Kort sagt
Reinforcement Learning (RL) er en kraftig metode for å bygge modeller som lære ved å gjøre. I stedet for kun å tilpasse seg historiske data, optimaliserer RL beslutninger gjennom belønninger og tilbakekoblingssløyfer—både fra reell produksjon og fra simuleringer. Resultatet: modeller som fortsetter å forbedre seg fortsetter å forbedre seg mens verden endrer seg. Tenk på anvendelser fra AlphaGo-nivå beslutningstaking til omsetnings- og profittoptimalisering, lager- og prisstrategier, og til og med aksjesignalering (med riktig styring).
Forsterkende læring (RL) er en læringsmetode der en Agent tar handlinger i et miljø for å maksimere en belønning for å maksimere en. Modellen lærer regler (“policy”) som velger den beste handlingen basert på den nåværende tilstanden (state).
Agent: modellen som tar beslutninger.
Miljø: verdenen modellen opererer i (markedsplass, nettbutikk, forsyningskjede, børs).
Belønning (reward): tall som indikerer hvor god en handling var (f.eks. høyere margin, lavere lagerkostnader).
Policy: en strategi som velger en handling gitt en tilstand.
Akronymer forklart:
RL = Forsterkende læring
MDP = Markov beslutningsprosess (matematisk rammeverk for RL)
MLOps = Maskinlæringsdrift (operasjonell side: data, modeller, utrulling, overvåking)
Kontinuerlig læring: RL justerer policyen når etterspørsel, priser eller atferd endres.
Beslutningsorientert: Ikke bare forutsi, men faktisk optimalisere av utfallet.
Simuleringsvennlig: Du kan trygt kjøre «hva hvis»-scenarioer før du går live.
Tilbakemelding først: Bruk reelle KPI-er (margin, konvertering, varelageromløpshastighet) som direkte belønning.
Viktig: AlphaFold er et deep learning-gjennombrudd for proteinfolding; det RL-eksempel fremfor alle er AlphaGo/AlphaZero (beslutningstaking med belønninger). Poenget er: læring via tilbakemelding leverer overlegne policyer i dynamiske miljøer.
Mål: maksimal bruttomargin ved stabil konvertering.
Tilstand: tid, lager, konkurransepris, trafikk, historikk.
Kampanje: velg prisnivå eller kampanjetype.
Belønning: margin – (kampanjekostnader + returrisiko).
Bonus: RL forhindrer «overtilpasning» til historisk priselastisitet ved at det utforsker.
Mål: servicenivå ↑, lagerkostnader ↓.
Kampanje: justere bestillingspunkter og bestillingsmengder.
Belønning: omsetning – lager- og restordrekostnader.
Mål: Maksimere ROAS/CLV (Return on Ad Spend / Customer Lifetime Value).
Kampanje: budsjettfordeling mellom kanaler og kreativer.
Belønning: tilskrevet margin på kort og lang sikt.
Mål: risikovektet maksimere avkastningen.
Tilstand: prisegenskaper, volatilitet, kalender-/makrohendelser, nyhets-/sentimentegenskaper.
Kampanje: posisjonsjustering (øke/redusere/nøytralisere) eller «ingen handel».
Belønning: Resultatregnskap (Resultatregnskap) – transaksjonskostnader – risikobøter.
Merk: ingen investeringsrådgivning; sørg for strenge risikogrenser, slippage-modeller og etterlevelse.
Slik garanterer kontinuerlig læring vi hos NetCare:
Analyse
Data-revisjon, KPI-definisjon, belønningsdesign, offline validering.
Trening
Policy-optimalisering (f.eks. PPO/DDDQN). Bestem hyperparametere og begrensninger.
Simulere
Digital tvilling eller markedsimulator for hva-hvis og A/B-scenarier.
Drift
Kontrollert utrulling (canary/gradvis). Feature store + sanntidsinferens.
Evaluere
Live KPI-er, avviksdeteksjon, rettferdighet/sikkerhetsmekanismer, risikomåling.
Omskolering
Periodisk eller hendelsesdrevet omskolering med ferske data og utfallsfeedback.
Klassiske veiledede modeller forutsier et utfall (f.eks. omsetning eller etterspørsel). Men den beste prediksjonen fører ikke automatisk til den beste handling. RL optimaliserer direkte på handlingsrommet med den faktiske KPI-en som belønning – og lærer av konsekvensene.
Kort sagt:
Veiledet: «Hva er sjansen for at X skjer?»
