Utviklingsteamet sier de får mye ut av AI, men dere ser det ikke igjen noe sted? Laben er full av ideer og initiativer, men få når produksjon? Det er helt som forventet: jobber dere riktig, genererer dere mange ideer og forkaster de fleste. Utfordringen er å vite hvilke som skal videre, og å kunne vise effekten når de tas i bruk.

I denne workshopen setter vi opp AI-initiativene deres som små eksperimenter med hypoteser og målekriterier, slik at dere kan måle underveis, justere – og regne hjem det som virker. For dette er i bunn og grunn vanlig, god produktutvikling, pakket inn som AI.

Dette går vi gjennom

• Lab og fabrikk: hvorfor gode AI-initiativer stopper opp – og hva som skiller idé fra leveranse.
• AI-initiativer som små eksperimenter: hypoteser, målekriterier og terskler for når noe er godt nok til å tas videre.
• Å regne hjem effekten – med et konkret kundeeksempel: Er dere faktisk raskere med Copilot? Hvor raske var dere før? Hva med teknisk gjeld? Merker brukerne noen forskjell? Og hvor ofte gjøres egentlig oppgaven?
• Styring som gir både retning og rom: Tight–Loose–Tight i praksis.
• AI-enablement som deler både wins og failures – som når automatisering av rutineoppgavene frigjør kundeservice til de langt viktigere oppgavene.

Hva sitter dere igjen med?

En konkret modell for å ta AI-initiativer fra idé til produksjon som målbare eksperimenter, og et opplegg for å måle og dele læring underveis, slik at dere kan vise effekten i stedet for å anta den.

Workshopen varer en halvdag.