Hvorfor AI-prosjektene dine feiler (og det er ikke teknologiens skyld)

Datakaos er den virkelige AI-utfordringen

Jeg leser nettopp en interessant artikkel fra AI News om Boomi og deres konsept om "data activation". De treffer spikeren på hodet: AI-prosjekter feiler ikke fordi teknologien er dårlig, men fordi dataene våre er et rot.

Dette ser jeg hver eneste dag hos norske bedrifter. Kundedata i CRM-et, regnskapsdata i et annet system, produktdata spredt utover Excel-filer og gamle databaser. Når vi så skal mate dette til Claude eller ChatGPT, blir resultatet naturlig nok elendig.

Hva jeg anbefaler norske bedrifter

Start med datakartet ditt. Før du tenker AI, lag en oversikt over hvor dataene dine faktisk ligger. Jeg bruker ofte n8n til å koble sammen forskjellige systemer - det er mye mer overkommelig enn folk tror.

Test med små prosjekter først. Velg én datakilde og ett AI-verktøy. Jeg anbefaler å starte med Claude - det håndterer rotete data bedre enn de fleste alternativer. Få dette til å fungere før du kompliserer det.

Bygg broer, ikke nye siloer. Mange bedrifter tror de trenger helt nye systemer. Ofte holder det å koble sammen det du allerede har. Vi har hjulpet flere kunder med enkle API-koblinger som gjorde underverker.

Min erfaring fra virkeligheten

For et par måneder siden hjalp vi en liten importbedrift i Oslo. De hadde kundedata i Visma, produktinfo i Excel, og bestillinger i et eget system. AI-chatboten deres ga helt meningsløse svar fordi den ikke kunne se sammenhengen.

Løsningen? Vi brukte n8n til å synkronisere dataene hver natt, og plutselig kunne Claude gi presise svar om kundehistorikk og produktanbefalinger.

Start i dag

Boomi har rett i at "data activation" er nøkkelen. Men du trenger ikke deres enterprise-løsning for å komme i gang. Start med å kartlegge dataene dine, velg ett konkret problem å løse, og test med Claude eller ChatGPT.

Mitt tips: Bruk en uke på å forstå hvor dataene dine ligger. Det er den beste AI-investeringen du kan gjøre.