Sju tips för att komma igång med generativ AI
- Börja med datan – er AI är bara så bra som er data
För att generativ AI ska ge träffsäkra och relevanta resultat krävs en robust datagrund. Qlik har identifierat några egenskaper för AI-redo data: den ska vara diversifierad, aktuell, korrekt, säker, upptäckbar och lättanvänd. Många företag misslyckas här – inte för att de saknar AI, utan för att deras data inte är redo. - All AI räknas – välj rätt AI för rätt syfte
Generativ AI har fått mest uppmärksamhet – men för många affärscase är det prediktiv AI som ger störst nytta. Precis som hjärnan behöver både vänster och höger hjärnhalva, behövs både prediktiva och generativa AI-lösningar i en balanserad strategi. - Lås upp det osynliga – utnyttja ostrukturerad data
Upp till 80 procent av all data är ostrukturerad, men få företag analyserar den. AI kräver kontext – och där spelar ostrukturerad data en nyckelroll. Det finns lösningar som hjälper företag att använda AI för att tolka ostrukturerad data, och att använda denna data för att stärka AI:n. - Mindre modeller ger värde snabbare
Efter hajpen kring stora språkmodeller för ett par år sedan ser vi nu ett skifte mot mindre, mer effektiva AI-modeller. De kräver mindre resurser, är snabbare att implementera och lättare att koppla till rätt data – och levererar därmed snabbare värde. - Ansvarsfull AI-strategi
Nya regelverk som EU AI Act ställer hårda krav. Därför är en ansvarsfull AI-strategi avgörande, med tydliga riktlinjer, datastyrning, etisk AI-kommitté och kontroll över leverantörer. Det är inte längre valfritt – det är affärskritiskt. - Kunskap sätter människor i centrum
AI handlar inte bara om teknik. För att lyckas krävs satsningar på AI- och dataläskunnighet, både genom kompetensutveckling och nyrekrytering. De mest framgångsrika organisationerna är de som kan kombinera teknik med mänsklig förmåga. - Nästa steg: Agentisk AI – men människan är fortsatt avgörande
Agentisk AI – system som inte bara genererar innehåll utan också kan fatta beslut – är på väg. Men det krävs fortsatt mänsklig kontroll. Tekniken finns på plats för att stödja detta skifte. AI-agenter, som kan utföra uppgifter och fatta beslut autonomt, kommer att bli avgörande för många företag.
Men dessa agenter är endast så effektiva som de data de bygger på och de arbetsflöden de verkar inom. Därför måste företag förbereda sina system genom att skapa robusta dataprodukter och säkerställa att deras processer är optimerade.
Granska arbetsflöden och processer – de är motorvägarna för AI-agenter och automatisering. Detta har traditionellt varit en europeisk styrka, och kan nu kopplas samman med agenter. Både stora och små företag kommer att kunna utnyttja denna teknik om de bygger en solid grund.
Dan Sommer, ansvarig för omvärldsbevakning på dataanalysföreget Qlik
