AI

Organisatorisk AI analyse

Indførelse af GenAI står øverst på agendaen hos mange virksomheder – uanset størrelse. Og atter mange – især større virksomheder – har allerede forskellige AI-teknologier integreret i bl.a. udvikling af produkter og servicering af kunder.

Dog er det generative AI, der hiver de store overskrifter, både fordi GenAI er intuitivt at forstå og anvende, og egentlig også nemt at tage i anvendelse – specielt i såkaldte kognitive områder, hvor der skal produceres indhold med tekst, billeder og video.

Derfor er det også nemt for den enkelte at tegne et abonnement – f.eks. på ChatGPT fra Open AI, og starte med at skabe indhold. Ligeledes er Microsoft også kommet i gang med deres Copilot efter en lidt tøvende start i Danmark.

Men denne mulighed for hurtig adoption af GenAI, er også en risikofaktor, som det er nødvendigt at vurdere, hvis GenAI skal udrulles til alle medarbejdere. Den netop af EU vedtaget AI-Act har til formål at vejlede virksomhederne omkring forhold, der skal være på plads inden AI tages i brug. Og det er en omfattende liste af forbehold, der bl.a. anfører, at virksomheder skal have styr på risikostyring- og vurdering, data governance, kvalitetsstyring, dokumentation af AI-systemet, robusthed og cybersikkerhed.

Så – hvor det er nemt for den enkelte at tegne et abonnement på et AI-værktøj, så er det et anderledes omfattende projekt for en virksomhed at gennemføre. Derfor skal rationalerne for en beslutning om at indføre GenAI også være godt afdækket.

Et godt første skridt er at gennemføre en undersøgelse af organisationens opfattelsen af, behov for og ønsker til AI. Med denne information afdækket, er det muligt at identificere oplagte pilotprojekter samt områder, hvor der er behov for styrkelse af AI-indsigt.

Dermed evalueres uoverensstemmelserne mellem en organisations nuværende AI forståelse og kompetencer. Dette sikrer bl.a. at AI-initiativer tilpasses de overordnede strategiske mål, optimerer investeringsafkastet og forhindrer usammenhængende indsatser, der kan opstå fra ukoordinerede initiativer.

Ved at identificere mangler i færdigheder, teknologi og processer, sikrer denne undersøgelse en effektive allokering af ressourcer, hvilket involverer uddannelse af eksisterende personale, rekruttering af nyt talent eller opgradering af teknologisk infrastruktur. Det spiller også en afgørende rolle i styring af risici forbundet med AI-implementering, såsom spørgsmål relateret til databeskyttelse, etik og overholdelse af lovgivning.

Da AI-teknologien udvikler sig hurtigt, er det nødvendigt med løbende revurdering af organisationens korrekte adoption og anvendelse af AI for at fastgolde værdiskabelsen og bevare en konkurrencefordel. Denne proces er ikke blot en proceduremæssig tjekliste, men et grundlæggende trin i at udnytte AI til at skabe betydelig forretningsværdi, hvilket sikrer, at AI-kapaciteter er i overensstemmelse med organisationens behov og ambitioner.

Identificer use-cases velegnet til de første AI pilotprojekter

At identificere AI use-cases, der sigter på at øge effektiviteten, skaber umiddelbar værdi, og er derfor et afgørende skridt for virksomheder, der sigter mod at udnytte kunstig intelligens strategisk. Og her er alle job med kognitive indsatser oplagte kandidater. Og målet er ikke at erstatte mennesker med AI-teknologi, men at augmentere selvsamme mennesker med AI-teknologi, så de bliver mere effektive for samme lønsum.

Denne proces begynder med en omfattende forståelse af organisationens nuværende processer, udfordringer og strategiske mål. Analyse af eksisterende arbejdsgange, datastrømme og præstationsmålinger gør det muligt at udpege områder, hvor AI kan have den største indflydelse, hvad enten det er ved at automatisere repetitive opgaver, forbedre beslutningstagningen med forudsigende dataanalyser eller optimere ressourceallokering.

Centralt i denne bestræbelse er samarbejdet mellem tværfunktionelle teams, der samler it-specialister, dataanalytikere og ledere af forretningsenheder. Dette samarbejde letter også evalueringen af potentiel ROI, og hjælper med at prioritere use-cases, der tilbyder den højeste værdi i forhold til omkostninger og indsats.

