KAPITEL 8: FAS 4: FASM-SPRINTAR MED AI

Nu blir det på riktigt.

Kartläggning och prioritering är klar. Teknisk förberedelse är genomförd. Organisationen är redo. Nu ska ni bygga er första AI-automation.

Men här är fällan som de flesta ramlar i: De vill bygga perfekt från början.

"Vi ska automatisera hela offertprocessen," säger de. "AI ska läsa mejlet, analysera ritningen, beräkna materialkostnader, kontrollera leverantörstillgång, optimera marginal baserat på kund och marknadssituation, och skicka ut en personligt anpassad offert."

Det låter imponerande. Det kommer också ta 18 månader att bygga, kosta mer än ni budgeterat, och troligtvis inte fungera som ni tänkt er.

Framgångsrik AI-automation bygger man steg för steg. Snabbt. Med verkliga användare. Som får verklig nytta. Från första dagen.

Det är vad FASM-sprintarna handlar om.

FASM för AI: Samma princip, nya utmaningar

FASM-processen (Förenkla, Automatisera, Standardisera, Mäta) fungerar utmärkt för AI-automation. Men AI tillför några extra dimensioner:

Klassisk automation: Du vet exakt vad som kommer hända
AI-automation: Du vet ungefär vad som kommer hända, och det är okej

Klassisk automation: En gång konfigurerad, fungerar den likadant för evigt
AI-automation: Blir bättre över tid, men behöver kontinuerlig övervakning

Klassisk automation: Antingen fungerar den eller så gör den inte det
AI-automation: Fungerar oftast, med varierande grad av precision

Det kräver en anpassad approach.

F - Förenkla: AI-klara processer

Förenkla innan AI träder in

Första steget är att göra processen så enkel som möjligt INNAN ni lägger till AI.

Varför?
·         AI är bättre på att förstärka enkla processer än att reda ut komplexa
·         Enklare processer är lättare att utveckla AI system för
·         När något går fel är det lättare att felsöka

Praktiska förenklingsåtgärder:
Eliminera onödiga steg
·         Måste verkligen alla fakturor godkännas manuellt?
·         Behöver ni alla fält i era formulär?
·         Kan flera steg slås ihop till ett?

Standardisera input-format
·         Vilka dokumenttyper kan AI förvänta sig?
·         Finns det standardmallar för vanliga ärenden?
·         Kan ni begränsa variationen utan att förlora kvalitet?

Tydliggöra beslutskriterier
·         Vad gör en kundförfrågan "brådskande"?
·         Vilka faktorer avgör projektrisk?
·         Hur definierar ni "standardprojekt" vs "specialfall"?

Case: Förenkling av kontraktsanalys

Före förenkling:
·         Kontrakt kunde vara 5-150 sidor långa
·         12 olika kontraktstyper med olika struktur
·         Juridiska teamet letade manuellt efter 47 olika klausuler
·         Varje kontrakt tog 2-8 timmar att granska

Förenklingssteg:
1.        Kategoriserade kontrakten i 3 huvudtyper: Standard, Komplex, Kritisk
2.       Skapade mallar för varje typ med standardklausuler markerade
3.       Definierade "red flags" - 8 kritiska punkter som alltid ska granskas
4.       Standardiserade arbetsflödet - samma ordning för varje kontraktsgranskning

Resultat efter förenkling (innan AI):
·         Granskningstid ner till 1-3 timmar
·         Färre missade viktiga klausuler
·         Enklare att träna nya medarbetare

Nu var processen redo för AI.

AI-specifik förenkling

Tydliga kategorier
·         AI fungerar bättre med 5 tydliga kategorier än 15 överlappande
·         "Brådskande", "Normal", "Låg prioritet" är bättre än "Superakut", "Brådskande", "Ganska viktigt", "Normal", etc.

Konsekvent språk
·         Träna teamet att använda samma termer
·         "Kundklagomål" eller "Reklamation", inte båda
·         Skapa ordlista för vanliga begrepp

Strukturerad feedback
·         Definiera hur AI ska få feedback när den gör fel
·         Enkla tumme upp/ner är bättre än komplicerade bedömningsskalor

A - Automatisera: AI-implementation steg för steg