Företagsstrategi för AI-sökning – hur hanterar stora företag intern + extern AI-synlighet?

Vi har hanterat båda utmaningarna på [Stort företag]. Här är vår arkitektur:

Intern AI-sökning:

Implementerad federerad sökning med RAG (Retrieval Augmented Generation):

Källor: Sharepoint + Confluence + Salesforce + Interna DB:er
     ↓
Kopplingar: Realtidssynk med ärvd åtkomstkontroll
     ↓
Vektorlagring: Inbäddningar för semantisk sökning
     ↓
RAG-lager: Förankrar LLM-svar i källdokument
     ↓
Gränssnitt: Naturligt språk-frågor + citerade källor

Viktiga resultat:

• Sökningstiden minskade med 60 %
• Medarbetar-NPS för sökning: 72 (tidigare 18)
• 45 % färre upprepade frågor till experter

Extern AI-synlighet:

Annat team, annan strategi:

• Marknadsföring äger GEO-optimering
• Innehållsteamet strukturerar om för konversationella frågor
• Använder Am I Cited för övervakning över plattformar
• Spårar andel röst jämfört med konkurrenter

Styrningslagret spänner över båda:

• Åtkomstkontroller (vem ser vad)
• Revisionsloggning (efterlevnadskrav)
• Mänsklig granskning för känsliga beslut
• Kontroller för datalagring

Kunskapshanteringsperspektiv här. Den interna sökutmaningen är organisatorisk, inte bara teknisk.

Grundorsaker:

• Innehåll utspritt över 15+ plattformar
• Ingen ägare för tvärfunktionellt innehåll
• Föråldrad dokumentation ligger kvar för alltid
• Tyst kunskap dokumenteras aldrig

Teknisk lösning räcker inte:

Vi införde en utmärkt AI-sökplattform. Användning var 30 %.

Sedan gjorde vi:

1. Utsåg innehållsansvariga för varje huvudämne
2. Införde innehållslivscykel (autoarkivering efter X månader)
3. Inkluderade innehållsbidrag i utvecklingssamtal
4. Skapade “kunskapsmästare” i varje avdelning

Användningen ökade till 78 %.

För extern AI-synlighet:

Samma princip gäller. Du kan inte optimera för AI om ditt innehåll är i kaos. Rensa och strukturera först, optimera sedan.

Plattformsvalsperspektiv. Vi utvärderade 8 företags AI-sökplattformar.

Vad som spelar roll:

Toppplattformar vi övervägde:

• Glean (utmärkt UX, starka kopplingar)
• Elasticsearch + eget LLM-lager (maximal kontroll)
• Microsoft Copilot för 365 (om du är helt Microsoft)
• Coveo (starkt för e-handel + kunskap)

Vårt val:

Glean för de flesta användningsfall + egen Elasticsearch för känslig data som inte får lämna vår miljö.

Hybridupplägget lät oss gå snabbt fram och uppfylla säkerhetskraven.

Marknadsföringsperspektiv på extern AI-synlighet.

Utmaningen:

Våra konkurrenter blir citerade i ChatGPT och Perplexity för kategorifrågor. Vi blir det inte. Det här är ett varumärkesproblem, inte bara trafikproblem.

Vårt tillvägagångssätt:

1. Audit nuvarande läge – Am I Cited för att mäta synlighet
2. Omstrukturering av innehåll – FAQ-format för nyckelämnen
3. Tankeledarskap – Ledningsinnehåll med tydliga expert­signaler
4. Tredjepartsnärvaro – Analytikerrelationer, recensionssajter, Reddit-engagemang

Mätvärden vi följer:

• Andel röst i AI-svar (jämfört med 5 konkurrenter)
• Sentiment i AI-omnämnanden
• Citeringskällor (blir vi citerade direkt eller via tredje part?)
• Konverteringsgrad från AI-trafik

Resultat efter 6 månader:

• Andel röst: 8 % → 22 %
• Direkt varumärkescitering upp 180 %
• AI-trafik nu 4 % av totalen (växande)

Förändringsledning är den dolda utmaningen.

Skiftet i arbetsstyrkan:

Medarbetare är vana vid nyckelordsökning. AI-sökning är konversationell. Mentalt är det en stor förändring.