Derudover er det afgørende at overveje skalerbarheden og integrationen af AI-løsninger i eksisterende systemer. Dette involverer en vurdering af den tekniske infrastruktur, datakvalitet og styringsrammer for at understøtte AI-initiativer.

Input til dataarkitektur, AI-tjenester og AI-support

Implementering af kunstig intelligens på tværs af en organisation afhænger af en velstruktureret dataarkitektur, der effektivt kan styre mængden, kvaliteten, variationen, tilgængeligheden og hastigheden af data.

En robust dataarkitektur sikrer, at AI-systemer producerer pålidelige og nøjagtige resultater, der er afgørende for at opretholde dataintegritet og sikkerhed. Integrerede datatjenester kan supplere denne arkitektur for at lette problemfri datastrøm og realtidsinteraktioner, som er afgørende for AI-applikationers reaktionsevne og tilpasningsevne. Disse tjenester hjælper AI-systemer med hurtigt at tilpasse sig skiftende data og forretningsbehov.

Lige så vigtigt er et robust supportsystem, der er skræddersyet til både de tekniske og operationelle aspekter af AI-implementering. Dette inkluderer vedligeholdelse, opdateringer, fejlfinding og omfattende træning for brugere på tværs af organisationen, der sikrer, at AI-værktøjer bruges effektivt og bidrager til forretningsmål.

Overordnet set involverer grundlaget for bred AI-implementering en kombination af strategisk dataarkitektur, integrerede tjenester og praktiske støttesystemer, alt sammen understøttet af indsigtsfuld beslutningstagning. Denne tilgang letter ikke kun en smidig integration og drift af AI-teknologier, men forbedrer også deres evne til at drive innovation og levere væsentlig forretningsværdi.

Plan for at skabe organisatorisk medhold, motivation og forankring

Implementering af kunstig intelligens bredt i en organisation kræver mere end blot teknologisk integration. Det er nødvendigt at skabe en kultur af accept og entusiasme. Rejsen til udbredt AI-adoption banes ved at sikre organisatorisk buy-in, fremme motivation og sikre, at initiativet er dybt forankret i organisationens struktur.

Det første skridt i denne proces er at formulere en klar vision, der forbinder AI med virksomhedens overordnet formål. Denne vision skal fremhæve, hvordan AI kan løse eksisterende problemer, øge effektiviteten og drive innovation, hvilket gør det relevant for alle interessenter.

At engagere sig med interessenter tidligt og ofte er også vigtigt. Dette inkluderer diskussioner med teams, der vil blive direkte påvirket af AI-implementeringer, og dem, hvis arbejde indirekte vil ændre sig.

Trænings- og udviklingsprogrammer spiller også en afgørende rolle i opbygningen af medarbejdernes kompetence og tillid. Disse programmer bør skræddersyes til forskellige organisatoriske roller og sikre, at medarbejderne har de nødvendige færdigheder og forståelse for at udnytte AI i deres arbejde.

Input til beslutningsstøtte og kommunikationsplan

En organisatorisk AI analyse er et strategisk vigtigt skridt for virksomheder, der begiver sig ud i eller udvider deres brug af kunstig intelligens. AI analysen leverer vital indsigt, der hjælper med beslutningsstøtte og formulering af en kommunikationsplan, to væsentlige komponenter for vellykket AI-integration.

Beslutningstagere får et klarere overblik over, hvor investeringer og interventioner er nødvendige, hvad enten det er i teknologi-infrastruktur, træning af arbejdsstyrken eller forandring af processer.

Disse indsigter er uvurderlige, ikke kun for strategisk planlægning, men også for at udarbejde en effektiv kommunikationsplan. En sådan plan er afgørende, da den adresserer, hvordan de ændringer, AI medfører, vil blive kommunikeret på tværs af organisationen. Kommunikationsplanen, baseret på en organisatorisk AI-analyse sikrer, at alle interessenter forstår rationalet bag AI-initiativer, de forventede fordele og individets rolle i denne transformation. Det hjælper med at sætte realistiske forventninger og afbøde modstand mod forandring.

Samlet set gør det at udføre en organisatorisk AI-analyse, at organisationer kan nærme sig AI-implementering med en velinformeret strategi og ligetil kommunikationstaktik, hvilket øger sandsynligheden for en vellykket implementering.

