Generativ AI har et unikt potensiale som få norske bedrifter fullt ut har tatt i bruk. Les mer om hvordan du kan bruke kunstig intelligens for å ta innersvingen på dine konkurrenter.
Generativ AI høres kanskje avansert ut, men det betyr bare at en AI-modell kan skape nytt innhold – som tekst, bilder eller video. Dette er i seg selv et kraftig og nyttig verktøy, men det er ikke i nærheten så potent for bedriftsutvikling som en spesialtrent AI-modell kan være.
Tenk deg at du har utlyst en stilling, også dukker det opp en kandidat som allerede kan alt om din bedrift. Ikke bare vet kandidaten hvilke tjenester eller produkter virksomheten tjener mest på, men også hva kundene liker og hvilke svingninger som preger markedet.
Videre har kandidaten full oversikt over bedriftens turnover og hvilke flaskehalser i produksjon og lagerføring som er til hinder for videre skalering. Med full oversikt over disse faktorene kan hen kalkulere hensiktsmessige grep for økt inntekt og vekst.
Kandidaten vi snakker om er en AI-agent. Slike assistenter er allerede tilgjengelige på markedet takket være utviklingen av generativ AI. Vi kommer snart tilbake til AI-agenter, men for å forstå hvordan de fungerer må vi først se nærmere på hva generativ AI egentlig er.
Les også: ChatGPT: Funksjoner, bruksområder og start-guide
Innhold:
- Hva er generativ AI, og hva skiller det fra annen AI?
- Hva er AI-trening? Slik justeres ChatGPT til å jobbe for deg
- Utvikling av AI-agenter gjennom AI-trening
- Fremtiden for forretningsutvikling er AI-agenter
- Slik kommer bedriften din i gang med AI-trening
Hva er generativ AI, og hva skiller det fra annen AI?
De AI-systemene du sannsynligvis kjenner best til i dag kan sammenlignes med verktøy som kun gjør det de blir bedt om. Som oftest følger de strenge regler: “Hvis X, gjør Y.” Generativ AI kan mye mer, blant annet bruke tidligere erfaringer til å foreslå løsninger som ikke nødvendigvis har et forhåndsdefinert svar.
Tenk på det som forskjellen mellom en kokk som alltid følger en oppskrift, og en kokk som tilpasser kokkeleringen etter smak, tilgjengelige ingredienser og kundens preferanser. Generativ AI gjør noe lignende – den kan tilpasse seg bedriftens behov, kunder og marked.
Hvorfor er generativ AI nødvendig for å utvikle AI-agenter?
Generativ AI kan læres opp til å forstå ulike typer data, og har evnen til å gjenkjenne komplekse mønstre. Dette betyr at du kan trene generative AI-modeller med spesifikke data fra bedriften din – som informasjon om kunder, produkttilbakemeldinger og markedstrender.
Dette gjør den spesielt egnet til å tenke strategisk rundt dine forretningsprosesser. Når en generativ AI har lært bedriftens “språk”, behov og preferanser, kan den videreutvikles til en AI-agent som kan jobbe langt mer selvstendig enn en AI-språkmodell.
Når du begynner å trene kunstig intelligens med egne data, for eksempel ved å installere en agent, så lærer du enormt mye om både dataene dine og mulighetene kunstig intelligens gir.
Morten Goodwin, professor i kunstig intelligens ved Universitetet i Agder
Vi skal straks forklare nærmere hvordan en AI-agent jobber mer selvstendig, men for å forstå sammenhengen må vi først forklare litt mer om AI-trening.
Les også: AI: Slik får din bedrift et konkurransefortrinn med kunstig intelligens
Digital markedsføring
Hva er AI-trening? Slik justeres ChatGPT til å jobbe for deg
Å trene en AI-modell kan sammenlignes med å lære opp en nyansatt medarbeider. Når du har en ny person på laget, må din nye kollega først forstå bedriftens kultur, produkter og mål. For å gjøre en god jobb trenger man også en innføring i hvordan man best håndterer oppgavene sine.
