Innovatörens dilemma tillämpat på försäkringsbranschen

Reading Time: 20 minutes

En gång jobbade jag som teambyggare för ett team i försäkringsbranschen som trodde de var ett av de främsta på AI i Sverige. Jag coachade upp dem från blöjstadiet till en fyra på min femgradiga skala som team betraktat. Att gå från 4 -> 5 kräver mod i min bok, samt intresse på bekostnad av leverans, en avvägning man får göra, så vi stannade där. ML ingenjörer vill jobba med komplicerade saker och inte hålla på att tramsa med arbetssätt och jag vill inte jobba med omotiverade individer så jag sköt ut mig.

Under våra nio månader tilsammans fick vi en bra setup utan konsulter men även avseende storlek, kompetens och autonomi för vår mission att stötta verksamheten med Artificiell Intelligens (AI) och Machine Learning (ML). Via vårt samarbete med verksamheten skulle skapas effekter såsom nöjdare kunder med snabbare service än när man manuellt måste handlägga ärenden, samt att verksamhetens medarbetare på jobbet skulle slippa manuella och monotona arbetsmoment. Men det hände aldrig något och vi levererade aldrig någonting på två år annat än utredningar, coola idéer och en massa POCar. Ingen krävde något av oss och det var till stora delar en lekstuga. I detta inlägg kommer jag berätta om trögheten hos försäkringsjättarna kring AI som möjlighet och tips på hur dessa skulle kunna vända på detta till sin fördel. Men först en spaning på aktörerna, oligopolet och insurtechbolagen:

Aktör: Oligopolet

Så kallar jag här the big 4 för. Dvs IF, LF, Folksam och Trygg-Hansa. De som har 82% av marknaden. Jag har lånat den bemämningen från Frida Bratt som är sparekonom på Nordnet.

Statistik från Wikipedia Januari 2024

De stora pensionsbolagen gör allt de kan för att bromsa både den digitala utvecklingen och regler som skulle leda till ökad kundnytta, och har gått samman i branschorganisationen Svensk Försäkring, vilken av vissa branschkunniga beskrivs som ”en intresseförening för oligopolets bevarande”.

/Frida Bratt, Sparekonom Nordnet

Arbetssätten hos en oligark är allt annat än agilt fast de försökt i +10 år. Frida Bratt sammanfattar detta väl i ovanstående citat där dessa samordnat sig under en gemensam intresseföreningen – Svensk Försäkring, något jag i inspirerats av när jag här kallar the big 4 för oligarker och där man hellre bevarar ett väl inpinkat revir än tänker på kunden?

Aktör: Insurtechbolagen

Vad finns nu för alternativ? Låt oss göra en googling på oligarkernas utmanare, insurtechbolagen. Oligopolet för den reglerade försäkringsbranschen som tror sig sitta i orubbat bo, kommer påverkas av dessa pigga insurtechföretag som med hjälp av AI kör om i i dödens medan oligarkerna tittar framåt mellan skygglapparna och börjar fira. Men nu finns det små ettriga fullblod där ute som nu utmanar de stora arbetshästarna. Här ett smörgåsbord av dessa: Greater Than, Credable, Upptec, Bima, Hedvig, Pensure, Evoli, Gofido, Dina försäkringar, Evident life, Bliwa, Idun Liv, Movestic, Svenska sjö, Relativity impact ideas, Happens, FurryChamp, Sejfa, Next insurance, Petson, Tryg, Insurely, The third act, Watercircles, Eir, Protector, Paydrive, Omocom, Spotr mfl. De flesta av dessa bolag kommer nog vara borta 2025 och en handfull har blivit uppköpta av oligarkerna, men ett bolag, kanske två, kommer sopa banan med övriga och det är dit vi alla kommer gå och köpa våra, av AI individuellt skräddarsydda och riskminimerade försäkringar för en bra peng förutsatt de kan få volym och vårt förtroende. Jag kommer nedan berätta hur dessa hot blir en möjlighet. Men först de utmaningar oligopolet har.

Utmaningar

Utmaningarna för oligopolet är flera som kan sammanfattas i brist på kompetens, mod och fokus.

Utmaning: AI-skräcken

AI-skräcken kallar jag det läge som uppstår när man som oligark inte har kompetens, fokus eller mod kring AI och man bidar sin tid eftersom man inte har någon brådska. I Svensk Försäkrings skrift Omvärldstrender 2024 kan man läsa att

”Med ny teknik följer andra möjligheter att bearbeta data än tidigare. Inom försäkringsområdet används redan i dag avancerade tillämpningar av teknik för dataanalys och AI i tjänster för bland annat kunddialoger, riskberäkningar, skadeförebyggande åtgärder och bedrägeriprevention. För försäkringsbranschen innebär AI – liksom på många andra områden – möjligheter att utveckla och förbättra verksamheten”.