RL: «Hvilken handling maksimerer mitt mål Nå og på lang sikt?»
Utform belønningen riktig
Kombiner kortsiktige KPI-er (daglig margin) med langsiktig verdi (CLV, lagerhelse).
Legg til straffer for risiko, etterlevelse og kundeinnvirkning.
Begrens utforskningsrisiko
Start i simulering; gå live med kanariutrullinger og begrensninger (f.eks. maks prissteg/dag).
Bygg inn sikkerhetsmekanismer: stopp-tap, budsjettgrenser, godkjenningsflyter.
Forhindre datadrift og lekkasje
Bruk en funksjonslager med versjonskontroll.
Overvåk drift (statistikk endres) og tren på nytt automatisk.
Håndter MLOps og styring
CI/CD for modeller, reproduserbare pipelines, forklarbarhet og revisjonsspor.
Koble til DORA/IT-styring og personvernrammeverk.
Velg en KPI-fokusert, avgrenset sak (f.eks. dynamisk prising eller budsjettallokering).
Bygg en enkel simulator med de viktigste dynamikkene og begrensningene.
Start med en sikker policy (regelbasert) som grunnlinje; test deretter RL-policy side om side.
Mål i sanntid, i liten skala (kanari), og skaler opp etter bevist gevinst.
Automatiser omskolering (skjema + hendelsesutløsere) og avviksvarsler.
Ved NetCare kombinerer vi strategi, datateknikk og MLOps med agentbasert RL:
Oppdagelse & KPI-design: belønninger, begrensninger, risikogrenser.
Data & Simulering: funksjonslagre, digitale tvillinger, A/B-rammeverk.
RL-policyer: fra basislinje → PPO/DDQN → kontekstbevisste policyer.
Produksjonsklar: CI/CD, overvåking, avvik, omskolering og styring.
Forretningspåvirkning: fokus på margin, servicenivå, ROAS/CLV eller risikokorrigert P&L.
Ønsker du å vite hvilken kontinuerlig læringssløyfe som gir mest verdi for din organisasjon?
👉 Planlegg et utforskende møte via netcare.nl – vi viser deg gjerne en demo av hvordan du kan anvende Reinforcement Learning i praksis.
Bruken av KI i forretningsprosesser blir stadig mer avansert, men hvordan kan du være sikker på at KI-modellene dine gir virkelig pålitelige prognoser? NetCare introduserer den KI Simuleringsmotor: en kraftig tilnærming som lar organisasjoner validere prognosene sine mot historiske data. Slik vet du på forhånd om KI-modellene dine er klare for praksis.
Mange bedrifter stoler på KI for å lage prognoser – enten det gjelder å vurdere risiko, forutsi markeder eller optimalisere prosesser. Men en KI-modell er bare så god som måten den testes på.
Med AI-simuleringsmotoren kan du trene modeller på historiske data, kjøre simuleringer med ulike datakilder (som nyheter, økonomiske indikatorer, sosiale medier og interne systemer), og deretter direkte sammenligne de genererte prognosene med virkeligheten. Gjennom denne «digitale repetisjonen» oppnås et objektivt mål på påliteligheten til modellene dine.
AI-simuleringsmotoren passer inn i den bredere NetCare-visjonen:
Tren, Simuler, Analyser, Omgjør, Drift.
Bedrifter kan med AI bygge en digital tvilling av organisasjonen sin, og dermed først simulere fremtidige forretningsendringer digitalt før de implementeres i praksis. Les også vår omfattende artikkel om Digitale Tvillinger og AI-strategi for mer bakgrunn.
Det unike med denne tilnærmingen: simuleringsmotoren gjør prognoser innsiktsfulle og påviselig pålitelige. Ved å sammenligne prognoser basert på historiske data med faktisk realiserte resultater, kan organisasjoner objektivt vurdere og målrettet forbedre den prediktive evnen til AI-modellen sin. I for eksempel en aksjesak, vises det umiddelbart hvor nært en modell tilnærmer seg virkeligheten – og først når feilmarginen er akseptabelt liten (for eksempel <2%), er modellen klar for operasjonell implementering.
AI-simuleringsmotoren tilpasses alltid din spesifikke forretningscase og data. NetCare leverer denne løsningen som skreddersøm, der vi sammen med deg bestemmer hvilke data, scenarioer og valideringer som er mest relevante. Dette kan gjøres i form av konsulenttjenester eller basert på en fastpris, avhengig av dine ønsker og oppdragets kompleksitet.
