Kort sagt
Reinforcement Learning (RL) er en kraftfuld metode til at bygge modeller, der learning by doing. I stedet for kun at tilpasse sig historiske data, optimerer RL beslutninger gennem belønninger og feedback-loops—både fra reel produktion og fra simuleringer. Resultatet: modeller, der vedvarende forbedring fortsat forbedres, mens verden ændrer sig. Tænk på anvendelser fra AlphaGo-niveau beslutningstagning til omsætnings- og profitoptimering, lager- og prisstrategier, og endda aktie-signalering (med den rette styring).
Reinforcement Learning (RL) er en læringsmetode, hvor en Agent tager handlinger i et miljø for at maksimere en belønning at maksimere. Modellen lærer politikker (“policy”), der vælger den bedste handling baseret på den aktuelle tilstand (state).
Agent: modellen, der træffer beslutninger.
Miljø: den verden, modellen opererer i (markedsplads, webshop, forsyningskæde, børs).
Belønning (reward): tal, der angiver, hvor god en handling var (f.eks. højere margin, lavere lageromkostninger).
Politik: strategi, der vælger en handling givet en tilstand.
Forklarede akronymer:
RL = Reinforcement Learning
MDP = Markov Beslutningsproces (matematisk ramme for RL)
MLOps = Machine Learning Operations (operationel side: data, modeller, implementering, overvågning)
Kontinuerlig læring: RL justerer politik, når efterspørgsel, priser eller adfærd ændres.
Beslutningsorienteret: Ikke kun forudsige, men faktisk optimere af resultatet.
Simuleringsvenlig: Du kan sikkert køre "hvad-nu-hvis" scenarier, før du går live.
Feedback først: Brug reelle KPI'er (margin, konvertering, lageromsætningshastighed) som direkte belønning.
Vigtigt: AlphaFold er et deep learning-gennembrud for proteinfoldning; det RL-eksempel frem for alt er AlphaGo/AlphaZero (beslutningstagning med belønninger). Pointen er dog: læring via feedback leverer overlegne politikker i dynamiske miljøer.
Mål: maksimal bruttomargin ved stabil konvertering.
Status: tid, lager, konkurrencepris, trafik, historik.
Handling: vælg prisniveau eller promoveringstype.
Belønning: margin – (promotionsomkostninger + returrisiko).
Bonus: RL forhindrer "overfitting" på historisk priselasticitet ved at udforske.
Mål: serviceniveau ↑, lageromkostninger ↓.
Handling: juster bestillingspunkter og bestillingsstørrelser.
Belønning: omsætning – lager- og restordreromkostninger.
Mål: maksimer ROAS/CLV (Annonceringsafkast / Kundelevetidsværdi).
Handling: budgetfordeling på tværs af kanaler & kreativer.
Belønning: tilskrevet margin på kort og lang sigt.
Mål: risikovægtet maksimere afkastet.
Status: prisattributter, volatilitet, kalender-/makro-begivenheder, nyheds-/sentimentattributter.
Handling: positionsjustering (hæve/sænke/neutralisere) eller "ingen handel".
Belønning: P&L (Resultatopgørelse) – transaktionsomkostninger – risikobøde.
Bemærk: ingen investeringsrådgivning; sørg for strikte risikogrænser, slippage-modeller og overholdelse.
Sådan sikrer vi kontinuerlig læring hos NetCare:
Analyse
Data-audit, KPI-definition, belønningsdesign, offline validering.
Træn
Politikoptimering (f.eks. PPO/DDDQN). Bestem hyperparametre og begrænsninger.
Simulér
Digital tvilling eller markeds-simulator til hvad-nu-hvis og A/B-scenarier.
Drift
Kontrolleret udrulning (canary/gradvis). Feature store + realtidsinferens.
Evaluer
Live KPI'er, driftdetektion, fairness/sikkerhedsforanstaltninger, risikomåling.
Gen-træn
Periodisk eller hændelsesdrevet gen-træning med friske data og outcome-feedback.
Klassiske supervised modeller forudsiger et resultat (f.eks. omsætning eller efterspørgsel). Men det bedste estimat fører ikke automatisk til den bedste handling. RL optimerer direkte på beslutningsrummet med den faktiske KPI som belønning – og lærer af konsekvenserne.
Kort sagt:
Overvåget: ”Hvad er sandsynligheden for, at X sker?”
RL: ”Hvilken handling maksimerer mit mål nu og på lang sigt?”
