Integrera AI-tools i företagets processer

Den snabba utvecklingen av AI fortsätter att skaka om affärsvärlden och gör det svårt för beslutsfattare att skilja mellan hype och verklig nytta. För att bygga hållbara och skalbara AI-lösningar som verkligen ger avkastning på investeringen krävs att man går från teoretiska diskussioner till praktisk tillämpning. Det är där tillämpad AI kommer in i bilden.

Tillämpad AI handlar om att gå från ord till handling, det vill säga att lämna rubrikerna och börja använda Artificiell Intelligens för att lösa verkliga affärsutmaningar. På Deel är det just detta som gör att vi kan erbjuda verkligt värdeskapande funktioner, som dygnet runt-support med Deel AI och proaktiva assistenter genom Deel AI Workforce.

I den här guiden går vi igenom vad tillämpad AI är, hur företag – inklusive Deel – använder AI-tools i praktiken, samt delar med oss av tips på hur du själv kan komma i gång.

Vad är tillämpad AI? (jämfört med generell AI och generativ AI)

Tillämpad AI syftar på Artificiell Intelligens som är utvecklad för att lösa ett specifikt problem eller uppfylla ett särskilt affärsbehov. Den är mindre hypotetisk än generell AI och mer fokuserad än generativ AI.

De viktigaste komponenterna i tillämpad AI

För strategiska beslutsfattare handlar tillämpad AI om att använda maskininlärning, språkbearbetning och automatisering för att lösa konkreta affärsutmaningar, såsom att minska kostnader, förbättra kundupplevelsen och effektivisera beslutsfattande.

Maskininlärning

Maskininlärning (ML) gör det möjligt för system att identifiera mönster i data och förbättra sin prestanda över tid utan explicit programmering. För företag innebär detta smartare prognoser, individanpassning och riskdetektion som kontinuerligt anpassar sig när nya data tillkommer.

Exempel: En detaljhandelskedja använder ML-modeller för att förutse säsongsbaserad efterfrågan, vilket säkerställer att rätt produkter finns på rätt plats. Detta minskar lagringskostnader samtidigt som försäljningen maximeras.

Språkbearbetning

Språkbearbetning gör det möjligt för AI att förstå och reagera på mänskligt språk, och att omvandla text eller tal till strukturerade affärsinsikter. Tekniken används exempelvis i chatbots, sentimentanalys och dokumentautomatisering, vilket ökar effektiviteten och förbättrar kundengagemanget.

Exempel: En bank använder språkbearbetning för att automatiskt granska låneansökningar och extrahera viktiga uppgifter från dokument, vilket snabbar upp handläggningen och förbättrar regelefterlevnaden.

AI-driven automatisering

Kombinationen av Artificiell Intelligens och automatiseringsverktyg effektiviserar repetitiva och regelstyrda affärsprocesser. Det minskar kostnader, skalar verksamhet och frigör medarbetare så att de kan fokusera på mer strategiskt värdeskapande arbete.

Exempel: Ett globalt HR-team använder AI-drivna automatiseringslösningar för att hantera onboarding av medarbetare, sätta upp lönekonton och initiera IT-behörigheter, helt utan manuell hantering.

Generativa modeller

Generativ AI skapar nytt innehåll, som rapporter, marknadsföringstexter eller scenarioanalyser, baserat på befintliga data. Tekniken påskyndar kreativitet, kunskapshantering och beslutsstöd och ger ledare snabbare tillgång till insikter och idéer.

Exempel: Ett konsultföretag använder generativ AI för att sammanfatta tusentals kundundersökningssvar till en kortfattad rapport med konkreta rekommendationer för företagsledningen.

Tillämpad AI i praktiken: Exempel från verkliga företag

Det bästa sättet att förstå teknik utan en examen i datavetenskap är att se hur den används i verkliga affärsscenarier. Här är några exempel, inklusive hur vi på Deel använder Artificiell Intelligens för att effektivisera processer och erbjuda AI-drivna lösningar till våra partners.