Svensk försäkring

Thats it. Två ynka meningar som ska sammanfatta möjligheterna med AI medan riskerna med AI behandlas på 3 sidor. AI skräcken måste redas ut först innan möjligheterna kommer på tal. Man skapar en epic i backloggen som heter AI-vision och den tar som alla andra två år. Det är här man behöver en AI-strategi för att kunna bli modigare men det är ju ett moment 22?

Utmaning: Risker med AI

Riskerna med AI försäkringsbranschen får behandlas mer specifikt i ett senare inlägg men i korthet handlar det om att:

  1. AI är en vattendelare för demokrati samt alla etiska aspekter och kommer exkludera. De som fattar hur man kan nyttja AI å ena sidan och, å andra sidan de som inte bryr sig, likt alla pensionärer som fick spela i division 2 när webben kom och alla utförsäkrade och äldre som nu kommer få spela andrafiolen. Eller ingen fiol alls. När får vi se ett AI parti i Riksdagen som kommer spela brallorna av alla andra? Lex ”mein AI”?
  2. Transparensen kommer minska. Var kommer AI slutsatserna ifrån? Hur kan jag härleda logiken bakom ett beslut. Man litar blint på att AI är rätt.
  3. Här öppnar man upp en ny branch för bedrägerier och den som vet mest vinner.
  4. Ny lagstiftning kommer skapa fördröjningar.
  5. Moralfrågor för vad vi kan nyttja AI eller ej.
  6. Jämställdheten kommer få sig en törn då 90% av alla AI nördar är killar.
  7. AI talangerna kommer bli hårdvaluta och inte kommer de jobba på IF för 30 lax i månaden.
  8. Kundernas förväntningar kommer öka snabbare än leveransförmågan hos trögare aktörer (vilket detta inlägg mycket handlar om).

Punkt 7 och 8 ovan kommer jag återkomma nedan till.

Utmaning: Ingen AI-strategi

Jag har tidigare berättat om en grupp skadehandläggare som senare säkert kommer bli påverkade av AI. Jag hävdar till det bättre, genom att de kan bli mer proaktiva än reaktiva – förutsatt att de själva vill. Det är dock osannolikt då man i ett gammalt företag har en inbyggd tröghet och nöjdhet, speciellt om marknaden man agerar på är reglerad så som försäkringsbranschen är. Mitt råd till detta oligopol (Trygg-Hansa, Folksam, IF, Länsförsäkringar mfl) är att fokusera på att bygga bort skitjobben med AI, något som bör komma först i alla AI-strategier, så vi i stället kan ha en personligare kundkontakt som vi alla vill ha, trots AI.

Varför inte genom att ringa på dörren hemma hos kunden och prata med denne på bekostnad av att sitta och tolka excelark för att lämna ett svar, då kunden redan gått till konkurrenten? Här skulle vårt team gjort arbetspraktik (se empathize i Design thinking och Gemba Walk i Toyota way) ute i verksamheten för att förstå dessa utmaningar hellre än att fokusera på nya coola grejer som ingen ännu ville ha eller inte gav nytta. Först därefter skulle vi breddat vår AI portfölj för att inkludera innovation. Men sitter man fast med spikarna i startblocken, tar man varje chans att hitta lågt hängande frukter, små innovationer, vilket i sig kan vara en god strategi.

Moderna begrepp som Design thinking och MVP är okända för oligarkerna och de som är ansvariga, produktägarna, som är skolade i strikt SaFE, går bara till jobbet. Här krävs två kompetenser som sällan finns i samma korg: en bra produktägare (viability) och en AI-kunnig (feasibility) för att komma framåt. Om produktägaren, som jobbat med krav på en statlig myndighet, tror att man kan närma sig AI med samma taktik som man gjorde med en migrering av ett gammalt system, på Brottförebyggande rådet eller annan valfri skyddad verkstad, tror hen fel. AI-Sweden har mallar och tips för hur man kan skapa sin AI-vision här. Något som vi aldrig vågade på. Här mitt förslag på en AI strategi:

Vi bygger bort skitjobben med modern teknik (läs AI) så våra anställda kan fokusera på värdeskapande arbete.

Ove Holmberg

Utmaning: Förändrade kundbehov

Våra kunder kräver mer och oftare med lägre premier och högre service. Förtroende och pris kommer fortsatt vara viktigt men inte längre det enda.

Försäkringar bygger egentligen på kundbas (volym) och förtroende. Försäkringsbolag är i förtroendebranschen.

