Gå til hovedinnhold

AI-rådgiveren - din veiviser i det nye digitale terrenget


Hei der! Lurer du på om du trenger hjelp fra en AI-rådgiver? Da er du på rett sted! I denne artikkelen skal vi gi deg innsikt i hva en AI-rådgiver er og hvordan du finner den rette AI-rådgiveren for ditt prosjekt.

Det beste med dette er at vi skal fjerne mye av mystikken som ofte omgir dette feltet, og som mange opplever som en svart boks. Hvordan? Ved hjelp av en ordliste!

La oss sammen ta det første skrittet mot å skape intelligente applikasjoner, systemer, porteføljer og sikre infrastrukturer med din AI-rådgiver som en slags digital sherpa.

Hvis du allerede har kompetanse innen AI, kan det hende at vi er den rette for deg! Les mer her for å finne ut mer.



Bilde

Hva er en AI-rådgiver?

En AI-rådgiver er en person med ekspertise innen AI og maskinlæring, vanligvis med bakgrunn innen fag som matematikk, statistikk, informatikk eller datavitenskap.

En AI-rådgiver hjelper bedriftsledere og relevante ansatte i organisasjonen med å forstå og prioritere forretningsutfordringene og operasjonene som kan dra nytte av intelligent automatisering. De guider deg gjennom prosessen, kravene og fordelene ved å implementere AI.

Hva gjør en AI-rådgiver?

AI-rådgivere er ansvarlige for å designe, utvikle og implementere løsninger for bedrifter som inneholder komponenter av kunstig intelligens, som virtuelle assistenter, chatbots, maskinlæring og kognitive tjenester.

AI-rådgivere er eksperter på å løse komplekse forretningsproblemer ved hjelp av logiske algoritmer og AI. De designer prediktive modeller samt modeller som kan tilpasse seg endringer ved å bruke maskinlæring, også kjent som adaptive modeller.

En av de viktige ferdighetene til AI-rådgivere er deres evne til å fullføre hele prosjekter i enhver forretningskontekst, fra dataanalyse og identifisering til vedlikehold av modellen i produksjon.




Slik kan AI-rådgiveren hjelpe deg fra A til I (eller Å, om du vil...)

For å forstå hvorfor din bedrift trenger en AI-rådgiver, tar vi deg gjennom en vanlig livssyklus for en AI-rådgiver og hva de kan bidra med fra begynnelse til slutt:


Strategisk utvikling

Uansett bedriftsstørrelse må man på forhånd avgjøre hvordan man ønsker å implementere AI i daglige operasjoner. Dette er et punkt hvor tjenester fra AI-rådgivere kan være svært nyttige. Ved å analysere dine mål, utfordringer og de potensielle mulighetene, kan AI-rådgivere hjelpe deg med å ta strategiske beslutninger som fremmer vekst. De gir ofte råd om endringer eller tilpasninger som kan hjelpe deg med å takle fremtidige utfordringer og sikre langvarig suksess.


Teknisk assistanse

Etter at AI er implementert i virksomheten, møter mange selskaper utfordringer som dataløftbrudd, mangel på kompetent arbeidskraft og håndtering av data knyttet til ulike AI-systemoppgaver. Da kan AI-rådgivere hjelpe. De kan også informere om AI-sikkerhetspraksis som bidrar til å håndtere slike utfordringer. AI-rådgivere som er integrert i selskapet, er vanligvis klar over disse problemene og kan veilede selskapet i riktig retning hvis slike problemer oppstår i fremtiden.


Implementering av løsninger

Mange bedrifter mangler kunnskap om hvordan man integrerer AI i eksisterende infrastruktur. Noen undervurderer også prosessen. Men uten støtte fra AI-tjenester og -løsninger kan det være en utfordrende oppgave å håndtere. Fra krav til skybasert databehandling til datalagring, er dette områder som AI-rådgivere kan håndtere. Med de rette verktøyene for dataanalyse og god datahåndtering kan AI-rådgivere enkelt implementere nødvendige løsninger i virksomheten din.


Kontinuerlig støtte og vedlikehold

Implementering av AI-løsninger er ikke en engangsoppgave. Det krever kontinuerlig støtte og vedlikehold. AI-rådgivere kan gi løpende støtte og veiledning for å sikre at AI-systemene fungerer optimalt. De kan overvåke ytelsen til AI-modellene, identifisere områder for forbedring og gjøre nødvendige justeringer for å øke effektiviteten til AI-løsningene. I tillegg holder AI-rådgivere seg oppdatert med de nyeste fremskrittene innen AI-teknologi og gir anbefalinger for oppgradering eller forbedring av eksisterende AI-systemer for å følge bransjetrender og krav.