#digital-strategi #digital-strategy #AI #AI-adoption #AI-project #AI-analysis #AI-analyse #AI-readiness #AI-parathed #AI-business-case #AI-gap-assessment

Er AI, Dynamiske Kapabiliteter og VRIO løsningen for at kunne skabe unikke konkurrencefordele?

I en verden præget af hurtig teknologisk udvikling, globalisering og konstant skiftende markedsdynamikker er spørgsmålet om eksistensen af vedvarende konkurrencefordele mere relevant end nogensinde. Selvom nogle hævder, at det er blevet sværere at opretholde disse fordele – især over længere tid, er der stadig argumenter for, at vedvarende konkurrencefordele kan eksistere under de rette betingelser.

Men for de fleste traditionelle virksomheder er det næsten umuligt at opbygge vedvarende konkurrencefordele. Det er dog ikke umuligt at opbygge en evne til at skabe en kontinuerlig række af midlertidige konkurrencefordele, der samlet set udgør en vedvarende konkurrencefordel. Dette er dog ikke baseret på en proprietær teknologi eller patenteret produkt, men udelukkende på en unik forretningsmodel og organisationens evne til at opbygge, bevare og udvikle unikke ressourcer og kapabiliteter.

Og det er godt nyt for danske virksomheder, fordi vores ledelsesmodel og flade organisationsstruktur er gearet til denne transformative rejse. Og kobler vi dette med fremkomsten af transformative teknologier såsom kunstig intelligens (AI), maskinlæring (Machine Learning) og avanceret dataanalyse, så er mulighederne for kontinuerligt at skabe midlertidige konkurrencefordele store.

Så udgangspunktet er, at teknologierne findes og ledelses- og organisationsmodellen er funderet. Opgaven er nu “blot” at koble disse faktorer med en revision af forretningsmodellen og identifikation af unikke interne ressourcer og kapabiliteter. Lad os se nærmere på, hvordan denne opgave løses.

Teknologisk udvikling er den primære faktor

Den teknologiske udvikling gør det muligt for nye aktører at komme ind på markedet og tage markedsandele fra etablerede spillere med innovative produkter og tjenester. De klassiske eksempler, som managementbøgerne hele tiden fremhæver, er Netflix og Uber, men hvordan ser det ud for mere traditionelle virksomheder? Kan de også ændre deres forretningsmodel, styrke den innovative muskel, opbygge nye kapabiliteter og ændre organisationsstrukturen for derved at kunne forstærke eksisterende konkurrencefordele og skabe nye? Dette vil jeg forsøge at kaste lys over i denne artikel. Svaret er ikke ligetil, men heldigvis findes der en metode.

Innovation er svaret – men hvordan?

Globaliseringen har øget konkurrencen på tværs af grænser, hvilket gør det sværere for virksomheder at opretholde en unik position i markedet. Markedsadgang er blevet lettere, og kunderne har flere valgmuligheder, hvilket betyder, at virksomheder konstant skal innovere og tilpasse sig for at opretholde deres konkurrencemæssige position. En teori, der har fået mere opmærksomhed i de senere år, er teorien om Dynamiske Kapabiliteter. Dette perspektiv understreger vigtigheden af en virksomheds evne til at tilpasse, integrere og rekonfigurere interne og eksterne kompetencer for hurtigt at reagere på skiftende markedsforhold. Virksomheder, der gradvis (for det sker ikke hurtigt) formår at udvikle Dynamiske Kapabiliteter, er bedre rustet til at opretholde konkurrencemæssige fordele over tid.

Svaret er også ressourcebaserede fordele

Når konkurrencefordele bliver flygtige, er det for mange en næsten uoverstigelig opgave at fastholde en konkurrencefordel. Dog er der gode eksempler på – og igen globale og kendte – virksomheder, der har formået at opretholde vedvarende fordele gennem unikke ressourcer og kapabiliteter. Ofte er det via en kombination af et stærkt brand, en unikke forretningsmodel og et stærkt økosystem. Jeg er da selv offer for en af disse virksomheder (Apple), og kunne da ikke drømme om at forlade dette økosystem og betaler gladeligt prisen for at være medlem.