  • Marginaler och riskhantering kommer från volym. Volymen är också uppstickarens dilemma då risk och marginal hanteras där. Sett i backspegeln har det varit det stora hindret för dem. En del uppstartsföretag selekterar sina kunder mycket hårt. De väljer bara de som bedöms vara goda. Sänker risk och ger marginaler på mindre volymer. Selektering av risk har mycket stor inverkan på bolaget.
  • Förtroende skapas genom att försäkringsbolaget finns och stöttar när det behövs, dvs det har hänt något eller jag vill veta att jag är skyddad i någon för mig ny situation. Utan förtroende rasar bolaget på marknaden. 
IT-chef försäkringsbolag

Förtroende och pris i all ära men i slutändan tror jag att kundupplevelsen inklusive snabb skadeutbetalning och bra service kommer vara avgörande. Ur mitt eget egoistiska kundperspektiv vill jag ha en paketlösning för alla mina och min familjs försäkringar till ett oförskämt bra pris och inget tjafs när något händer. Det kan inget bolag leverera som det är idag. Fackförbundet Forena har gjort en utmärkt rapport om läget: Strukturomvandlingen i försäkringsbranschen med fokus på AI och automation – Status och framåtblick, som bilden nedan är hämtad från och som säger det mesta. Om vi kikar på procentuella inkomster från premier för sakförsäkring mellan 2012-2022 så ser man tydligt att oligarkerna redan är efter:

Som hintat ovan kommer kundernas behovsbild förändras snabbare än vi tror. När vi förr köpte ekonomisk trygghet om något skulle hända vill vi nu ha snabb utbetalning, skräddarsydda försäkringar och en premie som är lägre än konkurrentens hellre än att ha en billig gruppförsäkring. Förväntningarna kommer i snabbare takt än oligarkerna hinner med. Nedan en bra illustration från senare nämnda Clayton Christensens bok, the innovators dilemma, hur förväntningarna från användarna mappar mot ny och gammal teknik.

Den blå filen är att kunderna förväntar sig mer och bättre tjänst och produkt över tid och den övre svarta linjen symboliserar hur gammal teknik inte hänger med i detta kontra ny teknologi och därmed missar kundernas förväntningar i det långa loppet.

Med andra ord, om vi inte ger våra kunder vad dom vill ha, eller ännu bättre, vad de faktiskt behöver utan de vet om det, så gör någon konkurrent det åt oss, likt Henry Ford som fattade att det inte var snabbare hästar som folk verkligen behövde.

Ett konkret exempel från försäkringsbranschen är när du vill ha en försäkringsoffert på din unika bil på webben. Du får svaret att du måste ringa in så att en säljare kan återkomma till dig med svaret men under tiden har du redan fått svaret på konkurrents hemsida direkt, du tycker priset är bra, så du slår till. Testa själv genom att använda registreringsnumret SXN928 som går till en härlig gammal gul Oldsmobile Ninety Eight 7.0 V8 Convertible från 1966 som inte finns i referenslistan på grund av att den är unik i Sverige. Bara en av oligarkerna erbjuder den tjänsten och via AI såklart. När man väl har bilförsäkringen där är det lätt hänt att hem-, katt-, båt- och livförsäkringen hamnar där också. Bilar kommer och går oftare än de övriga försäkringtyperna och blir inkörsporten till att byta försäkringsbolag helt då man likt mig har samlat försäkringarna hos en oligark i 50 år. Jag kommer byta bolag den dagen då jag kommer få mina försäkringar samlade på ett ställe med bibehållen service. Kanske en tjänst som samlar försäkringar från flera bolag? AI kommer här sätta nya standards för våra kunders förväntningar och endast insurtechs eller ”fokusgrupper” som nedan nämnda Web-hub kommer hänga med i dessa svängar.

Business caset är en förbättrad kundupplevelse som ger fler nyteckningar samt en kraftig reducering av samtal kring dessa ärenden, där tiden i stället kan användas för proaktivt nyttoskapande arbete.

Utmaning: AI inkompetens

Mitt AI team hade som sagt stora utmaningar med att hitta kundnytta som vi kunde jobba med. Eller rättare sagt få prioritet högre upp för alla dessa. Vilken nytta vi skulle jobba med var oklart eftersom verksamheten hade brist på kompetens kring AI och inte såg möjligheterna. Ofta var de uttryckta som att det vore coolt att prova på utan att gå in på nyttor och luddiga då man som alltid förväxlat hypotes, acceptanskriterier, user story och DoD. Fokus låg ofta på coola grejer hellre än att gräva där man stod och lösa befintliga problem. Man pratade om PoC som om det vore ett sätt för nyttorealisering samtidigt som vi förgäves försökte få fram en AI-vision för att guida oss. En tokig strategi för ett trögt företag som behöver hitta snabba små nyttor. Ute i verksamheten blossade små AI intiativ upp för att någon var nyfiken och rundade IT-avdelningen utan tanke på skalbarhet, inköp, utbildning eller förvaltning.

