Globeteam

Kunstig intelligens og machine learning

Teknologier

Hvad er kunstig intelligens og machine learning?

Kunstig intelligens eller AI (artificial intelligence) er et vidt begreb, der ofte anvendes i flæng med machine learning – termerne er da også langt hen ad vejen relateret.

Kunstig intelligens er en meget bred formulering for systemer, som demonstrerer en form for menneskelignende intelligens indenfor planlægning, læring, ræsonnement og problemløsning. Helt basalt er kunstig intelligens statistiske og matematiske formler, regler og metoder.

Oftest bruges kunstig intelligens til at beskrive avancerede statistiske metoder, som bruges til at bygge statistiske modeller med mange forskellige variable – og typisk langt flere, end vi mennesker kan finde sammenhæng i.

Hvor kunstig intelligens er den brede videnskab om at efterligne menneskelige evner, betragtes machine learning som et underområde indenfor kunstig intelligens.

Illustration af sammenhængen mellem kunstig intelligens og machine learning

Machine learning er et paraplybegreb for en række metoder, som anvendes til at gøre en maskine i stand til at lære uden eksplicit at følge en række regler, som det er tilfældet ved almindelig softwareprogrammering.

Læring er det essentielle ved machine learning. En maskine kan blive i stand til selv at lære på baggrund af data – ligesom vi mennesker er i stand til at lære på baggrund af erfaring.

Machine learning metoder er i virkeligheden en række algoritmer, som er forsket i og udviklet over en årrække. I takt med at computere bliver mere kraftfulde, er disse algoritmer i stand til at håndtere læring på baggrund af store mængder data (ofte under begrebet Big Data). Kort sagt lærer maskiner af data i stedet for at blive programmeret til en specifik opgave. Hensigten med denne læring er, at maskinen – på baggrund af algoritmer og data – er i stand til at lave forudsigelser eller at træffe beslutninger.

Når man arbejder med machine learning, fodrer man en computer (maskine) med data. Maskinen bygger så en model ud fra de disse data og lærer af dem. Fodrer man maskinen med relevant data, bliver den i stand til at komme med forudsigelser og ”tænke selv”. Læringsalgoritmer – der bearbejder data – hjælper maskinen med at lære.

Med teknologien kan vi også finde mønstre i store datasæt. For en produktion kunne det f.eks. være mønstre i nedbrud, produktproblemer eller videreudvikling af produkter. På den måde kan machine learning eksempelvis være med til at forudsige nedbrud eller andre problemer og samtidig bruge erfaringsdata til at foreslå, hvilke aktiviteter der skal iværksættes for fx at undgå et nedbrud.

Hvis det med tiden viser sig, at vi med machine learning-modellen kan optimere udtagelsen af regnskaber under den risikobaserede kontrol, kan GI øge anvendelsen af modellens udbredelse. Hidtil har udtagelsen af regnskaber været baseret på traditionelle analyser. Fremover får vi en maskine til at kigge på det, og så må vi se, hvad udbyttet bliver. Men vi har da en formodning om, at projektet kan være med til at effektivisere vores arbejde. For teknologien virker på den måde, at jo flere data, maskinen fodres med, des mere lærer den om de faktorer, der er udslagsgivende for fejl, og des mere effektiv bliver den i nedslaget."

Administrerende direktør, Lars Axelsen, Grundejernes Investeringsfond
Teknologier

Hvordan kan din virksomhed få værdi af kunstig intelligens?

Alle virksomheder har adgang til og genererer enorme mængder af forretningsdata i form af regnskabsdata, personaledata, logistikdata, sikkerhedsdata, applikationsdata, netværksdata osv. Men hvis data kun opsamles og ikke anvendes i praksis, bliver det til et passiv, der ikke bidrager til værdiskabelse for virksomheden.

Med kunstig intelligens har I mulighed for at indsamle, strukturere, analysere og i et vist omfang aggregere og anonymisere data. Data kan øge indsigten i egen forretning, give et bedre beslutningsgrundlag og evne til at se nye muligheder – og ultimativt styrke konkurrenceevnen.

Følgende er eksempler på områder, hvor kunstig intelligens og machine learning kan gøre en positiv forskel og skabe værdi for din forretning:

Anvendelsesmulighederne for kunstig intelligens og machine learning er mange, men det er samtidig værd at understrege, at det ikke er løsningen på alt. I nogle tilfælde vil der være mere gevinst i at anvende andre, enklere værktøjer, som virksomheden allerede råder over.

Ligeledes skal I have styr på, hvilken information I leder efter, og hvordan I finder de relevante data. Ellers risikerer I at bruge meget tid og mange kræfter på at famle omkring.

