Hva er kunstig intelligens (AI)

AI er simulering av intelligensprosesser av maskiner. Generelt fungerer AI ved å innta store mengder treningsdata, analysere dataene for korrelasjoner og mønstre, og bruke disse mønstrene til å lage spådommer om fremtidige tilstander. En chatbot kan lære å generere naturtro utvekslinger med mennesker, og bildegjenkjenningsverktøy kan lære å identifisere og beskrive objekter i bilder ved å gå gjennom millioner av eksempler.

AI fokuserer på kognitive ferdigheter som følgende:

Læring
Argumentasjon
Selvkorrigering
Kreativitet

AI har blitt brukt i næringslivet for å automatisere oppgaver som tradisjonelt utføres av mennesker, inkludert kundeservice, generering av potensielle salg, svindeloppdagelse og kvalitetskontroll.

AI har blitt sentralt for mange av dagens største og mest suksessrike selskaper, inkludert Alphabet, Apple, Microsoft og Meta, som bruker AI for å forbedre driften og overgå konkurrentene. Hos Alphabet-datterselskapet Google, for eksempel, er AI sentral i søkemotoren med samme navn, og selvkjørende bilselskapet Waymo begynte som en Alphabet-avdeling.

PROGLAR

PROJECT MANAGEMENT TOOL

Agile Project Management

Max. price pr. user/month

10 €

Hvordan bruke AI i prosjekter

Prosjektbehandling er utvikling av kjente eller etablering av nye produkter eller tjenester. Bedrifter jobber ofte med prosjekter som ligner hverandre, da selskapet har kompetanse på et spesifikt felt, og derfor vil det være mulig å innlemme AI i prosjektutviklingen.

AI stiller ikke spørsmål om løsninger – «er det ikke en vanskelig metode». AI kan løse trivielle problemer, som mønstergjenkjenning, verifikasjon av regler osv. AI vil derfor kun være nyttig dersom det er tilstrekkelig med data tilgjengelig og vi kan gjenkjenne data. Eller reglene for data er velkjente (som fysikkens lover).

AI gjør bare det du ber den om. Den foreskriver ikke nye metoder eller stiller spørsmål om en løsning. For velkjente eller definerte problemer er det en fordel å bruke AI. I et prosjekt kan AI brukes til å avlaste teamet fra å utføre alle rutineoppgavene.

For spesifikke oppgaver som automatisk planlegging, budsjettberegninger og aktivitetsovervåking kan det være en stor fordel å bruke AI. I programmering kan AI foreslå kode og i mekanisk konstruksjon kan AI hjelpe til med mekaniske beregninger.

Kostnadene ved å utvikle AI-løsninger kan være høye og ta tid. Derfor må det vurderes om det er økonomisk lønnsomt for selskapet å utvikle AI-løsninger for konkrete prosjekter. Dersom bedriften har stor omsetning på prosjekter hvor det er store likheter mellom prosjektene, kan det lønne seg.

Ofte vil en enkel AI-løsning som en prosjektmal være den beste løsningen. Jo mer logikk du kan bygge inn i malen, jo lettere blir prosjektet å fullføre. Og jo mer rigid blir løsningen. Derfor egner den seg for prosjekter med stor enhetlighet.

For eksempel vil en bedrift som utvikler og produserer transportbånd ha mye kunnskap om transportbånd. De vil kunne utvikle en mal i form av en parameterbasert løsning for design av transportbånd, som er fleksibel og brukbar for flere prosjekter. Mekaniske beregninger, prosesser og godkjenninger kan bygges inn i prosjektmalen, og gi bedriften større inntjening.

Les mer om prosjektmaler

Projekt skabeloner

Hvordan spare tid og kostnader ved å gjenbruke kunnskap fra tidligere prosjekter.

I prosjekter hvor det kreves ny oppfinnelse, vil maler, parameterløsninger og lignende standarder ikke være anvendelige. ChatGBT eller andre standard AI-løsninger kan bidra til denne typen prosjekter i form av informasjonssøk og sammenligninger. AI vil ikke foreslå nye løsninger og er begrenset i forhold til analyse av prosjektet. AI vil for eksempel ikke kunne foreta en 360 graders evaluering i forhold til teknisk, økonomisk og markedsanalyse. Det vil være en vurdering som skal gjennomføres av prosjektstyringsgruppen.