Vi brast på AI kompetens ”högre upp”, och ville parkera frågan tills AI var moget, men på mässorna märkte vi att konkurrenterna sprang ifrån oss medan vi skrev mängder med business case med luddig nytta. Visst, det är en vacker strategi att låta ettan ta smällarna och sedan ligga tvåa, men om de experter som vill jobba med AI känner av denna passivitet kommer dessa snart skriva på för ettan. Eller som det står i TechSveriges branchkod för AI:

Beslutsfattare förstår ofta inte AIs potential”

Kompetensbristen är stor på AI framför allt i styrelserummen som skjuter på frågan hellre och man vågar eller/och kan inte skapa en nödvändig AI-vision eller policy. Man pratar mycket om balans i portföljen mellan de olika områdena man ska satsa på de kommande åren men man glömmer bort att innovation som AI måste ha sin plats där också, annars stagnerar man.

Gör man en arkeologisk undersökning av valfri styrelse bland oligarkerna så hittar man ytterligare ledtrådar till en svunnen värld, då det ofta bara finns en enda person med IT-kunskap utöver än Excel där, och det är IT-chefen. Men IT-chefen kan förmodligen inte något om AI och blir därmed en slempropp för nödvändig utveckling på området om denne inte är prestigelös och kan erkänna sin inkompetens (men intresse) på området eller om denne bara köper tid och skojar bort det. Mitt tips är att tillsätta ett AI-utskott, som IT-chefen inte har med att göra, eller som en deltagare bland flera andra, som beredande instans till styrelsen i AI frågor. Ta med de som kan något om detta i er organisation och krydda med konsulter som SME. Se till att dessa har en stående punkt på styrelsemötena och levererar sitt arbete i form av hypoteser och rekommendationer.

Att ändra ett företags arbetssätt tar lika lång tid som företaget är gammal.

/Ove Holmberg

Utmaning: Trögheten

Här följer några verkliga exempel på trögheter i en oligarks organisation:

  1. Vi ville prova ett nytt AI verktyg som lovade gott för våra utmaningar. Vi skapade en spike (experiment) i Jira för ändamålet men dagen kom aldrig då vi skulle börja testa på grund av en beställningsprocess som skulle ta en tour de France via arkitekter, inköp, säkerhet och till sist IT chefen. Teamet körde som vanligt i stealth mode likt vi alla gör med Miro, Menti och andra utmärkta verktyg, så vi kunde snabbt kassera verktyget för att snabbt gå till nästa. En fokusgrupp skulle löst problemet med en triallicens för att göra en Spike och sedan eventuellt köpt in verktyget.
  2. Ett annat exempel är changeprocessen som kan vara evig. För att få igenom en förändring i ett system krävs att man anmäler detta till en Change Control Board (CCB) där man beslutar om denna. CCB prioriterar sitt arbete som alla andra och kommer det en change av typen kritisk går den först. De andra får ofta vänta till nästa möte. Men vill man ha snabba puckar så är man inte så dum så att man går via CCB då change av typen mindre inte behöver CCB. Så taktiken är att skeppa så mycket mindre förändringar så ofta som möjligt. Detta låter ju som musik i ett agilt öra men ofta blir takten för hög och man tummar till slut på den tekniska skulden och säkerheten. AI-hubben hade samlat teamet och beslutat bara att deploya.
  3. Systemkomplexiteten och den tekniska skulden är oerhörd efter åratal av utveckling på stordatorn av de som nu slutat, och ett lapptäcke av system som överlappar varandra. För att kunna göra en ändring i ett system krävs först en kvartalsplanering, sedan omfattande regressionstester för att säkerställa att vi inte skapat oreda. Och där passerade minst ett halvår. I mitten sitter en flaskhals som ansvarar för att hålla reda på allt detta. Under semestertider märks detta.
  4. SaFE heter det ramverk alla oligarker jobbar med. SaFE är skräddarsytt för komplicerat utvecklingsarbete i stor skala för att skapa koordination. Ingen hänsyn tas här till att man ska använda hammare till spik och skruvmejsel till skruv. Att jobba med AI är inte komplicerat, det är komplext. Det kräver forskare hellre än ingenjörer. Med SaFE följer en massa overhead, exempelvis mastodontmöten där alla ska med och onödigheter som estimering, avhopp från nycertifierade och en falsk trygghet att vi vet vad vi gör. Insurtecharna slipper detta och lägger 80% av sitt arbete på innovation hellre än 80% på administration och förvaltning av ramverk.
  5. Talangbrist är det som uppstår när de nyanställda och engagerade inser att bara 20% av all tid går åt till den utveckling de vill göra och resten till förvaltning av alla dessa system. Det vanligaste skälet för att byta arbetsgivare är att man inte fick jobba med det man fick löfte om alternativt att det klarnat att det inte finns tid för innovation som i stället får ske under två hektiska veckor i slutet på varje kvartal där det också ska knös in lärande och planering.
  6. Det sista exemplet är den rigorösa process som kallas för flyttprinciper. Man styckar upp hela kedjan från idé till skapat värde i stora processteg som vardera har många kockar som ska säga sitt innan det får flyttas till nästa steg och förmodligen vänta någon månad där emellan. Det tar ca 2 år för en god idé/projekt till leverans. Nyttan är ej inräknad – den får eventuellt komma senare för nyttohemtagning gör ni väl? Ni som gillar agilt arbetssätt får likt jag rysningar.
  7. Verksamheten är inte vana vid tempo och varför skulle de? Vår marknadsandel är ju ohotad? Att komma med tätare releaser som ett argument för att ha blivit mer agil räknas inte om inte verksamheten hinner med.

