AI-prognoser og beslutningsstøtte

Se hva som er i ferd med å skje – ikke bare hva som har skjedd

KI for beslutningsstøtte bruker dataene dere allerede har til å anslå hva som kommer: etterspørsel, kapasitet, frafall eller avvik. Tallene vises der beslutningene tas.

Les mer

Hva AI-prognoser er

AI-prognoser bruker historikk og mønstre i dataene deres til å anslå hva som sannsynligvis skjer videre. Det kalles også prediktiv analyse eller AI dataanalyse.

Poenget er ikke å spå perfekt, men å gi et bedre grunnlag enn magefølelse og de siste tallene alene.

Data fra flere systemer samlet

Gode prognoser trenger data fra flere steder – salg, lager, økonomi og drift. Vi henter dataene fra systemene dere bruker og samler dem på ett sted.

Hvordan vi samler data til ett dashboard, står i Endelig snakker systemene dine sammen.

Arbeidsflyt der prognosen brukes i beslutningen

KI for beslutningsstøtte i hverdagen

En prognose hjelper bare når den dukker opp der beslutningen tas: i innkjøpsbildet, i bemanningsplanen eller i ukemøtet. Vi bygger den inn i verktøyene dere allerede bruker, så ingen må åpne et eget system for å se den.

Kan beslutningen gjøres automatisk etter regler, se AI-automatisering av arbeidsflyt.

Søk som finner avvikende treff blant mange

Finn avvik før de blir problemer

Den samme teknikken kan varsle når noe skiller seg ut: en ordre som avviker, en maskin som oppfører seg annerledes eller en kunde som slutter å handle.

Varslet sier hva som er uvanlig og hvorfor, så en person kan vurdere det raskt.

Forklart med ord, ikke bare tall

AI kan skrive en kort forklaring til prognosen: hva som driver tallet, og hvor usikkert det er. Da er det lettere å stole på den og å si imot når noe ikke stemmer.

Skal forklaringen inn i en fast rapport, se AI til tilbud og rapporter.

Klikkbar prototype med skjermer og musepeker

Prototype først – test på egne data

Vi starter med en klikkbar prototype som viser prognoser bygget på et utvalg av deres egne data. Dere kan sammenligne med det som faktisk skjedde og drøfte hva som er nyttig.

Deretter tas løsningen i bruk tidlig og bygges videre. Se fra prototype til plattform i drift.

Vanlige spørsmål om AI-prognoser

Hvor mye data trengs for å lage prognoser med KI?

Det avhenger av hva som skal forutsies. Ofte holder historikken dere allerede har i ERP eller fagsystemet. Vi ser på dataene i prototypen og sier ærlig fra hvis de ikke er gode nok.

Hvor treffsikre blir prognosene?

Det vet vi først når vi tester på deres data. Derfor måler vi prognosene mot det som faktisk skjedde, og viser usikkerheten sammen med tallet.

Hva er forskjellen på et dashboard og prediktiv analyse?

Et dashboard viser hva som har skjedd. Prediktiv analyse bruker de samme dataene til å anslå hva som kommer. Ofte bygges de sammen, slik at prognosen står ved siden av tallene dere følger i dag.

Hva koster en løsning for AI-prognoser?

Antall datakilder og hvor prognosene skal vises, betyr mest. Et prognoseprosjekt kan ligge fra noen titusen kroner til flere millioner, avhengig av omfang – les Hva koster en skreddersydd løsning?