Det vil være en fordel å bruke AI i prosjektutvikling. Men det er ikke nødvendigvis lønnsomt å bruke en AI-løsning som er spesifikk for bedriften.

Fordeler med AI

Følgende er noen fordeler med AI:

Bruk i detaljorienterte jobber. AI passer godt for oppgaver som involverer å identifisere subtile mønstre og relasjoner i data som kan bli oversett av mennesker.
Effektivitet i datatunge oppgaver. AI-systemer og automatiseringsverktøy reduserer tiden som kreves for databehandling dramatisk.
Tidsbesparelser og produktivitetsøkninger. AI og robotikk kan ikke bare automatisere operasjoner, men også forbedre sikkerhet og effektivitet.
Konsistens i resultater. Dagens analyseverktøy bruker AI og maskinlæring for å behandle store mengder data på en enhetlig måte, samtidig som de beholder evnen til å tilpasse seg ny informasjon gjennom kontinuerlig læring.
Tilpasning og personalisering. AI-systemer kan forbedre brukeropplevelsen ved å tilpasse interaksjoner og innholdslevering på digitale plattformer.
Tilgjengelighet hele døgnet. AI-programmer trenger ikke å sove eller ta pauser.
Skalerbarhet. AI-systemer kan skaleres for å håndtere økende mengder arbeid og data. Dette gjør AI godt egnet for scenarier der datavolumer og arbeidsmengder kan vokse eksponentielt.
Akselerert forskning og utvikling. AI kan øke hastigheten på FoU innen felt som materialvitenskap. Ved å raskt simulere og analysere mange mulige scenarier, kan AI-modeller hjelpe forskere med å oppdage nye materialer eller forbindelser raskere enn tradisjonelle metoder.
Bærekraft og bevaring. AI og maskinlæring brukes i økende grad til å overvåke miljøendringer, forutsi fremtidige værhendelser og administrere bevaringsarbeid.
Prosessoptimalisering. AI brukes til å effektivisere og automatisere komplekse prosesser på tvers av ulike bransjer.

Ulemper med AI

Følgende er noen ulemper med AI:

Høye kostnader. Å utvikle AI kan være veldig dyrt. Å bygge en AI-modell krever en betydelig forhåndsinvestering i infrastruktur, beregningsressurser og programvare for å trene modellen og lagre treningsdataene. Etter innledende opplæring er det ytterligere løpende kostnader forbundet med modellslutning og omskolering.
Teknisk kompleksitet. Utvikling, drift og feilsøking av AI-systemer – spesielt i produksjonsmiljøer i den virkelige verden – krever mye teknisk kunnskap. I mange tilfeller skiller denne kunnskapen seg fra den som trengs for å bygge ikke-AI-programvare. For eksempel innebærer bygging og distribusjon av en maskinlæringsapplikasjon en kompleks, flertrinns og svært teknisk prosess, fra dataforberedelse til algoritmevalg til parameterinnstilling og modelltesting.
Algoritmisk skjevhet. AI- og maskinlæringsalgoritmer gjenspeiler skjevhetene som er tilstede i treningsdataene deres – og når AI-systemer distribueres i stor skala, skalerer skjevhetene også. I noen tilfeller kan AI-systemer til og med forsterke subtile skjevheter i treningsdataene deres ved å kode dem inn i forsterkbare og pseudo-objektive mønstre.
Vanskeligheter med generalisering. AI-modeller utmerker seg ofte i de spesifikke oppgavene de ble opplært til, men sliter når de blir bedt om å ta tak i nye scenarier. Denne mangelen på fleksibilitet kan begrense AIs nytteverdi, ettersom nye oppgaver kan kreve utvikling av en helt ny modell. En NLP-modell trent på engelskspråklig tekst, for eksempel, kan fungere dårlig på tekst på andre språk uten omfattende tilleggsopplæring.
Sikkerhetssårbarheter. AI-systemer er mottakelige for et bredt spekter av cybertrusler, inkludert dataforgiftning og motstandsdyktig maskinlæring. Hackere kan trekke ut sensitive treningsdata fra en AI-modell, for eksempel, eller lure AI-systemer til å produsere feil og skadelig utdata.