The rise and fall of Fritte

Innan vi kommer in på lösningar så låt oss backa i tiden till 2013 då jag jobbade på härliga gamla familjeföretaget Fritte (Fritidsresor) med lokaler i härliga Münchenbryggeriet. Vi gjorde något riktigt bra där. Frittekulturen var stark, HR hette People and Culture och festkulturen som satt i väggarna från reseledarna var påtaglig. Många AW blev det. Johan, Madde, Peter, Björn, Jonny. Jonathan, Mats, Håkan, Birthe, Jessica, Heidi, Susanne, Morris, Mikael, Henrik, Daniel, Bassam, Jens, Jan, Anders, Jim, Ina, Peik, Emil, David, Jonny, Annika, Gabbi, Björn, André, Ann-Louise, Eirik och alla jag inte kommer på nu – vilket gäng!

Vi jobbade på med 5-6 team i källaren som jobbade tillsammans (utan SaFE och andra senare påfund) med webben som var vår strategi, dvs Microsoft arkitektur och online sales på bekostnad av färre resebutiker. Flaskhalsen hette som alltid masterdata där våra kunder bodde. Saker skulle dock förändras dramatiskt när vi köptes upp av tyska TUI som var störst i resebranschen. Joakim Holm, en Scrum master som jobbade på Fritte skrev då en blogpost om Innovators dilemma applied on travel agency som jag anar tog skruv och blev startskottet för vår nya avdelning ”Web-hubben”. För dig som inte orkar läsa Jockes post så handlar den om hur Frittes traditionella arbetssätt inte lämpades för den nya längre.

Jockes inlägg är inspirerat av boken med nästan samma namn, skriven av Clayton Christensen där han hävdar att ett etablerat företag, som har en stark position på marknaden och har utvecklat sina produkter och processer enligt de nuvarande kundernas behov och förväntningar, får problem (ett dilemma) när en ny och disruptiv teknologi dyker upp på marknaden (därav titeln på detta inlägg). Den nya teknologin har potentialen att förbättras snabbare och på ett sätt som till slut överträffar de etablerade spelarna. Dilemmat uppstår när dessa har svårt att investera i och fokusera på den nya teknologin eftersom den initialt verkar mindre attraktiv och mindre lönsam än deras befintliga produkter och därför svårt att motivera att satsa på något som inte verkar lika framgångsrikt som deras nuvarande affär. De etablerade företagens PMO ser inte nyttan och spelar hellre sarg ut i väntan på att tekniken ska mogna. Samtidigt kan mindre och nystartade insurtech företag, som har mindre att förlora och färre förutfattade meningar vara mer benägna att omfamna dessa nya teknologier och innovativa affärsmodeller. Med tiden kan dessa nya aktörer växa och konkurrera med de etablerade företagen, och i vissa fall till och med överta pole position på marknaden. Försäkringsmarknaden är dock strikt reglerad och ger en falsk trygghet där uppstickarna har det svårt.

