Hos Atea begyndte vores AI-rejse med os selv. Ved at implementere AI i stor skala i vores egen organisation har vi opbygget erfaringer og indsigter i, hvad der skal til for at skabe reel forretningsværdi – fra arbejdsmetoder og ledelse til forandringsledelse og teknologi. Det er disse erfaringer, der danner grundlaget for Customer Zero, og som vi nu deler med andre.
Vi valgte at begynde med os selv
Alle taler om AI. Få kan vise, hvad der faktisk virker i praksis. Derfor valgte vi hos Atea at begynde med os selv.
Vi startede med at implementere AI og gjorde M365 Copilot tilgængelig i stor skala i vores egen organisation og dermed har vi opbygget erfaring med, hvad der skaber reel værdi - og hvad der ikke gør. Vi har testet, lært og justeret undervejs.
For os handler Customer Zero om at dele disse erfaringer åbent. Fra pilotprojekt til forandring i organisationen. Fra licenser til reel anvendelse. Vi har lært, at de største udfordringer sjældent er tekniske. De handler om at sætte en tydelig retning, skabe engagement og gøre nye arbejdsmetoder mulige på tværs af organisationen.
De erfaringer tager vi med ind i hver eneste kundedialog for at hjælpe organisationer med at forstå, håndtere og udnytte de muligheder og forandringer, som AI fører med sig.
Resultater og effekt fra vores egen AI-rejse
Hundredvis af processer håndteres automatisk ved hjælp af AI.75-80 % oplever øget produktivitet og højere kvalitet i deres arbejde.90 % er aktive Copilot-brugere hver uge.
Tusindvis af anvendelser hver uge.
100 % deltagelse i undervisningsforløb.
Vil du skabe samme grad af anvendelse, effekt og forretningsværdi i din organisation? Vi deler gerne de indsigter, arbejdsmetoder og erfaringer, der har hjulpet os med at lykkes.
”Den største udfordring med AI var ikke teknologien. Det handlede om at skabe retning, engagement og nye arbejdsmetoder på tværs af hele organisationen.”
— Sara Amini, CIO, Atea Group Head of AI
Tre ting vi lærte på vejen
Da vi begyndte vores AI-rejse med Microsoft 365 Copilot, var fokus først på teknologi og licenser. Men vi erfarede hurtigt, at den største udfordring ikke var værktøjerne. Den lå i organisationen.
Ifølge Sara Amini kom vendepunktet, da vi flyttede fokus fra implementering til anvendelse. Det handlede ikke længere om at gøre AI tilgængeligt, men om at skabe retning, ansvar og engagement på tværs af organisationen.
Vores erfaring er, at de organisationer, der lykkes bedst med AI, fokuserer på tre ting:
- Ledelse: AI kræver en tydelig ambition og opbakning fra ledelsen.
- Governance: Klare rammer og ansvar gør det muligt at skalere sikkert.
- Adoption: Værdien opstår først, når medarbejderne tager AI til sig i hverdagen.
Først da vi arbejdede målrettet med alle tre områder, gik AI fra eksperimenter til nye arbejdsvaner og målbare resultater.
Customer Zero: Når AI bliver en naturlig del af arbejdsdagen
Hvordan får man AI til at blive en naturlig del af arbejdsdagen? Hør, hvordan Ea Koefoed, Contract Manager i Atea tog imod Copilot, hvilke erfaringer hun gjorde sig undervejs, og hvad der skulle til for at omsætte nysgerrighed til reel værdi i hverdagen.
Sådan kommer I fra AI-ambitioner til AI-værdi
Mange organisationer ved, at AI skal være en del af fremtiden. Udfordringen er ofte at finde ud af, hvor man starter, hvad der skal prioriteres, og hvordan man skaber værdi undervejs.
Derfor har vi udviklet MAKE-AI. En ramme, der hjælper jer med at skabe retning, etablere det rette fundament og omsætte AI til konkrete resultater.
Modellen samler de områder, der skal være på plads for at skabe vedvarende værdi med AI. Fra strategi og data til governance, implementering og effektmåling. Når de fem områder hænger sammen, bliver AI ikke blot et initiativ, men en reel forretningskapacitet.
M | Mission
Giv AI en retning, der understøtter forretningen
Mange organisationer er allerede i gang med AI, men uden en fælles retning. Projekter opstår lokalt, ambitionerne er uklare, og det er svært at prioritere mellem de mange muligheder.
Mission handler om at skabe et fælles billede af, hvorfor virksomheden arbejder med AI, hvilke strategiske mål AI skal understøtte, og hvem der har ansvaret for at drive udviklingen.
Her arbejder vi blandt andet med:
- AI-vision og ambition
- Ejerskab og beslutningsstruktur
- Forretningsmål og succeskriterier
- Prioriteringsprincipper
- Organisatorisk forankring
A | Arkitektur
Byg et fundament, der kan bære AI
AI er kun så god som det fundament, den bygger på. Hvis data er utilgængelige, systemer ikke hænger sammen, eller infrastrukturen ikke understøtter AI, bliver det svært at skabe skalerbare løsninger.
Arkitektur handler om at forstå, om jeres tekniske og datamæssige fundament er klar til AI, og hvad der skal styrkes for at komme videre.
Her arbejder vi blandt andet med:
- Datamodenhed
- Datakvalitet og datatilgængelighed
- Platforme og integrationer
- Infrastruktur og cloud
- AI-beredskab på tværs af systemer
K | Kontrol
Skab tillid gennem governance og ansvar
Når AI bliver en del af forretningen, opstår nye spørgsmål om ansvar, sikkerhed og compliance. Hvem godkender nye løsninger? Hvordan håndteres data? Hvordan sikrer man, at AI bruges ansvarligt?
Kontrol handler om at skabe rammerne, så innovation kan ske uden at gå på kompromis med sikkerhed og governance.
Her arbejder vi blandt andet med:
- AI-governance
- Roller og ansvar
- Datasikkerhed
- Compliance og regulering
- Risikovurdering og retningslinjer
E | Eksekvering
Gør ambitioner til løsninger
En strategi skaber ingen værdi i sig selv. Værdien opstår først, når idéer omsættes til konkrete løsninger, der bruges i hverdagen.
Eksekvering handler om at identificere de rigtige use cases, bygge de rette løsninger og få dem integreret i organisationens processer og systemer.
Her arbejder vi blandt andet med:
- Use case-identifikation
- Proof of Concept-forløb
- AI-agenter og automatisering
- Integration til eksisterende systemer
- Drift og skalering
AI | Adoption & Impact
Få AI i brug og dokumentér værdien
Mange AI-projekter bliver teknisk succesfulde, men forretningsmæssigt usynlige. Ikke fordi teknologien fejler, men fordi ingen måler effekten eller arbejder systematisk med adoption.
Adoption & Impact handler om at sikre, at løsningerne faktisk bliver brugt, og at værdien kan dokumenteres.
Her arbejder vi blandt andet med:
- Forandringsledelse
- Træning og kompetenceudvikling
- KPI'er og effektmåling
- Baseline og opfølgning
- Løbende optimering