Enterprise AI-søgestrategi - hvordan håndterer store virksomheder intern + ekstern AI-synlighed?

Vi har håndteret begge udfordringer hos [Large Enterprise]. Her er vores arkitektur:

Intern AI-søgning:

Implementeret federeret søgning med RAG (Retrieval Augmented Generation):

Kilder: Sharepoint + Confluence + Salesforce + interne DB'er
     ↓
Connectors: Realtids-synk med arvet adgangskontrol
     ↓
Vector Store: Embeddings til semantisk søgning
     ↓
RAG-lag: Forankrer LLM-svar i kildedokumenter
     ↓
Interface: Naturlig sprogforespørgsel + citerede kilder

Nøgleresultater:

• Søgetid reduceret med 60%
• Medarbejder-NPS for søgning: 72 (var 18)
• 45% færre gentagne spørgsmål til eksperter

Ekstern AI-synlighed:

Andet team, anden strategi:

• Marketing ejer GEO-optimering
• Content-teamet omstrukturerer til konverserende forespørgsler
• Bruger Am I Cited til overvågning på tværs af platforme
• Tracker share of voice vs. konkurrenter

Governance-laget dækker begge:

• Adgangskontrol (hvem ser hvad)
• Audit logging (compliance-krav)
• Manuel gennemgang for følsomme beslutninger
• Dataopbevaring

Vidensledelsesperspektiv her. Problemet med intern søgning er organisatorisk, ikke kun teknisk.

Rødder til problemet:

• Indhold spredt over 15+ platforme
• Ingen ejerskab for tværgående indhold
• Forældet dokumentation bliver aldrig fjernet
• Stamviden bliver aldrig dokumenteret

Teknisk løsning er ikke nok:

Vi implementerede en god AI-søgeplatform. Adoptionen var 30%.

Så gjorde vi:

1. Tildelte indholdsejere for hvert hovedemne
2. Indførte indholdslivscyklus (auto-arkivering efter X måneder)
3. Gjorde indholdsbidrag til en del af performancemåling
4. Skabte “videnschampions” i hver afdeling

Adoptionen steg til 78%.

For ekstern AI-synlighed:

Samme princip gælder. Du kan ikke optimere for AI, hvis dit indhold er kaotisk. Ryd op og strukturer først, optimer bagefter.

Platformudvælgelsesperspektiv. Vi evaluerede 8 enterprise AI-søgeplatforme.

Det, der betyder noget:

Topplatforme vi overvejede:

• Glean (fremragende UX, stærke connectors)
• Elasticsearch + custom LLM-lag (maksimal kontrol)
• Microsoft Copilot for 365 (hvis I er all-Microsoft)
• Coveo (stærk e-commerce + vidensplatform)

Vores valg:

Glean til de fleste brugsscenarier + custom Elasticsearch til følsomme data, der ikke må forlade miljøet.

Hybridtilgangen lod os rykke hurtigt og stadig opfylde sikkerhedskrav.

Marketingperspektiv på ekstern AI-synlighed.

Udfordringen:

Vores konkurrenter bliver citeret i ChatGPT og Perplexity for kategori-forespørgsler. Vi gør ikke. Det er et brandproblem, ikke kun et trafikproblem.

Vores tilgang:

1. Audit af nuværende status – Am I Cited for at etablere baseline
2. Omstrukturering af indhold – FAQ-format for nøgleemner
3. Thought leadership – Executive-indhold med tydelige ekspertisesignaler
4. Tilstedeværelse hos tredjepart – Analyst relations, anmeldelsessider, Reddit-deltagelse

Målepunkter vi tracker:

• Share of voice i AI-svar (vs. 5 konkurrenter)
• Sentiment af AI-omtaler
• Citeringskilder (bliver vi citeret direkte eller via tredjepart?)
• Konverteringsrate fra AI-henvist trafik

Resultater efter 6 måneder:

• Share of voice: 8% → 22%
• Direkte brandcitater oppe med 180%
• AI-henvist trafik nu 4% af totalen (stigende)

Forandringsledelse er den skjulte udfordring.

Skiftet i arbejdsstyrken:

Medarbejdere er vant til nøgleordssøgning. AI-søgning er konverserende. Ændringen i mental model er stor.

