Börja med det svåraste; resten faller snart på plats

När det kommer till att utveckla AI är det lätt att lockas av det som ser imponerande ut på ytan – snygga funktioner, smarta gränssnitt eller innovationer som väcker uppmärksamhet. Men sanningen är att framgången alltid ligger i det osynliga. Det verkliga arbetet börjar med att ta sig an kärnproblemet: att säkerställa att AI:n kan förstå och tolka data på ett korrekt och tillförlitligt sätt.

Utan en stabil grund spelar det ingen roll hur snygg designen är eller hur många funktioner du bygger in. Det är som att försöka bygga ett hus utan att först lägga en ordentlig grund – förr eller senare kommer allt att rasa.

VARFÖR VI OFTA BÖRJAR I FEL ÄNDA

Många av oss är naturligt dragna till det som känns konkret och synligt. Att skapa en funktion som man kan visa upp för kollegor eller lägga tid på en snygg design känns ofta mer tillfredsställande än att ta itu med något så komplext och abstrakt som datatolkning eller modellträning.

Men den här typen av prioriteringar leder ofta till problem längre fram. Vad händer när den imponerande funktionen bygger på en AI som inte levererar tillförlitliga resultat? Plötsligt blir det uppenbart att ytan bara är en fasad – och då måste hela lösningen backas och göras om från grunden.

GRUNDEN ÄR ALLTID FÖRSTA STEGET

Genom att börja med att lösa det svåraste, det grundläggande, sparar du inte bara tid och pengar på sikt – du ger också projektet en trygghet som gör resten av arbetet betydligt enklare. När AI:n är robust och fungerar som den ska, faller allt annat naturligt på plats.

Det handlar om att prioritera det viktiga framför det roliga. Säkerställ att datan är av hög kvalitet, att modellen är pålitlig och att den faktiskt löser det problem den är tänkt att lösa. Först därefter kan du lägga fokus på gränssnitt, funktioner och användarupplevelse – och då med en lösning som verkligen håller måttet.

TA LÄRDOM AV WRIGHT-BRÖDERNA

Wright-bröderna, pionjärerna inom flygkonsten, valde att lösa det svåraste först. De visste att om planet inte kunde flyga, spelade det ingen roll hur vackert eller tekniskt avancerat det var. Flygförmågan var kärnan – resten kom senare.

Detsamma gäller när du utvecklar AI. Ställ dig själv frågan: vad är ”flygförmågan” i mitt projekt? Vad är det absolut viktigaste för att lösningen ska fungera? Oavsett hur utmanande det känns, börja där.

SLUTORD

Att utveckla AI handlar inte om att imponera snabbt eller skapa något som bara ser bra ut på ytan. Det handlar om att bygga lösningar som fungerar, håller och faktiskt löser rätt problem. Nästa gång du påbörjar ett AI-projekt, fundera på var den verkliga utmaningen ligger – och angrip den först.

När du vågar ta dig an det svåraste från början ger du ditt projekt en stabil grund att stå på. Och när den grunden väl är lagd, blir resten enklare och roligare att arbeta med. 


//Lena och Dennis
www.aistrateg.se

Kommentarer

Skicka en kommentar

Populära inlägg i den här bloggen

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

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