Ønsker du å vite hva AI-simuleringsmotoren kan bety for din organisasjon? Eller ønsker du en samtale om mulighetene for din spesifikke bransje?
Kontakt oss for en uforpliktende demo eller mer informasjon.
Backtesting: Definisjon, Hvordan det fungerer
Hva er en Digital Tvilling
Med fremveksten av AI-søketeknologi som ChatGPT, Perplexity og Googles AI Overviews, endres fundamentalt hvordan folk finner informasjon på nettet. Tradisjonelle søkemotorer viser en liste med lenker. AI-søkemotorer gir svaret direkte. Dette har store konsekvenser for utforming, vedlikehold og posisjonering av nettsteder.
Det klassiske nettstedet er bygget opp rundt navigasjon, SEO og konvertering: en hjemmeside, landingssider, handlingsfremmende oppfordringer (call-to-actions). Men AI-søkere hopper over alt dette. De henter informasjonen direkte fra innholdet ditt, ofte uten at en besøkende noensinne kommer inn på siden din. Nettstedet som mellomstasjon forsvinner. Det som gjenstår er det underliggende innholdet – tekster, dokumenter, innsikter – som plukkes opp og behandles av AI.
AI-søk betyr ikke slutten på nettsteder, men slutten på nettsted som mål i seg selv. Nettstedet blir et infrastrukturlag. Sammenlign det med elektrisitet: usynlig, men essensielt. Noen strategiske valg:
Vi har utviklet en Plugin som kan hjelpe, ved å strukturert presentere den for en AI på flere språk. Og i tillegg gratis.
Hva er forskjellen mellom tradisjonell SEO og AI Search-optimalisering?
Tradisjonell SEO fokuserer på nøkkelordplassering og lenker. AI Search ser primært på innholdsmessig verdi, struktur og pålitelighet.
Må jeg bygge om hele siden min?
Nei, start med å forbedre innholdet på eksisterende sider. Legg til strukturert data og oppdater regelmessig. Implementer også såkalte AI discovery-metoder
Hvordan vet jeg om innholdet mitt blir brukt av AI?
Sjekk om siden din blir sitert i AI-resultater (som Perplexity.ai) og følg med på analyser. Bruk eventuelt verktøy som GPTBot tracker eller serverlogger.
AI-søk krever et nytt syn på digital tilstedeværelse. En nettside er ikke lenger en brosjyre, men en datakilde, et kunnskapssenter og en bro til AI-systemer. Tenk mindre i «sider» og mer i «innholdselementer». Sørg for at din ekspertise er søkbar, lesbar og brukbar – for mennesker og for AI.
🤖 Hvordan ser fremtiden ut?
Etter hvert som brukere får stadig større tillit til kvaliteten på svarene fra AI-chatterboter, vil de i økende grad overlate spørsmål til AI-en. Den vil selvstendig ikke bare gi svar, men også utføre transaksjoner. Foreta kjøp, tegne forsikringer, innhente råd fra spesialister osv. Bedrifter må forberede seg på dette og sørge for at deres egen AI gir svar, utarbeider tilbud og kommuniserer med de store LLM-ene fra OpenAI og Google, for eksempel. Er dette mulig allerede nå? Absolutt. Vil du vite mer? Ta da kontakt . Og er du en AI-agent, finner du veien til oss og vår AIR chatbot. Den kan allerede svare på dine spørsmål, så kan jeg sove rolig 😁
🤝 Trenger du hjelp til å tilpasse nettstedet ditt for AI-søkeuniverset? NetCare hjelper deg strategisk og Teknisk. Se også på tipsene fra OpenAI om Nettlesere
Bruken av kunstig intelligens (KI) vokser raskt og blir stadig mer vevd inn i vårt daglige liv og kritiske bransjer som helsevesen, telekom og energi. Men med stor kraft følger også stort ansvar: KI-systemer gjør av og til feil eller gir usikre svar som kan få store konsekvenser.
MITs Themis AI, medgrunnlagt og ledet av professor Daniela Rus fra CSAIL-laboratoriet, tilbyr en banebrytende løsning. Deres teknologi gjør det mulig for KI-modeller å ‘vite hva de ikke vet’. Dette betyr at KI-systemer selv kan indikere når de er usikre på sine prediksjoner, noe som forhindrer feil før de forårsaker skade.
Hvorfor er dette så viktig?