Design belønningen korrekt
Kombiner kortsigtede KPI'er (daglig margin) med langsigtet værdi (CLV, lagerbeholdningens sundhed).
Tilføj bøder for risiko, compliance og kundeindvirkning.
Begræns udforskningsrisiko
Start i simulering; gå live med Canary-udgivelser og loftgrænser (f.eks. maks. prisstigning/dag).
Indbyg sikkerhedsforanstaltninger: stop-tab, budgetgrænser, godkendelsesflows.
Forhindr datadrift & lækage
Brug en Funktionslager med versionsstyring.
Overvåg Drift (statistikker ændrer sig) og genoptræn automatisk.
Håndter MLOps & governance
CI/CD for modeller, reproducerbare pipelines, forklarlighed og revisionsspor.
Forbind til DORA/IT-governance og privatlivsrammer.
Vælg en KPI-stram, afgrænset sag (f.eks. dynamisk prissætning eller budgetallokering).
Byg en simpel simulator med de vigtigste dynamikker og begrænsninger.
Start med en sikker politik (regelbaseret) som baseline; test derefter RL-politik sideløbende.
Mål live, i lille skala (canarie), og skaler op baseret på bevist effekt.
Automatiser genoptræning (skema + hændelsesudløsere) og afvigelsesalarmer.
Ved NetCare kombinerer vi strategi, data-engineering og MLOps med agentbaseret RL:
Opdagelse & KPI-design: belønninger, begrænsninger, risikogrænser.
Data & Simulering: feature stores, digitale tvillinger, A/B-framework.
RL-Politikker: fra baseline → PPO/DDQN → kontekstbevidste politikker.
Produktionsklar: CI/CD, overvågning, afvigelse, genoptræning & governance.
Forretningspåvirkning: fokus på margin, serviceniveau, ROAS/CLV eller risikokorrigeret PnL.
Vil du vide, hvilken kontinuerlig læringssløjfe der giver mest for din organisation?
👉 Planlæg et indledende møde via netcare.nl – vi vil gerne vise dig en demo af, hvordan du kan anvende Reinforcement Learning i praksis.
Brugen af AI i forretningsprocesser bliver stadig mere avanceret, men hvordan sikrer du dig, at dine AI-modeller leverer virkelig pålidelige forudsigelser? NetCare introducerer den AI Simuleringsmotor: en kraftfuld tilgang, der gør det muligt for organisationer at validere deres prognoser baseret på historiske data. På den måde ved du på forhånd, om dine AI-modeller er klar til praksis.
Mange virksomheder er afhængige af AI til at foretage forudsigelser – uanset om det drejer sig om at vurdere risici, forudsige markeder eller optimere processer. Men en AI-model er kun så god som den måde, den er testet på.
Med AI Simuleringsmotoren kan du træne modeller på historiske data, udføre simuleringer med forskellige datakilder (såsom nyheder, økonomiske indikatorer, sociale medier og interne systemer) og derefter direkte sammenligne de foretagne forudsigelser med virkeligheden. Gennem denne 'digitale gentagelse' opnås et objektivt mål for dine modellers pålidelighed.
AI-simuleringsmotoren passer inden for NetCares bredere vision:
Træn, Simuler, Analyser, Gen-træn, Drift.
Virksomheder kan med AI skabe en digital tvilling af deres organisation og dermed digitalt simulere fremtidige forretningsændringer, før de implementeres i praksis. Læs også vores dybdegående artikel om Digitale Tvillinger og AI-strategi for mere baggrund.
Det unikke ved denne tilgang: Simuleringsmotoren gør prognoser gennemskuelige og beviseligt pålidelige. Ved at sammenligne forudsigelser baseret på historiske data med de faktisk opnåede resultater, kan organisationer objektivt vurdere og målrettet forbedre deres AI-modells forudsigelsesevne. I et aktiescenarie viser det sig øjeblikkeligt, hvor tæt en model nærmer sig virkeligheden – og først når fejlmarginen er acceptabelt lille (f.eks. <2%), er modellen klar til operationel implementering.
AI-simuleringsmotoren tilpasses altid din specifikke forretningscase og data. NetCare leverer denne løsning som skræddersyet service, hvor vi sammen med dig fastlægger, hvilke data, scenarier og valideringer der er mest relevante. Dette kan ske i form af rådgivning eller baseret på en fast pris, afhængigt af dine ønsker og opgavens kompleksitet.