AI-rådgiverens unike ferdigheter

Innenfor AI-rådgiverens verden kan vi også skille mellom "harde ferdigheter" og "myke ferdigheter". "Harde ferdigheter" er de ferdighetene du tilegner deg gjennom studier, kurs, sertifiseringsprogrammer på nett eller formell opplæring mens du jobber. På den andre siden har vi "myke ferdigheter", som er mindre kvantifiserbare og mer knyttet til personlighetstrekk. Her er noen av de viktigste:


Harde ferdigheter:

Maskinlæring (ML)

Maskinlæring handler om å utvikle algoritmer og modeller som lar datamaskiner lære fra data og forbedre ytelsen over tid. AI-rådgivere med kompetanse innen ML er i stand til å bygge og implementere avanserte modeller som kan analysere store datasett, forutsi trender og automatisere oppgaver. Dette gjør det mulig for bedrifter å ta datadrevne beslutninger og oppnå konkurransefortrinn.

Programmering

AI-rådgivere behersker programmeringsspråk som Python, R eller Java. De bruker disse språkene til å utvikle skreddersydde AI-løsninger, optimalisere eksisterende algoritmer og integrere AI-teknologi i bedriftens eksisterende systemer. Programmeringsevner er essensielle for å bygge funksjonelle AI-applikasjoner og systemer.


Databehandling

Databehandling refererer til prosessen med å samle, rense og transformere data slik at de blir pålitelige og egnet for analyse. AI-rådgivere med kompetanse innen databehandling kan effektivt administrere store datasett, sikre datakvalitet og forberede dataene for bruk i AI-modeller.


Statistikk

Statistikk er viktig for å forstå mønstre og sammenhenger i data. AI-rådgivere med bakgrunn i statistikk har en grundig forståelse av statistiske metoder og teknikker. Dette gjør dem i stand til å tolke data riktig, identifisere relevante mønstre og trender, og dermed levere innsikter og anbefalinger som kan drive bedriftens vekst og suksess.


Datavisualisering

Datavisualisering involverer å skape visuelt engasjerende representasjoner av komplekse data. AI-rådgivere med kompetanse innen datavisualisering kan presentere innsikt og resultater på en klar og overbevisende måte. Dette gir bedriftsledere og interessenter en umiddelbar forståelse av AI-analyser og beslutningsgrunnlag.


Nettverk og infrastruktur

Kompetanse innen nettverk og infrastruktur er viktig for å kunne designe og implementere AI-løsninger som oppfyller bedriftens behov. AI-rådgivere med denne kompetansen kan arbeide med skytjenester, distribuerte systemer og infrastruktur for å bygge skalerbare og sikre AI-løsninger. Dette er avgjørende for å støtte kontinuerlig vekst og innovasjon i bedriften.


Myke ferdigheter

Kommunikasjonsevner

AI-rådgivere må kunne kommunisere komplekse AI-konsepter og tekniske begreper på en klar og forståelig måte. Dette gjelder både i møte med tekniske eksperter og ikke-tekniske interessenter. Gode kommunikasjonsevner hjelper med å bygge en felles forståelse og tillit, noe som er avgjørende for vellykkede AI-prosjekter.


Problemløsning

AI-rådgivere tar seg av å identifisere og løse forretningsutfordringer ved hjelp av AI. Dette krever en analytisk og strategisk tilnærming til problemløsning. De må kunne identifisere utfordringene grundig, analysere dem nøye og utvikle skreddersydde AI-løsninger som effektivt adresserer spesifikke behov og utfordringer.


Analytisk tenkning

AI-rådgivere må kunne trekke innsikter fra komplekse datasett. De analyserer data for å identifisere mønstre og trender som kan brukes til å drive beslutninger og gi anbefalinger. Denne evnen til å tolke data riktig er avgjørende for å gi verdifulle innsikter til bedriftene.


Prosjektledelse

Effektiv prosjektledelse er viktig i AI-implementeringsprosessen. AI-rådgivere må kunne planlegge, koordinere og styre AI-prosjekter, inkludert ressursallokering, tidsstyring og oppfølging av prosjektmål. Dette sikrer at AI-løsningene blir levert innenfor tidsrammen og budsjettet.


Kreativitet

AI-rådgivere må være kreative og åpne for nye tilnærminger til problemstillinger og muligheter. De kan utforske innovative måter å bruke AI-teknologi på, identifisere nye bruksområder og utvikle unike løsningsmetoder. Kreativitet er viktig for å skape konkurransefortrinn og vekstmuligheter for bedrifter.


Kundeservice

AI-rådgivere bør ha en serviceorientert holdning og sette kundenes behov i fokus. De bygger sterke relasjoner med kundene, forstår deres unike utfordringer og behov, og tilpasser AI-løsninger og anbefalinger som gir verdi og bidrar til kundens suksess. Kundeserviceferdigheter er viktige for å opprettholde langsiktige forretningsforbindelser.

