Om du fortfarande inte har provat ChatGPT, Google Gemini eller den senaste Notebook LM, uppmanar vi dig att komma ut ur din grotta. Skämt åsido, men... inte riktigt.
Under de senaste åren har artificiell intelligens (AI) förändrat näringslivet och omformat hur företag bedriver sin verksamhet, fattar beslut och levererar värde.
Spridningen av AI är ingen tillfällig trend. McKinsey uppskattar att AI kan bidra med upp till 13 biljoner dollar till den globala ekonomin fram till 2030. Om du vill ha en del av den kakan, här är 20 exempel på lönsamma affärsidéer inom AI som kan inspirera dig till ditt nästa projekt.
De 20 bästa exemplen på lönsamma affärsidéer inom AI
De flesta användare av generativ AI ser det som ett verktyg för att skapa innehåll. Det är visserligen det vanligaste användningsområdet, men det är inte det enda. AI har gjort stora framsteg inom många branscher, bland annat musik och underhållning, hälso- och sjukvård, läkemedel, tillverkning, mjukvaruutveckling och mycket mer.
Här är ett urval av affärsidéer inom artificiell intelligens som kan väcka ditt intresse, oavsett vilken bransch du är verksam inom.
1. Personliga tränings- och kostplaner
Personalisering är en av de mest effektiva uppgifterna som AI kan utföra. Den kan studera trender, förstå input och personalisera output i stor skala. Det första AI-affärsexemplet utnyttjar denna förmåga.
AI-drivna fitness- och näringsappar skräddarsyr hälso- och välbefinnandeåtgärder för varje användare utifrån ålder, kön, aktivitetsnivå, hälsomål och kostpreferenser. Sådana appar kan:
- Rekommendera måltidsplaner och träningsprogram
- Föreslå livsstilsförändringar
- Hjälp användarna genom övningar som skapar vanor
- Hjälp att sluta röka eller andra ohälsosamma vanor
- Påminn användarna om att ta sina kosttillskott/läkemedel
Till skillnad från traditionella fitnessappar kan AI-drivna appar anpassa sig efter förändringar i användarens behov/livsstil. Om användaren till exempel har nått sitt målvikt kan appen automatiskt ändra träningsprogrammet för att bibehålla den aktuella formen.
Affärstips: Som företag följer personliga tränings- och näringsplaner prenumerationsmodeller för business-to-consumer (B2C). Du kan välja mellan annonsfinansierade, freemium- eller nivåindelade prenumerationsmodeller för att göra denna app lönsam.
2. Automatiserad lagerhantering
Vanligtvis är automatisering regelbaserad, dvs. den följer en om-detta-då-det-modell. AI förändrar spelplanen helt. AI gör det möjligt för team att automatisera komplexa processer med flera triggers/reaktioner.
Denna typ av automatisering är utmärkt för storskalig lagerhantering i lager och leveranskedjeorganisationer. Ett robust AI-baserat lagerhanteringsverktyg kan:
- Hantera efterfrågan och utbud: Förstå efterfrågan, spåra lagernivåer och beställ automatiskt nya varor utan mänsklig inblandning.
- Hantera marknadsfluktuationer: Förutse säsongsmässiga fluktuationer i efterfrågan och erbjud insikter om tillverkning, prissättning eller andra strategiska åtgärder.
- Förbättra transporteffektiviteten: Identifiera flaskhalsar i leveranskedjan och föreslå de mest effektiva leveransvägarna.
Affärstips: Detta är en B2B-app som vanligtvis faktureras som långsiktiga kontrakt. Även om det är möjligt att använda prenumerationsmodeller där man betalar efter användning, kan det vara mest lönsamt att skapa fleråriga avtal.
3. Förebyggande underhåll för tillverkningsanläggningar
AI förstärker effekten av Internet of Things (IoT). AI-drivna lösningar för prediktivt underhåll använder sensorer och enheter för att övervaka industriell utrustning. Baserat på insamlad data förutsäger den AI-baserade appen för prediktivt underhåll när en maskin sannolikt kommer att gå sönder.
Detta gör det möjligt för företag att utföra underhållsarbete innan fel uppstår, vilket förhindrar kostsamma driftstopp och reparationer. Det är särskilt lönsamt för branscher som tillverkning, flyg och energi, där kostnaden för utrustningsfel kan uppgå till miljoner.
Affärstips: En app för prediktivt underhåll innebär mer än bara programvara. Den kräver en rad nätverksanslutna sensorer, vilket kan innebära en betydande initialinvestering. Denna B2B-produkt fungerar bäst som en långsiktig hårdvaru- och mjukvarulösning.
4. AI-baserade adaptiva inlärningssystem
Det finns alla typer av elever – visuella elever, lyssnare, läsare, praktiker och så vidare. Ett bra lärsystem är ett system som anpassar sig efter användarens unika behov utan att det behövs dussintals olika lektionsplaner.
