Et AI-Proof of Concept er ofte afgørende for, om digitaliseringsinitiativer bliver en succes eller fiasko. Mange virksomheder starter deres AI-projekt uden en klar plan – og undrer sig senere over skuffende resultater.
Virkeligheden viser: Størstedelen af alle AI-pilotprojekter når aldrig ud i produktion. Ikke fordi teknologien fejler, men fordi grundlæggende planlægningsfejl allerede begås i PoC-fasen.
Denne guide viser dig, hvordan du strukturerer og implementerer AI-Proof of Concepts fra start til slut. Du lærer, hvilke fire faser der er afgørende, hvordan du definerer realistiske succeskriterier, og hvordan du undgår klassiske faldgruber.
Til sidst står du med en klar køreplan for din næste AI-PoC – med konkrete tjeklister, projektplaner og målbare succeskriterier.
Hvad kendetegner et succesfuldt AI-Proof of Concept?
Et AI-Proof of Concept er mere end et teknisk eksperiment. Det dokumenterer, at en AI-løsning faktisk kan løse en konkret forretningsudfordring – under realistiske forhold, med rigtige data og på acceptabel tid.
Den vigtigste forskel til andre projekttyper? En PoC har altid et klart slutpunkt. Efter maksimalt 12 uger ved du: Virker løsningen – eller gør den ikke?
Succesfulde AI-PoC’er har tre markante karakteristika:
Fokus på ét konkret problem: I stedet for ”AI til det hele” løser du én velafgrænset udfordring. For eksempel: Automatisk klassificering af indgående servicetickets – fremfor at ville revolutionere hele kundeservicen.
Målbare succeskriterier: Allerede før start fastlægger du præcis, hvad ”succes” betyder. 85 procents nøjagtighed i dokumentklassificering? 30 procents tidsbesparelse på tilbudsgenerering?
Realistisk databasis: Du arbejder med de data, du faktisk har – ikke dem, du gerne ville have haft. Rodede Excel-lister er ofte et bedre udgangspunkt end perfekte datamodeller, der først er færdige om to år.
Men pas på klassiske fejl: Mange forveksler en PoC med en demo. En demo viser, hvad der teoretisk er muligt. En PoC beviser, hvad der faktisk fungerer i din specifikke kontekst.
Tidsrammen er afgørende. Trækker din PoC ud over tre måneder, er den for kompleks. Så bør du dele udfordringen op eller sænke ambitionsniveauet.
En anden vigtig succesfaktor: Involver fra start de medarbejdere, der senere skal bruge løsningen. Den bedste AI hjælper ikke, hvis ingen tager den i brug.
De fire faser af PoC-planlægning
Ethvert succesfuldt AI-Proof of Concept gennemgår fire klart strukturerede faser. Denne systematik hjælper dig med at bevare overblikket og skabe realistiske forventninger.
Fase 1: Problemdefinition og use case-vurdering
Her gælder det om at stille det helt centrale spørgsmål: Hvilket konkret problem skal løses?
Formuler problemet på maksimum to sætninger. Hvis ikke det lykkes, er problemet formuleret for diffust. I stedet for: ”Vi vil optimere vores processer”, så skriv: ”Vores sagsbehandlere bruger 45 minutter på at kategorisere indkomne forsikringsanmodninger. Målet er at reducere dette til under 5 minutter.”
Vurder use casen ud fra disse kriterier:
- Tilgængelighed af træningsdata: Har I mindst 1000 eksempler på den ønskede adfærd?
- Tydelighed i opgaven: Kan mennesker løse opgaven konsistent?
- Forretningsmæssig effekt: Retfærdiggør den potentielle gevinst indsatsen?
- Teknisk gennemførlighed: Kan problemet løses med aktuel AI-teknologi?
Et konkret eksempel: En maskinproducent ville bruge AI til ”optimering af produktudvikling”. For uklart. Efter dialog blev det tydeligt: Det reelle problem var manuel søgning i 15 års konstruktionsdokumentation. Dét er et løsbart problem.
Definér også, hvad der ikke er del af PoC’en. Den klare afgrænsning forhindrer, at scope vokser ukontrolleret undervejs.