Folq sørger for tilgang til de beste konsulentene – som vi kan håndplukke fra ulike leverandører over hele landet.
Alexander Kenich
Group IT Development Manager
Sector Alarm

Gi tydeligere instruksjoner til AI-rådgiveren - En ordbok

Når du samhandler med en AI-rådgiver, kan det være nyttig å ha en felles forståelse av terminologien som brukes. Her er noen nøkkelbegreper du kan ha nytte av:


Maskinlæring

Maskinlæring refererer til en gren av kunstig intelligens der datamaskiner lærer fra data og erfaringer for å forbedre ytelsen på oppgaver. Dette gjør det mulig for datamaskiner å oppdage mønstre, trekke konklusjoner og ta beslutninger uten å være eksplisitt programmert.


Dyp læring (Deep Learning)

Dyp læring er en underkategori av maskinlæring som bruker nevrale nettverk med flere lag for å håndtere store og komplekse datasett. Dette tillater dype læringsmodeller å oppdage komplekse mønstre og gjøre avanserte oppgaver som bilde- og talegjenkjenning.


Nevrale nettverk

Nevrale nettverk er datamodeller som er inspirert av den menneskelige hjernens nettverk av nerveceller. Disse nettverkene brukes i maskinlæring for oppgaver som mønstergjenkjenning, klassifisering og prediksjon. De består av mange sammenkoblede noder som kan behandle informasjon.


Naturlig språkbehandling (NLP)

NLP handler om å gi datamaskiner evnen til å forstå, tolke og generere menneskelig språk. Dette inkluderer oppgaver som tolkning av tekst eller tale, oversettelse, samt analyse av følelser og meninger i tekstlige data.


Prediktiv analyse

Prediktiv analyse bruker data, statistiske metoder og maskinlæring for å forutsi fremtidige hendelser eller trender. Ved å analysere historiske data kan prediktive modeller identifisere mønstre som gir innsikt og hjelper med informerte beslutninger.

Bilde

Trenger du en AI-rådgiver? Ikke noe problem, vi har løsningen!

Er du på utkikk etter en innovativ og dyktig AI-rådgiver? Slutt å lete, Folq har den du trenger!

Her hos Folq sørger vi for å matche deg med den ideelle AI-rådgiveren for dine behov. Vi har samlet talentfulle AI-rådgivere som kan hjelpe deg med å utvikle AI-strategien din til det ytterste.

Enten du bare trenger generell opplæring for organisasjonen din, eller du ønsker å utnytte kraften til kunstig intelligens på alle nivåer i organisasjonen, finner du ekspertisen du trenger her.

Fremtiden er her nå, det er ikke vanskelig å spå. Det er ingen tid å miste. Finn din AI-rådgiver i dag - raskere enn du smører niste!



Sentimentanalyse

Sentimentanalyse er en teknikk som brukes til å identifisere og evaluere følelser og meninger i tekstlige data, for eksempel i sosiale medieinnlegg eller omtaler. Den bestemmer om teksten uttrykker en positiv, negativ eller nøytral holdning.


Anomali-deteksjon

Anomali-deteksjon handler om å identifisere avvik eller unormale mønstre i data. Dette brukes til å oppdage uvanlige eller potensielt skadelige hendelser som avviker fra det forventede mønsteret.


Generativ modellering

Generativ modellering refererer til utvikling av modeller som kan generere nye data som ligner på det originale datasettet. Dette gjøres ved å lære modellen å forstå og reprodusere strukturen og egenskapene i dataene den er trent på.


Forsterkende læring

Forsterkende læring innebærer å trene en modell til å ta riktige handlinger i en bestemt sammenheng ved å tildele belønninger eller straffer. Modellen lærer ved å utføre handlinger og motta tilbakemelding på sine valg, noe som er nyttig for automatiserte beslutningsprosesser og spillteori.


Edge computing

Edge computing refererer til databehandling og analyse som utføres nær kilden til dataene, for eksempel på enheter eller sensorer i et nettverk. Dette reduserer forsinkelsen og avhengigheten av skybaserte systemer og muliggjør rask behandling av data på stedet.


IoT (Internet of Things)

IoT står for "Internet of Things" og refererer til nettverket av fysiske enheter, sensorer, maskiner og objekter som er koblet til internett. IoT muliggjør innsamling og analyse av data fra forskjellige kilder for å oppnå automatisering, overvåking og effektivitetsforbedringer.


GAN (Generative Adversarial Network)

GAN er en type nevralt nettverk som brukes i generativ modellering. Den består av to deler: en generator som lærer å generere nye data, og en diskriminator som lærer å skille mellom ekte og genererte data. GAN brukes til oppgaver som generering av realistiske bilder eller syntetisk data.



Folq er en utrolig tjeneste som burde være tilgjengelig for flere profesjonelle disipliner.
Herman Schistad
CTO
Kron (Årets Teknologihode - E24)