AI-drivna verktyg kan uppnå just det. De kan erbjuda skräddarsydda utbildningsupplevelser genom att analysera hur studenter lär sig. Till exempel kan AI-kurser erbjuda bilder och grafer till visuella elever, samtidigt som de tillhandahåller minnesregler till textbaserade elever. De kan också rekommendera kompletterande material som är anpassat efter studenternas behov, vilket gör inlärningen mer engagerande och effektiv.
Om du vill bygga adaptiva inlärningssystem med AI finns här några populära inlärningsbehov.
- Språkinlärning
- Skolans läroplan, såsom matematik, fysik, kemi etc.
- Produktivitets- och minnesövningar
- Programmeringsspråk
- Hobbyer som virkning, stickning, målning osv.
- Yrkesfärdigheter som snickeri, byggnad, VVS etc.
Affärstips: Lärandesystem kan vara B2C genom prenumerationer. Du kan också bygga det på en B2B-modell och sälja utbildnings- och utvecklingsprogram för företag.
5. AI-baserad smart hemhantering
Smart hemhantering är en av de snabbast växande sektorerna inom AI. Stora aktörer som Google Nest och Samsung Smart Things utvecklar lösningar för att hantera allt från temperaturkontroll till belysning och säkerhet.
Några av de mest attraktiva användningsområdena inom hushållsförvaltning är:
- Hantera enheter genom att slå på och stänga av dem på distans
- Anpassa färg, värme och ljusstyrka på belysningen
- Optimera energianvändningen och effektiviteten genom att automatiskt justera eller stänga av apparater som inte används.
- Övervakning av ovanlig aktivitet och varning av husägare om potentiella hot
Vanligtvis säljs smarta hem-appar via tillverkaren av enheten.
Om Samsung eller Xiaomi till exempel tillverkar kylskåp eller robotdammsugare, tillhandahåller de också en mobilapp för att styra dem.
Affärstips: Om du bygger ett AI-baserat hemhanteringssystem är det en god idé att samarbeta med tillverkare av enheter eller implementeringsföretag för att bunta ihop dina produkter med deras.
6. AI-driven finansiell rådgivning
Finansiell rådgivning är också en pedagogisk uppgift. Rådgivare har ansvaret att se till att kunderna förstår villkoren, riskerna och fördelarna med sina investeringsbeslut. Djupet i dessa samtal gör det svårt att skala upp verksamheten.
AI-driven finansiell rådgivning kan förändra det. AI:s förmåga att snabbt bearbeta stora mängder finansiella data gör den idealisk för att förutsäga marknadstrender, hantera risker och identifiera investeringsmöjligheter.
För investerare kan AI erbjuda personlig investeringsrådgivning till en bråkdel av kostnaden för traditionella rådgivare. För rådgivare kan det automatisera och operationalisera en mängd kundrelationer utan extra ansträngning.
Affärstips: Som apputvecklare kan du ta ut en prenumerationsavgift från båda typerna av användare genom att utnyttja en marknadsplatsmodell.
7. AI-driven diagnostik inom hälso- och sjukvården
Idag är en stor del av hälso- och sjukvården reaktiv, det vill säga att patienter kontaktar läkare när de känner smärta eller är sjuka. Men hela branschen – och den åldrande befolkningen – överväger att gå över till en proaktiv strategi med värdebaserade hälso- och sjukvårdstjänster.
Denna utveckling är starkt beroende av data, prognoser och automatisering. Dina AI-drivna diagnostikappar för hälso- och sjukvård kan dra nytta av denna utveckling på ett lönsamt sätt genom att:
- Bearbetning av övervaknings-/bärbar data i realtid för avvikelser
- Analysera medicinska bilder, laboratorieresultat och patienthistorik för att upptäcka sjukdomar i ett tidigt skede
- Läsning av medicinska skanningar och förbättrad diagnostisk noggrannhet
- Korrelat mellan beteenden, såsom matvanor, träning, sockerintag, rökning etc. och hälsoresultat
Affärstips: Eftersom du är verksam i en starkt reglerad bransch bör du göra allt du kan för att uppfylla alla krav. Överväg att samarbeta med välrenommerade försäkringsbolag för att lansera dina diagnostiktjänster.
8. AI för upptäckt och förebyggande av bedrägerier inom bankväsendet
Under första halvåret 2024 förlorades 570 miljoner pund (motsvarande 740 miljoner dollar) till följd av betalningsbedrägerier i Storbritannien. Förra året förlorade amerikanska kunder 10 miljarder dollar till följd av bedrägerier. I takt med att illvilliga aktörer utvecklar allt mer sofistikerade bedrägerier för att lura banker och kunder, vänder sig alla ledande banker till AI för att få hjälp.
