8 AI-forretningsideer som kan inspirere ditt neste produkt

De nyeste gjennombruddene innen KI-teknologi har skapt uendelige forretningsmuligheter for gründere og oppstartsbedrifter til å utvikle produkter som løser problemer som tidligere kunne ha blitt ansett som uløselige.

Teknologiorganisasjoner befinner seg i en unik situasjon, der vi nå har en løsning og prøver å finne et problem den kan løse.

Mange entusiastiske produktledere ønsker å utnytte KI for å gjøre verden til et bedre sted, men du trenger kanskje litt inspirasjon til det neste produktet eller den neste funksjonen du skal bygge med KI.

Denne listen over lønnsomme forretningsideer basert på KI vil inspirere kreativiteten din. Jeg håper disse ideene hjelper deg med å komme opp med nye ideer som setter KI i sentrum for ditt neste store prosjekt, eller integrerer det på en meningsfull måte i det eksisterende produktet ditt.

Fallgruver ved kunstig intelligens i digitale produkter

I dag virker det som om det finnes minst én KI-drevet funksjon i nesten alle typer produkter du bruker. Og altfor ofte virker det som om mange KI-produkter er lite gjennomtenkte. Men noen ganger er disse KI-funksjonene faktisk gode.

Én ting er klart: KI finnes overalt, og utbredelsen vokser raskt. Faktisk forventes markedet for KI-produkter å mer enn firedobles innen 2030.

Og med god grunn – KI har et enormt potensial til å løse problemer fra virkeligheten. Store språkmodeller (LLMs) tar for eksempel inn store mengder innhold og genererer nyttige svar basert på dette. Du kan bruke LLMs til å oppsummere Zoom-samtalene dine, generere e-poster, hjelpe deg med å skrive det neste innlegget ditt på sosiale medier og mye mer.

I mellomtiden kan universelle generatorer for visuelt innhold (DALL-E 2, SORA, MidJourney osv.) visualisere nesten hva som helst du beskriver for dem. Jeg skal bevise det: Her er en produktleder som slukker (bokstavelige) branner på jobb:

Men til tross for det enorme potensialet, følger det flere forbehold med å bruke KI-modeller i produktet ditt som du må ta hensyn til.

Fallgruve 1: De er ikke pålitelige

Det første store problemet med KI er den stadig økende mistilliten blant brukere til alt som er skapt av eller kjøres av KI. KI-modeller har en tendens til å gjøre mange feil. Så uansett hva KI gjør for deg, må du gå gjennom resultatet før du ferdigstiller arbeidet.

Den andre kilden til mistillit er KI-skjevhet. Hvis modellen mates med skjeve data, kan den ende opp med å gi resultater som i beste fall er feilaktige, og i verste fall rasistiske eller sexistiske.

Fallgruve 2: De er ingen mirakelkur

Det andre store problemet er bedriftenes evne til å skape noe nyttig ut av KI. Kvaliteten på modellen avhenger av kvaliteten på dataene du trener den med. Det er både kostbart og tidkrevende å samle inn data av høy kvalitet. Derfor ender mange selskaper opp med modeller som langt fra er nyttige for kundene deres.

Med alt dette i mente er det naturlig å bli begeistret for potensialet ved å starte en virksomhet innen kunstig intelligens. La oss se nærmere på noen forretningsideer basert på KI som kanskje kan utløse ditt neste gjennombrudd!

8 originale, nyttige og lønnsomme forretningsideer basert på KI

Her har jeg skissert flere gode AI-forretningsidéer for å komme i gang. Du kan tenke på hvordan disse idéene kan brukes i din sammenheng, eller dele dem med teamet ditt under neste økt for produktdesign eller idémyldring.

1. AI-generator for markedsføringsstrategier

Se for deg et produkt som kobler seg til de interne dataene dine og eksterne kilder (som markeds- og konkurrentundersøkelser), analyserer alt og lager en markedsføringsstrategi for produktet ditt. Hadde ikke det vært fantastisk?

• Teknologi: En hvilken som helst LLM- eller generativ AI-modell.
• Type data som trengs: Kontekst om produktet og målene dine, samt data fra interne og eksterne kilder.
• Hvorfor bruke AI: En markedsføringsstrategi krever mye kvalitativ input og gjennomtenkning. Vanlig programvare klarer ikke å generere en slik strategi.

Det er ikke enkelt å lage en markedsføringsstrategi. Du og teamet ditt kan bruke uker eller til og med måneder på å samle inn data, analysere den og omgjøre den til en gjennomarbeidet plan. Men en godt tilpasset LLM-modell kan i det minste lage et utgangspunkt på noen få sekunder.

2. System for oppdagelse av tollsvindel for offentlige etater

Dette kan være et system som leser tolldeklarasjoner og fraktdokumenter og kombinerer dem med andre relevante data for å gi hver person eller virksomhet som går gjennom fortollingen, en risikoscore for svindel.

