Data är den nya guldrushen! Då framstår artificiell intelligens (AI) som alkemisten som omvandlar data till användbara insikter. AI:s framväxande roll i företagens beslutsfattande markerar en betydande övergång från traditionella analysmetoder till mer dynamiska, prediktiva och automatiserade system. Den här bloggen utforskar de senaste framstegen inom AI och deras strategiska tillämpningar i IT- och affärssammanhang. I den här artikeln kommer jag att gå igenom flera områden där AI kan vara till stor hjälp i beslutsfattandet. I några tidigare artiklar har jag beskrivit hur människor kan använda sina specifika färdigheter för att överleva AI-revolutionen. Vi måste utveckla vår mänskliga sida måste vi också lära oss att använda AI där den kan komplettera oss.
AI: den avgörande förändringen i strategiskt beslutsfattande
AI:s förmåga att snabbt och exakt analysera stora datamängder har revolutionerat beslutsprocesserna. Maskininlärning, en delmängd av AI, gör det möjligt för företag att identifiera mönster och trender som mänskliga analytiker kanske förbiser. Denna förmåga är avgörande för marknadsanalys, förutsägelse av kundbeteende, Konkurrentanalys och riskbedömning.
Utvecklingen av artificiell intelligens inom näringslivet började i mitten av 1900-talet med begreppet “maskinintelligens”. Tidig AI var främst forskningsfokuserad och utforskade grundläggande algoritmer och enkla problemlösningsuppgifter. Under 1980- och 1990-talen gjordes stora framsteg när det gällde att utveckla maskininlärning och neurala nätverk. Detta ledde till ett antal praktiska tillämpningar inom industrin. Senare under 2000-talet skedde en renässans för AI som drevs på av big data, ökad datorkraft och framsteg inom djupinlärning. Under denna period gick AI från att vara en vetenskaplig nisch till att bli en hörnsten i den moderna affärsstrategin. Detta i sin tur har i hög grad påverkat beslutsprocesserna inom olika sektorer.
Framsteg inom AI-teknik
Djupinlärning (Deep learning) är en revolutionerande form av maskininlärning. Den bygger på artificiella neurala nätverk, som efterliknar den mänskliga hjärnans struktur och funktion. Under 2010-talet gjordes stora framsteg inom detta område. Särskilt utvecklades CNN (Convolutional Neural Networks) som dramatiskt förbättrade bild- och videobearbetningen. Dessa framsteg, tillsammans med Recurrent Neural Networks (RNN) för sekventiella data som tal, banade väg för mer sofistikerade tillämpningar. Framväxten av stora språkmodeller (LLM) som GPT-3, GPT-4 och nyligen GPT-4 Turbo, som utmärker sig när det gäller att förstå och generera nyanserat mänskligt språk, är ett bevis på denna utveckling. LLM, som integrerar aspekter av olika djupinlärningsalgoritmer, erbjuder nu kapacitet som sträcker sig från kreativt skrivande och komplex problemlösning till avancerad prediktiv analys, vilket förändrar landskapet för AI-tillämpningar.
De senaste genombrotten inom AI-teknik har förbättrat dess tillämplighet inom näringslivet. Med hjälp av NLP (Natural Language Processing) kan AI-system förstå och tolka mänskligt språk, vilket ger bättre kundservice och mer intuitiva användargränssnitt. AI:s förmåga till prediktiv analys utvecklas också, vilket gör det möjligt för företag att exakt förutse marknadstrender, kundbehov och potentiella risker.
AI i affärsanalys och -intelligens
AI-drivna analysverktyg förändrar business intelligence genom att ge djupare och mer meningsfulla insikter i operativa data. Dessa verktyg hjälper till att identifiera effektivitetsbrister, optimera leveranskedjor och anpassa marknadsföringsstrategier. Genom att automatisera rutinmässiga dataanalysuppgifter gör AI det möjligt för beslutsfattare att fokusera på strategisk planering och innovation.