En företagsanpassad app för bedrägeridetektering och förebyggande kan:
- Analysera stora mängder transaktionsdata i realtid för att upptäcka mönster.
- Identifiera onormala eller bedrägliga transaktioner
- Upptäck misstänkta aktiviteter och varna berörda team
- Förutse potentiella bedrägerier och ge rekommendationer om förebyggande åtgärder.
Affärstips: Eftersom AI-drivna system för bedrägeridetektering anpassar sig över tid blir de mer effektiva än traditionella regelbaserade system när man lär sig nya tekniker som bedragare kan använda.
9. AI-driven innehållsskapande
I den digitala marknadsföringsvärlden är innehållet allt. AI-drivna verktyg kan verkligen höja nivån på vad du kan göra med innehåll.
- Skapa utkast: Använd naturlig språkbehandling för att förstå mänskliga uppmaningar och skapa innehåll.
- Återanvändning av innehåll: Ta input i en form av innehåll, till exempel en blogg eller en fallstudie, och återanvänd det automatiskt till videoskript, poddar, nyhetsbrev, uppdateringar på sociala medier etc.
- Kuratera innehåll: Skapa kuraterat innehåll, till exempel spellistor på Spotify och YouTube, genom att lära dig användarnas preferenser utifrån deras historik.
- Upprätthålla kvalitetskontroll: Kontrollera plagiering, grammatiska fel, SEO och mer
- Skapa läsbara sammanfattningar: Bearbeta långa texter och sammanfatta dem för att underlätta läsning och referens.
Affärstips: Verktyg för att skapa innehåll som använder AI har många olika affärsmodeller. Om du till exempel skapar ett verktyg för att kontrollera plagiering kan du ta betalt per antal ord som du kontrollerar.
Om du återanvänder innehåll är det rimligt att ta ut en fast prenumerationsavgift. Personaliseringverktyg kan integreras i enheter eller medieappar och säljas tillsammans. Med innehåll är möjligheterna verkligen oändliga.
10. AI för produktivitet
Att optimera produktiviteten hos enskilda medarbetare och team är en av de största utmaningarna för alla företagsledare. Särskilt inom kunskapsarbete, där det är nästan omöjligt att entydigt definiera produktivitet, är alla verktyg som förbättrar prestandan en välsignelse för organisationer.
AI-projektledning: Ett integrerat AI-verktyg som ClickUp Brain i en projektledningsprogramvara för nystartade företag kan hjälpa dig att:
- Skapa uppdateringar/standups
- Hämta projektinformation
- Automatisera schemaläggning och planering
- Hantera arbetsbelastningen för tvärfunktionella team
AI-kalenderhantering: Möten är ett nödvändigt ont för kunskapsarbetare. AI kan hjälpa till att hantera detta genom att anpassa scheman utifrån preferenser, mönster och prioriteringar.
AI-copiloter: Generativ AI har lett till en ökning av AI-agenter inom olika funktioner. Du kan skapa din egen copilot för författare, redaktörer, utvecklare, verksamhetschefer, säljare, finanspersonal etc.
Affärstips: Du kan göra dessa verktyg B2C och sälja dem till privatpersoner. Du kan också bygga dem som en samarbetsprodukt och ta betalt per användare för prenumerationer på AI-verktyg för nystartade företag och företagsteam.
11. AI-baserad rekrytering och HR-automatisering
Dagens arbetsliv är komplext. Med tyst avgång, gig-ekonomi, hybridarbetskraft och andra transformativa arbetsmodeller är rekryteringen av talanger i kaos. AI-verktyg kan hjälpa till att hantera detta kaos bättre och uppnå meningsfulla resultat.
AI-baserade appar för något av följande användningsområden kan vara en lönsam affärsidé.
- CV-gallring: Använd maskininlärningsmodeller för att göra en första gallring av CV för olika roller.
- Automatiserade tester: Fördesignade tester för att mäta kandidaters kunskaper inom de färdigheter som krävs för jobbet.
- Videoevaluering: Analysera videointervjuer med avseende på kroppsspråk, kommunikationsförmåga etc.
- Intervjuprogrammering: Matchar automatiskt intervjuarens och kandidatens tillgänglighet för att schemalägga intervjuer.
- Onboarding: Möjliggör omfattande och personaliserade onboarding-arbetsflöden för nya medarbetare baserat på deras avdelning, roll, anciennitet etc.
Affärstips: Du kan bygga vilken som helst av dessa appar för företagskunder eller deras rekryteringspartners. För företagets talangförvärvsteam kan dessa appar integreras i organisationens arbetsflöde för att öka processeffektiviteten. För rekryteringsbyråer kan dessa appar skapa extraordinär effektivitet i stor skala.
För båda kunderna kan dessa appar fungera med en månads- eller årsabonnemangsmodell. Det skulle också vara meningsfullt att ha en användningsbaserad prissättning. Du kan till exempel ta betalt för varje CV som granskas eller varje nyanställd.