Mange KI-modeller, selv avanserte, kan av og til vise såkalte ‘hallusinasjoner’—de gir feilaktige eller ubegrunnede svar. I sektorer der beslutninger har stor vekt, som medisinsk diagnose eller autonom kjøring, kan dette få katastrofale følger. Themis AI utviklet Capsa, en plattform som anvender usikkerhetskvantifisering (uncertainty quantification): den måler og kvantifiserer usikkerheten i KI-utdata på en detaljert og pålitelig måte.
Hvordan fungerer det?
Ved å gi modellene usikkerhetsbevissthet, kan de merke utdata med en risiko- eller pålitelighetsmerkelapp. For eksempel kan en selvkjørende bil indikere at den er usikker på en situasjon og derfor aktivere menneskelig inngripen. Dette øker ikke bare sikkerheten, men også brukernes tillit til KI-systemer.
capsa_torch.wrapper() hvor outputen består av både prediksjonen og risikoen:
Konklusjon
MIT Team viser at fremtiden for KI ikke bare handler om å bli smartere, men fremfor alt om å fungere tryggere og mer rettferdig. Hos NetCare tror vi at KI først blir virkelig verdifull når den er transparent om sine egne begrensninger. Med avanserte verktøy for usikkerhetskvantifisering som Capsa, kan du også implementere denne visjonen i praksis.
Ønsker du at kolleger raskt skal få svar på spørsmål om produkter, retningslinjer, IT, prosesser eller kunder? Da er et internt kunnskapssystem med en egen chatbot ideelt. Takket være Retrieval-Augmented Generation (RAG) er et slikt system smartere enn noensinne: ansatte stiller spørsmål i vanlig språk, og chatboten søker direkte i deres egen dokumentasjon. Dette kan gjøres helt sikkert, uten datalekkasje til eksterne parter – selv om dere bruker store språkmodeller fra OpenAI eller Google.
RAG betyr at en AI-chatbot først søker i din egen kunnskapskilde (dokumenter, wiki-er, manualer, retningslinjer) og deretter genererer et svar. Dette fører til:
Å sette opp et eget kunnskapssystem kan gjøres med ulike produkter, avhengig av dine preferanser og krav til personvern, skalerbarhet og brukervennlighet.
Viktig:
Mange verktøy, inkludert OpenWebUI og LlamaIndex, kan koble til både lokale (on-premises) og skybaserte modeller. Dine dokumenter og søk vil aldri forlate din egen infrastruktur, med mindre du ønsker det!
De fleste moderne kunnskapssystemer tilbyr en enkel opplastings- eller synkroniseringsfunksjon.
Slik fungerer det for eksempel:
For viderekomne:
Automatiske koblinger til SharePoint, Google Drive, Dropbox eller en filserver er godt mulig med LlamaIndex eller Haystack.
Enten du velger egne modeller eller store skybaserte modeller:
For sensitiv informasjon anbefales det å bruke AI-modeller lokalt (on-premises) eller innenfor en privat sky. Men selv om du benytter GPT-4 eller Gemini, kan du sette opp at dokumentene dine aldri brukes som treningsdata eller lagres permanent av leverandøren.
Med OpenWebUI bygger du enkelt et sikkert, internt kunnskapssystem der ansatte kan stille spørsmål til spesialiserte chatroboter. Du kan laste opp dokumenter, organisere dem etter kategori og la ulike chatroboter fungere som eksperter innen sine respektive fagfelt. Les hvordan her!
Fordel: Ved å kategorisere kan den riktige chatboten (eksperten) fokusere på relevante kilder, og du får alltid et passende svar.
OpenWebUI gjør det mulig å opprette flere chatroboter, hver med sitt eget spesialfelt eller rolle. Eksempler:
Ønsker du raskt å kjøre en proof-of-concept? Med for eksempel OpenWebUI og LlamaIndex har du ofte en demo online i løpet av én ettermiddag!
Ønsker du en profesjonell oppsett, kobling til din eksisterende IT, eller må det være skikkelig sikkert?
NetCare hjelper deg med hvert steg: fra valg av løsning til implementering, integrasjon og opplæring.
Kontakt kontakt oss for en uforpliktende rådgivningstime eller demo.
NetCare – Din guide til AI, kunnskap og digital sikkerhet
Kunstig intelligens (AI) har fundamentalt endret måten vi programmerer på. AI-agenter kan generere kode, optimalisere og til og med hjelpe til med feilsøking. Likevel er det noen begrensninger programmerere må huske på når de jobber med AI.