Läs om AI-baserade lärplattformar – funktioner och toppval

AI i samarbete: Smartare kommunikation i globala team

När man använder AI-tools kan man göra mycket mer än att bara skriva färdigt email. När de används på rätt sätt kan de underlätta kommunikationen över gränser och tidszoner, göra globala team mer sammansvetsade och främja effektivare samarbete. Exempel på detta är:

• Språkbearbetning används för att översätta konversationer i realtid mellan olika språk.
• Generativ AI och språkbearbetning används för att sammanfatta långa möten och lyfta fram viktiga åtgärdspunkter.
• Maskininlärningsalgoritmer analyserar kommunikationsmönster för att förbättra teamets arbetsflöden och effektivitet.
• Automatisering används för att schemalägga personliga meddelanden och säkerställa att kommunikationen sker i rätt tid över tidszoner.
• Maskininlärning används också för att intelligent organisera delade dokument och projektfiler så att de är lättåtkomliga för alla teammedlemmar.

AI inom HR: Smartare rekrytering, onboarding och medarbetarstöd

Inom HR är tillämpad AI särskilt värdefull för att automatisera repetitiva uppgifter, samtidigt som mänsklig inblandning säkerställer att beslut fattas rättvist och att människor förblir huvudansvariga beslutsfattare. Exempel på detta är:

• Maskininlärning används för att analysera CV:n och kandidatprofiler för att identifiera toppkandidater.
• Automatisering används för att skapa personliga onboarding-upplevelser med AI-drivna arbetsflöden och checklistor.
• Språkbearbetning och generativ AI ger medarbetare dygnet-runt-tillgång till svar på frågor om HR-policys, förmåner eller löner via chatbots.
• Maskininlärning används också för att analysera medarbetarfeedback och engagemangsdata för att förbättra medarbetarretentionen.

AI inom lönehantering: Automatisering av global löneadministration för noggrannhet och snabbhet

Marginalen för fel i lönehantering är mycket liten och att allt görs i tid är avgörande. Därför använder effektiva löneavdelningar AI för att minska misstag, effektivisera repetitiva processer och öka den totala produktiviteten. Exempel på detta är:

• Automatisering används för beräkning av löner, skatter och förmåner för att minska manuella fel.
• Automatisering används också för att snabba upp lönecykler och möjliggöra snabbare utbetalningar.
• Maskininlärningsalgoritmer upptäcker avvikelser eller fel innan utbetalningar genomförs.
• Generativ AI används för att skapa och sammanfatta lönerapporter för finansiell planering och revision.

AI inom regelefterlevnad: Minska risker med automatiska kontroller och övervakning

Att hålla sig uppdaterad om regelverk manuellt är ineffektivt och riskerar mänskliga misstag. Tillämpad AI kan minska riskerna genom att utföra uppgifter som annars kan vara tidskrävande för medarbetare. Exempel på detta är:

• Språkbearbetning används för kontinuerlig övervakning av regelverksuppdateringar och säkerställer att policys alltid är aktuella.
• Maskininlärningsalgoritmer granskar kontrakt och juridiska dokument för att säkerställa att de uppfyller compliance-krav.
• Maskininlärning och automatisering används för att i realtid upptäcka bedräglig aktivitet och misstänkta mönster.
• Automatisering och generativ AI används för att flagga icke-efterlevande transaktioner och kommunikationer när de sker, ofta med en sammanfattning av problemet.

Kom i gång: Tillämpad AI för globala team

Som med all banbrytande och spännande teknik finns det mycket brus kring Artificiell Intelligens. Genom att fokusera på AI-tools som löser konkreta problem kan beslutsfattare skära igenom bruset, göra smartare investeringar och skapa verkligt mätbar effekt.

Ett av de bästa sätten att komma i gång är med Deel AI Workforce: en uppsättning AI-assistenter som proaktivt hanterar specifika uppgifter, nästan som om de vore mänskliga medarbetare. Ingen programmering krävs, du kan helt enkelt börja använda dem direkt eller anpassa egna assistenter för en mängd olika funktioner.

Testa exempelvis Payroll Detective, som identifierar och åtgärdar lönefel innan de blir ett problem, eller Hiring Guru för att förfina din internationella rekryteringsstrategi.

Boka en demo för att lära dig mer och registrera dig för Deel AI Workforce för att vara bland de fösta att välkomna Deels AI-assistenter till ditt team.