Att integrera AI i affärsanalys och omvärldsbevakning revolutionerar datahanteringen och beslutsfattandet i organisationer. Som TechRepublic, IBM, Forbes, International Institute of Business Analysis (IIBA) och en annan artikel från Forbes beskriver, omfattar AI-förbättrad business intelligence (BI) ett brett ramverk, inklusive standardrapportering, analysrapportering, data mining och performance management. AI:s roll i BI är avgörande för mönsterigenkänning och automatisering av uppgifter, vilket gör det möjligt för analytiker att fokusera på strategiska aspekter som identifiering av möjligheter och processförbättring. Denna omvandling kännetecknas av AI:s förmåga att bearbeta stora datavolymer i höga hastigheter, vilket leder till snabbare och mer exakta insikter och förbättrad effektivitet i beslutsfattandet. AI:s integrering i BI-verktyg innebär ett avgörande skifte mot en mer välinformerad, effektiv och strategisk affärsverksamhet.
Förbättrade kundupplevelser med AI
AI är avgörande för att skapa personliga kundupplevelser. Från chatbots som erbjuder kundservice dygnet runt till AI-drivna rekommendationssystem inom e-handeln – AI-tekniken gör interaktionen mer engagerande och kundcentrerad.
Artificiell intelligens (AI) håller på att förändra kundmötet (CX) avsevärt och erbjuder oöverträffad personalisering och effektivitet. Genom tekniker som maskininlärning, big data-analys och AI-aktiverade chatbots gör AI det möjligt att förstå och interagera med kunderna individuellt. Det förbättrar kundengagemanget, från riktad marknadsföring och produktrekommendationer till innovativa kundservicelösningar. Att integrera AI i strategier för kundupplevelsen är dock inte helt oproblematiskt. Företagen står inför den svåra balansgången mellan att utnyttja kunddata för förbättrade upplevelser och samtidigt respektera integriteten.
Dessutom är det avgörande för en effektiv användning av AI inom CX att övervinna hinder som personaliseringsparadoxen och reklambias samt att säkerställa datakvalitet. För att fördjupa dig i dessa ämnen följer här några artiklar: En artikel av Nicolaj Siggelkow och Christian Terwiesch i Harvard Business Review, Kathleen Walch i Forbes, Rijul Chaturvedi och Sanjeev Verma i California Management Review (CMR), en branschartikel från IBM och en Gartner-artikel redigerad av Gloria Omale. Dessa arbeten understryker AI:s transformativa inverkan på CX samtidigt som de lyfter fram strategiska överväganden, potentiella risker och behovet av en omfattande och balanserad strategi för dess implementering.
AI i riskhantering och beslutsstöd
Inom riskhantering kan AI-algoritmer förutsäga potentiella fel eller överträdelser genom att analysera mönster i historiska data. När det gäller beslutsstöd kan AI-system ge rekommendationer baserade på datadrivna insikter och hjälpa ledare att fatta mer välgrundade beslut.
Artificiell intelligens (AI) blir alltmer ett centralt verktyg i riskhanteringen, med nya möjligheter och utmaningar. AI-teknik, särskilt maskininlärning (ML), revolutionerar hur risker identifieras, bedöms och mildras. Deras förmåga att bearbeta stora datamängder i en aldrig tidigare skådad takt möjliggör mer exakta förutsägelser och beslutsprocesser. AI förbättrar modelleringen av kreditrisker, upptäckten av bedrägerier och analysen av handlarnas beteende inom finanssektorn, och förflyttar riskhanteringen mot datadrivna, effektiva och korrekta strategier. Implementeringen av AI i riskhanteringen ökar inte bara effektiviteten och noggrannheten utan underlättar också riskbedömning i realtid och prediktiva funktioner. Även om dessa framsteg utlovar betydande fördelar medför de också utmaningar som datahantering, transparens, etiska överväganden och behovet av nya kompetensuppsättningar. Integreringen av AI i riskhanteringen ses som en avgörande utveckling, som innebär en övergång från traditionell riskhantering till proaktivt förebyggande av förluster och analysdrivna strategier.
För ytterligare studier i ämnet ger följande artiklar fördjupade insikter: “NIST AI RMF and Deloitte’s Trustworthy AI Framework™” av Deloitte, “Artificial Intelligence in Risk Management” av KPMG, “AI, automation, and the future of work” av McKinsey Global Institute, “Machine Learning and AI for Risk Management” av Saqib Aziz & Michael Dowling, samt forskning från United States Artificial Intelligence Institute (USAII). Dessa resurser täcker tillsammans utvecklingen, användningen och utmaningarna med AI inom riskhantering och erbjuder omfattande perspektiv på framtiden för AI inom detta område.