12. AI-drivna virtuella assistenter
Alla använder en virtuell assistent, vare sig det är för att be Siri ställa in en alarm eller använda en personlig ekonomi-app för att skapa utgiftsrapporter. Virtuella assistenter och agenter är fantastiska AI-baserade affärsidéer för startups som vill skapa produkter med exponentiellt värde.
Nedan finns några av de appar som du kan bygga in i en lönsam verksamhet.
Personliga assistenter: Automatiserade arbetsflöden som ansluter till olika appar så att användarna kan utföra personliga uppgifter som att skicka e-post, betala räkningar, beställa matvaror eller boka tid.
Kundsupportassistenter: AI-chattbottar fungerar som kundtjänstmedarbetare och hjälper användare att hitta information, lösa enkla problem, skapa ärenden etc.
Expertassistenter: AI-verktyg med specialiserad intelligens inom områden som aktiemarknaden, väder, resebokningar, forskning etc.
Verkställande assistenter: AI-verktyg som hjälper företagsledare att schemalägga möten, hantera e-post, sammanfatta dokument, planera uppföljningar etc.
Affärstips: Beroende på vilken typ av virtuell assistent du är kan du ta betalt för prenumerationer. Experter kan till exempel ta ut en högre prenumerationsavgift för sin djupa kunskap, medan assistenter kan nå en bredare publik till ett lägre pris.
13. AI-driven marknadsföring och reklam
Digital marknadsföring handlar om avsikt och relevans. AI-baserad reklamprogramvara kan optimera detta genom att leverera mycket riktade annonser, produktrekommendationer och marknadsföringsmeddelanden.
- Prediktiva e-postmeddelanden: AI-verktyg kan skicka anpassade e-postmeddelanden till användare vid rätt tidpunkt baserat på deras interaktioner med dina produkter över olika kanaler.
- Tidsbegränsade erbjudanden: IoT-enheter kan identifiera en kund som kommer in i en butik och erbjuda rabatter i rätt ögonblick för att uppmuntra impulsköp.
- Personliga kataloger: AI kan skapa personliga kataloger med produkter som en kund kan tänkas gilla från deras enorma e-handelswebbplats.
- Kontextuell reklam: AI kan bearbeta stora mängder data för att presentera annonser baserade på kundernas preferenser och surfkontext.
- Tidsspecifika aviseringar: Mobilappar kan integrera AI-verktyg för att leverera aviseringar vid rätt tidpunkt och på rätt språk för att påverka användarnas beteende.
Affärstips: Förutom att utveckla AI-produkter har du också möjlighet att bli en nischad AI-marknadsföringsteknikbyrå för specifika kunder. Du kan skapa anpassade AI-marknadsföringslösningar för deras behov. Du kan till exempel skapa en bot som spårar specifika sökordsprestanda eller rapporterar om marknadsutvecklingen och därmed utveckla produkter som ger en konkurrensfördel.
14. AI-driven försäljningsautomatisering
En organisations förmåga att nå fler kunder och öka medvetenheten/intresset står i direkt relation till hur mycket intäkter de kan generera. I mycket konkurrensutsatta marknadsscenarier letar säljteam efter sätt att minska kostnaderna utan att kompromissa med prestandan. AI-baserade produkter kan göra just det möjligt.
Nedan finns produkter som du kan utveckla för att underlätta olika användningsfall inom marknadsföring och försäljning.
Hur kan AI användas inom marknadsföring och försäljning?
Automatisera uppgifter: Skapa en AI-baserad automatiseringsapp för att minska antalet repetitiva uppgifter som säljarna behöver utföra.
Till exempel kan uppföljningar automatiseras helt med AI, med anpassning och prediktiva meddelanden på köpet.
Transkribera videor: AI-anteckningsverktyg är mycket efterfrågade bland säljare, som använder verktyget för att spela in/transkribera samtalet medan de fokuserar på att bygga en meningsfull relation med den potentiella kunden.
Planera nästa steg: Baserat på samtalet kan AI-verktyg automatiskt skapa åtgärdspunkter för båda parter. Faktum är att möjligheten att integrera AI-verktyget i appar som CRM, e-post, videokonferenser, demoplattformar etc. kan automatisera även komplexa arbetsflöden.
Skapa dashboards: De flesta försäljningsverktyg idag erbjuder någon form av rapportering. Men de standardiserade rapporterna räcker ofta inte till. AI kan hjälpa team att skapa anpassade, KPI-drivna dashboards med endast den viktigaste informationen vid varje given tidpunkt.
Dessutom kan du skapa en AI-chatbot som svarar med siffror. "Vad är den totala försäljningen hittills?" eller "Hur många leads har varit inaktiva i över 30 dagar?" Detta gör det möjligt för teamen att dynamiskt utforska sina försäljningsdata utan att störa en dataanalytiker!
