Skalering av AI-use cases – hvordan gå fra ett løst AI-case til en moden AI-organisasjon?

AI-use cases er mindre skalerbare enn mange tror

En vanlig forventing til AI-satsinger er at de neste use casene vil løses raskere etter det første vellykkede use caset. Når man først har investert tid i datarengjøring, modellutvikling, forankring og utrulling én gang, skulle man tro at neste steg blir enklere. I praksis oppleves derimot mange at hvert nytt use case ligner mer på en ny oppstart enn på gjenbruk av noe man allerede har gjort.

En del av forklaringen er at vi snakker om “skalering” som om det betyr å kjøre en løsning i større omfang. I realiteten betyr skalering i en AI-kontekst noe mer konkret: å løse et nytt forretningsproblem med AI. Og hvert nytt problem innebærer nye prosesser, nye mennesker, nye data og dermed nye utfordringer.

Det er her gapet mellom forventning og virkelighet oppstår.

5 elementer man må lykkes med for å skalere AI-use cases

Å skalere AI handler sjelden om å gjenbruke én modell. Det handler om å få mange ulike deler av organisasjonen til å ta i bruk nye løsninger på nye problemer, igjen og igjen. I praksis avgjøres farten og gjennomslagskraften av fem gjensidig avhengige elementer.

Folk – adopsjon, eierskap og endring i arbeidshverdagen

AI skalerer bare i den grad mennesker faktisk bruker løsningene. Hvert nytt use case treffer nye brukere med egne behov, arbeidsvaner og bekymringer. Det betyr nye opplæringsløp, nye spørsmål, nye edge cases og ofte ny motstand mot endring.

Virksomheter som lykkes, bygger ikke bare modeller, de bygger endringsevne. Det innebærer tydelige eiere, gode opplæringsopplegg, tilgjengelig støtte og en kultur der AI oppleves som noe som hjelper i arbeidshverdagen. Uten dette vil selv teknisk gode løsninger stoppe opp i adopsjon.

Prosesser – forankring i hvordan jobben faktisk gjøres

Selv der prosesser er standardisert på papiret, varierer praksis mellom team, regioner og funksjoner. Hvert nytt AI-use case må derfor tilpasses lokale arbeidsflyter, beslutningsregler og unntak.

Skalering forutsetter at virksomheten blir god på å integrere AI i faktisk drift, med klare prosesseiere, definerte roller og tett kobling mellom løsning og operasjonell virkelighet. Når dette mangler, må hvert nytt prosjekt finne sin egen måte å passe inn på, og farten faller. Derfor er det også en illusjon at ett sentralt AI-team eller en AI-lab alene skal kunne bære veksten. Sentralisert fagkompetanse er bra, men denne må samarbeide tett med forretningsenhetene.

Data – tilgjengelig og relevant forretningsdata

De fleste AI-use cases står og faller på tilgang til gode forretningsdata. Problemet er at dataene sjelden er samlet inn, strukturert eller vedlikeholdt med maskinell bruk i tankene. De er ofte designet for mennesker, rapportering eller transaksjoner, ikke for modeller som skal trenes, mates og evalueres kontinuerlig.

Selv når to use cases ligner hverandre, vil datakilder, kvalitet og definisjoner variere. Det betyr at datarengjøring, kobling, tolkning og validering må gjøres på nytt hver gang. En modell kan kanskje gjenbrukes, men datagrunnlaget må nesten alltid bearbeides på nytt.

Virksomheter som lykkes med skalering, investerer derfor i mer enn bare tilgang til enkelte datakilder. De bygger felles begrepsapparat, stabile datapipelines og tydelige eierskap til data, slik at nye use cases kan kobles på raskere og med mindre friksjon enn de første.

Compliance – standardiserte retningslinjer for å unngå flaskehalser

Ulike AI-use cases støtter ulike typer beslutninger og handlinger, fra enkle informasjonsforespørsler til vurderinger som kan få direkte konsekvenser for mennesker, kunder eller virksomheten. Denne forskjellen har stor betydning for hvilke krav som stilles til personvern, dokumentasjon, sporbarhet og risikohåndtering. Hvert nytt use case kan berøre data på nye måter, involvere andre typer personopplysninger eller utløse strengere krav til kontroll og etterlevelse. Hvis dette håndteres ad hoc, blir juss, sikkerhet og compliance raskt en flaskehals.

Virksomheter som lykkes med skalering etablerer derfor felles prinsipper, maler og beslutningsprosesser for hvordan GDPR, tilgangsstyring, risikovurdering og internkontroll håndteres på tvers av use cases. Da kan nye løsninger vurderes raskere og tryggere, uten at hvert prosjekt må drive juridisk nybrottsarbeid.

Teknologi – modulær grunnmur som forenkler modernisering

Skalering handler ikke om å låse seg til én modell, men om å bygge en teknologisk grunnmur som gjør det enkelt å bygge, drifte og videreutvikle mange AI-løsninger. En viktig del av dette er å abstrahere bort selve språkmodellen, slik at man raskt og uten store inngrep kan bytte leverandør eller modell når bedre alternativer kommer på markedet.

Plattformen må gjøre det enkelt å gjenbruke infrastruktur, integrasjoner, sikkerhetsmekanismer og komponenter på tvers av use cases, samtidig som den er fleksibel nok til å håndtere nye domener, datatyper og krav. Når disse byggeklossene er på plass, blir forskjellen mellom idé, pilot og produksjon langt mindre. Uten en slik plattform blir hvert nytt use case et teknisk engangsprosjekt, med egne integrasjoner, egne sikkerhetsløsninger og egne driftsoppsett. Det er dette som gjør at skalering stopper opp.

Skalering er en organisasjonsreise, ikke et teknologiprosjekt

Til sammen utgjør disse fem elementene den reelle skaleringsmotoren for AI. Når de utvikles i takt, blir hvert nytt use case litt enklere enn det forrige. Når ett av dem henger etter, føles derimot hvert prosjekt som å starte på nytt, uansett hvor god modellen er.

Dette er også grunnen til at use case-tilnærmingen fungerer så godt. Ved å løse ett konkret problem av gangen bygger virksomheten gradvis de kapabilitetene som faktisk muliggjør skalering: bedre dataflyt, mer moden teknologiplattform, tydeligere prosesser og mer erfarne brukere. Fremgang kommer ikke av én stor strategisk satsing, men av systematisk læring og forbedring gjennom mange små, praktiske steg.

Samtidig er det viktig å være realistisk; investeringen i nye use cases er ofte større enn man tror. Hvert nytt problem drar med seg nye mennesker, nye data og nye beslutninger, og det betyr reelt arbeid som ikke kan automatiseres bort. Skal AI virkelig gjennomsyre virksomheten, må kompetanse, eierskap og kapasitet bygges bredt i organisasjonen.

Skalering av AI er dermed ikke et teknisk prosjekt, men en organisasjonsreise. Hver gang man løser et nytt problem, blir man litt bedre rustet til å ta det neste, og det er akkurat denne kumulative effekten som gjør varig fremgang mulig.