler om at afstemme begreber, termer og forståelsen af nøgletallene, for folk ser ofte virkeligheden forskelligt. Hos Bestseller drev og faciliterede jeg den proces på tværs af alle 14 brand houses.
Modelleringen kan være helt overordnet eller gå i dybden, så den også beskriver kravene til data governance.
- 03
Tegn arkitekturen
Med modellen som afsæt lægger jeg den tekniske arkitektur: hvordan forretningen bliver til data og rapporter, eller hvordan skills og agenter skal indrettes i et AI-projekt.
Det er her, mange går galt med AI lige nu. Afdelinger vibe-coder hver deres løsning, og så står man med skygge-IT og data, der ikke hænger sammen. Arkitektur og governance er det, der samler det.
- 04
Byg i små skridt
Implementeringen sker i tæt samarbejde med forretningen, i iterative leverancer, hvor vi sikrer, at alle forretningsfeatures kommer med. Jeg bygger gerne en funktionel version 1 med features, man kan bruge, og udvider den derfra.
Jeg er meget mere fan af små cyklusser, hvor man løbende viser fremdrift og retter fejl, end af store projekter, hvor fem udviklere går ind i et rum, brænder 6.000 timer af og kommer ud med en stor regning og noget, der ikke helt er det, man troede, man havde bestilt.
- 05
Sæt det ordentligt fra land
Så kommer udrulningen. Teknisk er den ligetil, men jeg har kraftige holdninger til observability: Man skal kunne se, at løsningen kører, og at tallene er rigtige.
- 06
Få det i brug
Når det hele er bygget, kan man trykke hinanden i hånden og sige »fedt, nu kører det«. Men at få forretningen til at tage noget nyt i brug, måske i stedet for noget, folk har brugt i årevis, er en kæmpe opgave. Den kan sagtens fylde mere end selve etableringen.
Det kræver stakeholder management, forandringsledelse og at gribe ind i folks vaner. Og så følger vi op: Flyttede nøgletallet sig? Hvis ikke, ændrer vi løsningen.