AI-trening fungerer på en lignende måte. Du gir AI-modellen “opplæring” gjennom bedriftens tilgjengelige data. Slik vil den gradvis forstå spesifikke behov og hvordan den kan løse relevante oppgaver.
Med utviklingen av generativ AI har kapasiteten til AI-modellene tatt store syvmillesteg! Dette gir deg langt bedre fleksibilitet og tilpasningsevne.
Hvordan skjer treningen steg for steg?
- Samle relevant data: Første steg er å samle inn data som kan hjelpe AI-modellen å forstå bedriftens verden. Dette kan være alt fra kundespørsmål og produktbeskrivelser til salgsstatistikk. Dataene fungerer som læreboken for AI-en – det den bruker for å bli kjent med bedriften din.
- Lære opp AI-en med dataene: Deretter mates AI-en med all denne informasjonen, slik at den kan analysere og forstå mønstrene. Akkurat som en nyansatt trenger tid til å bli kjent med arbeidet sitt, må AI-en “studere” dataene for å skjønne hva som er viktig.
- Finjustere modellen: Etter hvert som AI-en lærer, trenger den finjustering. Det vil si at vi gjør små justeringer basert på hvordan AI-en presterer i ulike oppgaver. Dette kan sammenlignes med tilbakemeldinger og oppfølging av nyansatte, slik at de blir bedre på det de gjør.
- Kontinuerlig forbedring: AI-en er aldri ferdig utlært. Den fortsetter å lære og tilpasse seg etter hvert som bedriftens behov endrer seg, og etter hvert som den får nye data. Slik forblir modellen alltid relevant og oppdatert.
Hvordan AI-trening kan gi bedriften et konkurransefortrinn
Når en AI-modell er spesialtrent for en bedrift, blir den en kraftig ressurs for å møte kunders behov, effektivisere interne prosesser og støtte vekst. Blant annet kan dette drastisk forbedre din kundeservice, for ikke å snakke om din strategiske beslutningsdyktighet.
Fordi en spesialtrent AI-modell kjenner til de mest stilte spørsmålene og de vanligste problemene, kan den svare direkte, personlig og veldig raskt på kundespørsmål. Det bygges tillit når kunden får lynrask og korrekt informasjon om produkttilgjengelighet eller tilhørende garantier.
AI-modeller kan også spille en viktig rolle internt i bedriften. De kan hjelpe med å analysere data, finne mønstre og gi innsikter som støtter beslutninger. Det kan være snakk om alt fra å forutsi salgstrender til å identifisere mulige forbedringer i lagerstyringen.
Når AI-modellen er spesialtrent, gir den svar som er relevante og nøyaktige for akkurat din bedrift, og den gjør dette raskere enn noen andre analyseverktøy.
Mange bedrifter har sett stor nytte av spesialtrente AI-modeller. For eksempel kan en AI som er trent på en butikkjedes data hjelpe ledelsen å forstå hvilke produkter som er mest etterspurte i ulike sesonger, slik at lageret fylles opp riktig.
Et annet eksempel er en finansinstitusjon som bruker AI til å gi kundene personlige råd basert på deres tidligere transaksjoner og sparingsvaner. Resultatet? Fornøyde kunder og bedre ressurshåndtering – noe som igjen gir bedriften et reelt konkurransefortrinn.
Med en skreddersydd AI på laget kan bedriften din ta smartere valg, tilby bedre service og gjøre raske tilpasninger til markedet. Men det stopper ikke der, det tillater deg også å utvikle dine egne AI-agenter. Da har du autonome AI-systemer som jobber for deg mer selvstendig enn noen andre AI-verktøy som er tilgjengelig i dag.
Les også: Chat GPT lite brukt – Norske bedrifter taper terreng
Utvikling av AI-agenter gjennom AI-trening
En AI-agent er som en digital assistent som kan jobbe helt selvstendig og ta avgjørelser uten at noen trenger å passe på den hele tiden. Den er autonom, noe som betyr at den kan håndtere en rekke oppgaver for bedriften din på egen hånd – fra å svare på kundespørsmål til å analysere data og finne løsninger på problemer.
