Artificial Intelligence
Artificial Intelligence, eller kunstig intelligens på norsk, åpner opp nye muligheter som tradisjonell utvikling ikke kan løse. For å få et konkurransefortrinn må man aktivt ta i bruk data, fremfor å bruke data til reaktiv rapportering. Isteden for å ta besluttninger basert på magefølelsen må vi bli mer datadrevne. Vi må ta mer informative avgjørelser basert på et bedre besluttningsgrunnlag, noe AI kan hjelpe besluttningstagere med.
AI og maskinlæring kan legge til rette for automatisering og effektivisering av tidkrevende og repetitive arbeidsoppgaver. Dette kan frigjøre tid til de krevende, og morsomme oppgavene, der man får mer igjen for innsatsen. Det vil også kunne gi en bedre forståelse av kundemassen, hvor maskinlæring kan legge til rette for personaliserte kundeopplevelser. Ved å treffe den enkelte kunde bedre vil den opplevde verdien av produkter og tjenester øke, og dermed øke lojaliteten.
Mulighetene for AI er mange, både i backoffice, på det operative, på forretningssiden, på kundesiden og for produkter/tjenester.
Et prosjekt som involverer maskinlæring har behov for kompetanse utover normale kompetanseområder for et utviklingsprosjekt. I Miles Oslo har vi egne spesialister med dyp forståelse og erfaring med bruk av maskinlæring:
Data scientist
En data scientist må besitte tung matematisk kunnskap innen statistikk og optimalisering, har kunnskap og erfaring med databehandling og transformasjon. Videre må en data scientist kunne optimalisere compute og ressursbruk. De må gjennomføre data analyse, komme opp med hypoteser for mulig bruk av data, lage tester og monitorering av rådata, data transformasjon, optimaliseringsprosessen og ferdige modeller i produksjon.
AI snur arbeidsprosesser på hodet. I stedet for å selv lage en modell som gjør en operasjon, vil man tilrettelegge for modellbygging av maskinen gjennom en optimaliseringsprosess. En data scientist har ansvar for å bygge skjelettet til modellen, styre optimaliseringsprosessen, behandle og preparere dataen modellen blir bygget på.
Data engineer
En data engineer sin jobb og realisere applikasjonen. De har ansvar for å sikre lagring og tilgang til data, lage en data pipeline for produksjon og treningsmiljøene, pakke opp en modell med ønsket funksjonalitet og sette den i produksjon, implementere tester og monitorering av hele systemet og integrere løsningene.
Man trenger ofte flere data engineers enn man trenger data scientists i alt fra 2:1 til 5:1 forhold avhengig av bruksområder. En god data engineer må ha kunnskap til arbeidsprosessen til en data scientist og må forstå hvordan AI og maskinlæring fungerer. De må ha utviklererfaring fra database og datavarehus-systemer til produksjonssetting og integrasjon.
Arkitekt
I datadrevne prosesser som AI og maskinlæring må man håndtere både regulær og irregulær flyt av data til en rekke applikasjoner, automatiserte systemer og utviklingsplattformer samtidig som man skalerer opp og ned compute til de forskjellige systemene. For å sette opp slike systemer kreves det arkitekter med spisskompetanse innenfor datadrevne prosesser.
Rådgiver
Mange vet ikke hvordan man kommer i gang med AI og maskinlæring. Når bør man vurdere AI? Når øker det verdi? Hva trengs for å komme i gang? Har jeg dataen jeg trenger? Er den av god nok kvalitet? Hvordan opprettholder jeg og drifter AI? Dette er spørsmål en datastrategi kan gi svar på og en rådgiver kan utarbeide dette i samarbeid med data scientists og data engineers og deg som kunde.
Snakk med oss om AI
I dagens marked holder det ikke å ta forretningsbeslutninger basert på magefølelsen, gjøre manuelle repetitive oppgaver og kravstore kunder krever personaliserte opplevelser. For å løse disse utfordringene vil kunstig intelligens (AI) eller rettere sagt maskinlæring spille en vesentlig rolle. Det vil derfor være viktig for bedrifter å kunne håndtere mange simultane maskinlæringsprosjekter. Hvilke organisatoriske barrierer stopper din bedrift for å få dette til? Ved å løse dette kan AI gi din bedrift et konkurransefortrinn.
Vi har utført en rekke oppdrag både for små og store selskaper, og tar mer enn gjerne en uforpliktende prat rundt AI og maskinlæring for å se hvordan vi kan hjelpe deg og din bedrift fremover.
Geir Wavik
Leder teknologi og innovasjon, Miles Oslo