Affärstips: Det är viktigt att förstå att försäljning är en mycket konkurrensutsatt bransch. Stora CRM-plattformar dominerar redan marknaden. Som företag är det därför mer meningsfullt att utveckla nischade AI-produkter.
Alternativt kan du bygga appar för funktioner som dessa CRM-plattformar saknar. På så sätt kan du hosta dessa appar på Salesforce- eller HubSpot-marknadsplatsen och ta ut en användningsbaserad avgift.
Läs mer: Om något av ovanstående intresserar dig, här finns mer information om hur du kan använda AI i försäljningen.
15. AI inom mjukvaruutveckling
För över tio år sedan sa investeraren Marc Andreessen att mjukvara håller på att ta över världen. Sedan dess har vi omgivits av allt mer mjukvara som hjälper oss med allt från att betala räkningar till att spela spel varje dag.
AI tar utvecklingen av sådan programvara ett stort steg framåt. Du kan skapa enkla men kraftfulla produkter för alla de problem inom programvaruutveckling som organisationer står inför idag. Nedan följer några idéer.
- Kvalitetskontroll med AI-baserad kodgranskning, felsökning och testning
- Automatiserad dokumentation med visuella element, grafer, arbetsflödesdiagram etc.
- Copilots för mjukvaruutvecklare för att skapa kod från naturliga språkinmatningar
- Parprogrammering och feedback om kodkvalitet/prestanda
- Maskininlärningsmodeller för cybersäkerhet
Från projektledning för mjukvara till implementering finns det dussintals tekniska användningsfall som kan förbättras med AI. Om du arbetar inom denna bransch kan du ha nytta av vårt blogginlägg om hur man använder AI i mjukvaruutveckling.
Affärstips: Det finns redan flera verktyg som mjukvaruteam använder. Till exempel används Jira för ticketing, Github för kodhantering etc. av miljontals utvecklare världen över. När du bygger upp en AI-baserad mjukvaruutvecklingsverksamhet är det bra att noggrant identifiera luckor i dessa vanliga produkter och lösa dem på ett genomtänkt sätt.
I de tidiga stadierna av AI-implementeringen kan du använda några av ClickUps mallar för utvecklingsplaner som vägledning.
16. AI-drivna mode-rekommendationer
En av de största utmaningarna inom e-handel är returer. Kunder köper produkter för att prova dem och returnerar de som inte passar. Vad som är ännu värre är att produkter som smink, som inte kan returneras – även om de inte passar – skapar köparens ånger.
AI-drivna modeappar syftar till att lösa just detta problem. Här är några idéer för appar du kan bygga.
- Storleksrekommendationer: Baserat på kundens angivna storlekar, tidigare köp och produktinformation kan du ge korrekta rekommendationer med hjälp av AI.
- Virtuell provning: För produkter som skor, läppstift, kläder etc. kan du använda AI och virtual reality-appar så att användarna kan prova produkterna virtuellt innan de köper dem.
- Lookbooks: Använd kundens köphistorik för att rekommendera accessoarer som passar bra till deras befintliga garderob.
Affärstips: Med all denna data till hands kan din AI-produkt också förutsäga framtida modetrender, vilket hjälper återförsäljare att ligga steget före konkurrenterna. Se bara till att du får användarnas samtycke innan du utnyttjar den.
17. AI för fastighetsförvaltning
Fastighetsbranschen är inte den mest entusiastiska när det gäller att ta till sig ny teknik. Men en övertygande produkt kan vara precis den knuff de behöver. AI-tekniken erbjuder enorma möjligheter i denna nya bransch.
Fastighetsvärdering: AI-tekniker kan göra mer exakta värderingar av fastigheter baserat på historiska data, marknadstrender och andra faktorer, såsom tillväxt i närområdet eller räntor.
Hyresgästtjänster: AI-drivna fastighetsförvaltningsverktyg kan automatisera hyresgästtjänster, såsom hyresinkassering och underhållsförfrågningar.
Facility management: AI-verktyg kan hjälpa fastighetsförvaltare att planera kommande underhåll, förutsäga driftstopp/reparationer, utvärdera beslut om reparation eller utbyte etc.
Samarbete: AI-drivna samarbetsverktyg som ClickUp för fastighetsbranschen kan bidra till att förbättra resultaten avsevärt. Med ClickUps lokaliseringsverktyg kan du till exempel kartlägga objekt, använda färgkodning för att skilja mellan objekt efter prisklass och enkelt spara information för senare bruk.
Affärstips: Eftersom fastighetsbranschen är en försiktig och relativt långsam bransch är det inte säkert att kunderna skyndar sig att köpa AI-verktyg. En freemium-modell kan därför vara ett bra sätt att visa värdet och sedan bygga upp förtroendet genom kundresan.
