AI, eller artificiell intelligens, är ett fält inom datavetenskap där maskiner och system utvecklas för att kunna utföra uppgifter som normalt kräver mänsklig intelligens. Detta kan inkludera att förstå språk, känna igen mönster, fatta beslut eller lösa problem.

AI-system bygger på algoritmer och stora datamängder för att kunna ”lära sig” och förbättras över tid. Det finns olika typer av AI:

• Smal AI (Weak AI): Denna AI är designad för specifika uppgifter, som exempelvis röstassistenter eller bildigenkänning. Den har begränsad kapacitet och fungerar endast inom sitt definierade område.

• Generell AI (Strong AI): En teoretisk form av AI som skulle kunna utföra vilken intellektuell uppgift som helst, precis som en människa. Denna typ av AI existerar inte ännu.

AI använder tekniker som maskininlärning och djupinlärning för att förbättra sin noggrannhet, där algoritmer tränas på stora mängder data för att förstå och lösa komplexa problem.

I workshopen kommer vi att ge en översikt över dessa begrepp och förklara hur AI kan användas i praktiken.

Machine Vision är ett område inom artificiell intelligens (AI) som handlar om att ge datorer och maskiner förmågan att ”se” och tolka visuell information från världen, liknande hur människor använder sina ögon och hjärnor för att förstå bilder och visuella signaler. Det innebär att använda kameror, bildsensorer och algoritmer för att analysera bilder och videoströmmar, för att automatisera uppgifter som kräver visuell tolkning.

Användningsområden för Machine Vision:
Industrin
Används för kvalitetskontroll och inspektion inom tillverkningsindustrin, till exempel för att kontrollera om produkter är skadade eller om de uppfyller specifikationerna.

Självkörande fordon
Machine Vision spelar en avgörande roll i autonoma fordon genom att tolka omgivningen och identifiera hinder, trafikskyltar och andra fordon.

Medicinsk diagnostik
Inom medicin används Machine Vision för att analysera medicinska bilder, som röntgenbilder, MR-skanningar och ultraljud, för att upptäcka sjukdomar eller abnormiteter.

Ansiktsigenkänning
Machine Vision används för att identifiera och verifiera personer genom att analysera ansikten i realtid, något som används i säkerhetssystem och telefoner.

Jordbruk
Det används för att övervaka grödor, identifiera sjukdomar och sortera frukt och grönsaker efter kvalitet.

Robotik
Robotar som är utrustade med Machine Vision kan ”se” sin omgivning och fatta beslut baserat på vad de ser, vilket gör dem användbara i allt från tillverkning till serviceindustrin.

Fördelar med Machine Vision:
Noggrannhet och hastighet: Machine Vision-system kan arbeta snabbare och mer konsekvent än människor.

Automatisering: Det möjliggör automatisering av komplexa och repetitiva uppgifter.

Kostnadsbesparingar: Genom att upptäcka fel tidigt i en produktionslinje kan Machine Vision sänka kostnader genom att minska spill och förbättra effektiviteten.

Machine Vision är en central del i modern industriell automation och intelligenta system, och teknologin fortsätter att utvecklas snabbt, vilket gör den användbar i fler och fler områden.

Besluten i AI-system fattas genom en kombination av datainmatning, algoritmisk bearbetning och utvärdering av sannolikheter eller regler. Hur AI-system tar beslut varierar beroende på vilken typ av AI som används, men generellt kan processen sammanfattas i följande steg:

1. Datainsamling och inmatning
AI-system får data från olika källor, såsom bilder, text, sensordata eller användarinmatning. Datainmatningen kan vara rådata eller förbehandlad information beroende på systemets syfte.

2. Databearbetning och analys
När data har samlats in analyserar AI-systemet den genom algoritmer. Detta kan inkludera mönsterigenkänning, klassificering, regression eller andra typer av dataanalys.

3. Prediktion eller klassificering
AI-systemet tar beslut genom att göra en prediktion eller klassificering baserat på de analyserade mönstren i datan.

4. Beräkning av sannolikheter
AI-system använder sannolikhetsbaserade modeller för att väga olika alternativ och fatta beslut.  

5. Optimering och regler
Beslut baseras också på optimeringsalgoritmer som tar hänsyn till mål eller begränsningar.

6. Feedback och förbättring
Många AI-system är självlärande, vilket innebär att de förbättrar sina beslut över tid genom feedback och nya data. Varje gång ett beslut fattas och resultatet utvärderas, justerar systemet sina algoritmer för att förbättra framtida beslut.