Webben var dock ingen disruptiv teknik längre år 2013, men Web-hubben på Fritte blev ett svar på att vi halkat efter och kom att bli en virtuell smidig organisation utan annat uppdrag än att i stealth mode för Facket, snabbt sätta upp ett team, specialiserat på att bygga web för hela TUI med hjälp av den javabaserade plattformen Hybris. Jag hade tidigare jobbat på Sapient Nitro som var en av två aktörer i Sverige som kunde Hybris och när uppropet kom på Fritte (ytterst informellt och hemligt) för att befolka detta team räckte jag upp handen. Jag kan väl erkänna nu att jag hade ett finger med i spelet i val av leverantör, dock inom ramarna för etik och moral. Eftersom Fritte hade en Microsoftstrategi var det bara en enda utvecklare som var villig att byta teknikstack i sin CV, resten av utvecklarna började söka sig nya jobb vilket stressade vårat uppdrag ännu mer. Missnöjet var dock påtagligt bland utvecklarna, helt förståeligt, som nu gick in i förvaltnings mode. Ett modigt beslut av vår CIO som var okunnig om web men var tydlig med det och vågade chansa.

På första mötet satt vi runt ett bord ca tio människor som aldrig sett varandra. Hälften konsulter, hälften anställda. IT-chefen borde ha varit där men jag anar att det hade varit ett brott mot de fackliga reglerna så där satt vi utan agenda och mötesordförande när Robert räckte upp handen och bröt isen. Jag hade aldrig sett karl förr men han presenterade sig som konsult och hade gjort detta förut och ställde nu upp som ”CTO” om de andra ville. Ingen vågade protestera (han var den ende med slips) så jag tog chansen därefter att bli Scrum master. Alla presenterade sig sedan med roll och så fick det bli. På kickoffen skapade vi vår nya logga för att visa att vi spelade i samma lag fortfarande (TUI-loggan i mitten) men körde vårt eget race. Prototypen nedan.

Under det närmaste halvåret fixade jag en lokal med möbler och datorer 100 meter från Fritte i samma huskropp, kopplat mot Frittes nätverk via en trust och rekryterade de bästa konsulterna samtidigt som jag knådade anställningsprocessen utan HR, dock med hjälp av Frittes mallar och satte upp mitt eget dreamteam. Facket var helt oanande och frånåkta när vi flyttade in och sedan på mycket kort tid byggde den nya Hybris baserade webben, mycket tack vare den osynliga mur vi byggde upp mellan TUI och hubben för att slippa alla träiga processer. När vi var uppe och rullade drog jag vidare och hörde senare att hubben blev upplöst och numera ingår i TUIs verksamhet, precis som det var planerat för. En snabb fokuserad insats för att sedan införliva den nya kompetensen i hela bolaget. TUI kom sedan att helt ändra den fina frittekulturen och införa tysk ordnung men det är en annan historia.

Åter till nutid för att gå in i lösningsmode.

Lösningen = Fokus

Nyckeln heter fokus. Att frigöra tid som läggs på quickfixar åt BI sugna noviser får inte vara en ML ingenjörs dagliga jobb. Fokus skapas endast genom att omorganisera så att innovation kan flöda mellan de olika kompetenserna som behövs. Därför behöver AI-hubben isoleras temporärt för att sedan kunna marinera verksamheten med sitt stöd. Ett konkret förslag är därför att skapa fokus med hjälp av en AI-hub, precis som Fritte hade Web-hub. Ett annat partnerskap. Eller en blandning av de båda.

Lösning: AI-hubben

Mitt förslag på fokus (samma som Jockes) för alla oligarker som inte vill halka efter på AI är därför att sätta upp en AI-hub, en AICoI (AI Center Of Innovation) eller en sk microenterprise som är helt underställd IT-chefen, utan larv som att ingå i tåg eller andra hittepå organisationer. Hubben ska sätta upp sina egna tuffa KPIer och OKRer som till största del ska vara uppfyllda på ett halvår för att vara i full drift, servande verksamheten inom ett år och för att senare integreras i verksamheten så att AI blir, likt Excel, en kompetens och inte en vattendelare.

Hubben ska sitta i en war-room utan fönster, i en källare ett halvår med fullt fokus på att bli #1 inom AI och först därefter erbjuda en AI plattform och tjänster kring denna. Tjänsterna ska vara stöd för self-service på en AI plattform för de som vill ha kompetensen i verksamheten, full-service för de verksamheter som vill outsourca AI helt samt utbildning, support, inspiration och framtagning av användningsfall.

Utmaningen här blir utbildning och support för massorna, något som ingen ML ingenjör vill eller kan ta i med tång. Organisatoriskt innebär det att skapa ett AI-team med full autonomi ledda av en AIO (uppfann denna roll nu) och en fokusgrupp för detta. Innovation som AI måste isoleras från vardagen eller få en tydlig fördelning av portföljen annars riskerar uppgraderingar, incidenter och underhåll äta upp budgeten. Läs mer om att sköta om sin innovations portfölj här.

