Spørsmål for ledere
For å lede en kompetent organisasjon er det noen spørsmål man må stille seg selv og organisasjonen.
Savner du noe?
Spørsmålsguide
(A) Strategisk tilpasning og resultater
Hvilket spesifikt forretningsresultat ønsker du at AI skal levere i løpet av de neste 12 månedene?
Hvorfor det er viktig: Tvinger fokus på målbar verdi (inntekter, kostnader, NPS, tidsbesparelse).
Eksempelformulering: «Hvilken enkelt KPI må forbedres i løpet av 12 måneder, og med hvor mye?»
Hva er akseptabel time-to-value for prioriterte use case?
Hvorfor det er viktig: Setter tempo og oversikt over kostnad (raske pilotprosjekter kontra flerårige satsinger).
Eksempelformulering: «Forventer du at pilotprosjekter vil vise målbar fordel i løpet av 3, 6 eller 12 måneder?»
Hvilke deler av virksomheten er strategiske prioriteringer kontra valgfrie eksperimenter?
Hvorfor det er viktig: Avklarer hvor knappe ressurser og sponsing skal konsentreres.
Eksempelformulering: «Rangér disse domenene (kunde, forsyningskjede, finans, drift) etter strategisk betydning.»
(B) Verdiskapning, finansiering og økonomi
Hvor mye budsjett (og for hvor mange år) er du villig til å bruke på å skalere AI etter at pilotprosjektet er vellykket?
Hvorfor det er viktig: Forhindrer pilotprosjekter som ikke kan skaleres på grunn av finansieringsproblemer. Samsvarer med forventningene til CFO.
Eksempelformulering: «Hvis et pilotprosjekt oppfyller KPI-er, hva er finansieringsutløseren for å gå over til skalering?»
Hvilken avkastning eller ROI periode vil rettferdiggjøre skalering av produktet?
Hvorfor det er viktig: Gir PMO en klar investeringstese for å evaluere pilotprosjekter.
Eksempelformulering: «Er en 12-måneders tilbakebetaling akseptabel, eller forventer du raskere avkastning?»
(C) Risiko, samsvar og tillit
Hvilke risikoer er avgjørende (brudd på personvern, manglende overholdelse av regelverk, omdømmeskade)?
Hvorfor det er viktig: Definerer røde linjer for styring og modellrisikoappetitt.
Eksempelformulering: «List opp risikoene vi aldri må akseptere og den maksimalt tolererbare effekten for hver.»
Hvilket nivå av forklarbarhet og reviderbarhet krever du for AI-beslutninger som påvirker kunder eller ansatte?
Hvorfor det er viktig: Påvirker modellvalg, logging og kostnader for forklarbarhetsverktøy.
Eksempelformulering: «For kundevendte AI-beslutninger, krever vi menneskelig gjennomgang, full forklarbarhet eller et lettere kontrollsett?»
(D) Driftsmodell og eierskap
Hvem vil være den utøvende eieren av AI-resultater (CIO, CFO, CPO/CSO), og hvor ofte vil de gjennomgå fremdriften?
Hvorfor det er viktig: Forhindrer fragmentert ansvar. Ledere må utnevnes og møtes jevnlig.
Eksempelformulering: «Hvilken leder eier AI-porteføljen og vil lede den månedlige verdivurderingen?»
Hvilke beslutninger vil være sentraliserte (plattform, styring) kontra desentraliserte (produktteam, test labs)?
Hvorfor det er viktig: Avklarer hvor delte plattformer skal bygges kontra å tillate lokal autonomi.
Eksempelformulering: «Bør databehandling og MLOps være et sentralt kostnadssenter eller eies av produktteam?»
(E) Mennesker og ferdigheter
Hvilke roller er vi villige til å ansette kontra, omskolere internt eller leie inn (promptingeniører, ML-ingeniører, dataprodukteiere)?
Hvorfor det er viktig: Former HR-planlegging, tid til kompetanse og kostnader.
Eksempelformulering: «Hvilke AI-roller må vi rekruttere eksternt, hvilke roller bør oppgraderes internt og hvilke roller bør vi leie inn midlertidig?»
Hvordan vil suksess måles for ledere og individuelle bidragsytere som må ta i bruk AI-verktøy?
Hvorfor det er viktig: Fremmer atferdsendring. Insentiver og KPI-er samsvarer med adopsjonen.
Eksempelformulering: «Vil adopsjonen være en del av medarbeidersamtaler, og hvilke adopsjonsmål setter vi?»
(F) Teknologi, data og leverandørstrategi
Prioriterer vi skybaserte, hybride eller statlige/on-prem-implementeringer og hvorfor?
Hvorfor det er viktig: Bestemmer leverandørvalg, anskaffelseskompleksitet, kostnader.
Eksempelformulering: «Er datasuverenitet eller portabilitet viktigere enn TTM?»
Hva er vår toleranse på leverandørbinding og exit-krav for tredjeparts LLM-er og datatjenester?
Hvorfor det er viktig: Beskytter langsiktig forhandlingsmakt og risikoeksponering.
Eksempelformulering: «Hvilke minimumsklausuler for portabilitet og kontraktsmessige exitklausuler krever vi?»
(G) Leverings- og styringskadens
Hvilke go/no go-gates vil flytte et prosjekt fra pilotprosjekt til produksjon og hvem signerer dem?
Hvorfor det er viktig: Kontroll på AI prosjekter i produksjon og sikrer økonomisk disiplin.
Eksempelformulering: «List opp 3 kriterier (KPI-er, sikkerhetsgjennomgang, kostnadsprognose) som må oppfylles før vi skalerer.»
Hvilken rapporteringskadens og dashbord ønsker toppledelsen å se (målinger, frekvens, målgruppe)?
Hvorfor det er viktig: Sikrer åpenhet og unngår overraskende eskaleringer.
Eksempelformulering: «Ønsker dere et månedlig lederdashbord med topp 5 KPI-er og oversikt over risiko?»
(H) Konkurransedyktighet og markedsposisjonering
Hvordan måler vi suksess kontra konkurrenter (funksjonalitet, kostnad, kundetilfredshet)?
Hvorfor det er viktig: Forankrer ambisjoner og bidrar til å prioritere funksjoner som gir konkurransefortrinn.
Eksempelformulering: «Er det viktigere å være først med en generativ funksjon enn å være best i klassen senere?»
(I) Etikk, interessenter og ekstern oppfatning
Hvilke eksterne interessenter (kunder, regulatorer, partnere) må vi proaktivt berolige om vår bruk av kunstig intelligens?
Hvorfor det er viktig: Former kommunikasjon, samtykkeflyt og offentlig rapportering.
Eksempelformulering: «Bør vi publisere en policy for bruk av kunstig intelligens for kunder eller utarbeide en årlig rapport om åpenhet om kunstig intelligens?»
Promptbibliotek
Bruk en mal for å øke kvalitet på svarene fra chat og redusere feil.
KI-ordbok
Felles forståelse og god kommunikasjon er grunnleggende for endring.
Guider
Finn veiledninger som gjør deg istand til å utvikle bedriften og deg selv.
AI transformasjon
En blueprint og lederguide for effektiv AI transformasjon.