Hur kan konsulter dra nytta av AI?

Ingen har väl undgått den snabba utvecklingen inom AI-området? Vi har sett banbrytande framsteg på veckobasis från en mängd företag, som exempelvis Open AI, Microsoft, Alphabet, Anthropic, Tesla, A21 Labs, Meta och Amazon.

Tusentals snabbfotade startups har anammat dessa innovationer och integrerat AI-modellerna i sina produkter. Nya verktyg dyker upp dagligen och många av dem kan tillföra ett stort värde för oss konsulter och våra kunder.

Så kan konsulter nyttja AI-verktyg

Den vanligaste nyttoeffekten med många av dessa verktyg är tidsbesparing. Konsulter kan spara mycket tid i sina uppdrag och därmed leverera mer kundvärde snabbare. Ledtider för it-projekt kan förkortas och kostnader går att sänka. Slutresultatet är nöjdare kunder. 

För konsulter som anammar smarta AI-verktyg i sin leverans finns goda möjligheter till att bibehålla sina marginaler på en tuff marknad eller till om med öka marginalerna. Samma mängd konsultresurser kan serva fler kunder då tidsåtgången i uppdragen minskar. 

Tillämpningar för projektledare

Idag finns det gott om smarta verktyg för projektledare. Här kommer några exempel på hur du förenklar din vardag som projektledare.

Resursoptimering 

AI kan föreslå optimal allokering av resurser (mänskliga, ekonomiska etc.) för olika projektuppgifter. 

Exempel på verktyg: Wrike, Smartsheet, LiquidPlanner.

Automatiserad dokumentation och rapportering 

Dessutom skapar AI projektrapporter, statusuppdateringar och dokumentation. Genom att tillhandahålla rådata eller datapunkter kan AI generera omfattande och välstrukturerade dokument. 

Exempel på verktyg: Domo, Sisense.

Prioritering och schemaläggning av uppgifter 

AI-algoritmer prioriterar uppgifter baserat på olika faktorer som deadlines, resurstillgänglighet och strategisk betydelse för att optimera projektschemat.

Exempel på verktyg: Asana, Basecamp, Clickup.

Riskbedömning och riskbegränsning

AI kan förutsäga potentiella projektrisker genom att analysera tidigare data och nuvarande trender och erbjuda insikter om riskreduceringsstrategier. 

Exempel på verktyg: Monday.com, Riskturn, nTask. 

Kommunikation och samarbete 

AI-chatbotar eller virtuella assistenter kan underlätta smidigare kommunikation inom team, schemalägga möten, skicka påminnelser och översätta mellan olika språk, vilket förbättrar teamsamarbetet.

Exempel på verktyg: Slack med AI-plugin, Chanty.

Virtuella mötesassistenter

Dessutom kan AI spela in möten, skriva mötesanteckningar och identifiera åtgärder som diskuterades under mötet.

Exempel på verktyg: otter.ai, fireflies.ai, x.ai.

Tillämpningar för produktägare och kravanalytiker

Vi behöver inte längre börja från ett blankt papper och spendera massvis med tid på att fråga verksamheten vad de vill ha. Istället använder vi AI för att komma med kvalificerade gissningar på vilka krav som ställs som vi stämmer av med verksamheten. AI-verktyg analyserar även befintliga dokument skrivna i naturligt språk för att identifiera viktiga projektkrav och mål.

Automatiserad kravinsamling

Generativ AI samlar in och syntetiserar krav från olika intressenter genom naturlig språkbehandling. AI kan analysera och sammanställa dokument, e-postmeddelanden och mötesnoteringar för att identifiera nyckelkrav.

Exempel på verktyg: Chat GPT-4, IBM Watson, Qlerify.

Förbättrad kravvisualisering

AI-verktyg kan generera visuella representationer av krav vilket bidrar till bättre förståelse och kommunikation mellan intressenter.

Exempel på verktyg: Lucidchart, Qlerify.

