AI: Avdramatisera och komigång!
AI är inte svårare än när trucken uppfanns och började användas i lagerlokaler. Dina utmaningar och frågeställningar kommer att vara desamma, men du har nu större kraft att växla ut för dina mål.
Läskigt med AI?
Äventyret hjälper dig att bena ut, implementera och bli mindre rädd för det nya krångliga. Vår leverans består aldrig av 70+ slides med rekommendationer; vi föredrar istället att ta med dig på insiktsresan via avgränsade hands-on projekt som har byggt din verksamhet när de är färdiga.
AI i praktiken: Utmaningar och lösningar
De flesta av våra AI-uppdrag har varit inriktade på arbetsgivarorganisationer, där vi ställts inför unika utmaningar. En av de största har varit att hantera och strukturera komplex information från olika datakällor. Vi har utvecklat automatiserade lösningar för att dela upp informationen i hanterbara block (chunking) vilket möjliggjort effektiv bearbetning av AI-modellerna.
Vi har även arbetat fram nya metoder för att indexera datakällorna, vilket förbättrat vektorsökningen och därmed gett AI-modellerna tillgång till relevanta och precisa data. För att uppnå den noggrannhetsnivå som krävs, särskilt i juridiska frågor, har vi jobbat med finjustering. Genom att finjustera grundprompterna och anpassa till våra kunders behov har vi kunnat höja både effektiviteten och kvaliteten i deras support vilket frigjort tid för rådgivarna att arbeta med svårare fall.
Men AI handlar inte bara om snabbhet. Det handlar om att säkerställa att informationen är korrekt och tillförlitlig. Tillsammans med våra kunders ämnesexperter har vi granskat och kvalitetssäkrat lösningarna. Detta samarbete har inte bara säkrat resultatet utan även ökat kunskapen och förståelse för AI i kundernas organisationer, samt fungerat som förankring.
Experiment och innovation
Utöver supportlösningar finns andra kreativa tillämpningar av AI. Ett av våra experiment var generativ meditation. Med en RAG-modell som bas använde vi befintliga meditationer som underlag för att skapa nya skräddarsydda meditationer baserat på användarens input. De genererade meditationstexterna omvandlas sedan till ljud med hjälp av Eleven Labs text-till-röst-API, vilket ger slutanvändaren en personlig och interaktiv upplevelse i hörlurarna. Namaste!
Vår webbplats
Här använder vi DiffusionBee för att generera illustrationer, ett verktyg som våra designers kan köra lokalt på sina laptops. Genom att träna modellen på vår grafiska profil kan vi skapa enhetliga och passande bilder till våra artiklar och projekt.
Luftgitarren tar det piano
AI har på gott och ont blivit ett paraplybegrepp för en mängd olika tekniker och discipliner. Även om det är generativ AI som stjäl rampljuset just nu, så har maskininlärning – eller Machine Learning (ML) på engelska – länge varit en viktig underdisciplin. Vad är då maskininlärning? Det handlar om algoritmer och modeller som gör att datorer kan lära sig från data, snarare än att programmeras för varje enskild uppgift. Med andra ord, datorer som blir smartare med erfarenhet.
Ett lysande exempel på maskininlärning är luftpianot, ett experiment som vår egen Erik byggt (seriöst, du borde prova – det är hur kul som helst!).
Luftpianot bygger på ett maskininlärningsramverk som heter ML5. Ramverket är enkelt att komma igång med, men att få det att spåra fingertopparnas rörelser och simulera tangentnedslag var en riktig utmaning. Resultatet? Ett AI-drivet piano du kan spela på – utan tangenter.
Belönande lek
Det har heller inte undgått någon att generativa AI kan skriva kod. Även om den genererade koden än så länge ofta väcker en del frågetecken skapar det fantastiska möjligheter att gå från idé eller dröm till snabb prototyp.
Som när Christoffer lyssnat på en podcast om utrymmet som bildas mellan snötäcket och marken på våren. Med den inspirationen skapade han ett spel där lämmlar under snön jagas av och undviker rävar. Det kanske inte går till historien som årets tv-spel men vad GPT 4o skapade från prompterna bjöd på många skratt.
En insikt från genererad kod är att den kan hjälpa erfarna utvecklare som Christoffer att täppa mindre luckor i sin förståelse, samtidigt som den kan hjälpa nybörjare att överkomma gigantiska hinder.
Tips och tricks:
Börja litet
Pilotprojekt är perfekta för att testa, lära och utforska möjligheterna.
Börja inifrån
Bygg interna verktyg som underlättar för era experter. Att involvera sakkunniga säkerställer att lösningarna blir korrekta och funktionella, samtidigt som det skapar lärande och acceptans i organisationen.
Fokusera på era styrkor
Identifiera områden där AI kan bygga vidare på era befintliga konkurrensfördelar.
Behovsstyrt
Precis som förut, men fundera på hur AI kan hjälpa till att lösa dem. Fortsätt fokusera på era och era användares behov!