Æfa þarf gervigreind

Elin Hauge, ráðgjafi í gervigreind og vélrænu námi (e. machine learning) hjá alþjóðlega upplýsingatæknifyrirtækinu Crayon, segir að norræn fyrirtæki hiki of mikið við að hagnýta sér gervigreind og vélrænt nám í starfsemi sinni. Hún segir að æfing sé lykilatriði.

„Íþróttamenn í fremstu röð vita að þeir þurfa að æfa sig til að ná árangri, og það sama á við um fyrirtæki sem eru að tileinka sér nýja tækni. Því meira sem maður æfir sig því betri verður maður,“ segir Hauge í samtali við Morgunblaðið, en hún heldur erindi á stjórnendaráðstefnu Crayon á Hilton hóteli næsta miðvikudag undir yfirskriftinni: Beyond the Magic AI Dust – Hvernig náum við samkeppnisforskoti með gervigreind í daglegri starfsemi.

Elin Hauge

Hauge segir að mikið af umræðunni um gervigreind og vélrænt nám sé yfirborðslegt og sett fram í einhverjum glans-stíl. Því finnist mörgum erfitt að vita hvernig hægt sé að hefja notkun tækninnar, og hagnýta hana í daglegum störfum. „Ég vil reyna að ná umræðunni niður á jörðina og gera þetta praktískt. Við höfum byggt upp sérhæfingu á þessu sviði á skrifstofu okkar í Osló og síðustu 4-5 ár höfum við unnið að um 45 ólíkum verkefnum.“

Hauge finnst eftirsóknarverðast að vinna með viðskiptavinum sem eru byrjendur í málefninu. Þeir átti sig á að þeir þurfi hjálp. „Mikilvægast er að byrja á litlum verkefnum, og einbeita sér að árangri sem hægt er að ná hér og nú. Mörg fyrirtæki á Norðurlöndum telja sig geta gert allt sjálf með eigin starfsmönnum, en vandamálið á þessu sviði er að tækninni fleygir svo ört fram og það er dýrt og erfitt að viðhalda nægri þekkingu innanhúss.“

Gögn safnast fyrir

Hún segir að búið sé að tala mikið um gagnagnótt (e. big data) síðastliðin 10-15 ár, en flest fyrirtæki geri lítið eða ekki neitt við þau gögn sem safnast fyrir í starfseminni. „Fyrst þarf að skoða gögnin, og átta sig á hvað hægt er að nota þau í. Þegar ég tala um gervigreind og vélrænt nám við viðskiptavini þá forðast ég að tala um tæknina, og legg áherslu á að við hjá Crayon sjáum um þann hluta. Einblínt er á virðið sem hægt er að skapa úr gögnunum. Gögnin geta nýst í að búa til módel, eða í viðhald búnaðar, túlkun á niðurstöðum lækningatækja, eða greiningu á tölvupóstum, svo eitthvað sé nefnt.“

Nánari umfjöllun er að finna í Morgunblaðinu sem kom út 4. maí.