Sådan kan virksomheder bruge AI og ML til at drive vækst

Fra dampmaskinen til selvkørende biler – hver epoke i moderne tid er blevet defineret af sine teknologiske fremskridt, og maskinlæring (ML) er ingen undtagelse. Det, der adskiller maskinlæring fra andre innovationer er dog, at dens indflydelse ikke er begrænset til én enkelt del af vores liv. Faktisk ligger maskinlæringsalgoritmer bag størstedelen af de teknologiske innovationer, vi har set de sidste fem år. Men hvad er maskinlæring egentlig, og hvordan kan virksomheder bruge det til at drive vækst og forblive på forkant?

Kommentar af Karin Hagman, VP Nordics, Workday

Fra dampmaskinen til selvkørende biler – hver epoke i moderne tid er blevet defineret af sine teknologiske fremskridt, og maskinlæring (ML) er ingen undtagelse. Det, der adskiller maskinlæring fra andre innovationer er dog, at dens indflydelse ikke er begrænset til én enkelt del af vores liv. Faktisk ligger maskinlæringsalgoritmer bag størstedelen af de teknologiske innovationer, vi har set de sidste fem år. Men hvad er maskinlæring egentlig, og hvordan kan virksomheder bruge det til at drive vækst og forblive på forkant?

Maskinlæring er kort fortalt en gren inden for kunstig intelligens, der gør det muligt for computere at lære på en måde, der minder om mennesker. Ved hjælp af algoritmer, der efterligner menneskelig intelligens, gør maskinlæring det muligt for AI at forbedre resultater gennem gentagelse. Denne evne til at løse problemer og lave forudsigelser uden eksplicit programmering gør maskinlæring meget fleksibel.

Hvordan bruger virksomheder maskinlæring?
I dagens digitale arbejdsmiljø er data blevet en af virksomhedernes mest værdifulde ressourcer. Maskinlæring giver mulighed for at bruge historiske data til at forbedre strategier og planlægning for fremtiden. Kort sagt risikerer virksomheder der fortsat stoler på manuelle processer og ikke fuldt ud udnytter deres data at sakke bagud. I samarbejde med funktioner som AI-agenter kan helt almindelige virksomhedsprocesser både forudsiges og forenkles, hvilket hjælper brugerne med at være mere produktive og fokusere på mere strategisk og meningsfuldt arbejde.

En rapport fra Workday viser, at så mange som otte ud af ti beslutningstagere verden over mener, at AI er nødvendigt for at holde deres virksomhed konkurrencedygtig. På trods af dette siger 76 %, at de ikke har tilstrækkelig viden om AI og maskinlæring. For at forblive konkurrencedygtige må virksomhedsledere derfor forstå, hvor maskinlæring kan skabe mest værdi for deres organisation. Ifølge vores undersøgelse siger næsten samtlige administrerende direktører verden over (98 %), at der er umiddelbare fordele ved at implementere AI og maskinlæring. Interessant nok siger kun 1 %, at deres brug af teknologien kan klassificeres som avanceret. De virksomheder, der integrerer AI i hele organisationen, har med andre ord en enorm konkurrencefordel.

Her er seks eksempler på, hvordan vores kunder bruger og opnår værdi fra indbygget maskinlæring:

1. Rekruttering af de bedste kandidater
At vurdere store mængder jobansøgninger manuelt kan være en enorm udfordring. Med maskinlæring kan rekrutteringsansvarlige hurtigt matche kravene med potentielle kandidater og gruppere dem baseret på, hvor godt de passer. Et stort multinationalt bilfirma øgede for eksempel deres effektivitet i kandidatscreening med 70 % ved at bruge HiredScore AI til rekruttering. Funktioner som AI-agenter gør det desuden muligt proaktivt at identificere og opsøge potentielle kandidater, automatisere kontaktprocessen og anbefale topkandidater til ledige stillinger; alt sammen noget, der reducerer den tid, det tager at rekruttere og besætte ledige stillinger, samtidig med at kvaliteten af rekrutteringen forbedres.

2. Identifikation og sporing af kompetencer
At forstå omfanget af talent og færdigheder i en arbejdsstyrke er ikke let. I stedet for at stole på en simpel katalogisering af færdigheder muliggør maskinlæring en flerdimensionel oversigt. ML kan f.eks. hjælpe med at identificere kompetencehuller eller gruppere færdigheder efter branche, region og ekspertiseniveau – noget der er afgørende for at udvikle en kompetencebaseret talentstrategi.

3. Forbedret intern mobilitet
Hvis dine medarbejdere ikke regelmæssigt får mulighed for at udvikle sig og vokse, er der en risiko for, at de forlader virksomheden. Maskinlæring kan give skræddersyede anbefalinger til uddannelse og nye jobmuligheder baseret på en medarbejders færdigheder, rolle og anciennitet. Ved at bruge ML-genererede jobanbefalinger øgede en global ejendomsvirksomhed den interne mobilitet med 10 %. AI-agenter gør det også muligt at automatisere hele processen med at udpege og udvælge nye topledere, hvilket hjælper ledere med proaktivt at identificere og udvikle fremtidige ledere og sikre karrieremuligheder for medarbejderne samtidig med, at de opbygger et stærkt lederskab.

4. Effektivisering af processer for ledere
Ledere bruger ofte meget tid på manuelle processer. Maskinlæring kan strømline opgaver som skemalægning, fremhæve indsigter fra medarbejderfeedback og håndtere tidsregistreringsafvigelser automatisk. Ved at bruge ML kunne ledere i en virksomhed inden for corporate venture capital selv håndtere halvdelen af HR-processerne, hvilket førte til øget gennemsigtighed og ansvarlighed.

5. Automatisering af finansielle processer
Selvom automatisering allerede har haft stor indflydelse på mange områder inden for økonomi og finans, kæmper mange virksomheder stadig med alt for mange manuelle processer. Smarte løsninger baseret på maskinlæring omfatter scanning af leverandørfakturaer, kvitteringer og matching af kundeindbetalinger. Ved hjælp af AI-agenter kan manuelle opgaver såsom udgiftsrapportering automatiseres, og det samme gælder indsendelse og godkendelse af udgiftsrapporter. Det frigiver tid til, at medarbejderne kan fokusere på mere værdiskabende opgaver samtidig med, at det reducerer den tid, det tager at behandle denne type rutineopgaver.

6. Identifikation af dataafvigelser
En virksomheds kvalitet afhænger af dens finansielle data. Maskinlæring kan tidligt identificere afvigelser i regnskabet, hvilket forbedrer prognosernes præcision. Dette gør det muligt for f.eks. finansfolk at fokusere på mere strategisk og værdifuldt arbejde. AI-agenter kan også strømline forretningsprocesser ved at identificere flaskehalse, ineffektivitet og afvigelser fra best-case-practice, hvilket giver organisationer og virksomheder mulighed for at skabe løbende forbedringer.

Nye teknologier som AI og ML vil uden tvivl ændre den måde, vi arbejder på, bl.a. ved at give medarbejderne mulighed for at fokusere på det, der virkelig betyder noget: at opbygge relationer, fremme kreativitet og øge deres strategiske indflydelse.

28/2 2025