AI er sjældent plug’n’play, og derfor er de stærkeste løsninger oftest dem der er skræddersyet til dine data og forretningsmæssige kontekst.

Teknologier
Sådan kan Globeteam hjælpe jer med at skabe værdi af data

Kunstig intelligens kan indeholde et stort potentiale for din virksomhed, og uanset jeres udgangspunkt er Globeteam klar til at løfte jer til næste niveau på jeres datarejse.

På baggrund af vores store erfaring og ekspertise inden for kunstig intelligens og machine learning, kan vi hjælpe jer med at etablere mål for jeres dataanvendelse og gennemskue, hvilke data som skal indsamles og i hvilket format. Ligeledes lægger vi en strategi for, hvordan I så skal arbejde med den data for at opnå de nødvendige indsigter.

Vi kan også hjælpe jer med at implementere og bruge teknologien i praksis. En AI-drevet løsning kan tage mange former ift. design og arkitektur. Det vigtigste er dog altid, at vi bygger en pragmatisk løsning, der passer til jeres ambitionsniveau og situation.

Læs om vores spændende løsninger med anvendelse af kunstig intelligens:

Hos Globeteam har vi lavet databaserede løsninger til en lang række formål og brancher. Vores kunder tæller både private og offentlige organisationer inden for blandt andet: miljø, retail, forskning og uddannelse, økonomi og regnskab, transport samt facility management. Du kan læse mere om nogle af vores løsninger neden for.

miljødata
Miljødata

Behovet for at kunne behandle, dele og udstille miljødata har aldrig været større. Globeteam hjælper virksomheder, styrelser og kommuner med at implementere løsninger baseret på kunstig intelligens, så de kan genere et datainformeret beslutningsgrundlag.

Det kan bl.a. være miljødata til brug for politikudvikling og vedtagelse af ny lovgivning. Men også for virksomheder, som gerne vil gøre deres produktion mere bæredygtig og effektivisere deres ressourceforbrug. Læs mere her:

Læs mere om, hvordan Globeteam kan hjælpe jer med at tænke bæredygtighed og digitalisering sammen

facility management
Facility Management

Parametre som ressourceeffektivitet, omkostningsbesparelser, sundhed, samarbejde og indeklima skal alle tænkes ind i driften af moderne kontorbygninger. Med Globeteams løsning til facility management kan I indrette fremtidens hybride arbejdsplads på baggrund af databaserede indsigter.

Læs mere om vores brancheløsning Facility Management Intelligence her

fysisk retail
Retail

Den fysiske detailhandel er midt i en forandringsproces. Tidligere var  forretningsstrategien baseret på begrænset viden om kundernes adfærd, men i dag er det en forudsætning at have detaljeret, databaseret indsigt i hver enkelt kundes bevægelsesmønstre, præferencer og købshistorik.

Læs mere om Digital Retail Intelligence, der er Globeteams løsning til detailhandlen.

Museer og gallerier
Kunstmuseer og gallerier

Landets museer vil gerne tilbyde unikke oplevelser og formidle viden, og så er høje besøgstal naturligvis et vigtigt parameter for dem. Hvor forretningsstrategien tidligere har hvilket på mavefornemmelse, kan strategi og handlinger i dag baseres på databaseret indsigt i hver enkelt besøgendes bevægelsesmønstre og præferencer. 

Læs mere om Art Gallery Intelligence, der er Globeteams AI-løsning til kunstmuseer og gallerier

E-bog om forretningsdata og ML/AI-projekter

Der er mange virksomheder, der har et ønske om at transformere deres forretning ved hjælp af data. Men der er også mange, der ikke ved, hvordan de skal gøre det. Gevinstrealiseringen i et dataprojekt sker først, når der bygges bro mellem uforløst forretningspotentiale og praktisk virkelighed.

E-bog om brugen og værdien af forretningsdata

I mange tilfælde er en datastrategi ikke længere et supplement til en forretningsstrategi. Datastrategien er forretningsstrategien – og dermed også afsættet for den primære drift og udvikling af virksomheden. Vi har interviewet tre beslutningstagere fra DEAS, Rigshospitalet og home Erhverv og spurgt dem, hvorfor brugen af berigede forretningsdata er et uundværligt strategisk ledelsesredskab.

Peter Langvad
Peter Langvad
Salgsansvarlig

Kan jeg hjælpe?

Vil du høre mere om, hvordan Globeteam kan hjælpe dig med at få værdi af kunstig intelligens? Kontakt mig på +45 3086 4343 eller pl@globeteam.com

Nyhedsbrev

Få vores nyhedsbrev

Hold dig opdateret på din virksomheds digitale muligheder med cases og faglige artikler