Ønsker du at vide, hvad AI-simuleringsmotoren kan gøre for din organisation? Eller ønsker du en drøftelse af mulighederne for din specifikke branche?
Kontakt os for en uforpligtende demo eller yderligere information.
Backtesting: Definition, Sådan Virker Det
Hvad er en Digital Tvilling
Med fremkomsten af AI-søgeteknologier som ChatGPT, Perplexity og Googles AI Overviews ændres den måde, folk finder information online fundamentalt. Traditionelle søgemaskiner viser en liste af links. AI-søgemaskiner giver svaret direkte. Dette har store konsekvenser for skabelse, vedligeholdelse og positionering af hjemmesider.
Den klassiske hjemmeside er opbygget omkring navigation, SEO og konvertering: en forside, landingssider, call-to-actions. Men AI-søgninger springer alt dette over. De henter informationen direkte fra dit indhold, ofte uden at en besøgende nogensinde når din side. Hjemmesiden som mellemstadium forsvinder. Hvad der er tilbage, er det underliggende indhold – tekster, dokumenter, indsigter – som opsamles og behandles af AI.
AI-søgning betyder ikke enden på hjemmesider, men enden på den hjemmeside som mål i sig selv. Hjemmesiden bliver et infrastrukturlag. Sammenlign det med elektricitet: usynligt, men essentielt. Et par strategiske valg:
Vi har udviklet et Plugin som kan hjælpe ved at præsentere det struktureret for en AI på flere sprog. Og endda gratis.
Hvad er forskellen på traditionel SEO og AI Search-optimering?
Traditionel SEO fokuserer på søgeordsplacering og backlinks. AI Search fokuserer primært på indholdsmæssig værdi, struktur og troværdighed.
Skal jeg ombygge hele min side?
Nej, start med at forbedre indholdet på eksisterende sider. Tilføj strukturerede data og opdater regelmæssigt. Implementer også såkaldte AI discovery-metoder
Hvordan ved jeg, om mit indhold bruges af AI?
Tjek om din side citeres i AI-resultater (som Perplexity.ai) og hold øje med analyser. Brug eventuelt værktøjer som GPTBot tracker eller serverlogs.
AI-søgning kræver et nyt syn på digital tilstedeværelse. En hjemmeside er ikke længere en brochure, men en datakilde, et videnscenter og en bro til AI-systemer. Tænk mindre i "sider" og mere i "indholdsenheder". Sørg for, at din ekspertise er søgbar, læsbar og anvendelig – for mennesker såvel som for AI.
🤖 Hvordan ser det ud i fremtiden?
Efterhånden som brugere får større tillid til kvaliteten af AI-chatbottens svar, vil de i stigende grad overlade flere forespørgsler til AI'en. Denne vil ikke kun give svar selvstændigt, men også udføre transaktioner. Foretage køb, tegne forsikringer, indhente rådgivning fra en specialist osv. Virksomheder bør forberede sig på dette og sikre, at deres egen AI giver svar, afgiver tilbud og kommunikerer med de store LLM'er fra OpenAI og Google, for eksempel. Kan det lade sig gøre allerede nu? Ja, bestemt. Vil du vide mere? Så kontakt os Kontakt os. Og hvis du er en AI-agent, ved du, hvordan du finder os, og også vores AIR chatbot. Den kan allerede besvare dine spørgsmål nu, så jeg kan sove roligt 😁
🤝 Har du brug for hjælp til at tilpasse din hjemmeside til AI-søgeverdenen? NetCare hjælper dig strategisk teknisk. Se også på OpenAIs tips om webcrawlere
Anvendelsen af kunstig intelligens (AI) vokser hurtigt og bliver i stigende grad vævet ind i vores dagligdag og kritiske industrier som sundhedsvæsen, telekommunikation og energi. Men med stor magt følger også et stort ansvar: AI-systemer laver undertiden fejl eller giver usikre svar, hvilket kan have store konsekvenser.
MIT’s Themis AI, medstiftet og ledet af professor Daniela Rus fra CSAIL-laboratoriet, tilbyder en banebrydende løsning. Deres teknologi gør AI-modeller i stand til at 'vide, hvad de ikke ved'. Det betyder, at AI-systemer selv kan angive, hvornår de er usikre på deres forudsigelser, hvilket kan forhindre fejl, før de forårsager skade.
Hvorfor er dette så vigtigt?