Fase 2: Teknisk feasibility-tjek
Nu bliver det konkret: Her undersøger du, om de tilgængelige data og teknologier faktisk rækker til at løse opgaven.
Start med en analyse af data. Gennemgå manuelt 100–200 datasæt. Hvilke mønstre ser du? Hvor er der inkonsistenser? Mangler der vigtige oplysninger?
Dokumentér følgende punkter:
- Datakvalitet: Fuldstændighed, konsistens, aktualitet
- Dataannotation: Findes de nødvendige outputs, eller skal de skabes?
- Technology stack: Hvilke AI-modeller er relevante? GPT-4, Claude, open source-alternativer?
- Integration: Hvordan indgår løsningen i eksisterende systemer?
En klassisk fejl i denne fase: Man forelsker sig i en bestemt teknologi, før man forstår problemet til bunds. Fokusér altid først på problemet – så på løsningen.
Lav små feasibility-tests. Tag 50 datasæt og prøv forskellige tilgange af. Det tager få timer – men giver værdifuld indsigt til den videre planlægning.
Vurder også kompleksiteten realistisk: Har du brug for et skræddersyet model, eller rækker et eksisterende system med tilpassede prompts? I mange tilfælde er den simple løsning den bedste.
Fase 3: Ressourceplanlægning og tidsplan
Realistisk planlægning er afgørende for succes. Mange PoC’er løber af sporet, fordi ressourcebehovet undervurderes.
Tag udgangspunkt i disse tommelfingerregler for et typisk AI-projekt i en mellemstor virksomhed:
| Opgave | Tidsforbrug | Involverede |
|---|---|---|
| Dataforberedelse | 30–40% af total tid | Dataingeniør, fagekspert |
| Modeludvikling | 20–30% | AI-udvikler |
| Integration og tests | 25–35% | IT-team, slutbruger |
| Dokumentation | 10–15% | Alle involverede |
Sørg for også at indregne buffer-tid. Alt der kan gå galt, vil ofte gøre det. Specielt under første dataanalyse opdager man ofte uventede problemer.
Fastlæg klare ansvarsområder. Hvem leverer træningsdata? Hvem tester de første prototyper? Hvem har go/no-go-beslutningen?
Et gennemprøvet tip: Brug ugentlige milepæle. Det skaber gennemsigtighed og gør det let at korrigere kursen i tide.
Glem ikke skjulte opgaver: Stakeholder-møder, compliance-tjek, ændringsanmodninger. Sådanne ”overhead”-aktiviteter udgør ofte 20–30% af det samlede tidsforbrug.
Fase 4: Definer succeskriterier
Den bedste PoC er værdiløs, hvis du ikke kan måle, om den har været en succes. Definér målbare kriterier – og gør det inden første udviklingstrin.
Skeln mellem tekniske og forretningsmæssige succeskriterier:
Tekniske metrikker:
- Nøjagtighed (accuracy): Hvor ofte rammer systemet rigtigt?
- Præcision: Af de tilfælde systemet har klassificeret som positive – hvor mange er det reelt?
- Recall: Af alle positive – hvor mange finder systemet?
- Svartid: Hvor hurtigt leverer systemet resultater?
Forretningsmetrikker:
- Tid sparet pr. opgave
- Færre fejl
- Højere sagsbehandlingshastighed
- Bedre kundetilfredshed
Definér også bundgrænser: Ved hvilken nøjagtighed er PoC’en en succes? Hvad er det mindste acceptniveau?
Praktisk eksempel: En virksomhed fastsatte minimum 95% nøjagtighed for automatisk fakturahåndtering. Efter PoC nåede systemet 97% – men kun for standardfakturaer. For specialtilfælde var succesraten kun 60%. Var det tilfredsstillende? Det afhænger af, hvor mange specialtilfælde der findes.
Tænk også i kvalitative kriterier: Hvor godt accepteres løsningen af brugerne? Er den nem at betjene? Sådanne ”bløde” faktorer kan afgøre om løsningen slår igennem i praksis.
