Lær mer om kunstig intelligens

Data gir innsikt

Virksomheter har ofte store mengder data som samles inn og lagres for ulike forretningsformål. I mange tilfeller kan disse dataene brukes til andre formål også. Man kan for eksempel sammenstille data fra mange kilder, og observere hvordan dataene endres over tid. Basert på dette kan man lage innsiktsløsninger som kan brukes til blant annet beslutningsstøtte, eller til å utvikle nye dataprodukter og tjenester som kan gi nye inntektsstrømmer.

Med moderne arkitektur kan man håndtere komplekse data og store datamengder, gjerne i sanntid, og legge til rette for effektiv utvikling av nye innsiktsløsninger.

Bruk av data til innsikt og som beslutningsgrunnlag kan gi verdi i seg selv, men kan også i noen tilfeller benyttes til trening av maskinlæringsmodeller.

Klassisk maskinlæring og prediksjon

I klassisk maskinlæring lærer løsningen seg å se sammenhenger, regler og strategier fra data, og til å anvende dette for å predikere ukjente verdier. Maskinen benytter et stort datasett med kjente verdier for å kunne identifisere underliggende mønstre og trender som brukes til å trene opp modeller som kan gjøre prediksjoner på ukjente data og uten menneskelig vurdering.

Dataene som brukes til å trene modellene er som oftest virksomhetens egne data, som andre virksomheter ikke har tilgang til. Disse kan brukes som et konkurransefortrinn dersom de brukes til å løse reelle forretningsproblemer, som å oppdage et svindelforsøk, å predikere kundefrafall eller predikere betalingsvilje og betalingsevne for gitte kunder. Ofte er det snakk om strukturerte data (typisk tall som kan organiseres i tabeller), men det kan også være ustrukturerte data, som bilder, film, lyder og fritekst i ulike formater.

Agentisk KI

Mulighetene med agentisk KI er store. Vi hjelper kundene med å se og utvikle mulighetene som ligger i teknologien.

Agentisk KI bruker kraften i språkmodeller, og kombinerer dette med data fra virksomheten. En agent gir en språkmodell en oppgave, gjerne formulert i naturlig språk.

Språkmodellen resonerer seg frem til hvilke data den trenger, eller hvilke handlinger som må utføres av ulike systemer for å løse en gitt oppgave.

I et agentisk KI-system gis språkmodellen sikker og kontrollert tilgang til virksomhetens systemer. Løsningene må ofte skreddersys for å gi agentene effektiv tilgang til relevant informasjon. Agentene får kun tilgang til utvalgte data og virksomhetssystemer.

Virksomhetssystemene kan eksempelvis være fagsystemer, databaser eller dokumentlagre.

Dette gjør det mulig for det agentiske systemet å hente informasjon, utføre oppgaver og samhandle på tvers av applikasjonene, for å automatisere prosesser og løse komplekse arbeidsoppgaver.

Hvorfor skriver dere KI og ikke AI?

Det er ikke så viktig hva du kaller det, fordi KI og AI betyr akkurat det samme, og alle forstår hva du mener uansett om du velger den norske eller den engelske versjonen. I Kantega bruker vi stort sett kunstig intelligens og KI på nettsidene våre. Innimellom sniker det seg inn en AI, og det er helt greit det også.