AI er ikke længere nice to have – nu er det need to have

I disse dage er kunstig intelligens (AI) overalt omkring os. De fleste er stødt på det under den daglige pendling, søgning på internettet eller når de seneste opdateringer på de sociale medier er blevet tjekket.

Uanset om man er klar over det eller ej, har AI en massiv effekt på vores liv såvel som virksomheder og arbejdspladser.

Mange virksomheder er godt igang og anvender kunstig intelligens og AI-teknologi for at forsøge at reducere driftsomkostninger, øge effektiviteten, øge omsætningen og forbedre kundeoplevelsen. Og AI kan uden tvivl gøre en forskel på disse områder, det er tilfældet idag og vil fremover gøre det i en så høj grad, at det er risikabelt at lurepasse og afvente.

Ifølge en nylig undersøgelse foretaget af Infosys var jagten på en konkurrencefordel den vigtigste drivkraft ved brug af AI i erhvervslivet. Hvis din AI er bedre end dine konkurrenters, er chancerne for, at din virksomhed træffer bedre beslutninger og i sidste ende får en konkurrencefordel meget større. Og kapløbet er igang.

Uden at blive for teknisk er situationen den, at virksomhederne, for at holde trit med tempoet i AI-udviklingen og holde sig foran deres konkurrenter, idag bruger MLOps: en DevOps-baseret tilgang, der specifikt er rettet mod optimeret træning og "efteruddannelse" af machine learning (ML)-modeller og til at reducere deres time-to-market.

I betragtning af at udviklingen af ​​en brugerdefineret AI er en stor investering af tid, kræfter og penge, har ikke alle virksomheder råd til det. Men for nogle komplekse og meget tilpassede arbejdsgange er opbygning af en specialbygget AI simpelthen den eneste virkelig effektive måde at automatisere dem på.

Udover selve udviklingen skal en virksomhed også investere i at lære sine medarbejdere at bruge den brugerdefinerede AI og få mest muligt ud af det – og det er en udfordring i sig selv. Denne proces kaldes digital transformation af virksomheden, og den påvirker hele virksomheden. Når det gøres korrekt, giver digital transformation enorme fordele, men det er meget vigtigt at gennemføre den rigtige mængde analysearbejde, definere målene og undersøge det forventede resultat, før man går ad denne vej.

De fleste AI-implementeringerne på markedet i dag er "one-track mind" – de er højt specialiserede, rettet mod at løse et snævert problem eller udføre en enkelt opgave endnu bedre end mennesker. AI bliver ved med at lære og bliver bedre og bedre til det. Processen, den følger, er at se på de angivne input og de producerede resultater. AI’en ser på det bedst producerede resultat og noterer disse inputværdier.

Men er der en måde at komme igang med AI med laveste omkostninger og risici. Ja, det er der til dels. Narrow AI (f.eks. En tekstkategoriserende motor) er den sikreste måde at anvende AI på med minimale udgifter og lave risici. Narrow AI forventes alene at levere næsten 5 billioner dollars i forretningsværdi inden 2024, og at sidde på sidelinjen og kigge på den udvikling uden at være med, kan være den største risiko for snart sagt enhver virksomhed i dag.

I modsætning til Narrow AI kan generaliseret (eller "stærk") AI sættes på næsten enhver opgave – i lighed med et menneske. Denne form for AI mangler dog stadig noget, og denne type AI er i øjeblikket ikke i stand til helt at erstatte et menneske. Generel viden, dømmekraft og forståelse af kontekst er stadig noget, som kun et menneske kan besidde. Men disse systemer lærer af dataene og forbedrer sig selv.

I dag har det aldrig været lettere at introducere AI og udnytte evnen til at løse umiddelbare forretningsproblemer. Der er skræddersyede AI-motorer til ethvert behov, og de kan let integreres med virksomhedens it-infrastruktur. Spørgsmålet er kun, hvor længe man som virksomhed tør vente på at tage skridtet og opnå den måske afgørende konkurrencefordel.