AI och kunskap: När vi beställer insikter snarare än levererar dem

Tänk dig en restaurang där menyn inte listar rätter, utan istället har en enkel instruktion: "Berätta vad du är sugen på." Istället för att välja från fasta alternativ, skapar kocken en rätt speciellt för dig. På samma sätt är AI idag vår digitala 'kock', redo att skapa skräddarsydd kunskap för oss på begäran.

Tidigare, när vi stod inför ett problem, vände vi oss till bibliotek, experter eller kollegor. Kunskapen fanns där, men det krävde tid och ansträngning att hitta den. 

I dagens digitala värld använder AI tekniker som maskininlärning för att snabbt bearbeta enorma mängder information och generera insikter baserade på våra specifika krav.

Ta en företagsanalytiker som behöver förstå marknadstrender. Istället för att gräva igenom rapporter och diagram kan analytikern nu ställa en direkt fråga till sitt AI-system: "Vilka är de framväxande trenderna inom e-handel för det kommande året?" AI:n kan sedan dra slutsatser från globala datakällor och ge en skräddarsydd rapport.

Detta skifte från att söka till att beställa kunskap innebär en djupgående förändring i hur vi ser på lärande och beslutsfattande.

  • Snabbhet: Vi kan få tillgång till information snabbare än någonsin tidigare.
  • Precision: AI ger oss den mest relevanta kunskapen baserad på våra unika behov.
  • Evolution: Som med all teknik kommer AI att fortsätta utvecklas, vilket innebär att vår förmåga att beställa kunskap bara kommer att förbättras.

Så... när vi nu går framåt, kommer denna "beställningsmodell" av kunskap att bli normen. 

Företag och individer som förstår och anpassar sig till detta kommer att ligga i framkant, redo att dra nytta av AI:s fulla potential. 

Minsann.

//Lena och Dennis
www.aistrateg.se



Kommentarer

Skicka en kommentar

Populära inlägg i den här bloggen

Skapa data av din verksamhet, så att du kan skapa verksamhet av din data

I dagens digitala era är data en av de mest värdefulla tillgångarna för företag. Men för att utnyttja data effektivt krävs inte bara insamling av rätt data utan även förmågan att omvandla denna data till insikter och affärsstrategier. "Skapa data av din verksamhet, så kan du sedan skapa verksamhet av din data" är ett motto som belyser vikten av data-driven beslut och verksamhetsutveckling. Steg 1: Skapa data av din verksamhet För att skapa data från din verksamhet behöver du först och främst förstå vilka typer av data som är mest relevanta för din affärsmodell. Detta kan inkludera: - Kunddata: Insikter om kundbeteende, preferenser och köpvanor. - Driftsdata: Information om produktionsprocesser, lagerhantering och logistik. - Marknadsdata: Data om marknadstrender, konkurrensanalyser och marknadsandelar. - Finansiell data: Redovisning av intäkter, kostnader, vinster och investeringar. Teknologiska verktyg som CRM-system, ERP-system och avancerade analysplattformar kan användas...
Läs mer

Process för att introducera AI-lösningar i en organisation

Att implementera AI-lösningar i en organisation kan verka överväldigande och ibland göra ledare handlingsförlamade. Det är därför viktigt att återgå till företagets kärna och ställa frågorna: "Varför finns vi till egentligen, och för vem?". Med en strukturerad process kan man dock uppnå betydande förbättringar i effektivitet och kundnytta. Här är en metodisk guide för att integrera AI på ett framgångsrikt sätt. 1. Vilken är er process för kundnytta? För att förstå hur företaget skapar och levererar värde till sina kunder är det avgörande att börja med att kartlägga processen för kundnytta. Detta innebär att identifiera de specifika steg där företaget interagerar med kunder, levererar produkter eller tjänster och skapar värde. Genom att noggrant, men enkelt och tydligt, skriva ner dessa processer kan man få en helhetsbild av hur verksamheten fungerar och var det finns potential för förbättringar. 2. Vilka delar av processen skapar flaskhalsar? Nästa steg är att analysera varje...
Läs mer

Dra en röd linje för informationssäkerhet vid användning av generativ AI

Att införa generativ AI på arbetsplatser kan vara en svår och komplex fråga. De fördelar som dessa verktyg ger, i form av ökad produktivitet och effektivitet, betalas ofta med att man måste dela med sig av information. Därför är det avgörande att dra en tydlig röd linje för vilken information som inte får matas in i AI-verktygen. När företag tar fram en policy för informationssäkerhet riskerar viktiga riktlinjer att drunkna i komplex akademisk prosa. En röd linje definierar enkelt och tydligt vilken data som är för känslig för att hanteras av AI, såsom personuppgifter, finansiella data, affärshemligheter och kundinformation. Genom att dra denna linje kan organisationer skydda sig mot potentiella säkerhetsrisker och säkerställa att kritisk information inte exponeras. Det är avgörande att utbilda personalen om denna policy och att använda tekniska lösningar för att förhindra att känslig information matas in i AI-systemen. Detta skapar en säkerhetsbarriär som skyddar företagets mest värd...
Läs mer