AI-hubben ska vara specialister inom områden som maskininlärning, dataanalys, neurala nätverk och andra AI-tekniker. Deras uppgifter kan inkludera utveckling av AI-modeller, insamling och bearbetning av data, utvärdering av prestanda och implementering av AI-lösningar i en organisation. Ett typiskt stream aligned team om vi hänvisar till konceptet Team topologies som strävar efter flödeseffektiva team. Team Topologies får mig att relatera till ännu ett hinder för oligarkerna och det är Conways law som säger att våra systems arkitektur reflekterar kommunikationen mellan teamen som byggde denna. Dvs ju fler kockar desto sämre soppa.

I en spännande forskningsartikel i Harvard Business Review skriver författarna om microenterprises, dvs interna startups likt AI-hubben, som en väg runt byråkratin som sölar ner oss och ger oss följande tips:

  1. Behandla anställda som intraprenörer
  2. Låt microenterprises välja vilka stödtjänster (t.ex. FoU, ekonomi, IT) som de ska arbeta med.
  3. Arbeta i mindre oberoende enheter (microentreprises) snarare än affärsenheter.
  4. ”Hantera” microenterprises med decentraliserade marknadsplatsstrukturer snarare än centraliserad auktoritet.

I en annan artikel berättas om hur ett företag vända på förlustsiffror men en liknande approach genom att sätta stopp för byråkratin.

I grunden tror jag detta kan sammanfattas till att det behövs en acceptans i organisationen för en vision samt att det finns ett staket som gör att team får springa i sin egen hage utan att behöva blandas för mycket med andra. All bred interaktion är bromsande och dessutom skapar ifrågasättande. 

IT-chef

Lösning: Partnerskap

Det finns en annan möjlighet för oligarkerna också och det är att skapa partnerskap i större ekosystem och jobba tillsammans med ovan nämnda insurtech företag där oligarkerna med all data från urminnes tider tillsammans med insurtechföretagen som har experterna, drivet och innovationen kan samarbeta. Med fokus. Vi kommer få se många uppstickare bli partners till de etablerade och på sikt uppköpta och när talangerna inser detta kommer de röra på sig dit innovationen finns, inte supporten och utbildningarna. Dessa partnerskap blir starten för uppköp senare, något ägarna haft i kikaren hellre än att driva ett trögt osexigt försäkringsbolag. Så Visst, allt detta kan vara en utopi om oligarken har ett starkt fack och trög organisation, men alternativet är att pigga insurtech företag kör om oss och att våra AI talanger slutar. Eller som en av utvecklarna i mitt team sade och som tydligt visar på att talang, och speciellt nu AI-talang, flyttar på sig om löftena inte uppfylls:

We don’t fit here, it’s also my ambition to do AI in a different way. If it is an opportunity tomorrow i will take it.

Kalle Anka – ML/AI engineer hos en oligark

Men det finns minst ett ytterligare alternativ och det är att ducka och sitta still i båten, inte bry sig, vara medioker och låta AI ha sin gilla gång och ta över vårt samhälle inklusive försäkringar och annat onödigt. Ni vet väl att 50% av oss duckar och endast 20% engagerar sig i företaget? Rester motarbetar allt som heter förändring, i alla fall enligt Gallup. Alla kommer ha samma ekonomi och välstånd och när shit happens så kommer AI ställa saker och ting till rätta utan att det kostar något eller att du har betalt någon premie för det. Försäkringar, skatter, bingolotter, lån och allt annat som har med pengar att göra, kommer jämställas så alla har det lika bra med en sk Universal Basic Income – lika för alla utan att behöva jobba. Systemet finns redan idag i Kuwait där källarna utan fönster eller datorer är fulla av folk som inte gör någonting men får lön. Alla försök att störta AI kommer obönhörligen förhindras innan vi ens skickat vår första tweet om revolten. De som motarbetar AI får en stöt och de som revolterar avlivas på fläcken? Utan att de anhöriga får någon ersättning.

Att mäta

Som sagt ovan är trögheten den stora boven och fokus dess motsats, men vilka sätt kan man då använda för att visualisera och mäta tröghet för att kunna fokusera, om man inte är van vid smidighet och kan se det i folks trötta ögon eller om trögheten sitter i väggarna och är normalt. KPI och OKR är två vanliga begrepp för att mäta. OKR används för att skapa fokuserade och ambitiösa mål för att driva innovation och förändring, medan KPI används för att mäta och övervaka olika aspekter av prestation på ett mer detaljerat och kontinuerligt sätt. Tänk att du kör en bil från Stockholm till Göteborg.

OKR hjälper till att definiera (vägval) och styra den övergripande riktningen och målen, medan KPI ger detaljerade och kontinuerliga mätningar för att säkerställa att du håller rätt kurs och att bilen (organisationen) fungerar effektivt längs vägen. OKR kommer och går medan KPIer är konstanta.