Det, der virker:

1. Træningssessioner – Ikke kun “hvordan bruges det”, men “hvordan tænkes der over forespørgsler”
2. Champions-program – Power-users, der hjælper deres teams
3. Ledelsessponsorering – Ledelsen bruger og anbefaler
4. Kommunikation om hurtige gevinster – Del succeshistorier bredt

Typiske adoptionsbarrierer:

• “Jeg stoler ikke på AI-svar” → Vis kildeciteringer
• “Mit gamle søgeværktøj virkede fint” → Vis tidsbesparelse side om side
• “Jeg ved ikke, hvad jeg skal spørge om” → Giv eksempler på forespørgsler
• “Det er endnu et værktøj” → Integrer i eksisterende workflows

Sigt efter 60-80% adoption inden for 12 måneder. Vi er på 72% efter 10 måneder.

Data governance-ramme for AI-søgning.

Politikker vi har etableret:

1. Dataklassificering – Hvad må AI tilgå? (Offentlig, Intern, Fortrolig, Begrænset)
2. Adgangsarv – AI respekterer kilde-systemets tilladelser
3. Opbevaring – Hvor længe opbevares forespørgselslogs?
4. Grænseoverskridende – Data residency-krav pr. region
5. Modeltræning – Vores data træner IKKE leverandørens modeller

Implementering:

Audit-krav:

• Hvem forespurgte hvad, hvornår
• Hvilke kilder blev brugt i svaret
• Blev svaret delt eksternt?
• Kvartalsvise adgangsgennemgange

Lad os tale ærligt om ROI.

Intern AI-søgnings ROI:

Gennemsnitlig ROI for enterprise AI-initiativer: 5,9% (IBM research)

Det virker lavt, men skyldes at mange initiativer fejler på adoption.

Hvad succesfulde implementeringer oplever:

• 60% hurtigere beslutningstagning
• 2-5 timer/uge tidsbesparelse pr. vidensmedarbejder
• 31% forbedring i beslutningshastighed
• Færre gentagne spørgsmål til eksperter

Sådan beregnes det:

(Timer sparet × timepris × antal medarbejdere) - (platformsomkostning + implementering)

For 10.000 vidensmedarbejdere, der sparer 2 timer/uge: = 10.000 × 2 × 52 × 50 $/time = 52 mio. $ værdi

• Platform (~500.000 $) - Implementering (~1 mio. $) = 50+ mio. $ årlig værdi

Ekstern AI-synligheds ROI:

Sværere at måle, men track:

• AI-henvist trafik og konverteringer
• Ændringer i brandsøgning
• Share of voice-trends
• Pipeline påvirket af AI-opdagelse

Start med ledende indikatorer, gå mod revenue attribution over tid.

Fremadrettet: agentisk AI er på vej.

Nuværende status: AI besvarer spørgsmål Næste status: AI udfører handlinger baseret på svar

Enterprise-konsekvenser:

• AI-søgning bliver til AI-workflow-automatisering
• Behov for governance ved autonome beslutninger
• “Hvad er vores politik?” bliver til “Udfør vores politik”
• Viden bliver til handling

Forbered nu:

1. Rent, autoritativt data (garbage in = garbage out)
2. Klare politikker (AI skal kende regler)
3. Workflow-integration (ikke kun søgeinterface)
4. Menneskelig overvågningsmønstre (hvornår skal AI eskalere?)

Virksomheder, der bygger stærke AI-søgefundamenter nu, vil skifte til agentisk AI hurtigere.

Fremragende diskussion. Her er vores roadmap ud fra disse indsigter:

Fase 1: Intern AI-søgning (Q1)

• Implementer Glean til primær søgning
• Custom RAG-lag til følsomme systemer
• Adgangsarv fra kilde-systemer
• Lancering af forandringsledelsesprogram

Fase 2: Governance-ramme (Q1-Q2)

• Dataklassificering for AI-adgang
• Implementering af audit logging
• Human-in-the-loop for fortrolige forespørgsler
• Kvartalsvise adgangsgennemgange

Fase 3: Ekstern AI-synlighed (Q2)

• Marketing-ledet GEO-initiativ
• Omstrukturering af indhold til konverserende forespørgsler
• Implementering af Am I Cited-overvågning
• Tracking af share of voice vs. konkurrenter

Fase 4: Måling (løbende)

• Intern: Adoption, tidsbesparelse, beslutningshastighed
• Ekstern: Share of voice, citater, AI-henvendte konverteringer

Nøglesuccesfaktorer:

• Ledelsessponsorering (på plads)
• Investering i forandringsledelse (budgetteret)
• Rent datafundament (igangværende)
• Governance-first tilgang (ikke til diskussion)

Tak til alle for de praktiske indsigter. Det var præcis det, vi havde brug for.