Kunstig intelligens er på kort tid gået fra at være et fremtidskoncept til en strategisk prioritet for virksomheder verden over.
Regeringer investerer milliarder i AI-initiativer, virksomheder udnævner AI-chefer, og bestyrelser diskuterer, hvordan teknologien kan skabe den næste generation af konkurrencefordele.
Men samtidig med at ambitionerne er høje, står et afgørende spørgsmål tilbage: Hvor mange organisationer er egentlig klar til AI?
Under Snowflake Summit fik IT-kanalen mulighed for at møde Fawad Qureshi, Global Field CTO hos Snowflake, til en dybdegående samtale om kløften mellem AI-vision og virkelighed, hvorfor data er den vigtigste succesfaktor, og hvordan virksomheder kan undgå at blive fanget i en endeløs række af AI-pilotprojekter uden reel forretningsværdi.
Det største problem: Virksomheder bygger AI-strategier uden datastrategier
Fawad Qureshi, Global Field CTO hos Snowflake
Da samtalen begynder, er Fawad klar i mælet om, hvad han ser som den største udfordring på markedet i dag.
Mange organisationer ønsker at blive AI-drevne virksomheder, men mangler det fundament, der er nødvendigt for at lykkes.
– Der findes ingen AI-strategi uden en datastrategi.
Budskabet er enkelt, men stærkt. AI-modeller uanset hvor avancerede de er kan ikke skabe værdi uden adgang til de rette data. Mange virksomheder er stadig fanget i en virkelighed, hvor information er spredt på tværs af forretningssystemer, databaser og afdelinger.
Resultatet er, at AI-løsninger bygges oven på et fragmenteret informationslandskab, hvilket begrænser både præcision og forretningsmæssig værdi.
Ifølge Fawad er det netop her, forskellen mellem fremtidens markedsledere og resten af markedet vil blive tydelig.
De virksomheder, der investerer i datakvalitet, governance og tilgængelighed i dag, vil stå markant stærkere i morgen.
Ansvarlig innovation er ikke valgfrit
AI har potentiale til at revolutionere virksomheder, men teknologien medfører også nye risici.
Fawad understreger betydningen af at udvikle AI-løsninger med ansvarlighed som et grundlæggende princip.
– Innovation skal være ansvarlig. Ellers bliver den ikke bæredygtig.
Han fremhæver flere opsigtsvækkende tilfælde, hvor AI-chatbots har givet kunder forkert information, hvilket i nogle tilfælde har ført til juridiske konsekvenser for virksomhederne bag systemerne.
Det gør ingen forskel, at det var en algoritme, der leverede svaret. Ansvaret ligger fortsat hos virksomheden.
Det betyder, at organisationer skal kunne besvare grundlæggende spørgsmål:
- Hvor kommer dataene fra?
- Hvordan er modellen trænet?
- Hvorfor blev en bestemt beslutning truffet?
- Hvem er ansvarlig, hvis noget går galt?
For at kunne besvare disse spørgsmål kræves stærk governance, sporbarhed og klare processer.
– Virksomheder skal kunne forklare, hvordan AI-systemer træffer beslutninger. Det er ikke kun et regulatorisk spørgsmål – det handler også om tillid.
Fra imponerende demo til produktion i den virkelige verden
Et gennemgående tema i interviewet er forskellen mellem AI-demonstrationer og løsninger, der fungerer i produktion.
Fawad beskriver, hvordan markedet i dag er fyldt med imponerende proof-of-concepts, der vækker begejstring på konferencer og i bestyrelseslokaler.
Men at bygge en demo er ikke det samme som at skabe forretningsværdi.
– Det er nemt at bygge noget, der ser imponerende ud i ti minutter. Udfordringen er at få den samme løsning til at fungere hver eneste dag, i stor skala, med fuld ansvarlighed og governance.
Han benytter ofte en metode, han kalder ”So what?”.
– Stil altid spørgsmålet: ”So what?”
Hvis en AI-løsning ikke kan besvare spørgsmålet om, hvilken konkret værdi den skaber, bør organisationen fortsætte med at udfordre projektet.
Efter flere omgange med ”So what?” bliver det ofte tydeligt, om projektet løser et reelt forretningsproblem eller blot er en teknologisk demonstration.
Den næste store trend: AI-agenter, der samarbejder
Når samtalen bevæger sig mod fremtidens AI-landskab, bliver Fawad særligt engageret.
Den mest spændende udvikling handler ifølge ham ikke om større sprogmodeller, men om hvordan forskellige AI-systemer kan kommunikere og samarbejde med hinanden.
– Agent-to-agent-kommunikation kommer til at ændre måden, virksomheder arbejder på.
I stedet for enkelte AI-assistenter ser han et økosystem af specialiserede agenter, der samarbejder på tværs af systemer og processer.
En agent kan håndtere kundeservice, en anden økonomi, en tredje logistik og en fjerde analyse. Sammen kan de automatisere komplekse arbejdsgange, som i dag kræver betydelige manuelle ressourcer.
For at dette kan fungere, kræves der dog et fælles ”context layer” et fælles lag af forretningskontekst, som sikrer, at både mennesker og AI-agenter arbejder ud fra den samme forståelse af virksomheden.