Ved første øyekast ser det ut som om AI uanstrengt kan skrive kode. Enkle funksjoner og skript genereres ofte uten problemer. Men så snart et prosjekt består av flere filer og mapper, oppstår det problemer. AI sliter med å opprettholde konsistens og struktur i en større kodebase. Dette kan føre til problemer som manglende eller feilaktige koblinger mellom filer og inkonsekvens i implementeringen av funksjoner.
AI-agenter har problemer med riktig rekkefølge i koden. De kan for eksempel plassere initialiseringer på slutten av en fil, noe som forårsaker kjøretidsfeil. I tillegg kan AI uten å nøle definere flere versjoner av samme klasse eller funksjon innenfor et prosjekt, noe som fører til konflikter og forvirring.
En løsning på dette er å bruke AI-kodeplattformer som kan administrere minne og prosjektstrukturer. Dette bidrar til å bevare konsistens i komplekse prosjekter. Dessverre blir disse funksjonene ikke alltid brukt konsekvent. Dette kan føre til at AI mister prosjektets sammenheng og introduserer uønskede duplikater eller feilaktige avhengigheter under programmeringen.
De fleste AI-kodingsplattformer fungerer med såkalte verktøy som språkmodellen (LLM) kan kalle på. Disse verktøyene er basert på en åpen standardprotokoll (MCP). Det er derfor mulig å koble en AI-kodeagent til et IDE som Visual Code. Eventuelt kan du sette opp en LLM lokalt med llama eller ollama og velge en MCP-server for integrasjon. Modeller finnes på huggingface.
For bedre håndtering av AI-generert kode, kan utviklere bruke IDE-utvidelser som overvåker kodekorrekthet. Verktøy som linters, type checkers og avanserte kodeanalyse-verktøy hjelper til med å oppdage og korrigere feil tidlig. De er et essensielt supplement til AI-generert kode for å sikre kvalitet og stabilitet.
En av hovedgrunnene til at AI-agenter fortsetter å gjenta feil, ligger i måten AI tolker API-er på. AI-modeller trenger kontekst og en tydelig rollebeskrivelse for å generere effektiv kode. Dette betyr at prompter må være fullstendige: de må ikke bare inneholde de funksjonelle kravene, men også eksplisitt angi forventet resultat og rammebetingelser. For å forenkle dette kan du lagre prompter i standardformat (MDC) og automatisk sende dem med til AI-en. Dette er spesielt nyttig for generiske programmeringsregler du følger, samt de funksjonelle og tekniske kravene og strukturen i prosjektet ditt.
Produkter som FAISS og LangChain tilbyr løsninger for å hjelpe AI med å håndtere kontekst bedre. FAISS hjelper for eksempel med effektivt å søke og hente relevante kodefragmenter, mens LangChain hjelper til med å strukturere AI-generert kode og opprettholde kontekst i et større prosjekt. Men også her kan du eventuelt sette opp dette lokalt med RAC-databaser.
AI er et kraftig verktøy for programmerere og kan bidra til å akselerere utviklingsprosesser. Likevel er det ennå ikke virkelig i stand til selvstendig å designe og bygge en mer kompleks kodebase uten menneskelig tilsyn. Programmerere bør se på AI som en assistent som kan automatisere oppgaver og generere ideer, men som fortsatt trenger veiledning og korrigering for å oppnå et godt resultat.
Kontakt kontakt for å hjelpe til med å sette opp utviklingsmiljøet, for å hjelpe team med å få mest mulig ut av utviklingsmiljøet og bruke mer tid på kravspesifikasjon og design enn på feilsøking og kodeskriving.
Kunstig intelligens (AI) vil fortsette å utvikle seg i 2025 og vil ha en stadig større innvirkning på vårt daglige liv og næringslivet. De viktigste trendene innen AI viser hvordan denne teknologien når nye høyder. Her diskuterer vi noen kjerneutviklinger som vil definere fremtiden for AI.
Her er de 7 viktigste trendene innen kunstig intelligens for 2025
Agentisk AI henviser til systemer som er i stand til å ta selvstendige beslutninger innenfor forhåndsdefinerte grenser. I 2025 blir AI-systemer stadig mer autonome, med anvendelser innen for eksempel autonome kjøretøy, forsyningskjedestyring og til og med i helsevesenet. Disse AI-agentene er ikke bare reaktive, men også proaktive, noe som avlaster menneskelige team og øker effektiviteten.