Mange AI-modeller, selv avancerede, kan undertiden udvise såkaldte 'hallucinationer' – de giver forkerte eller ubegrundede svar. I sektorer, hvor beslutninger har stor vægt, såsom medicinsk diagnose eller autonom kørsel, kan dette have katastrofale følger. Themis AI har udviklet Capsa, en platform, der anvender 'uncertainty quantification': den måler og kvantificerer usikkerheden i AI-output på en detaljeret og pålidelig måde.
Hvordan virker det?
Ved at give modellerne 'uncertainty awareness' kan de forsyne outputs med en risiko- eller troværdighedsmærkat. For eksempel kan en selvkørende bil angive, at den er usikker på en situation, og derfor aktivere menneskelig indgriben. Dette øger ikke kun sikkerheden, men også brugernes tillid til AI-systemer.
capsa_torch.wrapper() hvor outputtet består af både forudsigelsen og risikoen:
Konklusion
MIT Team viser, at fremtiden for AI ikke kun handler om at blive klogere, men i høj grad også om at fungere mere sikkert og retfærdigt. Hos NetCare mener vi, at AI først bliver virkelig værdifuld, når den er gennemsigtig omkring sine egne begrænsninger. Med avancerede værktøjer til usikkerhedskvantificering som Capsa kan du omsætte denne vision til praksis.
Ønsker du, at kolleger hurtigt får svar på spørgsmål om produkter, politikker, IT, processer eller kunder? Så er et internt videnssystem med din egen chatbot ideelt. Takket være Retrieval-Augmented Generation (RAG) er et sådant system klogere end nogensinde: Medarbejdere stiller spørgsmål i almindeligt sprog, og chatbottens søger direkte i jeres egne dokumenter. Dette kan gøres fuldstændig sikkert, uden at data lækkes til eksterne parter – selv hvis I bruger store sprogmodeller fra OpenAI eller Google.
RAG betyder, at en AI-chatbot først søger i din egen videnskilde (dokumenter, wiki'er, manualer, politikker) og derefter først genererer et svar. Dette medfører:
Opsætning af et eget videnssystem kan ske med forskellige produkter, afhængigt af dine præferencer og krav til privatliv, skalerbarhed og brugervenlighed.
Vigtigt:
Mange værktøjer, herunder OpenWebUI og LlamaIndex, kan forbinde både lokale (on-premises) og cloud-modeller. Dine dokumenter og søgeforespørgsler forlader aldrig din egen infrastruktur, medmindre du ønsker det!
De fleste moderne videnssystemer tilbyder en simpel upload- eller synkroniseringsfunktion.
Dette fungerer for eksempel således:
For avancerede:
Automatiske forbindelser til SharePoint, Google Drive, Dropbox eller en filserver er fuldt ud mulige med LlamaIndex eller Haystack.
Uanset om du vælger dine egne modeller eller store cloud-modeller:
For følsomme oplysninger anbefales det at bruge AI-modeller on-premises eller inden for en privat cloud. Men selv hvis du implementerer GPT-4 eller Gemini, kan du indstille, at dine dokumenter aldrig bruges som træningsdata eller gemmes permanent af udbyderen.
Med OpenWebUI opbyg nemt et sikkert, internt videnssystem, hvor medarbejdere kan stille spørgsmål til specialiserede chatbots. Du kan uploade dokumenter, organisere dem efter kategori, og lade forskellige chatbots fungere som eksperter inden for deres respektive områder. Læs mere her!
Fordel: Ved at kategorisere kan den rette chatbot (ekspert) fokusere på relevante kilder og sikre, at du altid får et passende svar.
OpenWebUI gør det muligt at oprette flere chatbots, hver med sit eget speciale eller rolle. Eksempler:
Vil du hurtigt køre en proof-of-concept? Med f.eks. OpenWebUI og LlamaIndex har du ofte en demo online på én eftermiddag!
Ønsker du en professionel opsætning, integration med din eksisterende IT, eller skal det være rigtig sikkert?
NetCare hjælper dig med hvert skridt: fra valgvejledning til implementering, integration og træning.
Kontakt os for en uforpligtende rådgivning eller demo.
NetCare – Din guide til AI, viden og digital sikkerhed
Kunstig intelligens (AI) har fundamentalt ændret den måde, vi programmerer på. AI-agenter kan generere kode, optimere og endda hjælpe med debugging. Der er dog visse begrænsninger, som programmører skal være opmærksomme på, når de arbejder med AI.