18. AI-drivna lösningar för jordbruket
AI har potential att spela en avgörande roll i moderniseringen av jordbruket. AI-drivna system kan analysera data från marksensorer, väderprognoser och satellitbilder för att optimera jordbruket på olika fronter.
Några viktiga användningsområden för AI är:
- Rekommendationer om när och hur mycket man ska vattna grödor
- Förslag på när man ska plantera eller skörda
- Strategier för att hantera skadedjur
- Datadrivna beslut kring jordbruksförvaltning och jordbrukares produktivitet
Affärstips: Som AI-produkt har du möjlighet att ta ut en prenumerationsavgift direkt från konsumenter/jordbrukare. På denna marknad kan du dock också utforma en B2B-modell genom att samarbeta med icke-statliga organisationer eller samhällsorganisationer för intäktsdelningsmodeller.
19. AI för resor och hotellbranschen
Reseföretag och plattformar för boende som Airbnb och TripAdvisor har länge utnyttjat AI för att skapa skräddarsydda reseupplevelser för användarna. Det finns dock mycket mer att göra inom detta område.
Några problem som fortfarande är olösta är:
- Beslut om resmål: Välj rätt semestermål utifrån preferenser, säsonger, evenemang, kostnader och mer.
- Budgetering och planering: Planera hela semestern, inklusive biljetter, hotell, visum, aktiviteter, shopping etc., inom budgeten.
- Gruppresor: Balansera tillgänglighet, preferenser och behov för flera personer i en gruppresa
- Kontextuella rekommendationer: Föreslå evenemang/sightseeing baserat på säsong, tid på dygnet, plats etc.
- Automatisering: Möjliggör smidig incheckning, utcheckning, flygplatstransfer etc.
Affärstips: Eftersom resebranschen är en konkurrensutsatt bransch är det bäst att utveckla förbättringar och sälja dem till olika organisationer. Du kan till exempel utveckla en anpassad automatiseringslösning för en hotellkedja som integreras med deras ERP-system.
20. AI-baserad juridisk forskning och kontraktsanalys
”Ett typiskt Fortune 1000-företag har 20 000–40 000 aktiva kontrakt vid varje given tidpunkt”, visar en studie från World Commerce and Contracting. Att känna till klausuler, datum och detaljer i dessa kontrakt kan vara ett utmattande manuellt arbete.
Med AI förändras det. AI levererar exponentiellt värde genom att automatisera:
- Kontraktsanalys för granskningar, genomförande och betalningar
- Dokumentgranskning före kontraktsskrivning
- Juridisk forskning för att säkerställa de bästa avtalen för alla parter
- Sök i juridiska databaser efter relevant rättspraxis
- Efterlevnad och servicenivåavtal (SLA)
Affärstips: Både användarbaserad och användningsbaserad prissättning fungerar på denna marknad. När det gäller appar för juridisk forskning kan du till exempel ta ut en prenumerationsavgift per användare. För appar för dokumentgranskning kan du ta betalt för varje dokument/sida som behandlas.
Om ingen av dessa idéer faller dig i smaken har vi en 21:a idé – lite meta men helt klart värd att överväga: Fråga en AI. 😊
Prova ett AI-verktyg som ClickUp Brain och utbyt idéer med det. Om du har svårt att komma igång kan du be ClickUp Brain att föreslå idéer och förfina dem.
Vilka är de mest lönsamma AI-startupidéerna?
AI-startups är ett brett spektrum av företag. Med modellskapande, plattformar, B2C, B2B och tjänsteerbjudanden är världen din lekplats. När du utvärderar idéer för din startup bör du ta hänsyn till karaktären, marknadsvärdet och konkurrenskraften hos alla befintliga aktörer inom detta område.
Här är några exempel på företag som har skapat sig en plats på marknaden idag, som inspiration för dig som vill komma igång.
Inom generativ AI är modellutvecklingsföretag som OpenAI och Anthropic några av de mest värdefulla startups som finns idag. Inom dataanalys med AI sticker Databricks ut. Healthcare-startupen Abridge blir allt populärare bland kliniker.
När det gäller produktivitet och samarbete gör Notion och ClickUp stora framsteg. Inom innehållsskapande blir Writer allt populärare.
Det är viktigt att notera att alla dessa är växande startups som ännu inte har nått lönsamhetsstadiet. Vägen till framgång för AI i affärslivet är dock tydlig.
När du har en idé att utforska kan du börja utveckla ditt verktyg på följande sätt.
Förstå utvecklingsprocessen för AI-verktyg
Att bygga ett AI-verktyg är ett omfattande projekt som involverar affärs-, teknik- och konsumentaspekter. Här är en steg-för-steg-guide till hur du kan gå tillväga.
Idéer och forskning
Innan du börjar utveckla ditt verktyg bör du klargöra din idé.