Når disse ressourcer er svære at efterligne og er effektivt organiseret, kan de skabe længerevarende konkurrencefordele. Det kommer vi tilbage til. Men lad os først se nærmere på begrebet “Dynamiske Kapabiliteter”.

Dynamiske Kapabiliteter – den stærke katalysator

Dynamiske Kapabiliteter er et begreb inden for strategisk ledelse introduceret i 1997, der beskriver en virksomheds evne til at integrere, bygge og rekonfigurere interne og eksterne kompetencer for hurtigt at tilpasse sig skiftende markedsforhold. Begrebet er efterhånden også en fast del af konsulenthusenes ordforråd – måske nogle gange uden at koncepterne er fuldt forstået.

To af de vigtigste forudsætninger er den rette organisatoriske struktur og ledelsessystemet, da opbygning af Dynamiske Kapabiliteter primært drejer sig om at ændre kulturen, eksisterende processer og rutiner med udgangspunkt i tre primære organisatoriske evner:

Opfange (Sensing): Identificere og vurdere nye muligheder og potentielle trusler i markedetEtablering af relationer med andre virksomheder, forskningsinstitutter og kunder for at opfange relevante informationer
Udnytte (Seizing): Hurtig og effektiv beslutningstagning baseret på indsamlede data og analyserMobilisere ressourcer for at udnytte de identificerede muligheder og reagere på trusler
Omforme (Transforming): Omforme virksomhedens ressourcer og kapabiliteter for at opretholde innovationsevnen og sikre langsigtet vækstImplementering af læringssystemer og processer, der sikrer, at organisationen konstant udvikler sig og forbedrer sine kapabiliteter

Implementering af dynamiske kapabiliteter er dog ikke ligetil

Når først den strategiske betydning og de deraf afledte konsekvenser er forstået af ledelsen, så kommer den endnu sværere opgave rent faktisk at designe og implementere de nødvendige tiltag, for at rejsen hen imod etablering af Dynamiske Kapabiliteter kan iværksættes. Og atter er managementbøgerne fyldt med velklingende ord som “innovation”, “agilitet”, “teknologi” og “lederskab” som de primære ingredienser. Udfordringen er at oversætte disse ord til specifikke tiltag, der afspejler virksomhedens udgangspunkt, nuværende ressourcer og markedsposition. Det er ikke nemt at skabe en innovationskultur, implementere fleksible strukturer og processer, udvikle ledernes kompetencer og investere i teknologi.

Måske er VRIO-modellen løsningen

Dynamiske Kapabiliteter og VRIO-modellen er begge centrale koncepter inden for strategisk ledelse, og de kan integreres for at give en mere omfattende tilgang til at opnå og opretholde konkurrencefordele.

VRIO er en forkortelse for Valuable (Værdifuld), Rare (Sjælden), Imitable (Efterlignelig) og Organized (Organiseret) – fire faktorer, der anvendes til at evaluere ressourcer og kapabiliteter, og er en ledelsesmodel, der er fast integreret på Executive MBA-uddannelsen på Copenhagen Business School, hvor jeg et tilknyttet som som strategivejleder.

Ressourcer og kapabiliteter, der opfylder disse kriterier, kan bidrage til at skabe konkurrencefordele. VRIO-modellen fokuserer på vurderingen af eksisterende ressourcer og kapabiliteter, hvor Dynamiske Kapabiliteter fokuserer på behovet for tilpasning og fornyelse.

Integration af VRIO og Dynamiske Kapabiliteter

For at maksimere effekten af både VRIO-modellen og Dynamiske Kapabiliteter kan virksomheder integrere disse tilgange ved at følge følgende tiltag:

Opfange:

VRIO: Evaluere løbende hvilke ressourcer og kapabiliteter, der er værdifulde og sjældne i det nuværende marked.
Dynamisk Kapabilitet: Overvåg markedet for nye tendenser, teknologier og tiltag hos de nærmeste konkurrenter. Derved identificeres potentielle nye ressourcer og kapabiliteter, der kan opfylde VRIO-kriterierne.

Udnytte:

VRIO: Når en mulighed er identificeret, anvend VRIO-modellen til at evaluere, hvordan eksisterende ressourcer kan udnyttes, eller om de skal udvikles eller tilkøbes.
Dynamisk Kapabilitet: Dernæst skal der allokeres ressourcer og implementeres handlingsplaner for at kapitalisere på de identificerede muligheder. Dette kan inkludere investeringer i teknologi, talent eller partnerskaber, der opfylder VRIO-kriterierne.