Teknisk implementering: Fra idé til fungerende prototype
Den tekniske gennemførelse af et AI-PoC følger afprøvede mønstre. Her viser vi dig en praktisk vej fra rå data til virkende prototype.
Tjek datakvalitet og tilgængelighed
Data er fundamentet for enhver AI-løsning. Dårlige data giver altid dårlige resultater – uanset hvor god modellen er.
Start med en grundig gennemgang: Hvilke data har du rent faktisk? Hvor ligger de? Hvilket format har de? Hvor aktuelle er de?
En praktisk tilgang: Eksporter et udsnit på 1000 datasæt og gennemgå dem manuelt. Her vil du typisk støde på problemer som:
- Manglende værdier i kritiske felter
- Uens formatering (fx ”ApS” vs. ”A.p.s.”)
- Forældede eller dobbelte poster
- Forskellig datakvalitet fra forskellige kilder
Dokumentér oprydningsbehovet – det er ofte større end forventet. En tommelfingerregel: Regn med at bruge 60–80% af tiden på dataforberedelse – ikke på selve modeltræningen.
Tjek også de juridiske aspekter. Må du overhovedet bruge dataene til træning? Er der persondata, der skal beskyttes særligt?
Et godt råd fra praksis: Start med de mest ”rene” data, du har. Udvid datasættet gradvist, så snart din løsning viser sig bæredygtig.
Modellvalg og træning
Valget af den rigtige AI-model afhænger af din konkrete use case. Men én grundregel gælder næsten altid: Start med den simpleste løsning, der kan virke.
Til mange forretningsopgaver rækker prætrænede modeller med god prompt-engineering. Det er både hurtigere, billigere og ofte mindst ligeså effektivt som at træne en custom model.
Overvej mulighederne i denne rækkefølge:
- Prompt engineering med GPT-4 eller Claude: Prøv om opgaven kan løses kreativt med prompts
- Fine-tuning af eksisterede modeller: Tilpas en prætrænet model til egne data
- Træn en egen model: Kun hvis intet andet virker
Eksempel fra virkeligheden: En virksomhed brugte tre uger på at træne et custom model til kundeanmodningsklassificering – opnåede 78% nøjagtighed. En simpel GPT-4-prompt gav 85% – og tog kun to timer.
Hvis der alligevel kræves egne modeller, så husk:
- Start med et lille, repræsentativt datasæt
- Implementér en valideringsstrategi (train/validation/test-split)
- Spor forskellige metrikker – ikke kun samlet nøjagtighed
- Afstem tid til hyperparameter-optimering
Glem ikke infrastrukturen: Hvor skal modellen køre? I skyen, lokalt eller hybrid? Dette har stor betydning for valget af model.
Integration i eksisterende systemer
En PoC, der kun kører isoleret, beviser ikke meget. De bedste indsigter får du, når AI-løsningen faktisk interagerer med eksisterende systemer.
Planlæg integrationen fra start. Hvilke interfaces findes? Hvordan kommer data ind og resultater ud? Hvem må bruge systemet?
Et pragmatisk PoC-setup: Byg et simpelt webinterface eller brug værktøjer som SharePoint eller Microsoft Teams som frontend. Det er langt hurtigere end komplekse API-integrationer.
Husk disse tekniske aspekter:
- Authentication: Hvordan logger brugerne ind?
- Databeskyttelse: Gemmes eller behandles input?
- Performance: Hvor hurtigt skal systemet svare?
- Up-time: Hvilke nedetider er acceptable?
Dokumentér alle antagelser og forenklinger i PoC’en. Ved driftsætning skal de ofte ændres.
Vigtigt punkt: Test med rigtige brugere, ikke kun udviklerteamet. Slutbrugere agerer anderledes og spotter problemer, udviklere overser.
Succesmåling og KPI’er for AI-Proof of Concepts
Uden målbare resultater forbliver enhver PoC et spørgsmål om holdning. Her finder du ud af, hvilke nøgletal der er væsentlige, og hvordan du måler dem korrekt.
