Att implementera AI är inte utan utmaningar. Här är 6 typiska hinder som vi ofta ser i organisationer. 

Svagt stöd från ledningen 

Ledningsstöd är avgörande för framgångsrika generativa AI-projekt. Det säkrar de nödvändiga resurserna, anger en strategisk riktning och signalerar betydelse. Dessutom måste ledningen vara involverad i resan kring risker, etiska frågor och nödvändiga investeringar. 

Tillgång till teknik 

Utan nödvändiga licenser och verktyg är det naturligtvis svårt att komma igång med AI-projekt. Utmaningen är att hitta, utvärdera och välja rätt verktyg och system, eftersom utvecklingen och tillgängligheten av nya verktyg sker nästan över en natt. 

Sekretess och upphovsrätt 

Det kan finnas flera etiska dilemman som följer med AI-användning. Detta förvärras av risker som oavsiktlig delning av konfidentiella data med AI-system, oro över vem som äger upphovsrätten till de AI-genererade resultaten och bristande medvetenhet om interna riktlinjer. 

Kunskaper och färdigheter 

Med begränsad tid och kapacitet är det en utmaning att utveckla AI-kompetens. Bristen på interna möjligheter till kompetenshöjning och en kunskapslucka kring användningen av AI-verktyg förvärrar problemet ytterligare. 

Kvalitetssäkring 

AI-lösningar är inte felfria, och användningen av applikationerna kräver att du har processer (och kompetenser) för att kvalitetssäkra. AI-verktyg kan till exempel basera insikter på föråldrad data, eller generera bilder med både uppenbara och svårupptäckta  fel. 

Säkerhet 

När du implementerar generativa AI-projekt finns det några viktiga överväganden när det gäller säkerhet att göra. Datavalidering, GDPR och tydliga ansvarsområden är avgörande för projektets framgång och säkerhet.