- Definiera användarens problem tydligt
- Förstå kunden och deras beteende
- Studera de lösningar som används idag.
- Utvärdera de möjligheter du har
När du har konkretiserat din idé, genomför en marknadsundersökning för att ta reda på var du står. Ställ följande frågor.
- Finns det en marknad för denna produkt?
- Har användaren förmåga och vilja att betala för det?
- Finns det andra verktyg på marknaden? Hur fungerar de? Vad kostar de?
- Vilka hot kan du möta när du lanserar din produkt på marknaden?
Om du till exempel utvecklar ett AI-baserat verktyg för hantering av sociala medier är du starkt beroende av X:s (tidigare Twitter) API för att utföra uppgiften. Om X drar tillbaka sitt stöd kommer din affärsmodell att kollapsa.
Förstå dessa parametrar innan du ger dig in på att bygga ditt AI-verktyg.
Definiera mål
Identifiera det viktigaste värdet som din AI-baserade produkt levererar till kunden. Detta skulle besvara din fråga: ”Vilka är fördelarna med AI?”
Svaret kan vara att förbättra effektiviteten, öka produktiviteten, spara driftskostnader, automatisera kundtjänsten, tillhandahålla realtidsanalyser etc.
När du definierar dina mål, se till att de är SMART (specifika, mätbara, uppnåeliga, relevanta och tidsbundna). Se till att din produkt konsekvent uppfyller dessa mål för dina kunder över tid.
Samla in och förbered data för ditt AI-verktyg
Detta steg är grundstenen i AI-utvecklingen. En AI-modells prestanda är direkt kopplad till kvantiteten och kvaliteten på de data den tränas på. Felaktiga, ofullständiga eller dåligt strukturerade data kan leda till att AI-verktyg misslyckas.
- Samla in relevant data
- Rensa bort brus och inkonsekvenser
- Kommentera eller märk upp data om du använder övervakade inlärningsmodeller.
Utveckla och implementera modellen
När du har förberett data utvecklar du AI-modellerna med hjälp av maskininlärning eller djupinlärningsalgoritmer. På grundläggande nivå skulle du:
- Välja lämplig algoritm
- Träna modellen på de förberedda uppgifterna
- Förfina modellen för prestanda
- Testa och validera modellen för att säkerställa att den generaliseras väl till nya data.
- Implementera det i molnet eller i lokal infrastruktur och möjliggör användning
Läs också: Här är en introduktion till hur man integrerar AI i en webbplats.
Marknadsför och sälj AI-verktyget
När du har utvecklat verktyget är det dags att lansera det på marknaden. Marknadsföring och försäljning av en mjukvaruprodukt är ett helt eget ämne. Här tar vi därför upp några grundläggande bästa praxis som är bra att ha i åtanke.
🏆 Positionering: Använd din forskning för att positionera din AI-produkt på marknaden. Fokusera på vad den gör annorlunda och bättre. Lyft fram produktens fördelar för användarens behov.
⼮ Kanaler: Utnyttja kanaler som innehållsmarknadsföring, reklam, evenemang, demonstrationer och sociala bevis för att bygga förtroende och trovärdighet hos potentiella kunder.
💵 Prissättning: Bestäm vad du ska ta betalt av dina kunder och hur. Vi utforskar några modeller i nästa avsnitt.
😎 Kundframgång: AI-verktyg blir bättre ju mer de används. Det innebär att du behöver dina kunder att använda verktyget under en längre tid så att du kan samla in och utnyttja data. Skapa starka kundframgångsteam och uppmuntra långvarig användning.
Övervaka och optimera
Som en teknik i ständig utveckling behöver AI-verktyg kontinuerlig övervakning och optimering. Gör det möjligt för modellen att lära sig dynamiskt från nya data. Övervaka prestandan för att säkerställa att den uppfyller de definierade målen. Samla in användarfeedback och systemprestandadata för att hålla AI-verktyget adekvat och relevant.
Vi har diskuterat hur man bygger upp och lanserar produkten på marknaden. Nu är det dags att diskutera det viktigaste – bokstavligen.
AI-startups: lönsamhet och intäktsgenerering
Precis som alla andra företag måste AI-startups tjäna pengar. För att uppnå detta genererar de intäkter genom olika kanaler.
Hur tjänar AI-företag pengar?
Produktabonnemang: Startups skapar AI-verktyg som kan användas mot en återkommande avgift enligt en abonnemangsbaserad modell. Populära exempel är Google Gemini och Jasper.
Licensiering: Vissa startups utvecklar AI-algoritmer och licensierar dem till leverantörer eller företag inom branscher som hälso- och sjukvård, finans eller detaljhandel. Googles Med-PaLM- eller OpenAI:s GPT-modeller fungerar på detta sätt.
Konsulttjänster: Startups tillhandahåller konsulttjänster, utvecklar skräddarsydda AI-lösningar för kunder eller integrerar AI i befintliga arbetsflöden.
