AI og digitalisering

AI i digitalisering av interne forretningsapplikasjoner

I digitale, komplekse forretningssystemer kan AI gjøre prosesser smartere, men også mer uoversiktlige. Tjenestedesign hjelper brukere å navigere teknologien med klarhet, trygghet og verdi i fokus.

Digitalisering endrer ikke bare måten virksomheter opererer på, den endrer også hvordan mennesker interagerer med komplekse forretningsapplikasjoner. Kunstig intelligens gir nye muligheter for effektivitet, personalisering og beslutningsstøtte, men samtidig skaper den utfordringer knyttet til for eksempel brukervennlighet, tillit og ansvar.

For tjenestedesignere betyr dette et dobbelt ansvar: Å forstå teknologien godt nok til å designe løsninger som utnytter AI, samtidig som man beholder fokus på menneskene som faktisk skal bruke systemene. Det handler om å skape tjenester som er intuitive, transparente og effektive, selv når de drives av avanserte algoritmer.

Ved å kombinere innsiktsdrevet design med en kritisk forståelse av AI kan tjenestedesignere bidra til å gjøre digitaliseringsprosesser smartere, mer menneskesentrerte og bedre tilpasset de komplekse behovene i moderne virksomheter.

AI i digitaliseringsprosjekter – potensial og utfordringer

AI kan tilføre betydelig verdi i digitaliseringsprosjekter for store forretningsapplikasjoner, både i prosjektfasen, i selve tjenestene og på strategisk nivå. I prosjektfasen kan AI hjelpe teamet med å analysere store datamengder, identifisere mønstre i prosesser og brukeratferd, og støtte beslutninger gjennom prediktiv analyse. Dette kan gi bedre innsikt, raskere prioritering av tiltak og mer informerte beslutninger. Samtidig er det viktig å huske at AI ikke er feilfri: algoritmer kan feiltolke data, overse kontekstuelle faktorer eller forsterke eksisterende skjevheter. AI bør derfor brukes som et supplement til menneskelig vurdering, ikke som en fasit.

AI og brukeropplevelser

Når AI integreres i selve tjenestene, kan den forbedre brukeropplevelsen ved å personalisere informasjon, forenkle navigasjon og tilby digitale assistenter som guider brukerne gjennom komplekse prosesser. Den kan også automatisere rutineoppgaver og gi beslutningsstøtte. Erfaring viser imidlertid at systemene kan gjøre direkte feil, feiltolke data, eller miste kontekst underveis, for eksempel når en samtale plutselig nullstilles i Copilot eller GPT. Slike hendelser kan frustrere brukere og undergrave tillit, selv om AI fortsatt brukes aktivt fordi den kan løse mange oppgaver effektivt. Dette viser at tillit til AI bygges gjennom både robusthet, forklarbarhet og kontroll. Brukerne må kunne forstå, følge og korrigere systemet når det er nødvendig.

AI på strategisk nivå

På strategisk nivå kan AI hjelpe virksomheter med å prioritere digitaliseringstiltak, analysere konsekvenser av endringer og optimalisere ressursbruk. Samtidig er AI alltid begrenset av kvaliteten og bredden på dataene den bygger på, og kan aldri fullt ut fange menneskelige og organisatoriske faktorer. Derfor bør AI ses som et kraftfullt supplement til menneskelig innsikt, ikke som en erstatning.

Potensial

AI har stort potensial til å effektivisere prosesser og forbedre tjenester, men suksess avhenger av å kombinere teknologiens styrker med kritisk menneskelig vurdering, nøye design, kontinuerlig overvåkning og en bevisst tilnærming til tillit og brukererfaring. Selv med feil og begrensninger kan AI være et verdifullt verktøy, men bare når det brukes med forståelse for både potensial og risiko.

Hvordan tjenestedesignere kan bruke AI i komplekse digitaliseringsprosjekter

Her er en konkret og praksisnær oversikt over hva en tjenestedesigner kan bruke AI til i prosjekter som handler om store, interne og forretningsspesifikke applikasjoner, ofte med en liten og spesialisert målgruppe. Dette er ikke generisk, det er tilpasset nettopp slike komplekse, interne systemer:

AI i innsiktsarbeidet

AI kan hjelpe tjenestedesigneren med å få rask oversikt i prosjekter hvor det finnes mye dokumentasjon, tekniske beskrivelser og historiske supportsaker. Den kan analysere store mengder tekst, oppdage mønstre i brukeratferd og trekke ut essensen fra intervjuer og rapporter. Det gjør innsiktsfasen raskere og mer datadrevet, samtidig som du beholder rollen som den som tolker og setter funnene i riktig kontekst.