7. Förklarbarhet och transparens
I vissa AI-system, särskilt de som används i känsliga tillämpningar som sjukvård eller juridik, används förklarbara AI-modeller för att göra beslutsprocessen mer transparent. Detta innebär att AI-systemet kan ge en förklaring till varför ett visst beslut togs.

Att ha AI på agendan är avgörande för att företag ska kunna konkurrera i dagens snabbrörliga och teknologiskt drivna marknad. AI erbjuder möjligheter att automatisera processer, fatta snabbare och mer informerade beslut, samt förbättra kundupplevelser. Genom att integrera AI i sin strategi kan företag både öka effektiviteten och skapa nya intäktsmöjligheter.

Att proaktivt hålla AI på agendan säkerställer att organisationen inte bara håller sig ajour med den teknologiska utvecklingen, utan också är beredd att anpassa sig och dra nytta av framtida innovationer.

För att förstå och implementera grundläggande AI inom en organisation, är det viktigt att kartlägga nuvarande tillstånd, identifiera behov och planera för hur AI kan integreras. Här är en struktur för att kartlägga AI-behov och möjligheter:

1. Förstå organisationens behov och mål
Identifiera affärsmål: Hur kan AI stödja dessa mål?
Kartlägg nuvarande processer: Finns det områden som kan förbättras med AI?

2. Bedömning av nuvarande teknologi och data-teknisk infrastruktur: Är den kompatibel med AI-lösningar?
Dataanalys: Vad är kvaliteten och tillgången på data?

3. Identifiera potentiella användningsområden för AI
Förbättringsområden: Vilka områden i verksamheten skulle kunna dra nytta av AI.
Specificera applikationer: Vilka specifika AI-lösningar kan implementeras?

4. Utvärdera resurser och kompetens
Personal: Har organisationen intern kompetens för att utveckla och implementera AI-lösningar, eller behöver externa experter anlitas?
Utbildningsbehov: Vilken utbildning och träning behövs för personalen för att använda AI effektivt?

5. Utveckla en implementeringsstrategi
Projektplan: Skapa en plan för hur AI ska implementeras.
Milstolpar: Definiera tydliga mål och mätpunkter för att bedöma framsteg och framgång.

6. Riskbedömning och etiska överväganden
Riskanalys: Identifiera potentiella risker med AI-implementation.
Etiska aspekter: Säkerställ att AI-lösningarna används på ett etiskt sätt och att de följer relevanta lagar och regler.

8. Implementering och uppföljning
Rulla ut: Skissa på implementering av AI-lösningen i organisationen.

9. Utbildning och support
Träning: Erbjuda utbildning och support till användare för att säkerställa effektiv användning av AI-lösningarna.
Feedback loop: Skapa mekanismer för att samla in feedback och göra löpande förbättringar.

Genom att följa dessa steg kan organisationer effektivt kartlägga sina AI-behov och förbereda sig för att framgångsrikt implementera AI-teknologier.

Efter den första dagens workshop får ni som uppgift att kartlägga vilka trender som kan komma att påverka just er verksamhet, era produkter eller tjänster.

Påverkan kan vara både direkt och indirekt, och det är viktigt att vara medveten om att ny teknik på längre sikt kan ersätta de produkter eller tjänster ni erbjuder idag. Därför blir det avgörande att tidigt identifiera potentiella utvecklingar, så att ni kan anpassa er verksamhet i god tid och vara redo för de förändringar som kommer i framtiden.

Kopplingen till företagets strategiarbete
För att förstå och implementera grundläggande AI inom en organisation är det viktigt att först kartlägga det nuvarande tillståndet, identifiera specifika behov och utveckla en strategi för hur AI kan integreras. Här är en strukturerad process för att kartlägga AI-behov och möjligheter som kopplas till ert strategiarbete:

1. Kartläggning av nuvarande produkter och AI-potential
Vi börjar med att kartlägga era nuvarande produkter och tjänster för att identifiera vilka möjligheter AI kan erbjuda för att öka kundvärdet. Även om era produkter kanske inte omedelbart kan få nya användningsområden med AI, ser vi över möjligheten att skapa sidotjänster eller utnyttja befintlig infrastruktur för att dra nytta av AI och skapa mer värde för kunderna. Det är också avgörande att överväga om AI potentiellt kan utgöra ett hot mot er nuvarande produkt, vara eller tjänst, och därmed ifrågasätta om dessa har en långsiktig relevans när AI-tekniken är fullt implementerad.

