8 AI-forretningsidéer til inspiration til dit næste produkt

De seneste gennembrud inden for AI-teknologi har skabt uendelige forretningsmuligheder for iværksættere og startups, som kan udvikle produkter, der løser problemer, der tidligere blev anset for at være uløselige.

Teknologivirksomheder befinder sig i en unik situation, hvor vi nu har en løsning og forsøger at finde et problem, den kan løse.

Mange engagerede produktledere ønsker at udnytte AI til at gøre verden til et bedre sted, men du har måske brug for inspiration til det næste produkt eller den næste funktion, du vil bygge med AI.

Denne liste over rentable AI-forretningsidéer vil inspirere din kreativitet. Jeg håber, at disse idéer hjælper dig med at finde på nye idéer, så AI kommer i centrum for dit næste store projekt, eller så du kan integrere teknologien på en meningsfuld måde i dit eksisterende produkt.

Faldgruber ved kunstig intelligens i digitale produkter

I dag virker det, som om der er mindst én AI-drevet funktion i næsten alle de produkter, du bruger, uanset hvilken type produkt der er tale om. Og alt for ofte virker det, som om mange AI-produkter er dårligt gennemtænkte. Men nogle gange er disse AI-funktioner faktisk gode.

Én ting er klar: AI findes overalt, og dens tilstedeværelse vokser hurtigt. Faktisk forventes markedet for AI-produkter at blive mere end firedoblet frem mod 2030.

Og det er der god grund til—AI har et enormt potentiale til at løse problemer fra det virkelige liv. Store sprogmodeller (LLMs) tager for eksempel store mængder indhold og genererer nyttige svar baseret på det. Du kan bruge LLM'er til at opsummere dine Zoom-opkald, generere e-mails, hjælpe dig med at skrive dit næste opslag på sociale medier og meget mere.

I mellemtiden kan universelle generatorer af visuelt indhold (DALL-E 2, SORA, MidJourney osv.) visualisere stort set alt, hvad du beskriver for dem. Jeg vil bevise det: Her er en produktchef, der bogstaveligt talt slukker brande på arbejdet:

Men på trods af deres enorme potentiale medfører brugen af AI-modeller i dit produkt flere forbehold, som du er nødt til at tage i betragtning.

Faldgrube 1: De er ikke pålidelige

Det første store problem med AI er den voksende mistillid blandt brugere til alt, der er skabt eller køres af AI. AI-modeller har en tendens til at begå mange fejl. Så uanset hvad AI gør for dig, er du nødt til at gennemgå resultatet, før du færdiggør dit arbejde.

En anden kilde til mistillid er AI-skævhed. Hvis modellen fodres med forudindtagede data, kan den ende med at returnere resultater, der i bedste fald er ukorrekte og i værste fald racistiske eller sexistiske.

Faldgrube 2: De er ikke en mirakelkur

Det andet store problem er virksomhedernes evne til at skabe noget nyttigt ud af AI. Modellens kvalitet afhænger af kvaliteten af de data, du træner den med. Det er dyrt og tidskrævende at indsamle data af høj kvalitet. Derfor ender mange virksomheder med modeller, der langt fra er reelt nyttige for deres kunder.

Med alt dette i tankerne er det naturligt at være begejstret over potentialet ved at lancere en virksomhed inden for kunstig intelligens. Lad os dykke ned i nogle AI-forretningsidéer, der måske kan inspirere til dit næste gennembrud!

8 originale, nyttige og rentable AI-forretningsidéer

Her har jeg beskrevet flere gode AI-forretningsidéer for at sætte gang i processen. Du kan overveje, hvordan disse idéer kan anvendes i din sammenhæng, eller dele dem med dit team under jeres næste session om produktdesign eller brainstormingssession.

1. AI-generator til markedsføringsstrategier

Forestil dig et produkt, der opretter forbindelse til dine interne data og eksterne kilder (f.eks. markeds- og konkurrentundersøgelser), analyserer det hele og udarbejder en markedsføringsstrategi for dit produkt. Ville det ikke være fantastisk?

• Teknologi: En hvilken som helst LLM- eller generativ AI-model.
• Påkrævet datatype: Kontekst om dit produkt og dine mål samt data fra interne og eksterne kilder.
• Hvorfor bruge AI: En markedsføringsstrategi kræver mange kvalitative input og overvejelser. Almindelig software kan ikke generere en sådan.

Det er ikke nogen nem opgave at udarbejde en markedsføringsstrategi. Du og dit team bruger måske uger eller endda måneder på at indsamle data, analysere dem og omsætte dem til en solid plan. Men en velegnet LLM-model kan i det mindste udarbejde et udgangspunkt på få sekunder.

2. System til afsløring af toldsvindel for offentlige myndigheder

Det kunne være et system, der læser toldangivelser og fragtmanifester og kombinerer dem med andre relevante data for at give en svindelrisikoscore for hver person eller virksomhed, der gennemgår toldbehandling.