Insikter: Det finns också nystartade företag som tjänar pengar på data genom att sälja insikter eller prediktiva analyser som härrör från egna AI-modeller. BloombergGPT är ett bra exempel.
Oavsett vilken intäktsmodell du väljer, håll ett öga på avkastningen. Med tanke på de betydande kostnader, den infrastruktur, de data och den kompetens som krävs för att bygga AI-verktyg kan avkastningen på investeringen (ROI) bli en avlägsen dröm. Detta är i själva verket en av de största utmaningarna för ett AI-startup.
Utmaningar vid implementering av AI i verksamheten och hur man övervinner dem
Att bygga upp en AI-baserad verksamhet är enklare och lättare än de flesta andra. Om du till exempel vill öppna ett gym måste du investera i fastigheter, utrustning, tränare, försäljning, marknadsföring osv. En AI-driven träningsapp kan däremot byggas upp från ditt garage.
Det finns dock flera andra utmaningar med AI som du måste ta hänsyn till.
Data
AI-verktyg bygger på enorma datamängder. När du skaffar och använder dessa data kan du stöta på utmaningar, till exempel:
- Etik kring hur data samlats in
- Integritetsfrågor kring användningen av data, särskilt om det rör sig om personligt identifierbar information.
- Säkerhet vid lagring av data
- Efterlevnad av lokal, statlig, federal och internationell lagstiftning
Innan du skapar ett AI-verktyg bör du noggrant överväga dataproblem. Ta hjälp av dataexperter och jurister för att komma igång på bästa sätt.
En annan form av data är expertis. Om du till exempel utformar AI-baserade träningsprogram behöver du experter på området för att validera träningens noggrannhet och lämplighet. Ditt verktyg kan inte rekommendera kunder att delta i potentiellt riskfyllda aktiviteter bara för att uppnå sina viktmål.
Tänk på de slutsatser/rekommendationer som din AI-app erbjuder och anlita experter för att validera dem. Skapa en ansvarsmodell för att säkerställa att innehållet granskas av experter inom området. Om du arbetar i starkt reglerade branscher som hälso- och sjukvård eller finans, var extra uppmärksam och rådfråga juridiska experter som kan vägleda dig.
Kostnad
Vad kostar det att starta ett AI-startup?
Kostnaden för att starta ett AI-startupföretag kan variera från 5 000 till över 100 000 dollar, beroende på produkt, infrastruktur, datainsamling, teamstorlek och produktutvecklingens komplexitet. Ofta uppstår dessa kostnader i förväg, långt innan produkten kan lanseras på marknaden eller ge avkastning.
För att eliminera kostnadsrelaterade utmaningar bör du upprätta en tydlig långsiktig affärsplan för att tjäna tillbaka din investering. Börja med en mindre MVP och validera den innan du skalar upp.
Sekretess och säkerhet
Eftersom AI-system är beroende av stora mängder känslig data är det naturligt att det finns farhågor om integritet och säkerhet. För att undvika överträdelser bör du bygga robusta system för att:
- Förhindra felaktig hantering av data
- Följ reglerna och undvik böter
- Hantera datastyrning
- Säkerställ bästa praxis för säkerhet, såsom anonymisering, kryptering etc.
- Implementera cybersäkerhetsåtgärder och revisioner
Kundernas förtroende
Trots entusiasmen kan kunderna vara skeptiska till AI. Detta gäller särskilt inom områden som hälso- och sjukvård, investeringar eller till och med mode, där mänsklig kreativitet och omdöme värderas högt.
Hantera denna misstänksamhet genom att bygga upp förtroende. Var transparent om hur AI används, vilka data som samlas in och hur beslut fattas. Ge användarna större kontroll över sina data. Låt dem interagera med människor när de vill. Sök och implementera feedback.
Starta ditt AI-företag med ClickUp
Sedan lanseringen av ChatGPT och liknande stora språkmodeller (LLM) har AI funnits överallt.
Alla arbetsverktyg och produktivitetsplattformar har numera AI. Apple integrerar Apple Intelligence i iOS och MacOS. AI-baserade verktyg dyker upp i alla branscher och användningsområden.
Men vi befinner oss bara i början av en enorm möjlighet på AI-marknaden. Som nästa generations mjukvaruprodukter kommer AI-startups att omdefiniera teknikbranschen. Om du vill ha en del av kakan är det dags att sätta igång med dina bästa affärsidéer inom AI.
ClickUp har allt du behöver för att komma igång. Skapa idéer med ClickUp Brain. Genomför undersökningar och analysera data med ClickUp Forms. Planera utvecklingen av dina AI-verktyg med ClickUp Tasks. Bygg ett CRM-system, automatisera arbetsflöden, övervaka prestanda och optimera – allt på ett och samma ställe med ClickUp.