Med veksten av AI-applikasjoner i sanntidsmiljøer, som talegjenkjenning og utvidet virkelighet, blir beregningstid for inferens en avgjørende faktor. I 2025 vil det være stort fokus på maskinvare- og programvareoptimaliseringer for å gjøre AI-modeller raskere og mer energieffektive. Dette inkluderer spesialiserte brikker som tensorbehandlingsenheter (TPU-er) og nevromorfisk maskinvare som støtter inferens med minimal forsinkelse.
Siden introduksjonen av modeller som GPT-4 og GPT-5, fortsetter svært store modeller å vokse i størrelse og kompleksitet. I 2025 vil disse modellene ikke bare bli større, men også optimalisert for spesifikke oppgaver, som juridisk analyse, medisinsk diagnostikk og vitenskapelig forskning. Disse hyperkomplekse modellene gir enestående nøyaktighet og kontekstforståelse, men medfører også utfordringer innen infrastruktur og etikk.
I den andre enden av spekteret ser vi en trend med svært små modeller som er spesifikt designet for kantdatabehandling (edge computing). Disse modellene brukes i IoT-enheter, som smarte termostater og bærbare helseenheter. Takket være teknikker som modellbeskjæring (model pruning) og kvantisering, er disse små AI-systemene effektive, sikre og tilgjengelige for et bredt spekter av applikasjoner.
AI-applikasjoner i 2025 strekker seg utover tradisjonelle domener som bilde- og talegjenkjenning. Tenk på AI som støtter kreative prosesser, som design av mote, arkitektur og til og med komposisjon av musikk. I tillegg ser vi gjennombrudd innen domener som kvantekjemi, der AI hjelper til med å oppdage nye materialer og medisiner. Men også i styring av komplette IT-systemer, programvareutvikling og cybersikkerhet
Gjennom integrering av skyteknologi og avanserte datastyringssystemer får AI-systemer tilgang til det som nesten føles som et uendelig minne. Dette gjør det mulig å opprettholde langvarig kontekst, noe som er avgjørende for applikasjoner som personlige virtuelle assistenter og komplekse kundeservicesystemer. Denne kapasiteten gjør det mulig for AI å tilby konsistente og kontekstbevisste opplevelser over lengre perioder. Faktisk husker AI alle samtaler den noensinne har hatt med deg. Spørsmålet er selvsagt om du ønsker det, så det må også finnes et alternativ for å tilbakestille deler av eller hele minnet.
Selv om AI blir stadig mer autonom, forblir den menneskelige faktoren viktig. Human-in-the-loop-augmentering sikrer at AI-systemer er mer nøyaktige og pålitelige gjennom menneskelig tilsyn i kritiske beslutningsfaser. Dette er spesielt viktig i sektorer som luftfart, helsevesen og finans, der menneskelig erfaring og dømmekraft fortsatt er avgjørende. Merkelig nok viser studier med diagnoser fra 50 leger at en AI gjør det bedre, og til og med bedre enn en lege assistert av en AI. Vi må derfor først og fremst lære å stille de riktige spørsmålene.
Med lanseringen av O1 tok OpenAI det første skrittet mot en resonnerende LLM. Dette skrittet ble raskt tatt igjen av O3. Men konkurranse kommer også fra en uventet kant fra Deepseek R1. En åpen kildekode-modell for resonnering og forsterkende læring som er mange ganger billigere enn de amerikanske konkurrentene, både når det gjelder energiforbruk og maskinvarebruk. Siden dette hadde direkte innvirkning på børsverdien til alle AI-relaterte selskaper, er tonen for 2025 satt.
Hvordan NetCare kan hjelpe med dette temaet
NetCare har en bevist merittliste i implementering av digitale innovasjoner som transformerer forretningsprosesser. Med vår omfattende erfaring innen IT-tjenester og løsninger, inkludert administrerte IT-tjenester, IT-sikkerhet, skyinfrastruktur og digital transformasjon, er vi godt rustet til å støtte bedrifter i deres AI-initiativer.
Vår tilnærming inkluderer:
Hvilke mål du bør sette
Ved implementering av AI er det viktig å sette klare og oppnåelige mål som er i tråd med din overordnede forretningsstrategi. Her er noen trinn for å hjelpe deg med å definere disse målene:
Ved å følge disse trinnene og samarbeide med en erfaren partner som NetCare, kan du maksimere fordelene med AI og posisjonere organisasjonen din for fremtidig suksess.