Hvorfor så mange chatbots stadig fejler
På trods af de massive investeringer i AI er mange brugere stadig frustrerede over kvaliteten af nutidens chatbots.
Fawad mener, at problemet sjældent ligger i selve AI-modellen.
Problemet er manglende kontekst.
– Mange chatbots er i virkeligheden ødelagte.
I de fleste organisationer er kundeinformation spredt mellem CRM-systemer, supportplatforme, ERP-løsninger og databaser.
Når en kunde kontakter virksomheden, har AI-systemet ofte ikke adgang til hele billedet.
Konsekvensen er fejlagtige svar, længere behandlingstider, højere supportomkostninger og i værste fald tab af kundernes tillid.
– Hvis systemet ikke forstår kundens kontekst, kan det heller ikke levere det rigtige svar.
Dette er endnu et eksempel på, hvorfor datagrundlaget er vigtigere end selve AI-modellen.
AI er blevet mainstream
Fawad beskriver november 2022 som et historisk vendepunkt.
Lanceringen af ChatGPT gjorde AI forståeligt for et bredt publikum og ændrede diskussionen i bestyrelseslokaler verden over.
Pludselig begyndte virksomheder at stille spørgsmål, som tidligere var forbeholdt forskere og teknologispecialister.
Samtidig er omkostningerne ved at anvende avancerede AI-modeller faldet markant.
Det, der for få år siden krævede store investeringer, er i dag tilgængeligt for stort set alle organisationer.
Men succes handler ikke længere om adgang til AI.
Det handler om, hvor godt virksomheden formår at integrere teknologien i sine forretningsprocesser.
– De mest succesfulde virksomheder ændrer deres arbejdsmetoder til AI-verdenen i stedet for blot at lægge et lag AI oven på gamle processer.
Datakvalitet afgør alt
Under interviewet vender Fawad flere gange tilbage til det klassiske udtryk:
”Garbage in, garbage out.”
Hvis dataene er forkerte, bliver resultaterne også forkerte.
Men problemet stopper ikke dér.
AI forstærker eksisterende mønstre i data. Hvis dataene indeholder bias eller skævheder, vil AI-systemerne gøre det samme.
– AI forstærker både styrker og svagheder i de data, den trænes på.
Derfor er dataansvarlige, data stewards og klare kvalitetsprocesser afgørende.
Virksomheder skal desuden kunne spore beslutninger tilbage til deres oprindelige datakilder.
Det handler ikke kun om kvalitet, men også om jura.
I mange lande vokser kravene om, at virksomheder skal kunne forklare AI-baserede beslutninger, der påvirker enkeltpersoner.
Uden sporbarhed kan både juridiske og økonomiske risici blive betydelige.
Coco – at gøre alle til datamennesker
På spørgsmålet om, hvilken innovation fra Snowflake Summit der har imponeret ham mest, tøver Fawad ikke.
Svaret er Coco.
Han beskriver løsningen som et vigtigt skridt mod at demokratisere adgang til data i organisationer.
Traditionelt har dataanalyse været forbeholdt specialister med teknisk ekspertise.
Med Coco kan medarbejdere i stedet stille spørgsmål på naturligt sprog og få relevante svar direkte fra virksomhedens data.
– Vi ønsker at gøre alle til datamennesker.
Visionen er at gøre data lige så tilgængeligt, som søgemaskiner og moderne AI-assistenter har gjort information tilgængelig for alle.
En fremtid præget af automatisering og hurtigere innovation
Da IT-kanalen beder Fawad se to til fem år frem i tiden, forventer han markante forandringer.
Automatiseringen vil accelerere.
Rutineprægede opgaver vil i stigende grad blive håndteret af intelligente systemer.
Produktudvikling vil gå hurtigere.
Prototyper, som tidligere tog måneder at udvikle, vil kunne skabes på dage eller timer.
Samtidig vil forskellene mellem gode og mindre gode AI-modeller blive mere tydelige.
Nøjagtighed, kontekstforståelse og evnen til at levere pålidelige resultater bliver afgørende konkurrenceparametre.
Også hardware vil udvikle sig.
Ligesom selvkørende biler har krævet nye former for computerkraft, vil fremtidens AI-applikationer drive udviklingen af nye arkitekturer og platforme.
– Om tre til fem år vil verden omkring os se fundamentalt anderledes ud.
Det vigtigste råd til virksomhedsledere
Da interviewet nærmer sig sin afslutning, opsummerer Fawad sit budskab i én central sætning:
Ansvarlig innovation er bæredygtig innovation.
Organisationer skal bevæge sig hurtigt, men samtidig bygge på et solidt fundament.
De skal investere i data, governance, transparens og kompetenceudvikling.
De skal skabe en kultur, hvor data bliver en naturlig del af beslutningsprocesserne.
Og de skal hjælpe medarbejderne med at udvikle de færdigheder, der kræves i en AI-drevet verden.
– AI kommer til at ændre alt. Spørgsmålet er ikke, om forandringen kommer, men hvor godt forberedte vi er, når den gør.
For virksomheder, der ønsker at få succes i AI-æraen, er budskabet klart: Start med data, byg ansvarligt, og lad innovationen hvile på et stærkt fundament.
Af Annika Guldoth