Vilken väg väljer du när du kommer till Södertälje? Har du elbil? Var måste du stanna för att ladda? Ledtrådar utmed vägen kommer ge dig svaret. Kanske är alla vägarna avstängda på grund av vädret, då åker du hem igen och skapar ny OKR för att flyga till Marbella i stället. KPI är din hastighetsmätare och ger dig svaret på när du kan komma fram förutsatt inget oväntat händer.

En ledtråd till trögheten i organisationen är balansen i budget av utveckling kontra livscykelhantering och förvaltning som bör vara till största del utveckling. Den oerhörda komplexiteten bland legacy system hos oligarkerna kommer visa att vi mestadels sysslar med livsuppehållande åtgärder i stället för forskning kring nya botemedel och prehab. Här är det vanligt med 80/20 i favör för förvaltning och en målsättning på 75/25 på fler års sikt. En mycket talande KPI för trögheten.

Ett annat mätetal som ger en hint om trögheten är balansen personal vs konsult. Här bör balansen vara minst 75/25 till förmån för personal så vi kan ha hållbarhet i kompetensen inhouse istället för att skapa kortsiktiga lösningar. Även här en lysande KPI.

Hur lång tid tar projekten? Vanligt bland oligarker är två år. En OKR för att påvisa förbättringsarbete. Eller tvivlar du?

Allt ovan hittar ni säkert i någon verksamhetsplan, säkerligen utan att man är transparent med trenden som är A och O. Att det är svarta siffror är oväsentligt så länge som trenden är positiv som ett mått på förbättring, och i de fall den är negativ ska det finnas en handlingsplan. Men trenden mörkas ofta och värdelösa framsteg som färre buggar och fler features lyfts gärna fram på bekostnad av äkta värde såsom nöjdare kunder och bra arbetsmiljö.

Utmaningarna för insurtechbolagen

Låt oss avslutningsvis vara ärliga och kort redovisa utmaningarna även för insurtechbolagen som dock får detaljeras i ett senare inlägg:

  1. Har ej volymen i sin kundbas som krävs för lönsamhet
  2. Är finansierade av riskkapital som vill ha snabb avkastning
  3. Har ej kundens förtroende i början.
  4. Har svårt att nå de regulatoriska kraven
  5. Komplex affärslogik

Sammanfattningsvis måste insurtech-företag övervinna en rad hinder, inklusive regleringar, kundskepticism, komplexa produkter, datahantering, konkurrens och kapitalbehov, för att lyckas disruptera och förändra den traditionella försäkringsbranschen. Vi får väl se…

Sammanfattning

Jag berättar här om mina erfarenheter som en del av ett team som arbetade med AI och maskininlärning. Trots att de hade stor potential och ambition att förbättra kundservice och arbetsprocesser, upplevde vi svårigheter med att verkställa sina idéer och leverera verkliga resultat. Orsaken var trögheten inom företaget, där det var svårt att få stöd för att implementera nya idéer och tekniker, speciellt i ett etablerat företag med gamla arbetssätt.

Jag berättar också historien om hur vi lyckades med att skapa fokus på ny teknik på Fritte med hjälp av en hub, ispirerad av boken the Innovators dilemma.

För att möta utmaningarna föreslår jag att oligarkerna borde fokusera på att eliminera manuella och tråkiga arbetsuppgifter med hjälp av AI för att i stället kunna erbjuda en mer personlig kundservice. Jag föreslår också att företagen borde skapa en AI-hub, en separat enhet med fokus på AI-innovation som kan fungera utanför företagets vanliga strukturer för att accelerera införandet av AI-teknologi men även behålla talangerna.

Jag lyfter även fram bristen på förståelse och kompetens kring AI hos företagsledning och betonar behovet av att skapa en vision för hur AI kan användas för att lösa befintliga problem och förbättra kundupplevelsen. Jag poängterar också vikten av att förändra företagskulturen för att möjliggöra innovation och teknologisk utveckling.

Sammanfattningsvis så vill jag berätta om utmaningarna med att införa AI i försäkringsbranschen och föreslå strategier för hur företagen kan anpassa sig för att möta dessa utmaningar och driva på innovation och förbättring.

Kör VI!


Ps. Detta inlägg var skrivet med 13 års erfarenhet från försäkringsbranschen 40 från IT och ett år av AI. Inte av chatgpt;)

ps2. Tack Gunnar Frödeberg, Katarina Persson Nastos och Marcin Bogus som bollplank.

First doubt – then believe, not the other way around.

Ove Holmberg

Annons