• Teknologi: Tilpasset ML-modell.
• Type data som trengs: Skatte- og tolldokumenter fra legitime og svindelaktige virksomheter.
• Hvorfor bruke AI: Eksisterende programvare for svindeloppdagelse uten AI er svært ineffektiv.

Tollbetjenter klarer ikke å kontrollere hver eneste last, noe som betyr at de bare oppdager en liten andel av de svindelaktige varene som passerer grensen. Med prediktiv AI kan de bruke den begrensede tiden sin på å kontrollere virksomhetene som mest sannsynlig vil begå svindel.

3. AI-drevet cybersikkerhetsassistent

Hva om det fantes en liten widget på skjermen din som hele tiden kunne gi deg tips om hvordan du kan gjøre nettlesingen og det daglige arbeidet ditt sikrere, og varsle deg når du gjør noe farlig?

• Teknologi: Tilpasset ML-modell.
• Type data som trengs: Brukeratferdsdata om nettlesing og bruk av apper.
• Hvorfor bruke AI: Antivirusprogramvare er begrenset til å oppdage farlige lenker og programvare, men det finnes mange andre måter brukere kan utføre usikre handlinger på.

Med en AI-assistent kan du unngå å bruke dårlige passord, klikke på søppelannonser, installere spionprogramvare ved et uhell og kjøre skjulte utvinningsskript.

4. Adaptiv e-læringsplattform for tilpassede læringsopplevelser

Se for deg en nettbasert utdanningsplattform der kursplanen ikke er fast. I stedet tilpasses den bakgrunnen, ferdighetene og læringsstilen din. Den kan endre undervisningsstilen (teori kontra praktiske eksempler), innholdet i forståelsesquizene og til og med kursets hastighet og intensitet.

• Teknologi: Tilpasset ML-modell.
• Type data som trengs: Studentenes atferdsdata fra ulike kurstyper, samt studentenes vurderinger av kursene.
• Hvorfor bruke AI: Det er svært vanskelig å tilpasse kursstrukturen til enkeltpersoner ved hjelp av klassisk programvare.

Ved å tilpasse kurset til hver enkelt person øker du sjansene for at de fullfører det og tilegner seg kunnskap de kan bruke i virkeligheten.

5. AI-løsning for prediktiv analyse og databaserte beslutninger

Dette ville vært et AI-verktøy som kobler seg til databasen din og forutsier produktets ytelse. Du kan forutsi økonomiske nøkkeltall, retensjonsrater og effekten av endringer du gjør i produktet.

• Teknologi: Tilpasset ML-modell.
• Type data som trengs: Produktanalysedata fra en gitt periode, sammen med den eventuelle KPI-ytelsen fra et antall måneder til ett år etter den valgte perioden.
• Hvorfor bruke AI: Det finnes for mange variabler til at vanlig programvare for prediktiv dataanalyse kan behandle dem og gi et pålitelig resultat. AI i dataanalyse fjerner denne belastningen.

Se for deg at du lanserer en funksjon og umiddelbart ser effekten på nøkkeltallene dine. På denne måten kan du håndtere produktidéene dine bedre og omgjøre dem til resultater av høy kvalitet.

6. Forretningsmodellgenerator med prisstrategi og prediksjon av konkurransefortrinn

Se for deg et verktøy der du beskriver forretningsideen din og forklarer problemet i virkeligheten du ønsker å løse, og som kommer opp med en forretningsmodell som mest sannsynlig vil fungere for det fremtidige produktet ditt. Den kan inkludere prisstrategi, funksjoner for å slå konkurrentene og mer. Du kan til og med integrere den med programvaren din for idéhåndtering for å skape en sømløs arbeidsflyt for produktutvikling.

• Teknologi: En hvilken som helst LLM (for eksempel ChatGPT) eller generativ AI-modell.
• Type data som trengs: Forretningsmodeller, funksjoner og priser for ulike produkter, sammen med informasjon om hvorvidt de lyktes eller mislyktes.
• Hvorfor bruke AI: Det er for mange faktorer du må ta hensyn til i en forretningsmodell. Vanlig programvare kan håndtere noen få av dem, men ikke alle samtidig.

Oppstartsbedrifter gjør mange feil og kaster bort verdifull tid på prøving og feiling for å finne frem til den optimale forretningsmodellen. Et slikt verktøy kan gi deg en levedyktig og solid modell på få minutter.

7. AI-chatbot for foreløpig diagnose innen helsevesenet

Hva om du kunne beskrive symptomene dine og hvordan du føler deg for en chatbot, og den kunne fortelle deg hvilken lege du bør oppsøke, og om det haster eller ikke? Disse AI-drevne chatbotene kan også gi deg råd om hva du bør gjøre før hjelpen kommer i kritiske situasjoner.