2. Utveckling av en AI-strategi
När vi har kartlagt hur AI kan tillföra värde till era produkter eller tjänster, fokuserar vi på att utveckla en plan för hur AI bäst kan implementeras och integreras i verksamheten. Detta inkluderar att se över vilken data ni för närvarande har tillgång till, samt vilken data som behöver börja samlas in för att maximera AI potential. En strukturerad genomgång av dessa aspekter är avgörande för att kunna fatta beslut baserade på de långsiktiga konsekvenserna. I vissa fall kan kostnadsaspekter begränsa vilken data som samlas in, vilket i sin tur kan påverka hur effektiv AI-implementeringen blir.

3. Koppling till företagets strategi
För att säkerställa långsiktig framgång måste AI-arbetet integreras i företagets övergripande strategi. AI-initiativ är ofta både resurskrävande och långsiktiga, och ger sällan omedelbar avkastning. Dock är dessa initiativ kritiska för företagets överlevnad och tillväxt på längre sikt. Det är därför viktigt att vara tydlig med hur ni planerar att gå vidare med AI och vilka konsekvenser det kan innebära. Särskilt viktigt är att klargöra vilka risker som uppstår om AI inte införs och vilka konkurrensnackdelar det kan medföra.

4. Affärsmodellens framtid med AI
I samband med AI-implementeringen är det nödvändigt att omvärdera er affärsmodell. Kan ni fortsätta att arbeta på samma sätt, eller krävs nya erbjudanden och anpassningar? Vilket framtida kundvärde kommer att vara mest lönsamt? Dessa frågor är centrala för att förstå hur AI kommer att påverka ert företag och hur ni bäst positionerar er för framtiden.

5. Organisation och kompetensbehov
AI kommer också att påverka organisationens struktur och de kompetenser som behövs framöver. Det är avgörande att ni har en tydlig plan för hur ni ska hantera förändrade kompetensbehov och hur ni ska utveckla eller rekrytera den talang som krävs för att framgångsrikt implementera AI i verksamheten.

6. Framtidsutveckling med AI
När ovanstående steg har genomförts, påbörjar ni utvecklingen av företagets framtid med AI, oavsett om det gäller produktutveckling, skapandet av nya tjänster eller en radikal omställning av affärsmodellen. Denna utveckling är en central del av att säkra företagets långsiktiga relevans och konkurrenskraft i en värld där AI blir allt mer dominerande.

Vikten av att förstå vilket problem man ska lösa
När man börjar arbeta med AI är det avgörande att först och främst förstå vilket problem man vill lösa, snarare än att fokusera på vilka AI-verktyg som finns tillgängliga. Det är lätt att lockas av tekniken och vad den kan göra, men utan en tydlig förståelse för den specifika utmaning som ska hanteras riskerar arbetet att bli ineffektivt eller leda till lösningar som inte adresserar de verkliga behoven. Därför är det viktigt att alltid utgå från verksamhetens mål och utmaningar innan man dyker ner i tekniska lösningar.

Hur man tänker vid AI-implementering
När man implementerar AI i en produkt börjar man med att identifiera de problem eller behov som AI kan lösa eller förbättra. Detta kan inkludera att förbättra kundupplevelsen, effektivisera interna processer eller skapa nya affärsmöjligheter. Genom att tydligt definiera målet skapar man en stabil grund för att välja rätt verktyg och metoder.

Verktyg som kan vara aktuella
När problemet är definierat, kan en palett av AI-verktyg och teknologier komma i spel beroende på vilka behov som identifierats.

Några exempel inkluderar:
Maskininlärning (ML) för att analysera stora datamängder och upptäcka mönster.
Natural Language Processing (NLP) för att hantera och förstå språklig data.
Datorseende (Computer Vision) för att analysera och förstå bilder eller video.
Automatisering och RPA (Robotic Process Automation) för att automatisera repetitiva processer.

Valet av verktyg bör baseras på vad som bäst adresserar era specifika problem, snarare än att använda tekniker bara för att de är tillgängliga.