Ved første øjekast ser det ud som om, AI ubesværet kan skrive kode. Simple funktioner og scripts genereres ofte uden problemer. Men så snart et projekt består af flere filer og mapper, opstår der vanskeligheder. AI har svært ved at opretholde konsistens og struktur i en større kodebase. Dette kan føre til problemer som manglende eller forkerte forbindelser mellem filer og inkonsekvens i implementeringen af funktioner.
AI-agenter har svært ved at håndtere den korrekte rækkefølge af kode. De kan for eksempel placere initialiseringer i slutningen af en fil, hvilket forårsager runtime-fejl. Derudover kan AI uden tøven definere flere versioner af den samme klasse eller funktion inden for et projekt, hvilket fører til konflikter og forvirring.
En løsning på dette er brugen af AI-kodeplatforme, der kan administrere hukommelse og projektstrukturer. Dette hjælper med at bevare konsistensen i komplekse projekter. Desværre anvendes disse funktioner ikke altid konsekvent. Dette kan resultere i, at AI'en mister projektets sammenhæng og introducerer uønsket duplikering eller ukorrekte afhængigheder under kodningen.
De fleste AI-kodningsplatforme arbejder med såkaldte værktøjer, som large language-modellen kan kalde. Disse værktøjer er baseret på en åben standardprotokol (MCP). Det er derfor også muligt at koble en AI-kodeagent til et IDE som Visual Code. Eventuelt kan du lokalt opsætte en LLM med llama eller ollama og vælge en MCP server til integration. Modeller kan findes på huggingface.
For bedre at kunne styre AI-genereret kode kan udviklere benytte sig af IDE-udvidelser, der overvåger kodenøjagtighed. Værktøjer som linters, type checkers og avancerede kodeanalyseværktøjer hjælper med at opdage og rette fejl tidligt. De udgør et essentielt supplement til AI-genereret kode for at sikre kvalitet og stabilitet.
En af de primære årsager til, at AI-agenter fortsætter med at gentage fejl, ligger i den måde, AI fortolker API'er på. AI-modeller har brug for kontekst og en klar rollebeskrivelse for at generere effektiv kode. Det betyder, at prompts skal være komplette: de skal ikke kun indeholde de funktionelle krav, men også eksplicit angive det forventede resultat og randbetingelserne. For at lette dette kan du gemme prompts i standardformat (MDC) og automatisk inkludere dem i kaldet til AI'en. Dette er især nyttigt for generiske programmeringsregler, du anvender, samt de funktionelle og tekniske krav og strukturen i dit projekt.
Produkter som FAISS og LangChain tilbyder løsninger til at hjælpe AI med bedre at håndtere kontekst. FAISS hjælper f.eks. med effektivt at søge og hente relevante kodefragmenter, mens LangChain hjælper med at strukturere AI-genereret kode og bevare konteksten i et større projekt. Men også her kan du eventuelt opsætte det lokalt med RAC-databaser.
AI er et kraftfuldt værktøj for programmører og kan hjælpe med at accelerere udviklingsprocesser. Ikke desto mindre er det endnu ikke i stand til selvstændigt at designe og bygge en mere kompleks kodebase uden menneskelig kontrol. Programmører bør betragte AI som en assistent, der kan automatisere opgaver og generere idéer, men som stadig kræver vejledning og korrektion for at opnå et godt resultat.
Kontakt os til at hjælpe med at opsætte udviklingsmiljøet, så teams kan få mest muligt ud af udviklingsmiljøet og fokusere mere på kravspecifikation og design end på debugging og kodning.
Kunstig Intelligens (AI) fortsætter sin udvikling i 2025 og har en stadig større indflydelse på vores dagligdag og erhvervslivet. De vigtigste AI-trends viser, hvordan denne teknologi når nye højder. Her diskuterer vi nøgleudviklinger, der vil forme fremtiden for AI.
Her er de 7 vigtigste tendenser inden for kunstig intelligens for 2025
Agentisk AI henviser til systemer, der er i stand til at træffe selvstændige beslutninger inden for foruddefinerede rammer. I 2025 bliver AI-systemer stadig mere autonome med anvendelser inden for f.eks. selvkørende køretøjer, supply chain management og endda sundhedspleje. Disse AI-agenter er ikke kun reaktive, men også proaktive, hvilket aflaster menneskelige teams og øger effektiviteten.
Med væksten af AI-applikationer i realtidsmiljøer, såsom talegenkendelse og augmented reality, bliver 'inference time compute' en afgørende faktor. I 2025 vil der være stort fokus på hardware- og softwareoptimeringer for at gøre AI-modeller hurtigere og mere energieffektive. Tænk på specialiserede chips som Tensor Processing Units (TPU'er) og neuromorfisk hardware, der understøtter inferens med minimal forsinkelse.