Omforme:

VRIO: Løbende revurdere virksomhedens ressourcer og kapabiliteter for at sikre, at de forbliver værdifulde, sjældne, efterlignelige og organiserede i lyset af nye markedsdynamikker.
Dynamisk Kapabilitet: Justere virksomhedens struktur, processer og kulturer for at understøtte de nye eller forbedrede ressourcer og kapabiliteter. Dette kan involvere organisatoriske ændringer, nye forretningsmodeller eller processer.

Og lad os så tale praktik

For danske organisationer med en travl hverdag, hvor driften optager al tid og lidt ekstra, og hvor der ofte er mangel på ressourcer og organisatorisk overskud, er det pine død nødvendigt at finde en praktisk og pragmatisk tilgang til at kombinere VRIO og Dynamiske Kapabiliteter.

Her er en trinvis plan, der kan hjælpe med at operationalisere kombinationen af VRIO og Dynamiske Kapabiliteter:

Trin 1: Indledende analyse og bevidstgørelse

Intern Workshop Afhold en workshop med ledelsen og nøglemedarbejdere for at introducere VRIO-modellen og konceptet om dynamiske kapabiliteter. Drøft virksomhedens nuværende strategiske position og identificer de vigtigste ressourcer og kapabiliteter. Vurder hver ressource og kapabilitet ud fra VRIO-kriterierne (Valuable, Rare, Imitable, Organized).

Trin 2: Opbygning af Dynamiske Kapabiliteter

Opfange: Implementer et system til kontinuerlig markedsundersøgelse og konkurrentovervågning. Dette kan omfatte regelmæssige møder, hvor markedsdata gennemgås, og ny teknologi og trends diskuteres. Etabler et netværk af eksterne partnere, kunder og leverandører for at få indsigt og feedback.

Udnytte: Etabler en beslutningsproces, der gør det muligt at reagere på identificerede muligheder og trusler. Dette kan indebære etablering af en tværfunktionel taskforce, der mødes ugentligt med et mandat fra ledelsen. Alloker ressourcer fleksibelt for at kunne reagere hurtigt på nye muligheder. Overvej at afsætte en del af budgettet til innovationsprojekter.

Omforme: Sørg for, at organisationen og ledelsessystemet er fleksibelt og kan tilpasse sig hurtigt. Dette kan kræve ændringer i strukturer og processer for at reducere bureaukrati og fremme evnen til at gennemføre et hurtigt eksperiment (og udfærdige en business case) som grundlag for en beslutning. Skab en læringskultur (helt fra toppen) for kontinuerlig læring og forbedring. Implementer systemer, der fremmer videndeling og medarbejderudvikling.

Trin 3: Implementering og løbende evaluering

Udarbejd en konkret handlingsplan, der beskriver specifikke initiativer, tidsplaner og ansvarsområder for at implementere de identificerede dynamiske kapabiliteter. Integrer VRIO-evalueringer i den løbende strategiske planlægningsproces for at sikre, at virksomhedens ressourcer og kapabiliteter forbliver værdifulde, sjældne, svære at efterligne og godt organiserede. Etabler regelmæssige opfølgningsmøder for at evaluere fremskridt og justere strategier baseret på ny information og ændringer i markedet. Brug feedback fra markedet og interne evalueringer til at foretage nødvendige justeringer i ressourcer og kapabiliteter.

Trin 4: Teknologi-investering og innovation

Investér i teknologiske løsninger, der transformerer processer. Dette kan inkludere dataanalyse-værktøjer, bedre forretningssystemer og nye samarbejdsplatforme. Prioriter teknologi, der kan hjælpe med at automatisere rutineopgaver, så medarbejderne kan fokusere på mere strategiske initiativer. Her er GenAI oplagt at se på. Skab en innovationskultur (helt fra toppen) ved at opmuntre medarbejdere til at foreslå nye ideer og projekter. Beløn de bedste forslag og implementer dem. Overvej at implementere en innovationsinkubator eller en lignende struktur, hvor nye ideer kan udvikles og testes hurtigt.