Vær oppmerksom på at AI kan misforstå innhold eller overforenkle komplekse faglige nyanser.

AI for prosessforståelse og modellering

Store interne applikasjoner har ofte kompliserte arbeidsprosesser som er tidkrevende å kartlegge. AI kan lage førsteutkast til prosesskart, flytdiagrammer eller tjenestereiser basert på tekstlige beskrivelser. Du får et utgangspunkt å jobbe videre med, noe som reduserer tiden brukt på mekanisk kartlegging og frigjør kapasitet til å jobbe med kvalitet og finjusteringer sammen med fagmiljøene.

Vær oppmerksom på at forslagene kan være feilaktige eller mangelfulle og kan gi et misvisende bilde hvis de ikke kvalitetssikres grundig.

AI som støtte i idé- og konseptutvikling

Når målgruppen er liten og spesialisert, kan det være krevende å generere nok variasjon i løsningsforslag. AI kan bidra med alternative scenarier, tenke gjennom edge cases og foreslå variasjoner i brukerflyt eller funksjonsdesign. Det gir mer bredde tidlig i prosjektet og gjør det enklere å finne fram til gode retninger å jobbe videre med.

Vær oppmerksom på at konseptforslag kan være teknisk urealistiske eller ikke ta hensyn til organisatoriske begrensninger.

AI i prototyping

AI kan støtte arbeidet med prototyper ved å foreslå hjelpetekster, labels, feilmeldinger eller logikk i skjemaer. Den kan også simulere hvordan ulike typer brukere kan forstå et skjermbilde, og dermed gi flere perspektiver før faktiske brukertester gjennomføres. Resultatet blir mer gjennomarbeidede prototyper på kortere tid.

Vær oppmerksom på at AI-genererte forslag kan skape en falsk følelse av “ferdighet” og føre til mindre reell involvering av faktiske brukere.

AI for konsekvensanalyse

Endringer i interne systemer kan påvirke arbeidsflyten for kritiske roller. AI kan hjelpe til med å reflektere over hvilke steg som endres, hvem som berøres, og hvilke avhengigheter som oppstår. Den gir ikke fasitsvar, men hjelper deg å se konsekvensene tydeligere og raskere, slik at du kan ta bedre informerte valg.

Vær oppmerksom på at AI kan overse subtile avhengigheter, og analysene kan skape urealistisk trygghet hvis de tas for bokstavelig.

AI som kommunikasjonsstøtte i store prosjekter

Med mange involverte parter blir god kommunikasjon avgjørende. AI kan hjelpe med å skrive sammendrag, forenkle teknisk språk eller lage utkast til presentasjoner og rapporter. Det gir et godt utgangspunkt som kan tilpasses ulike målgrupper uten å bruke for mye tid på ren tekstproduksjon.

Vær oppmerksom på at AI kan formulere ting på en måte som er misvisende, for teknisk unøyaktig eller ikke tilpasset mottakerens behov.

AI i kontinuerlig forbedring

Når systemet er i bruk, kan AI analysere loggdata, bruksstatistikk og avvik for å avdekke friksjonspunkter eller ineffektivitet. Det gir et bedre grunnlag for å prioritere forbedringer og gjør det lettere å følge utviklingen over tid uten å gå gjennom store mengder rådata manuelt.

Vær oppmerksom på at AI kan tolke data uten å forstå konteksten, og feil i datagrunnlaget kan føre til gale forbedringsprioriteringer.

Oppsummering av risikoer ved bruk av AI i tjenestedesign

Selv om AI kan effektivisere arbeidet betydelig, følger det viktige risikoer som tjenestedesigneren må være bevisst på. AI kan mistolke informasjon, forenkle komplekse faglige sammenhenger og generere prosess- eller konseptforslag som virker plausible, men ikke stemmer med virkeligheten.

AI kan produsere ideer som er teknisk urealistiske eller organisatorisk umulige, og prototypetekster som ser mer gjennomarbeidet ut enn de er, noe som kan svekke behovet for reelle brukertester. AI-baserte analyser kan dessuten overskue kritiske avhengigheter, og automatiske konklusjoner kan gi en falsk trygghet. I tillegg kan kommunikasjon som genereres av AI være språklig korrekt, men faglig unøyaktig eller misvisende.

Til slutt kan datadrevne innsikter og forbedringsforslag være feil dersom grunnlaget er skjevt eller ufullstendig. Dette gjør at AI alltid må brukes med kritisk blikk og tydelig kvalitetssikring, som et støtteverktøy, ikke som beslutningstaker.