Artificial Intelligence

Hva er artificial intelligence?

Artificial intelligence er en kombinasjon av IT og statistikk, som tar for seg prosessen med å få datamaskiner og programmer til å etterligne menneskelig intelligens.

I denne sammenhengen defineres 'menneskelig intelligens' som evnen til å oppfatte, forstå, handle og lære basert på kunnskap og erfaring. Når vi mennesker skal løse et problem, som å vurdere hva som er på et bilde, gjennomgår vi på et sekund alt vi vet (dataene våre) om det vi ser på bildet. Basert på denne kunnskapen gjør vi vår 'beste gjetning' om hva vi mener bildet inneholder.

Det er denne prosessen AI søker å imitere. Dataene vi leverer gjennom algoritmene kan sammenlignes med kunnskapen vi som enkeltpersoner har samlet i hele vårt liv. Dagens algoritmer kan til og med gjøre prosessen i revers, og for eksempel generere et bilde basert på hva man ønsker at bildet skal inneholde.

Artificial Intelligence øker effektivitet og konkurranseevne. AI får mer og mer fotfeste i virksomheter, både hos små og store selskaper. Og i alle bransjer. Så hvis du ikke vil tape kampen mot konkurrentene, må du ta kunstig intelligens på alvor.

Hvor skal du starte med AI?

Der skoen trykker

Det gir alltid verdi å optimalisere effektiviteten og hastigheten på de mest ressurskrevende tjenestene.

Der handlinger gjentas

Gjentakende oppgaver er åpenbare for automatisering, beslutningsstøtte og robotikk.

Der hendelser kan predikeres

AI gir muligheten til å predikere fremtidige hendelser basert på komplekse datasammenhenger.

Bilde av en mann som sitter alene og jobber på en PC

Når du ønsker å finne verdifulle områder å implementere AI på, må du jobbe med en klar definisjon av problemet du ønsker å løse. Hvis du ikke gjør det er det lett å gå seg vill i AI-universet og bli imponert over mange veldig komplekse AI-løsninger, selv om en enklere tilnærming ville vært bedre for din virksomhet. Vi anbefaler å starte i det små og teste ideen raskt i virkeligheten. Herfra kan du alltid bygge videre på ideen.

Artificial Intelligence i praksis

Avansert analyse

Maskinlæring er godt egnet til analytiske formål, og kan brukes til å utvikle en rekke modeller som hadde vært vanskelig eller umulig å utarbeide med tradisjonelle teknikker: Prediksjoner og regresjon, Clustering, mønstergjenkjenning og risiko-identifisering, Årsaks-virkningsanalyser og Statistisk analyse.

Avansert automatisering

Maskinlæring gir mulighet for å lage modeller og funksjoner som lærer og tilpasser seg kontinuerlig fra data som flyter i systemet. Dette kan være klassifiseringer, mappinger, fordelinger med mer.

Tolkning av naturlig språk

Natural Language Processing (NLP) er tolkning av menneskelig skrift eller tale. Det er en viktig del av å bygge smarte maskiner fordi de fleste applikasjoner vil interagere med mennesker på en eller annen måte.

Bots

Boter kan stå for et bredt utvalg av arbeidsoppgaver, både maskin til maskin og gjennom interaksjon med mennesker. Chatbots er en av de vanligste implementasjonen.

Automatisert kundesenter

Innkommende henvendelser til kundesenteret kan ved hjelp av maskinlæring analyseres og fordeles automatisk til riktig behandler. Behandler kan enten være en saksbehandler eller for enklere henvendelsestyper kan behandlingen være helautomatisert.

Andre kognitive teknologier

Vi forsker på og utvikler løsninger med en rekke andre kognitive teknologier. Dette er klassiske teknologier som bildegjenkjenning, men også Virtual Reality (VR), Augmented Reality (AR) og fysiske roboter.

Artificial Intelligence

Maskinlæring, deep learning, reinforcement learning. Buzz eller business? Hvis du spør oss, finnes det fordeler med AI for alle – i alle bransjer.