Trin 5: Træning og udvikling

Udvikl træningsprogrammer for at øge medarbejdernes forståelse af VRIO og Dynamiske Kapabiliteter. Tilbyd kurser og workshops, der fokuserer på strategisk tænkning, markedsanalyse, hurtig eksperimentering, dataanalyse og innovationsledelse. Etabler et program for kontinuerlig professionel udvikling, der sikrer, at medarbejderne har de nødvendige færdigheder og viden til at tilpasse sig og udnytte nye muligheder.

Konklusion

Ved at følge denne tilgang kan danske organisationer praktisk kombinere VRIO-modellen og dynamiske kapabiliteter. Dette vil hjælpe med at opnå og opretholde konkurrencefordele i en dynamisk og globaliseret verden. Nøglen er at integrere disse strategiske værktøjer i daglige processer og skabe en kultur for kontinuerlig tilpasning og innovation.

Organisatorisk AI analyse

Identificer use-cases velegnet til de første AI pilotprojekter

Input til dataarkitektur, AI-tjenester og AI-support

Plan for at skabe organisatorisk medhold, motivation og forankring

Input til beslutningsstøtte og kommunikationsplan

#digital-strategi #digital-strategy #AI #AI-adoption #AI-project #AI-analysis #AI-analyse #AI-readiness #AI-parathed #AI-business-case #AI-gap-assessment

En succesfuld forretningsdrevet AI-strategi kræver KURS:

KONTROL:
Stærke vejledende AI-principper for at mindske de risici, der introduceres med implementeringen af AI-baserede løsninger
hashtaggovernance

UDREDNING:
Gode AI-projektkandidater, der kan udvides eller automatiseres med kunstig intelligens – og som skaber reel og dokumenterbar forretningsværdi
hashtagusecases

RETNING:
En prioriteret tidsplan for at levere og understøtte nye AI-baserede løsninger
hashtagroadmap

STRATEGI:
En AI-strategi, der er drevet af og tilpasset den overordnede strategi
hashtagstrategy

Sådan kommer du i gang med AI i din virksomhed – trin for trin

Implementering af kunstig intelligens er et spændende projekt. Dog ved jeg fra samtaler med ledere i mit netværk, at mange overvejer hvordan man bedst griber denne opgave an!

Jeg har forsøgt at opdele dette i nogle logiske trin og holde det så jargonfrit som muligt:

Identificer behovene og mulighederne: Start med at identificere, hvor AI kan tilføje mest værdi i din virksomhed. Dette kan være ved at forbedre kundeservice (som chatbots), optimere forsyningskæden, automatisere gentagne opgaver eller få indsigt fra dataanalyse. I den forbindelse kan det betale sig at afdække udgangspunktet (f.eks. ved hjælp af et spørgeskema samt 1-1 interviews) og på den måde afdække gode AI-test projekter.

Forstå dine data: Gode og effektive AI-assistenter kræver meget data. Evaluer kvaliteten og mængden af data, du har. Det er vigtigt at have nok relevante data til, at AI kan lære og træffe nøjagtige forudsigelser eller beslutninger. Både struktureret og ustruktureret data kan anvendes.

Sæt klare mål: Beslut dig for, hvad du vil opnå med AI. Er det for at øge effektiviteten, reducere omkostningerne, forbedre kundeoplevelsen eller noget andet? Klare mål vil guide din AI-strategi – og hjælpe med at prioritere AI-test projekter.

Byg eller køb beslutning: Afhængigt af din virksomheds muligheder kan du bygge dine egne AI-løsninger eller købe og tilpasse eksisterende. At bygge din egen kræver et dygtigt team og ressourcer, mens køb kan være hurtigere og mindre ressourcekrævende.

Saml det rigtige team: Hvis du vælger at bygge egne AI-løsninger (f.eks. en tilpasset sprogmodel), har du brug for et team med færdigheder inden for datavidenskab, maskinlæring, softwareudvikling og måske domæneekspertise, der er relevant for din virksomhed. Ikke alle har disse komptencer internt, så derfor bør man overveje at supplere med eksperter fra eksterne samarbejdspartnere.

Vælg de rigtige værktøjer og platforme: Der er mange AI-værktøjer og -platforme tilgængelige, lige fra cloud-baserede løsninger som AWS, Google Cloud og Azure til specifikke AI-applikationer og -frameworks. Vælg dem, der passer til din virksomheds behov. Søg gerne ekspert assistance til dette skridt.