Vad som fungerar:

1. Utbildningssessioner – Inte bara “hur man använder” utan “hur man tänker kring frågor”
2. Ambassadörsprogram – Power users som hjälper sina team
3. Ledningsengagemang – Ledningen använder och förespråkar
4. Kommunicera snabba vinster – Dela framgångshistorier brett

Vanliga hinder för användning:

• “Jag litar inte på AI-svar” → Visa källciteringar
• “Min gamla sökning fungerade bra” → Visa tidsbesparing sida vid sida
• “Jag vet inte vad jag ska fråga” → Ge exempel på frågor
• “Det är ytterligare ett verktyg” → Integrera i befintliga arbetsflöden

Sikta på 60–80 % användning inom 12 månader. Vi ligger på 72 % efter 10 månader.

Ramverk för datastyrning för AI-sökning.

Policyer vi införde:

1. Dataklassificering – Vad får AI komma åt? (Publikt, Internt, Konfidentiellt, Begränsat)
2. Åtkomstarv – AI respekterar källsystemens rättigheter
3. Retention – Hur länge sparas frågeloggar?
4. Gränsöverskridande – Datalagringskrav per region
5. Modellträning – Vår data tränar INTE leverantörens modeller

Implementering:

Revisionskrav:

• Vem frågade vad, när
• Vilka källor användes i svar
• Delades svaret externt?
• Kvartalsvisa åtkomstgranskningar

Låt oss prata avkastning ärligt.

Intern AI-sökningsavkastning:

Genomsnittlig avkastning för företags AI-initiativ: 5,9 % (IBM-undersökning)

Det låter lågt, men beror på att många initiativ misslyckas med användning.

Vad framgångsrika implementationer ser:

• 60 % snabbare beslutsfattande
• 2–5 timmar/vecka sparad tid per kunskapsarbetare
• 31 % förbättring i beslutstakt
• Färre upprepade frågor till experter

Hur man räknar:

(Sparade timmar × timkostnad × anställda) – (plattformskostnad + implementation)

För 10 000 kunskapsarbetare som sparar 2 timmar/vecka: = 10 000 × 2 × 52 × 50 $/timme = 52 M$ värde

• Plattform (~500 000 $) - Implementation (~1 M$) = 50 M$+ i årligt värde

Extern AI-synlighetsavkastning:

Svårare att mäta, men spåra:

• AI-trafik och konverteringar
• Förändringar i varumärkessökvolym
• Trender i andel röst
• Pipeline påverkad av AI-upptäckt

Börja med ledande indikatorer, övergå till intäktsattribution över tid.

Ser framåt: agentisk AI kommer.

Nuvarande läge: AI svarar på frågor Nästa steg: AI agerar utifrån svar

Företagsimplikationer:

• AI-sökning blir AI-arbetsflödesautomatisering
• Behöver styrning för autonoma beslut
• “Vad är vår policy?” blir “Tillämpa vår policy”
• Kunskap blir exekvering

Förbered nu:

1. Ren, auktoritativ data (skräp in = skräp ut)
2. Tydliga policyer (AI behöver regler att följa)
3. Arbetsflödesintegration (inte bara sökgränssnitt)
4. Mönster för mänsklig övervakning (när ska AI eskalera?)

Företag som bygger starka AI-sökningsgrunder nu kommer snabbare över till agentisk AI.

Utmärkt diskussion. Här är vår färdplan baserat på dessa insikter:

Fas 1: Intern AI-sökning (Q1)

• Distribuera Glean för huvudsökning
• Eget RAG-lager för känsliga system
• Åtkomstarv från källsystem
• Lansering av förändringshanteringsprogram

Fas 2: Styrningsramverk (Q1–Q2)

• Dataklassificering för AI-åtkomst
• Implementering av revisionsloggning
• Människa-i-loopen för konfidentiella frågor
• Kvartalsvisa åtkomstgranskningar

Fas 3: Extern AI-synlighet (Q2)

• Marknadsdriven GEO-initiativ
• Omstrukturering av innehåll för konversationella frågor
• Utrullning av Am I Cited-övervakning
• Spårning av andel röst mot konkurrenter

Fas 4: Mätning (Löpande)

• Internt: Användning, tidsbesparing, beslutstakt
• Externt: Andel röst, citeringar, AI-trafik-konverteringar

Avgörande framgångsfaktorer:

• Ledningssponsring (har det)
• Investering i förändringsledning (budgeterat)
• Ren datagrund (pågående arbete)
• Styrningsfokus i första hand (icke förhandlingsbart)

Tack alla för praktiska insikter. Det här var precis vad vi behövde.