AI, når det løser en konkret opgave. Ikke som strategi.
Det meste AI-snak handler om potentiale. Jeg er mere interesseret i opgaven: hvilket stykke arbejde laves i dag i hånden, og kan en model gøre det godt nok til, at det kan betale sig? Kan den ikke det, siger jeg det.
Det jeg bygger med AI
Tekst i stor skala
Produktbeskrivelser, boligtekster, opsummeringer. Alt det, hvor teksten skal skrives tusind gange og ligne noget, et menneske kunne have skrevet.
Klassificering og sortering
Henvendelser, ordrer, tickets og leads, der skal ende det rigtige sted uden at nogen læser dem igennem først.
Udtræk fra dokumenter
Fakturaer, PDF'er og mails ind – strukturerede data ud. Det er ofte her besparelsen er størst og mindst glamourøs.
Interne assistenter
Søg og spørg i jeres egen dokumentation og data. Til medarbejderne, ikke en chatbot på forsiden fordi alle andre har en.
AI som del af et flow
Modellen er sjældent produktet. Den sidder i en kø mellem to systemer og skal opføre sig som ethvert andet led: forudsigeligt, logget og til at køre igen.
Evaluering
Hvordan I måler, om outputtet er godt nok – og hvad der sker den dag det ikke er. Uden det er resten gætværk.
Sådan griber jeg det an
Fire ting, der adskiller en AI-løsning i drift fra en demo, der så godt ud i marts.
Vi starter med opgaven
Ikke med modellen. Først når opgaven er skarp, giver det mening at tale om hvilken model, og om der overhovedet skal bruges én.
Kvaliteten måles før drift
Et fast testsæt og stikprøver. Ellers ved ingen, om det blev bedre eller værre, da vi skiftede noget.
Mennesket godkender det, der har konsekvenser
En model må gerne foreslå. Den skal ikke sende fakturaen, slette kunden eller svare kritisk post på egen hånd.
Fejlene koster, ikke tokens
Prisen på kald er sjældent problemet. Det er de tilfælde, hvor outputtet er forkert og alligevel ser rigtigt ud.
Det jeg ikke laver
Så du ikke skal bruge et møde på at finde ud af det:
Jeg træner ikke egne modeller fra bunden. Jeg bygger ovenpå dem, der findes – og skifter dem ud, når der kommer bedre.
Jeg laver ikke AI-strategi, workshops eller oplæg om hvor det hele er på vej hen.
Jeg sætter ikke en model til at træffe beslutninger, som ingen bagefter kan forklare hvorfor blev truffet.
Har I en opgave, der ligner noget en model kunne tage?
Skriv et par linjer om hvad det er, og hvor tit det sker. Så siger jeg til, om det kan bære.