Træning og test: Hvis du bygger en AI-model, skal den trænes ved hjælp af dine data. Dette efterfølges af test og finjustering for at sikre, at det fungerer som forventet. Dette er en opgave, der skal udføres regelmæssigt, så sørg for, at komptencerne er tilstede, ansvaret er placeret og opgaven forstået.

Integration og implementering: Integrer AI-løsningen i dine eksisterende forretningsprocesser og -systemer. Sørg for, at den fungerer harmonisk med din nuværende opsætning. Detter et en omfattende opgave og inkluderer bl.a. en gennemgang af den nuværende IT-infrastruktur, analyse af data grundlaget (og kvaliteten), systemernes skalerbarhed og retningslinier for korrekt compliance.

Overvågning og vedligeholdelse: AI-systemer kræver kontinuerlig overvågning og vedligeholdelse for at forbedre nøjagtigheden og ydeevnen over tid.

Hold dig informeret og kompatibel: AI er et felt i hastig udvikling. Hold dig orienteret om den seneste udvikling (bl.a. ved at abonnere på vores side her på LinkedIn). Sørg også for, at din brug af kunstig intelligens overholder relevante love og etiske retningslinjer.

Husk, at starte i det små og skalere op, efterhånden som du bliver mere fortrolig med kunstig intelligens. Hver virksomhed er unik, så skræddersy disse trin, så de passer til dine specifikke forhold og tænk på hvordan organisationen og individuelle kompetencer skal tilpasses dette nye værktøj, da AI vil ændre på bl.a. processer, metoder og samarbejdsformer.

AI Ordbog

Der skrives enorme mængder artikler omkring AI i øjeblikket, og specielt ChatGPT får stor opmærksomhed. Det er derfor vigtigt at få en grundlæggende forståelse for mange af de begreber, der anvendes ifm. AI, og som knyttes til områderne forretningsudvikling, digital strategi og digital transformation.

I denne artikel har vi samlet de vigtigste AI-begreber, der er nødvendige for at kunne forstå de grundliggende elementer, der er basis for anvendelse og implementering af AI.

Vi vil løbende udbygge listen med andre AI-begreber, når de opnår en mere generel inddragelse i områder omkring forretningsudvikling, digital strategi og digital transformation.

OBS: Flere af disse begreber har ikke en dansk oversættelse, hvorfor vi bi-beholder den engelske version.

Applikationsprogrammeringsgrænseflade (API) er et sæt af regler og definitioner, som software programmer bruger til at kommunikere med hinanden. API’er tillader forskellige softwarekomponenter at interagere og udveksle data, hvilket gør det muligt for udviklere at bygge komplekse systemer ved at integrere funktionalitet fra forskellige kilder.

Kunstig intelligens (AI) er en gren af datalogi, der skaber systemer og software, som kan udføre opgaver, der normalt kræver menneskelig intelligens. Dette omfatter læring, problemløsning, sprogforståelse, perception og beslutningstagning. AI-teknologier spænder fra simple algoritmer til komplekse maskinlæringsmodeller og deep learning systemer.

Neurale Netværk er en type AI, der efterligner den måde den menneskelige hjerne behandler data og fungerer på , hvilket er velegnet til at lære fra store mængder data.

Maskinlæring (Machine Learning (ML)) er en delmængde af AI, hvor en model opnår specielle og tilpassede egenskaber, efter at den er blevet trænet på mange specifikke datapunkter. Disse algoritmer opdager mønstre og lærer at lave forudsigelser og anbefalinger ved at behandle data og opnåede “erfaring”, snarere end ved at modtage eksplicit programmeringsinstruktion. Algoritmerne tilpasser sig løbende via nye datapunkter, og bliver derfor mere effektive over tid.

Et at de mest citerede eksempler er når en sådan algoritme fodres med tusindevis af billeder af et bestemt motiv – f.eks – en forgængerovergang eller en hund – hvorefter modellen kan identificere alle billeder af hunde og fodgængerovergange som det de er.

Deep Learning er en gren af maskinlæring, der bruger komplekse neurale netværk med mange lag (hvad “deep” refererer til) til at lære fra store mængder data. Det er en effektiv metode til at genkende mønstre og trække indsigt fra ustrukturerede data som billeder og lyd.