Du husker sikkert den perfekte kandidaten som vi snakket om innledningsvis, altså en assistent som kjenner alle avgjørende faktorer for virksomhetens suksess. Vi snakker om strategiske evner som overgår enhver AI-modell – det nærmeste vår dags teknologi har kommet maskiner som “tenker”.
En KI-agent vil være i stand til å tilpasse seg endringer i et miljø – og utføre handlinger utover hva de eksplisitt er programmert til.
Morten Goodwin, professor i kunstig intelligens ved Universitetet i Agder
AI-agenter skiller seg fra andre AI-språkmodeller også i måten de jobber med eksterne data på. En AI-språkmodell kan kun forholde seg til dataene den ble trent på, eventuelt de dataene du gir den for å takle spesifikke oppgaver der og da.
En AI-agent kan derimot ta i bruk eksterne datakilder for å løse oppgaver. Den kan benytte seg av bedriftens databaser, søke etter informasjon på internett, ta i bruk andre AI-modeller eller samarbeide med andre AI-agenter. I motsetning til en bestemt AI-språkmodell, trenger du kun å gi den en oppgave eller målsetting, og den vil selv finne dataene den trenger.
Praktisk bruk av AI-agenter
En mye brukt oppgave for AI-agenter er å foreslå utvikling av nye produkter eller tjenester. For eksempel kan den overvåke trender på sosiale medier og samtidig følge med på hva konkurrentene dine gjør. Dette kan den sette dette opp mot dine egne salgstall for å foreslå hvilke produkter eller tjenester som mest sannsynlig kommer til å selge bra i nær fremtid.
Per dags dato vil du få best resultater ved å spesialisere dine AI-agenter på spesifikke oppgaver, slik som for eksempel produktanalyse. Hvis den får for mange oppgaver på en gang er det risiko for at visse gjøremål blir nedprioritert til fordel for andre, og at agenten blir mer effektiv på begrensede områder.
Når det er sagt, så er det fullt mulig å gi en AI-agent flere ansvarsområder, og med det utviklingstempoet vi ser i dag er det nok rett rundt hjørnet at den vil takle multitasking enda bedre. Etter hvert som teknologien forbedres, vil også yteevnen til agentene bli større. Allerede i dag har de vist seg å være mye mer effektive enn mennesker innen en rekke typer oppgaveløsing.
Les også: Internia og Tenk Digitalt utvikler banebrytende AI-løsninger
Fremtiden for forretningsutvikling er AI-agenter
AI-agenter er neste steg mot en spennende fremtid der alle bedrifter effektiviseres. Ved å ta over repeterende oppgaver, forbedre samarbeidet i teamet, og vise oss smartere gjøremåter, har de potensial til å gjøre hverdagen enklere og mer produktiv for alle.
Når én person i bedriften bruker en AI-agent for å gjøre jobben sin enklere, kan hele teamet dra nytte av det. Hvis en selger finner ut at en AI-agent radikalt forbedrer visse aspekter av kundekontakten, vil resten av salgsteamet også straks kunne benytte agenten til sine egne oppgaver.
På denne måten blir alle mer produktive, og bedriften fungerer bedre som en helhet. Dette vil styrke kommunikasjonen mellom ulike avdelinger. En AI-agent på salgsteamet kan eksempelvis samarbeide med AI-agentene til kundeserviceavdelingen for å finne riktig informasjon raskere når de hjelper kunder.
Kundeserviceagentene, på sin side, kan hjelpe salgsagentene med å bedre forstå kundenes preferanser ved å analysere tilbakemeldinger, spørsmål og behov.
Slik kan AI-agenter bidra til bedre samarbeid i hele bedriften. Bare tenk deg hvor effektivt det blir når alle avdelinger får sine egne agenter, inkludert produksjon, markedsføring, logistikk, transport og ledelse. Snart vil bedriften din bli mer samkjørt og konkurransedyktig enn noen gang, og det er alt takket være utviklingen av generativ AI.
Les også: Kundesenter med AI-drevet kundeservice
Gratis E-bok
Verdivurdering bedrift: Hva er ditt selskap verdt?