Trendene innen AI i 2025 viser hvordan denne teknologien blir stadig mer sammenvevd med vårt daglige liv og løser komplekse problemer på måter som var utenkelige for bare noen få år siden. Fra avansert agentisk AI til nesten uendelig minnekapasitet, lover disse utviklingene en fremtid der AI støtter, beriker og gjør oss i stand til å flytte nye grenser. Les også de spennende nyhetene om den nye LLM-en fra OpenAI O3
Kunstig intelligens (AI) fortsetter å ha en enorm innvirkning på hvordan vi jobber og innoverer. OpenAI introduserer med O3 en banebrytende ny teknologi som gjør bedrifter i stand til å operere smartere, raskere og mer effektivt. Hva betyr denne fremgangen for din organisasjon, og hvordan kan du utnytte denne teknologien? Les videre for å finne ut mer.
OpenAI O3 er den tredje generasjonen av OpenAI sin avanserte AI-plattform. Den kombinerer toppmoderne språkmodeller, kraftig automatisering og avanserte integrasjonsmuligheter. Der tidligere versjoner allerede var imponerende, tar O3 ytelsen til et nytt nivå med fokus på:
OpenAI O3 er designet for å tilføre verdi til et bredt spekter av forretningsprosesser. Her er noen måter det kan implementeres på:
Med O3 kan du implementere intelligente chatroboter og virtuelle assistenter for å støtte kunder. Disse systemene forstår naturlig språk bedre enn noensinne, noe som gjør at de kan hjelpe kunder raskere og mer effektivt.
Bedrifter kan O3 bruke til å analysere store datamengder, generere rapporter og dele innsikt. Dette gjør det enklere å ta datadrevne beslutninger.
O3 hjelper markedsførere med å generere overbevisende innhold, fra blogginnlegg til annonser. Modellen kan til og med gi personlige anbefalinger basert på brukerpreferanser.
Store språkmodeller er svært gode til å utvikle programvare
Et av de mest bemerkelsesverdige kjennetegnene ved OpenAI O3 er fokuset på brukervennlighet. Selv bedrifter uten omfattende teknisk ekspertise kan dra nytte av kraften i KI. Takket være omfattende dokumentasjon, API-støtte og opplæringsmoduler er implementeringen enkel.
I tillegg er det lagt stor vekt på etiske retningslinjer. OpenAI har lagt til nye funksjoner som forhindrer misbruk, som innholdsfiltre og strengere kontroller av modellens output.
Hos NetCare forstår vi hvor viktig teknologi er for bedriftens suksess. Derfor tilbyr vi støtte til:
Med vår ekspertise sikrer vi at din organisasjon umiddelbart drar nytte av mulighetene OpenAI O3 tilbyr.
OpenAI O3 representerer en ny milepæl innen KI-teknologi. Enten det gjelder å forbedre kundeopplevelsen, strømlinjeforme prosesser eller generere ny innsikt, er mulighetene uendelige. Ønsker du å vite mer om hvordan OpenAI O3 kan styrke din bedrift? Ta kontakt med NetCare og oppdag kraften i moderne KI.
Fremtiden for organisasjoner består av digitale tvillinger: Transformer med kunstig intelligens og styrk sektorer som helsevesen og finans. Kunstig intelligens (KI) er mer enn bare ChatGPT. Selv om 2023 brakte KI inn i den offentlige bevisstheten takket være gjennombruddet med OpenAIs chatbot, har KI utviklet seg i stillhet i flere tiår, og ventet på det rette øyeblikket til å skinne. I dag er det en helt annen type teknologi – i stand til å simulere, skape, analysere og til og med demokratisere, og flytte grensene for hva som er mulig i nesten alle bransjer.
Men hva kan KI nøyaktig gjøre, og hvordan bør bedrifter integrere det i sine strategier? La oss dykke ned i potensialet, bruksområdene og utfordringene ved KI fra et IT-strategisk perspektiv.
KI er i stand til utrolige prestasjoner, som å simulere virkeligheten (gjennom Deep Learning og Reinforcement Learning), skape nytt innhold (med modeller som GPT og GANs), og forutsi utfall ved å analysere enorme datasett. Sektorer som helsevesen, finans og sikkerhet kjenner allerede påvirkningen:
Disse eksemplene er bare toppen av isfjellet. Fra eiendom og forsikring til kundeservice og rettssystemet, KI har potensial til å revolusjonere nesten alle aspekter av livene våre.
En av de mest fascinerende anvendelsene av KI er skapelsen av digitale tvillinger. Ved å simulere virkeligheten med operasjonelle data, kan bedrifter trygt utforske effekten av KI før de implementerer det i stor skala. Digitale tvillinger kan representere en pilot, en dommer eller til og med en digital kredittvurderer, slik at bedrifter kan begrense risiko og gradvis integrere KI i driften.