En god PoC-måling kombinerer altid både tekniske og forretningsmæssige metrikker. Teknisk perfektion uden forretningsværdi er ligegyldig – ligesom stor forretningsværdi ikke kan dække over dårlig teknik.
Forstå tekniske metrikker rigtigt:
Accuracy alene er ikke nok. Et system med 95% accuracy kan være ubrugeligt, hvis det fejler på de vigtigste 5%. Se derfor altid på confusion matrix og find fejlens placering.
Precision og recall skal evalueres i en forretningskontekst. For spamfiltre er høj recall vigtig (at fange alt spam). For kreditvurdering er høj precision afgørende (kun sikre kunder skal godkendes).
Mål forretningsmetrikker konkret:
Brug ikke kun teoretiske men også praktiske målinger af tidsbesparelse. Lad de samme brugere udføre identiske opgaver både med og uden AI-støtte. Det giver realistiske værdier.
Eksempel fra praksis: Et forsikringsselskab testede AI til skadesvurdering. Teoretisk sparede systemet 80% tid. I praksis kun 40%, fordi brugere gennemgik alt manuelt bagefter.
Dokumentér også bløde faktorer:
- Opleves systemet intuitivt?
- Stoler brugere på resultaterne?
- Ville de reelt bruge løsningen dagligt?
Disse kvalitative indsigter er ofte vigtigere end tal. Det bedste system nytter ikke, hvis ingen vil bruge det.
Kør A/B-tests, hvor det er muligt. Halvdelen af testbrugerne arbejder med AI, resten uden. Så minimerer du mange skævheder i evalueringen.
Mål også sideeffekter. Forbedres arbejdskvaliteten? Er der færre opklarende spørgsmål? Øges medarbejdertilfredsheden? Disse indirekte effekter kan retfærdiggøre indsatsen.
Typiske faldgruber – og hvordan du undgår dem
Det er billigere at lære af andres fejl end af sine egne. Disse faldgruber optræder i næsten alle AI-PoC’er – men de kan nemt undgås.
Faldgrube 1: Urealistiske forventninger
Det største problem for mange PoC’er er overdrevne forventninger. AI er ikke et tryllestav, der løser alle problemer. Den virker bedst på strukturerede, gentagelige opgaver – ikke på kreative problemstillinger eller beslutninger med mange ukendte faktorer.
Sæt realistiske mål. Kan mennesker kun løse en opgave med 90% nøjagtighed, bør du ikke forvente 99% af AI’en. Kommunikér disse begrænsninger tydeligt og tidligt til alle stakeholders.
Faldgrube 2: Undervurdering af datakvalitet
Næsten alle PoC’er går i stå under dataforberedelsen. Planlæg betydeligt mere tid til denne fase end du tror. At fordoble det estimerede tidsforbrug er reglen – ikke undtagelsen.
Sæt dataanalysen i gang så tidligt som muligt. Ofte opdages fundamentale problemer, som kan vælte hele projektet. Bedre at se dette tidligt end at fejle sent.
Faldgrube 3: Manglende brugerinddragelse
Mange teams udvikler bag lukkede døre og præsenterer så en færdig løsning. Det lykkes sjældent. Få kommende brugere med fra start.
Vis status hver anden uge. Lad brugere prøve prototyper – også selvom de ikke er perfekte. Brugernes feedback sikrer, at du udvikler i den rigtige retning.
Faldgrube 4: Scope creep
Undervejs opstår der altid nye ideer: ”Kan systemet ikke også lige…?” Sig pænt og bestemt nej. En PoC skal bevise én ting – ikke alt på én gang.
Før en ændringsliste. Her indsamler du alle ekstra forslag til senere faser. Så viser du, at input bliver taget alvorligt – uden at bringe PoC’en i fare.
Faldgrube 5: Uklare succeskriterier
Uden tydelige succeskriterier bliver hver PoC uendelig diskussion. Hvad menes der med ”succes”? Hvilken nøjagtighed er tilfredsstillende? Disse spørgsmål skal afklares før udviklingsstart – ikke bagefter.
Vejen fra PoC til driftssætning
En succesfuld PoC er kun begyndelsen. Vejen til produktionsbrug byder på nye udfordringer – men også potentiale for reel forretningsværdi.
