KI og ekte crop

Kunstig intelligens krever ekte intelligens

Næringslivet på Vestlandet står overfor store utfordringer. Energisektoren, regionens lokomotiv, må håndtere både teknologiskifter, kompetansemangel, endrede rammevilkår og tøffere konkurranse – samtidig. God omstillingsevne og solid kompetanse blir avgjørende.

Kampen om de beste hodene er allerede tøff. De neste årene går mange av med pensjon, samtidig som få unge velger oljerelaterte studieretninger. Ny teknologi kan avhjelpe situasjonen.

For bare et år siden var ChatGPT for de fleste helt ukjent, og de færreste kunne forutse betydningen av den nye teknologien. Er generativ kunstig intelligens (KI) bare et blaff, eller vil teknologien bidra til omstilling i vår region?

 

Av: Eivind Gjesteland, regiondirektør i Capgemini Norge

 

Generativ KI trender videre
Forskningsrapporten TechnoVision fra Capgemini peker på at vi bare er i startfasen på dette teknologiske skiftet. Den antyder blant annet at vi 2024 vil se betydelige forbedringer i språkmodellene, som er ryggraden for KI. Det er avgjørende for å bygge tillit til systemene.

Når KI-genererte «fakta» viser seg å være feil – kalles det hallusinasjoner. I 2024 vil vi se færre av dem. Slike forbedringer vil gi generativ KI enda større utbredelse gjennom såkalte copiloter. Det bør også olje- og energisektoren merke seg når produktiviteten må økes fordi seniorkompetanse de neste årene forsvinner ut.

Høyere tillit til KI hos de yngre gjør også at terskelen for å ta i bruk den nye teknologien er lavere blant dem. For å være en attraktiv arbeidsgiver, må vi derfor være forberedt på tydelige forventninger fra de yngste. De ønsker å jobbe med verktøy støttet av generativ KI. Generasjonskløften må ikke undervurderes når ny teknologi skal fases inn.

Fordrer kunnskap
Mange ledergrupper bruker i disse dager mye krefter på å forstå hvordan man skal håndtere generativ KI. En annen rapport fra Capgemini viser at 96 prosent av alle styrer sier dette er et svært viktig tema. De som lykkes går metodisk til verks, og ser på erfaringer fra tidligere teknologiskifter.

Flere store teknologiskifter har lært oss mye. Vi har eksempelvis tatt i bruk smarttelefoner, blitt selvbetjente og lært å jobbe fra hvor som helst når som helst. Listen er lang. Alt dette har også vist oss hvordan vi må agere for å realisere verdipotensialet i teknologien.

De fleste som har prøvd å generere tekst eller bilder med generativ KI-teknologi, blir fascinert av, og kanskje litt skremt over, hvor kraftfull teknologien er. Verdipotensialet er stort. Riktig kompetanse for å utnytte kraften i de nye verktøyene blir avgjørende. Så hva bør man tenke på når man skal ta i bruk den nye teknologien?

Her er fem råd for å lykkes med innføring av generativ KI:

  1. KI uten styring er som et spill uten regler. Det er lett å la seg blende av hva den nye teknologien kan utrette. Mange blir derfor skuffet når de lærer at en av de viktigste forutsetningene for å lykkes med ny teknologi, er noe så kjedelig som styringssett, ofte kalt «governance». Det handler om organisasjonens styringsstrukturer og regler for bruk av generativ KI.
  2. Sikkerhet handler om mer enn trusler utenfra. Når generativ KI slippes løs i virksomheten, vil store datamengder bli gjort tilgjengelig internt. For å unngå å eksponere sensitiv informasjon, som personopplysninger, må tilganger og sikkerhetsklassifiseringer gjennomgås nøye før man bredt åpner opp for teknologien. Fortløpende monitorering er nødvendig.
  3. God datakvalitet er avgjørende. Dersom datasett med dårlige data blir absorbert av KI-modellene, blir materialet som blir generert naturlig nok feil. Investeringer i datakvalitet er derfor viktig for å kunne hente ut verdien av generativ kunstig intelligens.
  4. Smidig tilnærming. De fleste virksomheter har de siste årene gjennomført ulike teknologiprosjekter. Det som ofte kjennetegner de som lykkes, er at man fokuserer på få, utvalgte løsninger som piloteres. Om verdipotensialet er reelt, skaleres de opp. Ved å feile raskt, kan mindre vellykkede initiativer stanses tidlig. Generativ KI er intet unntak.
  5. Menneske og maskin er best sammen. Den største tabben er å betrakte innføring av KI som et teknologiprosjekt. Verdien skapes gjennom anvendelsen av teknologien, og her står de ansatte sentralt. Skal virksomheten lykkes med implementering av ny teknologi, må brukerne med.

Ekte lederskap
Teknologiskiftene vi har vært igjennom har lært oss hva som fungerer – og ikke fungerer. Det er innsikt som ledere trenger for å lykkes.

Verdien av teknologien blir nemlig ikke realisert av teknologien i seg selv. Det er virksomhetenes evne til å tilpasse seg teknologien og finne gode bruksområder, som avgjør om et teknologisk skifte blir vellykket.

Rekkevidden av det forestående teknologiskiftet er større og kraftigere enn noe vi tidligere har sett, og verdipotensialet enormt. Ikke minst for virksomheter i vår region. Derfor må virksomhetsledere ta grep tidlig – og ikke sette innføringen av copiloter på autopilot.

 

Caroline Haglund

Lunner kommune tar i bruk KI for smartere avløpsrensing

Lunner kommune tester ny teknologi ved Harestua og Volla renseanlegg. Ved hjelp av kunstig intelligens skal avløpsvann renses med mindre kjemikaler, samtidig som driften effektiviseres og kostnader kuttes.

AQ7290-seriens optiske tidsdomenereflektometer.

Nytt OTDR fra Yokogawa

Yokogawa Test & Measurement Corporation lanserer AQ7290-serien, et svært pålitelig og nøyaktig felttestinstrument for optisk fiber som vil lette konstruksjonen og vedlikeholdet av raskt voksende optiske kommunikasjonsnettverk. AQ7290 er utstyrt med nye funksjoner som forbedrer betjening og brukervennlighet. Seks standard- og høyytelsesmodeller er tilgjengelige i serien, og tilbyr et utvalg av to eller tre bølgelengder for å dekke et bredt spekter av fiberoptiske installasjons- og vedlikeholdsmålingsbehov.

Siemens

Nytt generativt AI-drevet vedlikeholdstilbud fra Siemens

Siemens Industrial Copilot, en generativ AI-basert assistent, styrker hele verdikjeden – fra design og planlegging til engineering, drift og tjenester. Med dette ekspanderer Siemens sitt Industrial Copilot-tilbud med utvidede muligheter for Senseye Predictive Maintenance. Den generative AI-drevne løsningen vil støtte alle trinn i vedlikeholdssyklusen, fra reparasjon og forebygging til prediksjon og optimalisering.

Endress+Hauser

Solid fremgang for Endress+Hauser tross global uro: Satser tungt på innovasjon og gassanalyse

Til tross for krevende globale rammevilkår leverte Endress+Hauser et sterkt resultat i 2024, med økt satsing på gassanalyse, bærekraft og opplæring.