Etiska överväganden och AI
I takt med att AI blir en allt viktigare del av beslutsfattandet är etiska överväganden av största vikt. Datasekretess, partiskhet i AI-algoritmer och transparens behöver noga övervägas för att säkerställa en ansvarsfull implementering av AI.
Den snabba utvecklingen och integreringen av artificiell intelligens (AI) i olika sektorer som hälso- och sjukvård, bankverksamhet, detaljhandel och arbetsliv medför en mängd etiska överväganden. De främsta farhågorna handlar om integritet, partiskhet och det oersättliga i det mänskliga omdömet. AI:s förmåga att öka effektiviteten, minska kostnaderna och påskynda forskning och utveckling är obestridlig. Men det innebär också betydande samhälleliga konsekvenser. Som exempel kan nämnas; hot mot mänskliga rättigheter, miljöpåverkan och potentiellt upprätthållande av fördomar om de baseras på historiskt förvrängda data.
De etiska utmaningarna är mångfacetterade och sträcker sig från transparens och ansvarsskyldighet i AI:s beslutsprocesser till säkerhets- och övervakningsproblem som uppstår genom AI:s beroende av omfattande personuppgifter. Utvecklingen av autonoma vapen och AI-genererat innehåll, t.ex. digital konst, medför dessutom komplexa frågor om ansvarsskyldighet, äganderätt och kreativa rättigheter. Dessa utmaningar understryker behovet av omfattande regler, inkluderande utveckling och proaktivt engagemang i AI:s etiska dimensioner för att säkerställa att dess utveckling är förenlig med etiska standarder och bidrar positivt till samhället.
För ytterligare studier i ämnet ger följande artiklar fördjupade insikter: “Great promise but potential for peril” från Harvard Gazette, UNESCO:s rapport “Ethics of Artificial Intelligence”, Upworks “6 Ethical Considerations of Artificial Intelligence”, Stanford Encyclopedia of Philosophys artikel om “Ethics of Artificial Intelligence and Robotics” och Capitol Technology Universitys bloggartikel “The Ethical Considerations of Artificial Intelligence”. Dessa tar upp olika aspekter av AI-etik, från policy och styrningsramar till specifika utmaningar inom olika sektorer. De ger en grund för att förstå och lösa de etiska övervägandena vid utveckling och användning av AI.
Några tillämpningar av AI som vi har testat på Gisle Software
Skräddarsydda chatbots
Man kan träna en Large Language Model med specifika data för en smal tillämpning. Dessa kan sen användas för att skapa en ny generation av chatbots som är betydligt bättre än de tidigare generationerna. Vi har testat detta i några tillämpningar.
Stöd för vårt ledningssystem ISO 9000
Att förbättra orsaksaksanalysen (RCA) i ISO 9000-system med hjälp av GPT ger en nyanserad dimension till kvalitetshanteringen. LLM modellen GPT har tränats på en mycket omfattande text massa. Vi analyserar vad vår personal skrivit mot avvikelser. AI:n ger kommentarer och råd för hur dessa texter skall förbättras för efterlevnad av standarden. Den utvärderar effektivt överensstämmelsen mellan rapporterade avvikelser, deras grundorsaker och de föreslagna korrigerande åtgärderna. Detta AI-drivna tillvägagångssätt säkerställer anpassning till ISO-standarder och identifierar avvikelser och mönster i RCA, vilket leder till mer sammanhängande och effektiva korrigerande strategier. Detta resulterar i en mer robust, insiktsfull och strömlinjeformad kvalitetshanteringsprocess.
Automatiserade protokoll från möten
Vi spelar in möten och använder Whisper, ett verktyg med öppen källkod från OpenAI, för att transkribera rösten till text. Det hanterar även möten där vi talar olika språk. Sedan har vi använt OpenAI:s GPT för att skriva om det till ett utkast till protokoll. Det kräver en manuell genomgång, men det är mycket snabbare än det traditionella sättet vi skrev protokoll på.