• Teknologi: En svært spesialtilpasset LLM for helsevesenet.
• Type data som trengs: Data om pasientbehandling; liste over symptomer og pasientenes tidligere sykehistorie, sammen med diagnostiserte medisinske tilstander.
• Hvorfor bruke AI: For en slik tjeneste trenger du et stort kundestøtteteam med medisinsk kunnskap. Det ville gjort tjenesten din ganske kostbar.

Hver gang du føler deg dårlig, kan du i stedet for å få panikk og prøve å google symptomene dine (ikke gjør det!) ha en praktisk assistent som forklarer hva som skjer med deg, og hjelper deg med å avgjøre hva du bør gjøre videre.

8. AI-basert prosessoptimaliseringsmotor for effektiv forsyningskjedestyring

Dette kan være en optimaliseringsmotor for store logistikkbedrifter som kobler seg til alle systemene deres og foreslår ruter og tidspunkter som er mest optimale for levering av varer.

• Teknologi: Tilpasset ML-modell.
• Type data som trengs: Fraktruter; avgangs- og ankomsttider; logger for lagerstyring; data om varer som mottas og sendes fra hvert sorteringssenter og så videre.
• Hvorfor bruke AI: Dagens automatiseringsmotorer for forsyningskjeder er komplekse og ineffektive. I tillegg er funksjonaliteten deres ganske vanskelig å vedlikeholde.

Produktet ditt vil koordinere arbeidet med sortering og frakt av produkter, og prosjektlederne dine kan bruke tiden sin på å tilføre verdi til tjenesten i stedet for å vedlikeholde prosessen.

Selskaper som leder den AI-drevne revolusjonen

AI-ideene for oppstartsbedrifter ovenfor virker ganske lovende, ikke sant? Men jeg er sikker på at mange av dere fortsatt er skeptiske. Å starte en ny virksomhet er tross alt vanskelig – og å bygge AI-modeller er enda vanskeligere. Men det er fullt mulig å lykkes med AI, og disse selskapene beviser det.

Zestimate: Beregning av eiendomsverdien din med maskinlæring

Zestimate er utviklet av eiendomsplattformen Zillow. Den gir deg en estimert verdi på huset ditt eller en annen type bygning, basert på en rekke faktorer.

Zestimate har vært en vinn-vinn-funksjon både for Zillow og kundene deres. Zillow økte brukerengasjementet ved å gi folk en grunn til å besøke plattformen regelmessig. Brukerne kunne på sin side få en realistisk pris på huset sitt. Ved hjelp av AI økte Zillow kvaliteten på verdivurderingene sine drastisk.

Clerk.io: Informasjonskapselløst e-handelssøk og anbefalinger

Clerk er et SaaS-tillegg som kobler seg til e-handelsplattformen din. Det bruker kraftige AI-algoritmer for å effektivisere søke- og anbefalingsmotorene dine, og gir en bedre kundeopplevelse.

Ved hjelp av egenutviklet AI har de også klart å håndtere søkeautofullføring og anbefalinger uten bruk av informasjonskapsler, noe som øker personvernet for e-handelsnettstedene som tar løsningen i bruk.

Synthesia: Generering av videoer med studiokvalitet

Synthesia er en AI-app for innholdsproduksjon som genererer videofortellinger basert på teksten du oppgir. Ved hjelp av egne modeller for behandling av naturlig språk (NLP) og generativ AI viser de deg avatarer av personer som leser opp teksten din i en video.

Dette verktøyet reduserer kostnadene ved videoproduksjon betydelig. Det hjelper bedrifter i ulike bransjer med å oppnå bedre kundeengasjement gjennom videoinnhold for målgruppene deres.

Snyk: Oppdagelse av sårbarheter i programvareutvikling

Snyk er et verktøy som analyserer koden du har skrevet, og gir verdifull innsikt i sikkerhetsnivået. Snyks egenutviklede AI-modell integreres med utviklingsmiljøet ditt og støttes av de fleste store leverandørene. Når det er satt opp, fungerer det som en virtuell assistent som gir tilbakemeldinger i sanntid om sårbarheter du har etterlatt i koden og arbeidsflyten din.

Leverandøren oppdaterer kontinuerlig sårbarhetsdatabasen med de nyeste markedstrendene for å sikre at du også er beskyttet mot de nyeste truslene.

AI-teknologi er kommet for å bli

AI dominerer landskapet innen programvarebransjen. Hvis du vil bygge noe som kan konkurrere i dagens marked og levere svært høy kundetilfredshet, har du ikke noe annet valg enn å ta i bruk AI.

Jeg håper denne listen over AI-baserte forretningsideer hjalp deg med å utforme en ny produktidé og inspirerte deg til å begynne å bygge den!

Ikke glem å abonnere på nyhetsbrevet vårt for flere ressurser og veiledninger innen produktledelse, samt de nyeste podkastene, intervjuene og annen innsikt fra bransjeledere og eksperter.