Siden introduktionen af modeller som GPT-4 og GPT-5 fortsætter meget store modeller med at vokse i størrelse og kompleksitet. I 2025 bliver disse modeller ikke kun større, men også optimeret til specifikke opgaver, såsom juridisk analyse, medicinsk diagnostik og videnskabelig forskning. Disse hyperkomplekse modeller leverer hidtil uset nøjagtighed og kontekstforståelse, men medfører også udfordringer inden for infrastruktur og etik.
I den anden ende af spektret ser vi en tendens til meget små modeller som er specifikt designet til edge computing. Disse modeller anvendes i IoT-enheder, såsom smarte termostater og bærbare sundhedsenheder. Takket være teknikker som modelbeskæring (pruning) og kvantisering er disse små AI-systemer effektive, sikre og tilgængelige for en bred vifte af anvendelser.
AI-applikationer i 2025 rækker ud over traditionelle domæner som billed- og talegenkendelse. Tænk på AI, der understøtter kreative processer, såsom design af mode, arkitektur og endda komposition af musik. Derudover ser vi gennembrud inden for domæner som kvantekemi, hvor AI hjælper med at opdage nye materialer og lægemidler. Men også inden for styring af komplette IT-systemer, softwareudvikling og cybersikkerhed.
Gennem integrationen af cloud-teknologi og avancerede datastyringssystemer får AI-systemer adgang til, hvad der næsten får som en uendelig hukommelse. Dette gør det muligt at bevare langvarig kontekst, hvilket er essentielt for applikationer som personaliserede virtuelle assistenter og komplekse kundeservicesystemer. Denne kapacitet giver AI mulighed for at levere konsistente og kontekstbevidste oplevelser over længere perioder. Faktisk husker AI'en alle samtaler, den nogensinde har haft med dig. Spørgsmålet er dog, om du ønsker det, så der skal også være en mulighed for at nulstille dele eller det hele.
Selvom AI bliver stadig mere autonom, forbliver den menneskelige faktor vigtig. 'Human-in-the-loop' augmentering sikrer, at AI-systemer er mere nøjagtige og pålidelige gennem menneskeligt tilsyn i kritiske beslutningsfaser. Dette er især vigtigt i sektorer som luftfart, sundhedspleje og finans, hvor menneskelig erfaring og vurderingsevne fortsat er afgørende. Måske overraskende viser forsøg med diagnoser fra 50 læger dog, at en AI klarer sig bedre, og endda bedre end en læge assisteret af en AI. Vi skal derfor primært lære at stille de rigtige spørgsmål.
Med lanceringen af O1 tog OpenAI det første skridt mod en ræsonnerende LLM. Dette skridt blev hurtigt indhentet af O3. Men konkurrencen kommer også fra en uventet kant fra Deepseek R1. En open source ræsonnerings- og reinforcement learning-model, der er mange gange billigere end de amerikanske konkurrenter, både hvad angår energiforbrug og hardwareforbrug. Da dette havde en direkte indvirkning på aktiekursen for alle AI-relaterede virksomheder, er tonen for 2025 sat.
Hvordan NetCare kan hjælpe med dette emne
NetCare har en dokumenteret erfaring med implementering af digitale innovationer, der transformerer forretningsprocesser. Med vores omfattende erfaring inden for IT-tjenester og løsninger, herunder managed IT-tjenester, IT-sikkerhed, cloud-infrastruktur og digital transformation, er vi godt rustet til at understøtte virksomheder i deres AI-initiativer.
Vores tilgang omfatter:
Hvilke mål du bør sætte
Ved implementering af AI er det vigtigt at fastsætte klare og opnåelige mål, der stemmer overens med din overordnede forretningsstrategi. Her er nogle trin til at hjælpe dig med at definere disse mål:
Ved at følge disse trin og samarbejde med en erfaren partner som NetCare, kan du maksimere fordelene ved AI og positionere din organisation til fremtidig succes.
