AI-potensialet er grundig kartlagt. Kanskje grundigere enn noen annen teknologi før den faktisk er tatt i bruk. Men, altfor mange virksomheter behandles AI fortsatt som et månelandingsprosjekt. Ambisjonen blir å planlegge store, helhetlige «AI-transformasjoner» som skal revolusjonere alt på en gang. Resultatet er ofte det motsatte: Lange veikart, mange workshops og lite faktisk endring.

Min erfaring er at det lønner seg å gjøre det motsatte. De virksomhetene som lykkes med AI i dag, gjør sjelden noe spektakulært. De automatiserer ikke alt. De automatiserer én ting.

Et bedre utgangspunkt er å identifisere én konkret oppgave som:

·      gjentas ofte

·      er manuelt og tidkrevende

·      stjeler tid

Automatiser akkurat den. Mål effekten. Gå videre til neste.

Selv en begrenset innsats kan gi stor effekt. Én times arbeid brukt på å automatisere en enkel rutine kan fort spare ti timer manuelt arbeid hver uke. Over tid bygges det en kultur for automatisering: lav risiko, høy læring og tydelig verdi. Hver vellykket automatisering finansierer og informerer den neste.

Automatisering uten tunge utviklingsprosjekter

Dette er også enklere enn mange tror. Terskelen for å automatisere er blitt dramatisk senket de siste årene, blant annet gjennom moderne no-code- og low-code-verktøy.

Plattformer som n8n er et godt eksempel. Som en åpen kildekode-løsning lar den team bygge avanserte arbeidsflyter gjennom et visuelt grensesnitt, med hundrevis av ferdige integrasjoner og innebygde AI-funksjoner. Resultatet er at små team kan automatisere prosesser som tidligere krevde egne utviklingsprosjekter.

I praksis ser vi at kombinasjonen av AI og slike verktøy gir betydelige gevinster innen alt fra IT-drift og rapportering til kundeservice og innholdsproduksjon, ofte med hundrevis av sparte timer hver måned.

90 prosent reduksjon i manuelt arbeid

Et konkret eksempel fra vårt arbeid i Forte illustrerer dette godt.

En av våre kunder håndterer et raskt voksende produktsortiment, med nye varer som lanseres hver uke. Produktdata kommer fra flere leverandører, i varierende kvalitet og format. Tidligere tok det ofte opptil én time per produkt å samle, rydde og strukturere informasjon før den kunne legges inn i PIM-systemet.

Med 20–50 nye produkter i uken ble dette raskt en betydelig flaskehals.

Løsningen ble en AI-drevet arbeidsflyt som automatiserer hele prosessen. Systemet henter produktdata fra ulike kilder, genererer ferdig innhold og strukturerer alt i korrekt PIM-format – inkludert produktbeskrivelser, kategorisering, bruksanvisning og stikkord – tilpasset virksomhetens definerte tone of voice.

Resultatet var tydelig:

·      Tidsbruk per produkt redusert fra rundt 60 minutter til cirka 5 minutter

·      Over 90 prosent reduksjon i manuelt arbeid

·      240–600 timer frigjort per måned

·      Mer konsistent kvalitet og raskere publisering

Én automatisert arbeidsflyt var nok til å øke både kapasitet, kvalitet og skalerbarhet.

Jeg mener oppskriften for å lykkes med AI i 2026 er overraskende enkel:

·      Start med én prosess

·      Automatiser den

·      Mål effekten

·      Gjenta

AI trenger ikke et månelandingsprosjekt. Det trenger retning, nøkternhet og vilje til å begynne i det små. For det er nettopp slik reell forretningsverdi skapes: én arbeidsflyt om gangen.

Og kanskje viktigst av alt: Hver vellykket automatisering gjør neste enklere.