Foundation modeller (FM) er deep-learning modeller trænet på store mængder af ustrukturerede data, der kan bruges til en bred vifte af generiske opgaver eller tilpasses til specifikke opgaver gennem finjustering. Eksempler på disse modeller er GPT-4, PaLM, DALL·E 2 og Stable Diffusion.

Transformers er centrale komponenter i Foundation modeller. De er neurale netværk, der bruger særlige mekanismer kaldet “attention heads” til at forstå kontekst i sekventielle data, såsom hvordan et ord bruges i en sætning.

Algoritmer er ikke et specifikt AI-begreb, men dukker ofte op i beskrivelse af AI-teknologier. Algoritmer er en sekvens af instruktioner, der initieres for at løse en bestemt opgave.

Generativ AI er en version af AI, der typisk er bygget ved hjælp af foundation modeller, og har egenskaber som tidligere versioner af AI ikke havde, såsom evnen til at generere indhold i form af tekst, billeder eller musik. Foundation modeller kan også bruges til ikke-generative formål (for eksempel klassificering af kundens attitude som negativ eller positiv baseret på analyse af udskrifter fra samtaler med kunder).

Graphics Processing Unit (GPU) er en computerchip, der oprindeligt blev udviklet til produktion af computergrafik (såsom til videospil) og er også nyttige til Deep Learning applikationer. I modsætning hertil kører traditionel Machine Learning og andre analyser normalt på en Central Processesing Unit (CPU), som er hovedprocessoren i en hver PC. Den seneste astronomiske øgning i aktiekursen for Nvidia er et udtryk for dette.

Store sprogmodeller (Large Language Models (LLMs)) udgør en klasse af Foundation modeller, der kan behandle enorme mængder ustruktureret tekst og lære forholdet mellem ord eller dele af ord, kendt som tokens. Dette gør det muligt for LLM’er at generere naturlig sprogtekst og udføre opgaver såsom opsummering eller ekstraktion af viden. GPT-4 (som ligger til grund for ChatGPT) og LaMDA (modellen bag Bard) er eksempler på LLM’er.

Pre-training er den første fase i maskinlæring, hvor der trænes på et stort datasæt, før modellen trænes på specik data for at kunne løse en specifik opgave.

Fine-tuning er processen med at tilpasse en forudtrænet grundmodel til at præstere bedre i en specifik opgave. Dette indebærer en relativt kort træningsperiode på et opgave specifik datasæt, som er langt mindre end det datasæt, modellen oprindeligt blev trænet på. Denne yderligere træning giver modellen mulighed for at lære og tilpasse sig nuancer, terminologier og specifikke mønstre, der findes i det mindre datasæt.

ChatBots er AI-systemer udviklet til at simulere menneskelig respons. Det er et område, der har fået fornyet opmærksomhed med lancering af Chat GPT, men Chatbots har eksisteret i mange år, og kræver ikke nødvendigvis et underliggende AI-fundament. En Chatbot er et computer program, der anvender automation til at efterligne menneskelig samtale. En Conversational AI anvender mere avancrede teknikker, der muliggør en mere intelligent – to-vejs – konversation med brugerne.

MLOps er en praksis for at vedligeholde AI og ML samt integrere og automatisere disse i specifikke miljøer. Det omfatter en praksis, der spænder over hele ML-livscyklussen (datastyring, udvikling, implementering og drift) for at strømline og effektivisere udviklingen, implementeringen og vedligeholdelsen af maskinlæringsmodeller.

Prompt Engineering henviser til processen med at designe, finjustere og optimere input til en generativ AI-model, så den giver det ønskede resultat – og dermed over tid også mere korrekte svar.

Bias refererer til AI-modeller, hvor den bagvedliggende algoritme laver systematisk fejl, hvilket forekommer, når modellen er trænet på forkert data.

Strukturerede Data er data (for eksempel organiseret i tabeller, databaser eller regneark), der bruges til at træne maskinslæringsmodeller, så de bliver mere effektive.

Ustrukturerede Data mangler et konsistent format eller struktur (for eksempel tekst, billeder og lydfiler) og kræver typisk mere avancerede teknikker for at ekstrahere brugbar information, der kan placeres i et struktureret datasæt.

Data Mining anvendes både på struktureret og ustruktureret data, og er en teknik til at producere relevant information, mønstre eller forventelige eller unormale sammenhænge mellem forskellige datainput.