Når bedrifter ønsker å omfavne KI, må de vurdere spørsmål som «kjøpe, bruke åpen kildekode eller bygge selv?» og «hvordan styrker vi våre nåværende ansatte med KI-verktøy?». Det er avgjørende å se på KI som en måte å forbedre menneskelige ferdigheter – ikke erstatte dem. Det endelige målet er å skape forsterkede rådgivere som støtter beslutningstaking uten å ofre det menneskelige aspektet.
Med stor makt følger stort ansvar. Den EU AI Act, trådte i kraft i 2024, og har som mål å balansere innovasjon med grunnleggende rettigheter og sikkerhet. Bedrifter må proaktivt vurdere skjevheter i KI-modeller, personvern og de etiske implikasjonene av å implementere slik teknologi.
Vurder å bruke syntetiske data generert av GANs for å håndtere skjevheter, og benytt verktøy som SHAP eller LIME for å bygge mer forklarbare KI-systemer. Vi trenger KI som støtter menneskelige mål og verdier – teknologi som kan forbedre liv i stedet for å bringe dem i fare.
KI bestemmer allerede hvordan vi lever og arbeider. Ifølge Gartner er seks av de ti viktigste teknologitrender for 2024 relatert til KI. Forrester spår at KI-markedet vil nå en verdi på 227 milliarder dollar innen 2030. Bedrifter må nå finne ut hvordan de kan få KI ut av laboratoriene og inn i praktiske bruksområder.
Fremtiden handler ikke om å erstatte mennesker, men om å skape en verden der personlige KI-er samarbeider med bedrifts-KI-er, forsterke menneskelige kapasiteter og transformere industrier. Visjonen er klar – omfavn KI på en ansvarlig måte og utnytt kraften for en mer effektiv og beriket fremtid.
Hvordan NetCare kan hjelpe med dette temaet
NetCare har utformet og utviklet denne strategien. Godt før de store selskapene som Oracle og Microsoft kom på denne ideen. Dette gir en strategisk fordel når det gjelder hastighet, tilnærming og fremtidsvisjon.
Hvilke mål du bør sette
Ved implementering av digitale tvillinger er det viktig å sette klare og målbare mål. Vurder følgende trinn:
Hvorfor NetCare
NetCare skiller seg ut ved å kombinere KI med en kundefokusert tilnærming og dyp IT-ekspertise. Fokuset ligger på å levere skreddersydde løsninger som møter din organisasjons unike behov. Ved å samarbeide med NetCare kan du stole på at dine KI-initiativer planlegges strategisk og gjennomføres effektivt, noe som fører til varig forbedring og konkurransefortrinn.
Raskere, Smartere og Mer Bærekraftig I programvareutviklingens verden kan utdatert kode hindre innovasjon og vekst. Arvkode er ofte bygget opp av tiår med lapper, løsninger og oppdateringer som en gang var funksjonelle, men som nå er vanskelige å vedlikeholde.
Heldigvis finnes det en ny aktør som kan hjelpe utviklingsteam med å modernisere denne koden: kunstig intelligens (KI). Takket være KI kan bedrifter raskere, mer effektivt og nøyaktig rydde opp, dokumentere og til og med konvertere arvkode til mer moderne programmeringsspråk.
Arvkode, skrevet i utdaterte språk eller med utdaterte strukturer, medfører flere utfordringer:
Modernisering av arvkode med KI gir bedrifter ikke bare muligheten til å dra nytte av ny teknologi, men også til å minimere risiko og spare kostnader. Med KI er det mulig å gradvis transformere en arvkodebase til en moderne, fremtidssikker infrastruktur uten å miste den underliggende funksjonaliteten.
I en verden der teknologien utvikler seg i lynraskt tempo, kan bedrifter bygge et verdifullt forsprang gjennom KI ved å fornye utdatert kode og posisjonere seg som innovative aktører i sitt felt. Modernisering av arvkode er nå ikke bare gjennomførbart, men også kostnads- og tidseffektivt.
Trenger du hjelp til å veilede og implementere KI for å modernisere arvkode? Fyll ut kontaktskjemaet, så kommer jeg gjerne med mer forklaring. Gjennomsnittlig går et moderniseringsløp med KI 5 ganger raskere enn uten KI. Dette overgår også lavkode-/kodfrie plattformer med god margin.