• Teknologi: Specialtilpasset ML-model.
• Påkrævet datatype: Skatte- og tolddokumenter fra legitime virksomheder og virksomheder, der begår svindel.
• Hvorfor bruge AI: Eksisterende software til afsløring af svindel uden AI er meget ineffektiv.

Toldere kan ikke kontrollere hvert eneste stykke gods, hvilket betyder, at de kun opdager en lille del af de svindelvarer, der passerer grænsen. Med forudsigende AI vil de bruge deres begrænsede tid på at kontrollere de virksomheder, der med størst sandsynlighed vil begå svindel.

3. AI-drevet cybersikkerhedsassistent

Hvad nu, hvis der var en lille widget på din skærm, som konstant kunne give dig tips til, hvordan du gør din internetbrug og dit daglige arbejde mere sikkert, og advare dig, når du gør noget farligt?

• Teknologi: Specialtilpasset ML-model.
• Påkrævet datatype: Data om brugernes adfærd ved internetbrug og anvendelse af apps.
• Hvorfor bruge AI: Antivirussoftware er begrænset til at opdage farlige links og programmer, men brugere kan udføre mange andre usikre handlinger.

Med en AI-assistent kan du undgå at bruge dårlige adgangskoder, klikke på spamagtige annoncer, installere spyware ved et uheld og køre skjulte miningscripts.

4. Adaptiv e-læringsplatform til skræddersyede læringsoplevelser

Forestil dig en onlineundervisningsplatform, hvor klassens dagsorden ikke er fastlagt. I stedet tilpasser den sig til din baggrund, dine færdigheder og din læringsstil. Den kunne ændre undervisningsformen (teori kontra praktiske eksempler), indholdet i forståelsesquizzerne og endda selve kursets hastighed og intensitet.

• Teknologi: Specialtilpasset ML-model.
• Påkrævet datatype: Data om de studerendes adfærd på forskellige typer kurser samt de studerendes vurderinger af kurserne.
• Hvorfor bruge AI: Det er meget svært at tilpasse kursusstrukturen til den enkelte med klassisk software.

Ved at tilpasse kurset til hver enkelt person øger du sandsynligheden for, at de gennemfører det og tilegner sig viden, som de kan bruge i det virkelige liv.

5. AI-løsning til forudsigende analyse og datadrevet beslutningstagning

Dette ville være et AI-værktøj, der opretter forbindelse til din database og forudsiger dit produkts resultater. Du kunne forudsige økonomiske nøgletal, fastholdelsesrater og virkningerne af ændringer, du foretager i dit produkt.

• Teknologi: Specialtilpasset ML-model.
• Påkrævet datatype: Produktanalysedata fra en given periode sammen med de eventuelle KPI-resultater fra et antal måneder til et år efter den valgte periode.
• Hvorfor bruge AI: Der er for mange variabler til, at almindelig software til forudsigende dataanalyse kan behandle dem og levere et pålideligt resultat. AI i dataanalyse fjerner denne byrde.

Forestil dig at lancere en funktion og øjeblikkeligt se dens indvirkning på dine målinger. På den måde kan du administrere dine produktidéer bedre og omsætte dem til resultater af høj kvalitet.

6. Generator til forretningsmodeller med forudsigelse af priser og konkurrencefordele

Forestil dig et værktøj, hvor du beskriver din forretningsidé og forklarer det virkelige problem, du ønsker at løse, hvorefter det udarbejder en forretningsmodel, der med størst sandsynlighed vil fungere for dit fremtidige produkt. Den kunne omfatte prisstrategien, funktioner, der kan slå konkurrenterne, og meget mere. Du kunne endda integrere det med din software til idéhåndtering for at skabe et problemfrit workflow til produktudvikling.

• Teknologi: Enhver LLM (f.eks. ChatGPT) eller generativ AI-model.
• Type data, der er nødvendig: Forretningsmodeller, funktioner og priser for forskellige produkter samt oplysninger om, hvorvidt de blev en succes eller mislykkedes.
• Hvorfor bruge AI: Der er for mange faktorer, du skal tage højde for i en forretningsmodel. Almindelig software kan håndtere nogle få, men ikke dem alle på samme tid.

Startups begår mange fejl og spilder værdifuld tid på forsøg og fejltagelser for at nå frem til deres optimale forretningsmodel. Et værktøj som dette kunne give dig en levedygtig og velfunderet model på få minutter.

7. AI-chatbot til sundhedsvæsenet for foreløbig diagnose

Hvad nu, hvis du kunne beskrive dine symptomer og fortælle en chatbot, hvordan du har det, og den derefter kunne fortælle dig, hvilken læge du skulle opsøge, og om det er akut eller ej? Disse AI-drevne chatbots kunne også give dig råd om, hvad du skal gøre, inden hjælpen når frem i kritiske situationer.