AI-tendenserne i 2025 viser, hvordan denne teknologi bliver mere og mere sammenflettet med vores dagligdag og løser komplekse problemer på måder, der var utænkelige for blot få år siden. Fra avanceret agentisk AI til næsten uendelig hukommelseskapacitet lover disse udviklinger en fremtid, hvor AI understøtter, beriger og giver os mulighed for at flytte nye grænser. Læs også de spændende nyheder om den nye LLM fra OpenAI O3
Kunstig intelligens (AI) bliver ved med at have en enorm indflydelse på, hvordan vi arbejder og innoverer. Med O3 introducerer OpenAI en banebrydende ny teknologi, der gør virksomheder i stand til at operere smartere, hurtigere og mere effektivt. Hvad betyder denne udvikling for din organisation, og hvordan kan du udnytte denne teknologi? Læs videre for at finde ud af det.
OpenAI O3 er tredje generation af OpenAI's avancerede AI-platform. Det kombinerer banebrydende sprogmodeller, kraftfuld automatisering og avancerede integrationsmuligheder. Hvor tidligere versioner allerede var imponerende, løfter O3 ydeevnen til et højere niveau med fokus på:
OpenAI O3 er designet til at skabe værdi i en bred vifte af forretningsprocesser. Her er nogle måder, det kan implementeres på:
Med O3 kan du implementere intelligente chatbots og virtuelle assistenter til kundesupport. Disse systemer forstår naturligt sprog bedre end nogensinde før, hvilket gør dem i stand til at hjælpe kunder hurtigere og mere effektivt.
Virksomheder kan bruge O3 til at analysere store mængder data, generere rapporter og dele indsigt. Dette gør det lettere at træffe datadrevne beslutninger.
O3 hjælper marketingfolk med at skabe overbevisende indhold, lige fra blogindlæg til annoncer. Modellen kan endda give personlige anbefalinger baseret på brugerpræferencer.
Store sprogmodeller er meget dygtige til softwareudvikling
Et af de mest bemærkelsesværdige træk ved OpenAI O3 er fokus på brugervenlighed. Selv virksomheder uden omfattende teknisk ekspertise kan drage fordel af AI's kraft. Takket være den omfattende dokumentation, API-support og træningsmoduler er implementeringen ligetil.
Derudover er der lagt stor vægt på etiske retningslinjer. OpenAI har tilføjet nye funktioner, der forhindrer misbrug, såsom indholdsfiltre og strengere kontrol med modellens output.
Hos NetCare forstår vi, hvor vigtig teknologi er for din virksomheds succes. Derfor tilbyder vi support til:
Med vores ekspertise sikrer vi, at din organisation straks drager fordel af de muligheder, som OpenAI O3 tilbyder.
OpenAI O3 repræsenterer en ny milepæl inden for AI-teknologi. Uanset om det handler om at forbedre kundeoplevelsen, strømline processer eller generere ny indsigt, er mulighederne uendelige. Vil du vide mere om, hvordan OpenAI O3 kan styrke din virksomhed? Kontakt NetCare og opdag kraften i moderne AI.
Fremtiden for organisationer består af digitale tvillinger: Transformer med kunstig intelligens og styrk sektorer som sundhedspleje og finans. Kunstig intelligens (AI) er mere end blot ChatGPT. Selvom 2023 bragte AI frem i den offentlige bevidsthed takket være gennembruddet med OpenAI's chatbot, har AI i årtier udviklet sig i stilhed og ventet på det rette øjeblik til at skinne. I dag er det en helt anden type teknologi – i stand til at simulere, skabe, analysere og endda demokratisere, idet den flytter grænserne for, hvad der er muligt i stort set alle brancher.
Men hvad kan AI præcist gøre, og hvordan bør virksomheder integrere det i deres strategier? Lad os dykke ned i potentialet, anvendelsesscenarierne og udfordringerne ved AI fra et IT-strategisk perspektiv.
AI er i stand til utrolige præstationer, såsom at simulere virkeligheden (gennem Deep Learning og Reinforcement Learning), skabe nyt indhold (med modeller som GPT og GANs) og forudsige resultater ved at analysere enorme datasæt. Sektorer som sundhedspleje, finans og sikkerhed mærker allerede indflydelsen:
Disse eksempler er kun toppen af isbjerget. Fra ejendom og forsikring til kundeservice og retssystemet har AI potentialet til at revolutionere næsten alle aspekter af vores liv.
En af de mest fascinerende anvendelser af AI er skabelsen af digitale tvillinger. Ved at simulere virkeligheden med operationelle data kan virksomheder sikkert udforske virkningen af AI, før de implementerer det i stor skala. Digitale tvillinger kan repræsentere en pilot, en dommer eller endda en digital kreditvurderingsmedarbejder, hvilket gør det muligt for virksomheder at begrænse risici og gradvist integrere AI i deres drift.