Slik kommer bedriften din i gang med AI-trening
Å komme i gang med AI-trening trenger ikke være komplisert. Her er noen enkle råd som hjelper deg og din virksomhet med å ta de første stegene mot en AI-drevet fremtid.
1. Start i det små, med konkrete mål
Begynn med å velge et spesifikt område i bedriften som kan ha nytte av automatisering eller forbedring. Dette kan være kundeservice, markedsføring, lagerstyring, eller dataanalyse. Ved å fokusere på ett område om gangen, kan du lettere måle resultatene og se verdien av AI uten å ta på deg for mye på en gang.
2. Organiser dine data og finn det som er mest relevant
AI-trening er avhengig av gode data. Samle inn data som er relevant for det valgte området. For eksempel kan du bruke kundespørsmål og tilbakemeldinger til å trene en AI-modell til kundeservice, eller salgstrender til å hjelpe en AI med å forutse etterspørsel. Jo mer relevant og nøyaktig data du har, desto bedre resultater vil du få.
3. Jobb med en spesialist eller en AI-leverandør
Hvis bedriften din ikke har intern kompetanse på AI, bør du finne en ekstern partner som har erfaring med AI-trening. En spesialist kan hjelpe deg med å utvikle en skreddersydd løsning som passer dine behov, samt gi deg råd om beste praksis og unngå vanlige feil.
Hvis du allerede nå føler deg klar til å komme i gang, ta kontakt med oss i Tenk Digitalt for en hyggelig prat om hva som kreves for å iverksette AI-trening i din virksomhet.
4. Evaluer og tilpass
Når AI-modellen er trent og begynner å brukes til oppgaver, er det viktig å følge opp resultatene. Vurder oppnådde resultater og gjør nødvendige justeringer underveis. Kanskje trenger modellen mer data for å bli enda mer presis, eller kanskje modellen må justeres for å bedre forstå bestemte kundespørsmål. En vellykket AI-trening handler om kontinuerlig forbedring.
5. Fortsett å forbedre og utforsk mulighetene med AI-agenter
AI-trening stopper ikke etter første runde. For virkelig å få utbytte av kunstig intelligens i din virksomhet, er det viktig med jevnlig oppdatering og finjustering. Etter hvert som modellen blir bedre, kan du begynne å utforske hvordan den kan utvikles videre til en AI-agent som kan ta på seg mer avanserte oppgaver.
Ved å kontinuerlig tilføre ny data og trene modellen på nye situasjoner, kan du utvikle og tilpasse AI-agenten. Deretter vil den ikke bare forstå bedriftens nåværende behov, men også kunne tilpasse seg endringer og utvikles over tid. Dette legger et godt grunnlag for en enda mer selvstendig og effektiv AI-løsning.
Samarbeid mellom mennesker og generativ AI
Selv om AI-agenter er smarte, er de enda langt fra perfekte. Det er derfor fortsatt svært viktig at vi mennesker er involvert i prosessen.
Ved å føre en dialog med AI-agenten underveis, kan du fange opp og rette eventuelle feil før de blir et problem. Slik får du det beste fra begge verdener: AI-agentens effektivitet og vår egen evne til å tenke kritisk og løse problemer.
Vi beholder kontrollen, samtidig som vi drar nytte av teknologien når vi kommer til kort. Noen ganger vet vi ikke engang at en oppgave kan automatiseres. AI-agenter kan enkelt identifisere disse mulighetene. Hvis de gjenkjenner mønstre og oppdager repeterende aktiviteter, vil de foreslå en måte å automatisere oppgavene.
Nettopp derfor er AI-agenter fremtiden. Det er det neste steget innen bruk av generativ AI der den ikke bare gjør det vi ber den om. Den hjelper oss med å forbedre arbeidsprosessene våre. Slik blir kunstig intelligens en aktiv partner som bidrar til å gjøre jobben vår enklere og mer effektiv.
Les mer: AI chatbot: De 10 beste AI-assistentene på markedet i dag
Tenk Digitalt investornettverk
Oppdag spennende muligheter i Tenk Digitalt sitt investornettverk
