Artificiell intelligens: den nya industriella revolutionen

AI-plattformar som ChatGPT, Gemini och Copilot har för många redan revolutionerat sätten de jobbar. Dessa teknologier har öppnat upp nya möjligheter för effektivisering och innovation, och gjort oss både mer produktiva och mer kreativa i såväl vårt arbete som vår vardag.

Vi kommer snart att se AI som en integrerad, förväntad del av de tekniska plattformar vi använder dagligen.

Dessa plattformar byggs på en AI-teknik som kallas för stora språkmodeller (på engelska large language models; LLM), en underkategori av generativ AI som berikar inte bara människor, utan nu även produkter. I dag integreras dessa tekniker i digitala verktyg som Gmail, Word, Contentful, LinkedIn, och Instagram, och även i själva operativsystemen. På samma sätt som produkter gick igenom en digitaliseringsvåg och fördes från papper och penna till datorer och mobiler, så utvecklas nu produkter till att inkorporera AI.

Vi kommer snart att se AI som en integrerad, förväntad del av de tekniska plattformar vi använder dagligen. Inom områden där användare skapar eller hanterar text, bild, ljud eller video kan AI effektivisera processer och stimulera kreativiteten. AI kan också förse instrumentbrädor (dashboards) med förmågan att hitta nya relevanta samband eller summera data på innovativa sätt.

Språkmodeller har redan använts mycket inom kundsupport. Klarnas AI-assistent för kundsupport hanterar enligt dem själv ett lika stort jobb som 700 heltidsanställda, löser ärenden 82% snabbare än tidigare, och förväntas leda till en vinstförbättring på 40 miljoner amerikanska dollar. Dessutom kan AI användas för att skapa smartare sökmotorer i en e-handel, textöversättningar, anpassade läromedel, anpassning av nyhetsflöden, sentimentanalys för att förstå kundfeedback, och mycket mer. De kan implementeras för att användas antingen av ens egna personal eller av ens kunder.

Därutöver grundas det många start-ups som bygger sina tjänster på språkmodeller från grunden, exempelvis företag som erbjuder AI-baserad psykoterapi, på samma sätt som nya företag byggdes från grunden när internet kom.

Vid implementering av språkmodeller i en applikation har vi kontroll över vilken data den får tillgång till och dess beteende. Men det finns flera aspekter att tänka på:

• Ska AI:n köras på egna servrar eller hos en extern stor tjänsteleverantör? Det är enklare att använda sig av ett API och anropa starka AI-modeller som ligger hos en större aktörs servrar, men det kan vara dyrt, och datan lämnar då ens egna trygghet.
• Hur försäkrar vi oss om att AI:n agerar etiskt? Om en användare ber en AI att skriva en historia om en läkare och en sjuksköterska, utan att användaren nämner deras kön, är det sannolikt att AI:n utgår ifrån att läkaren är en man och sjuksköterskan är en kvinna. Detta beror på datan som AI:n har tränats med. På samma sätt kan AI:n ha förutfattade meningar som är svåra att upptäcka och som kan leda till självuppfyllande profetior.
• Användandet av AI måste ske ansvarsfullt, där AI:n endast har tillgång till den data som är nödvändig. Dessutom måste användarna vara medvetna om att AI:n kan göra misstag.
• Hur hanterar vi cybersäkerhet? Desto fler funktioner en AI har, desto större säkerhetshål kan den medföra. En kundserviceagent som kan återbetala beställningar kan potentiellt luras av en användare att felaktigt returnera pengar.
• Vilka datakällor ska AI:n ha tillgång till? Hur ska den komma åt dem? Vilket beteende och attityd ska den ha? Med metoder såsom promptkonstruktion, finjustering, och RAG så kan språkmodeller anpassas i såväl kunskap som beteende.
• Hur förhåller vi oss till EU-lagar såsom GDPR och AI act? Nya regleringar är inte bara ett krav utan en förutsättning för trovärdig och hållbar användning av AI i affärsvärlden.

Att implementera AI i applikationer innebär att vara med i den nya digitaliseringsvågen. Vårt team på byBrick är här för att vägleda er i AI-resan. Tveka inte att kontakta oss för att utforska hur AI kan transformera era produkter och engagera er publik.