Stöd för marknadsföring
Genom att använda GPT för att sammanställa företagsinformation om företag har vi revolutionerat hur vår marknadsavdelning genomför sin research med hjälp av olika källor i kombination med OpenAI:s GPT-teknik. Vi omvandlar information till kortfattade svar på specifika frågor som är avgörande för vår strategi. Detta tillvägagångssätt ger oss en djupare förståelse för företagets kärnvärden, tjänster, marknadsställning och strategiska mål. Med dessa insikter kan vi bättre skräddarsy våra marknadsföringsstrategier och kommunikationsmetoder, vilket i hög grad förbättrar våra interaktioner och engagemang med potentiella kunder. Denna innovativa, AI-stödda teknik har effektiviserat vår forskningsprocess och gett oss en konkurrensfördel när vi utvecklar skräddarsydda marknadsföringsplaner.
Uppmaning till åtgärder för AI-baserat beslutsfattande
Att anamma AI handlar inte bara om att ta till sig ny teknik, utan också om att förändra organisationskulturer så att de blir mer datadrivna och framåtblickande. När vi nu går in i en framtid med AI är potentialen för AI att revolutionera företagens beslutsfattande enorm, förutsatt att den används på ett klokt och ansvarsfullt sätt.
De referenser som ges för varje område som diskuteras ovan ger tillsammans en omfattande bakgrund till berättelsen i denna artikel och bekräftar den historiska utvecklingen av AI, ökningen av generativ AI i näringslivet, utvecklingen av CNN och de senaste framstegen inom LLM.
Företag som är redo att utnyttja kraften i AI kommer att ta ledningen i den nya digitala världen, där välgrundade beslut är grunden för framgång. Kontakta oss om du vill ha hjälp med hur du använder AI i ditt företag!
Några fler fakta om AI-utvecklingen
Artikeln täcker ett brett spektrum av ämnen relaterade till utvecklingen och tillämpningen av AI i företagens beslutsfattande. Här är några referenser som stöder artikelns faktainnehåll:
- Generativ AI:s tillväxt i näringslivet: McKinseys 2023-rapport om tillståndet för AI belyser den explosiva tillväxten av generativa AI-verktyg (gen AI). I rapporten nämns att en tredjedel av de tillfrågade uppgav att deras organisationer regelbundet använde gen AI i minst en affärsfunktion. Rapporten visar också att 40% av dessa organisationer planerar att öka sina investeringar i AI totalt sett på grund av framstegen inom gen AI. https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai-in-2023-generative-AIs-breakout-year
- Historisk utveckling av AI:
Sedan Turingtestet infördes 1950 har AI:s historia präglats av många anmärkningsvärda utvecklingar. Neurala nätverk och myntandet av termer som artificiell intelligens och maskininlärning på 1950-talet var viktiga milstolpar. Under 1960-talet kom framsteg som Eliza, en chatbot med kognitiva funktioner, och Shakey, den första mobila intelligenta roboten. Under 1970- och 1980-talen upplevde AI en vinter som följdes av en renässans. Under 1990-talet gjordes framsteg inom tal- och videobearbetning. Under 2000-talet introducerades IBM Watson, personliga assistenter, ansiktsigenkänning, deepfakes, självkörande fordon samt framsteg inom innehålls- och bildskapande. Här är några fler historiska saker! - Utveckling av konvolutionella neurala nätverk (CNN):
Konceptet med CNN går tillbaka till 1980-talet, då Kunihiko Fukushima introducerade “neocognitron” 1980. Den introducerade konvolutions- och downsampling-lager, som ligger till grund för moderna CNN. År 1969 introducerade Fukushima även aktiveringsfunktionen ReLU (rectified linear unit), som nu är den mest populära aktiveringsfunktionen för CNN och djupa neurala nätverk. - Utveckling av stora språkmodeller (LLM): Stora språkmodeller (LLM) som GPT-3 och GPT-4 är kända för sin förmåga att uppnå allmän språkförståelse och språkgenerering. Dessa modeller lär sig från massiva datamängder och använder miljarder parametrar under träningen. De är främst artificiella neurala nätverk, främst transformatorer, och (för)tränas med hjälp av självövervakad och halvövervakad inlärning. Några exempel är OpenAI:s GPT-modeller, Googles PaLM och Metas LLaMa.