Vi möter upp med vår koncerns A.I-chef Babak för att diskutera ekonomiavdelningens framtid. Hur påverkas den nu och i framtiden av Artificiell Intelligens? Vilka är de vanligaste missförstånden? Vad kan man göra redan nu för att få ett försprång?
Babak trivs allra bäst med att jobba i gränslandet där teknologi och business möts. Han fungerar ofta som en brygga mellan de båda områdena, mycket tack vare hans bakgrund inom systemvetenskap och innovationsledning. Han brinner för att utmana normer och arbeta med verksamheter som vågar vara annorlunda och disruptiva, vilket var en av anledningarna till att han fick upp ögonen för FINQR och vår koncernmoder Blingdale.
På morgnarna möts man av ett entusiastiskt sorl. Människorna här har väldigt olika bakgrund och de har en ganska ovanlig typ av framåtdrift. Man diskuterar hela tiden produkter, kunder, användarkategorier, marknader och förbättringar. Alltid med fokus på att göra saker och ting annorlunda och bättre.
De vanligaste missförstånden kring A.I
Det finns två missförstånd kring A.I som håller sig fast som sirap i fikarum och många ledningsgrupper. Det första är att A.I skulle vara komplicerat och svårt att använda. Det andra är att A.I kommer leda till att mänsklig arbetskraft inte längre behövs.
Självklart vet vi inte exakt hur A.I kommer att utvecklas i framtiden, men jag tror vi med ganska hög säkerhet kan säga att om människor kommer ersättas, så är det av andra människor som är före med att omfamna A.I.
Babak understryker vikten att vara öppen inför tekniken och inte se den som en fiende. Här finns stora möjligheter till att ge anställda nästintill superkrafter. När digitaliseringens vindar började blåsa tidigt på 00-talet och det fanns stora tidsvinster att göra genom bland annat automatisering så fick de organisationer som var snabba med att anpassa sig ett försprång som var svårt och ibland omöjligt för konkurrenterna att komma i kapp. Och detta leder oss in på det andra vanliga missförståndet: att A.I skulle vara svårt att förstå och komma igång med. Det kanske var sant för tio år sedan, men nu har vi ett helt annat spelfält.
Du behöver inte längre ha djup kunskap inom matematik, programmering och big data. Det är faktiskt förvånansvärt lätt att komma i gång och lära sig. Det har skett en explosion av A.I-tjänster, öppna modeller, ramverk och publika dataset. Allt detta innebär att du med små medel kan använda A.I för att skapa egna modeller och utvecklas genom ”learning by doing” utan någon A.I-bakgrund.
Tips för att komma i gång med A.I
Att implementera A.I i organisationen är inte en fråga, det är en förutsättning för att kunna vara långsiktig och säkra sin konkurrenskraftighet.
De företag som implementerar på rätt sätt kommer se många effektiviseringar och produktivitetsökningar vilket ger en enorm konkurrensfördel. AI är lite som när datorer gjorde sitt intåg och innebär ett paradigmskifte. Man kan börja med att automatisera enkla uppgifter som bokföring och rapportering. Därefter kan man också använda AI för hantering av kunder och framtagning av bättre analyser.
Det är svårt att hitta områden där A.I inte kan förbättra för organisationer. Det spelar ingen roll om det handlar om HR, försäljning, marknadsföring eller utveckling – alla kan effektiviseras och förbättras. En intressant trend är att många anställda på eget bevåg börjar använda verktyg som ChatGPT för att öka sin produktivitet. Detta är givetvis något som man bör uppmuntra, men samtidigt bör man inte glömma bort säkerhetsaspekten.
En rekommendation är att företag skapar en tydlig A.I.-policy. Denna policy bör uppmuntra anställda att dra nytta av A.I. samtidigt som den fastställer regler för att undvika oavsiktlig spridning av känslig information online.
Ett nästa steg är att genomföra korta workshops där man aktivt kan använda verktyg som ChatGPT för att identifiera områden där A.I. kan effektivisera arbetsprocesser. Att integrera A.I. i företagets verksamhet kräver förändringsledning. Det är viktigt att skapa medvetenhet och utbilda personalen för att få till en smidig övergång där man drar nytta av A.I.-baserade effektiviseringar.
Hur kan A.I användas för bättre likviditet?
FINQR-plattformen är ju specialiserad på att automatisera och optimera företags processer kopplade till fakturering och inkasso. Huvudfokus är alltid att stärka kundens likviditet. Vår vision kallar vi för Ekonomi-Nirvana som är ett tillstånd av konstant optimerad likviditet.
Ekonomi-Nirvana är en ganska djärv ambition, men man kan komma en lång bit på vägen genom harmoniserad data, if-satser och automatiseringar. Tack vare A.I så öppnas det däremot upp helt nya möjligheter som vi tidigare knappt vågat drömma om.
Vi frågar Babak vilka möjligheter han på rak arm ser att man kan använda A.I för när det kommer till kundreskontra och likviditetsoptimering. Han nämner bland annat riskförebyggande, personalisering och prognostisering.
Genom A.I. kan betalningsbeteendet analyseras för att identifiera avvikelser som kan signalera risker och även föreslå vilka åtgärder som kan krävas för att minimera risken. Samtidigt kan A.I. användas för att skapa personaliserade betalningspåminnelser, anpassade efter varje kunds preferenser och beteende. Ett annat sätt är att utnyttja den rika mängden data som redan finns i systemet. Genom att analysera historiskt beteende hos utgående fakturor och kunders betalningsmönster kan A.I. hjälpa till att göra mer träffsäkra prognoser.
Vad blir ditt nästa A.I-steg?
Det kanske viktigaste för att komma i gång med A.I är att inte övertänka. Dyk med huvudet före rakt in i det och skaffa dig en grundläggande förståelse. Använd verktyg som ChatGPT för att ställa dina frågor kring A.I och hur du kan använda det både i din yrkesroll och i din verksamhet.
Om du skapa dig en grundförståelse för vanliga begrepp inom A.I, så är vårt tips att ladda ner vår Fikonspråksguide inom A.I. Där går vi igenom 19 vanliga begrepp och förklarar dem på ett enkelt sätt.