Vurder faktorer for skalering
Det der virker på 1000 datasæt i PoC, er ikke nødvendigvis skalerbart til 100.000 datasæt. Planlæg skaleringstests inden du sætter i produktion.
Gennemgå systematisk disse aspekter:
- Performance på store datamængder
- Omkostning pr. transaktion i driften
- Backup- og recovery-strategier
- Monitoring og alarmering
Ofte skærpes forretningskravene i produktion: 95% nøjagtighed rækker i PoC, men i drift kræves måske 98%. Indregn dette fra start.
Husk change management
Teknologi alene ændrer ikke arbejdsgange. Mennesker skal lære, forstå og acceptere nye processer. Sæt tid og ressourcer af til dette.
Begynd med en lille brugergruppe. Disse ”champions” hjælper med at eliminere børnesygdomme og bliver senere ambassadører.
Træn ikke kun i anvendelse men også i systemets begrænsninger. Brugere skal vide, hvornår resultaterne kan stoles på – og hvornår manuel kvalitetssikring er nødvendig.
Etabler løbende forbedring
AI-systemer bliver bedre over tid – men kun hvis du arbejder aktivt med dem. Indsaml løbende feedback, analyser fejl og optimer løsningen kontinuerligt.
Implementér et feedback-system hvor brugere kan rapportere problemer. Disse data er uvurderlige for videreudvikling.
Sæt budget af til løbende optimering. Et AI-system bliver aldrig helt ”færdigt” – det skal udvikles fortløbende.
Ofte stillede spørgsmål
Hvor lang tid bør et AI-Proof of Concept tage?
Et AI-PoC bør maximalt tage 12 uger, optimalt 6–8 uger. Længere projekter mister PoC-karakteren og bliver fuldskalaprojekter. Hvis du har brug for mere tid, så del problemet op i mindre, afprøvelige delprojekter.
Hvor mange data kræver et succesfuldt PoC?
Det afhænger af use case. Til klassifikationsopgaver rækker ofte 500–1000 eksempler pr. kategori. Til mere komplekse opgaver som tekstgenerering kan det kræve 10.000+ eksempler. Kvalitet og repræsentativitet er vigtigere end ren mængde.
Skal jeg træne en egen model eller bruge eksisterende API’er?
Start altid med eksisterende API’er såsom GPT-4, Claude eller Azure Cognitive Services. I 80% af tilfældene rækker de, hvis du arbejder smart med prompt engineering. Egen modelltræning er kun nødvendigt, hvis API’er ikke dækker behovet, eller hvis datasikkerhed eller præcision kræver det.
Hvordan definerer jeg realistiske succeskriterier for mit PoC?
Tag udgangspunkt i den menneskelige baseline. Mål, hvor godt mennesker løser opgaven. Din AI bør ramme mindst 80–90% af denne præstation. Fastlæg både tekniske mål (accuracy) og forretningsmæssige mål (tidsbesparelse).
Hvilke omkostninger kan jeg forvente ved et AI-PoC?
Omkostningerne varierer afhængigt af kompleksitet. API-baserede PoC’er ligger ofte på 10.000–30.000 Euro (internt tidsforbrug plus eventuelle eksterne partnere). Egen modeltræning kan koste 50.000–100.000 Euro. Største omkostning er typisk arbejdet med dataforberedelse.
Hvad gør jeg, hvis PoC’en ikke lykkes?
En ”fejlet” PoC er stadig værdifuld – den sparer dig for dyre fejlinvesteringer. Analyser hvorfor det ikke lykkedes: Var dataene uegnede, tilgangen forkert eller forventningerne for høje? Disse indsigter hjælper dig videre og kan pege på alternative løsninger.
Hvordan sikrer jeg, at PoC’en senere kan skaleres?
Tænk skalering ind fra start. Test på realistiske datamængder – ikke kun på små udsnit. Overvej krav til infrastruktur, omkostning pr. transaktion og performance under spidsbelastning. En vellykket PoC skal pege direkte mod den videre vej til drift.