Kopplingen till datainsamling och systemuppbyggnad
För att AI-verktyg ska fungera effektivt krävs en noggrant uppbyggd datainsamlingsstrategi. Det innebär att identifiera vilken data som behövs för att lösa problemet och hur den ska struktureras. Bra datakvalitet är avgörande för att träningsmodeller ska kunna göra korrekta förutsägelser och insikter. Detta inkluderar:

• Databaser: Byggandet av en robust databas som kan hantera den insamlade datan på ett effektivt sätt.

Kategorisering av data: Organisera och kategorisera datan korrekt för att säkerställa att AI-modellerna har relevant information för sina analyser.
Verktyg för datahantering: Här kan olika AI-verktyg hjälpa till med att samla, analysera och kategorisera data. Till exempel kan automatiserade verktyg hjälpa till att identifiera viktiga datamönster eller kategorisera ostrukturerad data.

Fördelar och utmaningar med AI-verktyg i verksamheten
Att implementera AI erbjuder många fördelar, såsom ökad effektivitet, bättre beslutsfattande och möjligheten att erbjuda mer personliga kundupplevelser. Men det kommer också med en rad utmaningar:

Fördelar:
Automatisering av uppgifter: AI kan ta över repetitiva och tidskrävande uppgifter, vilket frigör tid för medarbetarna att fokusera på mer strategiska aktiviteter.
Datadrivna insikter: AI ger möjlighet att analysera stora mängder data på ett sätt som tidigare inte var möjligt, vilket leder till bättre insikter och mer informerade affärsbeslut.
Skalbarhet: AI-lösningar kan snabbt skalas upp för att hantera ökade mängder data och komplexitet utan att det kräver stora manuella insatser.

Utmaningar:
Datakvalitet: Dålig eller otillräcklig data kan leda till felaktiga resultat, vilket gör att hela AI-initiativet misslyckas.
Komplexitet: Att implementera AI kräver ofta avancerad teknisk kompetens och förståelse för både algoritmer och datamodeller.
Kostnader: Initialt kan det vara kostsamt att utveckla och implementera AI-system, särskilt om datainsamling och systeminfrastruktur behöver byggas från grunden.

Att implementera AI i sin verksamhet innebär att först identifiera de problem som ska lösas, och därefter välja rätt verktyg och strategier för att hantera dessa utmaningar. En strukturerad datainsamling och uppbyggnad av ett robust system är avgörande för att AI-verktyg ska fungera effektivt. Genom att noggrant väga fördelarna och utmaningarna, och integrera AI-arbetet i företagets strategi, kan AI bli en kraftfull drivkraft för framtida framgångar.

Grupparbetenas betydelse i våra workshops
Grupparbeten är en central del av våra workshops, särskilt när det gäller att utforska och implementera AI-lösningar. Syftet med dessa grupparbeten är inte bara att ge er möjlighet att diskutera era specifika utmaningar med andra i liknande situationer, utan även att skapa en plattform för att utbyta perspektiv och erfarenheter. Detta ger er ett bredare synsätt på ert arbete och, ännu viktigare, hjälper till att bygga ett nätverk som ni kan dra nytta av även efter workshopens slut.

Under grupparbetena kommer ni att fokusera på era egna affärsutmaningar, vilket ger er en konkret och relevant start på er AI-resa. Mellan de två workshopdagarna kommer ni även att få uppgifter att arbeta med på hemmaplan, vilket ger er möjlighet att ytterligare fördjupa ert arbete.

Resultaten av ert arbete mellan tillfällena kommer att diskuteras och behandlas under det kommande grupparbetet. På så sätt får ni inte bara möjlighet att dra lärdom av era egna insikter, utan även dela era erfarenheter med kollegorna, vilket skapar en ännu djupare och mer meningsfull lärandeprocess.

Workshopsportalen™ är den centrala delen av vårt workshopsupplägg där du får omedelbar tillgång till verktyg och kunskap som hjälper dig att komma igång med din utveckling direkt. Genom ett pedagogiskt, interaktivt och roligt upplägg får du tillgång till praktiska uppgifter som du kan applicera i din vardag redan från start. Portalen hjälper dig att förbereda dig inför utbildningsdagarna och ger dig en stadig grund för att fortsätta din utvecklingsresa.

Med hjälp av material, quiz och andra interaktiva element kan du påbörja din förändringsresa i din egen takt och anpassa lärandet efter dina behov.