• Teknologi: En stærkt tilpasset LLM til sundhedssektoren.
• Type data, der er nødvendig: Data om patientpleje; en liste over patienters symptomer og tidligere sygehistorik samt diagnosticerede sygdomme.
• Hvorfor bruge AI: Til en sådan tjeneste ville du have brug for et stort kundesupportteam med medicinsk viden. Det ville gøre din tjeneste temmelig dyr.

Når du føler dig utilpas, kunne du i stedet for at gå i panik og forsøge at google dine symptomer (lad være med det!) have en praktisk assistent, der forklarer, hvad der sker med dig, og hjælper dig med at beslutte, hvad du skal gøre som det næste.

8. AI-baseret procesoptimeringsmotor til effektiv styring af forsyningskæden

Denne løsning kunne være en optimeringsmotor til store logistikvirksomheder, som kunne oprette forbindelse til alle deres systemer og foreslå de mest optimale ruter og tidspunkter for levering af varer.

• Teknologi: Tilpasset ML-model.
• Type data, der er nødvendig: Transportruter; afgangs- og ankomsttidspunkter; logfiler fra lagerstyringen; data om varer, der modtages og afsendes fra hvert sorteringscenter osv.
• Hvorfor bruge AI: De nuværende automatiseringsmotorer til forsyningskæder er komplekse og ineffektive. Derudover er deres funktionalitet ret vanskelig at vedligeholde.

Dit produkt ville koordinere arbejdet med sortering og forsendelse af produkter, og dine projektledere kunne fokusere deres tid på at skabe merværdi for din tjeneste i stedet for at vedligeholde processen.

Virksomheder, der fører an i den AI-drevne revolution

AI-startupidéerne ovenfor ser ret lovende ud, ikke? Men jeg er sikker på, at mange af jer stadig er skeptiske. Når alt kommer til alt, er det svært at opbygge en ny virksomhed – og det er endnu sværere at udvikle AI-modeller. Men det er mere end muligt at opnå succes med AI, og disse virksomheder beviser det.

Zestimate: Estimering af værdien af din ejendom med maskinlæring

Zestimate er udviklet af ejendomsplatformen Zillow. Den giver dig en estimeret værdi af dit hus eller enhver anden type bygning baseret på en række forskellige faktorer.

Zestimate har været en fordel for både Zillow og virksomhedens kunder. Zillow øgede brugerengagementet ved at skabe en grund til, at folk konstant besøger platformen. Brugerne kunne på den anden side få en realistisk pris på deres hus. Ved hjælp af AI øgede Zillow kvaliteten af deres vurderinger markant.

Clerk.io: E-handelssøgning og anbefalinger uden cookies

Clerk er et SaaS-plugin, der opretter forbindelse til din e-handelsplatform. Det bruger effektive AI-algoritmer til at strømline dine søge- og anbefalingsmotorer, hvilket giver en forbedret kundeoplevelse.

Gennem egenudviklet AI har de også formået at håndtere søgeautofuldførelse og anbefalinger uden brug af cookies, hvilket øger niveauet af databeskyttelse for de e-handelswebsteder, der implementerer det.

Synthesia: Generering af videoer i studiekvalitet

Synthesia er en AI-app til indholdsoprettelse, der genererer videofortælling ud fra den tekst, du angiver. Ved hjælp af deres interne modeller til naturlig sprogbehandling (NLP) og generativ AI viser de dig avatarer af personer, der læser din tekst op i en video.

Dette værktøj reducerer prisen på videoproduktion betydeligt. Det hjælper virksomheder i forskellige brancher med at opnå bedre kundeengagement gennem videoindhold til deres målgrupper.

Snyk: Detektering af sårbarheder i softwareudvikling

Snyk er et værktøj, der analyserer den kode, du har skrevet, og giver værdifuld indsigt i dens sikkerhedsniveau. Snyks egenudviklede AI-model integreres med dit udviklingsmiljø og understøttes af de fleste større udbydere. Når det er konfigureret, fungerer det som en virtuel assistent, der giver feedback i realtid om sårbarheder, du har efterladt i din kode og arbejdsgang.

Udbyderen opdaterer konstant sin sårbarhedsdatabase med de nyeste markedstendenser for at sikre, at du er beskyttet mod selv de nyeste trusler.

AI-teknologi er kommet for at blive

AI dominerer softwareforretningslandskabet. Hvis du vil bygge noget, der kan konkurrere på det nuværende marked og levere fantastiske niveauer af kundetilfredshed, har du ikke andet valg end at tage AI i brug.

Jeg håber, at denne liste over AI-baserede forretningsidéer hjalp dig med at forme en ny produktidé og inspirerede dig til at begynde at bygge den!

Glem ikke at tilmelde dig vores nyhedsbrev for flere ressourcer og vejledninger om produktstyring samt de nyeste podcasts, interviews og andre indsigter fra brancheledere og eksperter.