Processmodellering – AI-driven processdesign 

AI går att använda för att föreslå en lämplig processmodell för verksamheten baserat på kunskap från liknande verksamheter.

Exempel på verktyg: Qlerify, Diagram GPT.

Processmodellering – Process Mining 

AI analyserar befintlig data och arbetsflöden för att föreslå optimala processmodeller. AI kan också förutsäga potentiella flaskhalsar och rekommendera förbättringar.

Exempel: Celonis Process Mining, Signavio Process Manager, Minit Process Mining.

Processmodellering – Simulering och prognoser

AI kan användas för att simulera olika processcenarier och prognostisera resultat, vilket hjälper till med beslutsfattande och processoptimering.

Exempel på verktyg: Bizagi Modeler.

AI-driven datamodellering

AI kan analysera en processmodell och utifrån denna föreslå vilket data som kan vara aktuellt att hantera i respektive processteg samt även skapa datamodeller för den underliggande databasen.

Exempel på verktyg: Qlerify.

Tillämpningar för utvecklare

För utvecklare finns en enorm flora av verktyg som kan frigöra tid från enkla och repetitiva uppgifter. Tiden som frigörs kan användas till mer avancerad problemlösning. 

Kodkomplettering och optimering

AI-verktyg kan föreslå kodkompletteringar, optimera befintlig kod och till och med skriva standardkod, vilket gör att utvecklare kan fokusera på mer komplexa uppgifter.

Exempel på verktyg: Github Copilot, Amazon CodeWhisperer, Kite, Chat GPT, Google Bard.

Buggdetektering och korrigering

AI kan analysera kod för att upptäcka buggar och sårbarheter, ibland till och med föreslå korrigeringar eller förbättringar.

Exempel på verktyg: SonarQube, DeepCode.

Automatiserad testning

AI-verktyg automatiserar delar av testarbetet och kan snabbt identifiera områden som behöver uppmärksamhet samt säkerställa kodkvalitet.

Exempel på verktyg: Selenium med AI plugin, Testim, Parasoft SOAtest, Applitools.

Förbättrad säkerhet

Dessutom kan AI övervaka applikationer för säkerhetshot och sårbarheter, vilket ger ett realtidsskydd.

Exempel på verktyg: Datadog, Splunk, Sumo Logic.

Tillämpningar för UX-Designers

Generativ AI har idag förmåga att skapa symboler, fotorealistiska bilder, video clips och wireframes etc. Det går även att skapa webbsidor och klickbara prototyper på bara några minuter! 

Automatiserad user research och dataanalys

AI kan analysera stora mängder användardata för att identifiera mönster och insikter, vilket hjälper designers att förstå användarbeteende och preferenser mer effektivt.

Exempel på verktyg: Crazy Egg.

Rapid prototyping och wireframing

AI-verktyg kan generera snabba designprototyper och wireframes baserat på grundläggande input, vilket påskyndar de inledande stadierna av designprocessen.

Exempel på verktyg: Uizard, Axure RP, InVision, Adobe XD, Balsamiq.

Automatiserade användartester och feedbackanalys

AI automatiserar processen för användbarhetstestning, samla in användarfeedback och ge handlingskraftiga insikter för att förbättra designen.

Exempel på verktyg: PlaybookUX. 

Innehållsgenerering

AI hjälper till att generera och optimera innehåll för UX, som att skapa text, bilder eller interaktiva element som är skräddarsydda för användarens sammanhang.

Exempel på verktyg: Adobe Sensei, Diagram.com (uppköpt av Figma), Figma med AI plugins (det finns över 200 AI plugins till figma!), DALL-E, Chat GPT-4.

Slutsats

Ovan exempel på tillämpningar är ett litet axplock av alla nya spännande möjligheter med AI för konsulter. Utvecklingen går extremt snabbt och det är svårt att ha koll på allting nytt. Ett sätt att hänga med i utvecklingen är att gå med i några grupper på LinkedIn.