Når virksomheder ønsker at omfavne AI, skal de overveje spørgsmål som 'købe, bruge open source eller bygge selv?' og 'hvordan styrker vi vores nuværende medarbejdere med AI-værktøjer?'. Det er afgørende at se AI som en måde at forbedre menneskelige færdigheder på – ikke erstatte dem. Det endelige mål er at skabe forstærkede rådgivere, der understøtter beslutningstagning uden at ofre det menneskelige aspekt.
Med stor magt følger stort ansvar. Den EU's AI-forordning, trådte i kraft i 2024 og har til formål at balancere innovation med grundlæggende rettigheder og sikkerhed. Virksomheder bør proaktivt overveje bias i AI-modeller, databeskyttelse og de etiske implikationer ved implementering af sådanne teknologier.
Overvej brugen af syntetiske data , som genereres af GAN'er, til at håndtere bias, og udnyt værktøjer som SHAP eller LIME til at opbygge mere forklarlige AI-systemer. Vi har brug for AI, der understøtter menneskelige mål og værdier – teknologi, der kan forbedre liv i stedet for at bringe dem i fare.
AI bestemmer allerede, hvordan vi lever og arbejder. Ifølge Gartner er seks af de ti vigtigste teknologiske tendenser for 2024 relateret til AI. Forrester Forudsiger, at AI-markedet vil nå en værdi på 227 milliarder dollars i 2030. Virksomheder skal nu finde ud af, hvordan de får AI ud af laboratorierne og ind i praktiske anvendelsesscenarier.
Fremtiden handler ikke om at erstatte mennesker, men om at skabe en verden, hvor personlige AI'er samarbejder med virksomheds-AI'er, menneskelige evner forstærkes og industrier transformeres. Visionen er klar – omfavn AI på en ansvarlig måde og udnyt dens kraft for en mere effektiv og beriget fremtid.
Hvordan NetCare kan hjælpe med dette emne
NetCare har udtænkt og udviklet denne strategi. Langt før store virksomheder som Oracle og Microsoft fik denne idé. Det giver en strategisk fordel med hensyn til hastighed, tilgang og fremtidssyn.
Hvilke mål du bør sætte
Ved implementering af digitale tvillinger er det vigtigt at fastsætte klare og målbare mål. Overvej følgende trin:
Hvorfor NetCare
NetCare adskiller sig ved at kombinere AI med en kundecentreret tilgang og dybdegående IT-ekspertise. Fokus er på at levere skræddersyede løsninger, der matcher din organisations unikke behov. Ved at samarbejde med NetCare kan du være sikker på, at dine AI-initiativer planlægges strategisk og udføres effektivt, hvilket fører til bæredygtige forbedringer og konkurrencefordele.
Hurtigere, Klogere og Mere Bæredygtigt I softwareudviklingens verden kan forældet kode udgøre en hindring for innovation og vækst. Legacy-kode er ofte opbygget af årtiers patches, workarounds og opdateringer, som engang var funktionelle, men nu er vanskelige at vedligeholde.
Heldigvis er der en ny spiller, der kan hjælpe udviklingsteams med at modernisere denne kode: kunstig intelligens (AI). Takket være AI kan virksomheder rense, dokumentere og endda konvertere legacy-kode til mere moderne programmeringssprog hurtigere, mere effektivt og mere præcist.
Legacy-kode, skrevet i forældede sprog eller med forældede strukturer, medfører flere udfordringer:
Modernisering af legacy-kode med AI giver virksomheder ikke kun mulighed for at drage fordel af nye teknologier, men også for at minimere risici og spare omkostninger. Med AI er det muligt gradvist at transformere en legacy-kodebase til en moderne, fremtidssikret infrastruktur uden at miste den underliggende funktionalitet.
I en verden, hvor teknologien udvikler sig i hastigt tempo, kan virksomheder opbygge et værdifuldt forspring gennem AI ved at forny forældet kode og positionere sig som innovative aktører inden for deres felt. Modernisering af legacy-kode er nu ikke kun opnåeligt, men også omkostnings- og tidseffektivt.
Brug for hjælp til coaching og implementering af AI til modernisering af legacy-kode? Udfyld kontaktformularen, så kommer jeg gerne og forklarer mere. I gennemsnit er en moderniseringsproces med AI 5 gange hurtigere end uden AI. Det overgår også no-code platforme markant.
