Fra AI-idé til reel use case

Mange virksomheder har ikke længere svært ved at få idéer til, hvor AI måske kan bruges. Det svære er at finde ud af, hvilke idéer der faktisk er værd at arbejde videre med.

For i praksis er det ikke nok, at en AI-idé lyder innovativ. Den skal også løse et konkret problem, kunne fungere med de data og systemer, virksomheden har, og kunne implementeres på en måde, der er sikker og ansvarlig.

Det er ofte her, AI-arbejdet går i stå. Ikke fordi teknologien mangler potentiale, men fordi vejen fra idé til reel use case er mere krævende, end den ser ud.

Tre spørgsmål, der skiller en AI-idé fra en reel use case

En god AI-use case starter ikke med værktøjet. Den starter med en afgrænset opgave, hvor AI kan skabe en tydelig forbedring. Før en idé er værd at arbejde videre med, bør man som minimum kunne svare på tre spørgsmål.

1. Hvilket konkret problem skal løses?

En stærk use case tager udgangspunkt i en opgave, flaskehals eller beslutningssituation, der allerede findes i organisationen. Det kan være manuel sagsbehandling, søgning i store datamængder, klassificering, prognoser eller bedre beslutningsstøtte.

Hvis problemet er uklart, bliver AI hurtigt et eksperiment uden retning. Hvis problemet er tydeligt, bliver det lettere at vurdere både værdi, krav og relevans.

2. Er data og tekniske forudsætninger på plads?

Selv en lovende idé holder ikke, hvis data er utilgængelige, for ujævne eller dårligt strukturerede. Det samme gælder, hvis løsningen ikke passer ind i eksisterende arkitektur, platforme eller arbejdsgange.

Derfor er en reel use case også et spørgsmål om:

• datakvalitet og adgang
• integration med eksisterende systemer
• valg af relevant AI- eller ML-tilgang
• drift, skalering og opfølgning

Det er ofte her, forskellen ligger mellem en spændende demo og en løsning, der faktisk kan bruges.

3. Kan løsningen implementeres sikkert og ansvarligt?

Når AI skal fungere i en virksomhed, er sikkerhed, governance og ansvarlighed ikke noget, man lægger ovenpå til sidst. Det skal tænkes ind fra begyndelsen.

Det gælder blandt andet:

• datasikkerhed og adgang
• risici ved brug af LLM’er og AI-agenter
• krav til dokumentation og ansvar
• forholdet til EU AI Act
• organisatorisk ejerskab og forankring

En use case er først stærk, når den både giver mening teknisk, forretningsmæssigt og sikkerhedsmæssigt.

Derfor går mange AI-initiativer i stå

Mange AI-initiativer starter for bredt. Man vil gerne “arbejde med AI”, men uden at have afgrænset problem, datagrundlag eller succeskriterier tydeligt nok. Andre steder vælger man teknologien først og leder bagefter efter et sted at bruge den.

For medarbejdere, der arbejder med IT, data og digitale løsninger, giver det en særlig udfordring. De skal både forstå de tekniske muligheder og begrænsninger og samtidig kunne omsætte dem til noget, der giver mening for forretning, ledelse og drift.

Det kræver mere end kendskab til værktøjer. Det kræver, at man kan vurdere use cases, forstå forskellige AI- og ML-tilgange, tænke sikkerhed og compliance ind og se, hvad der skal til for at få en løsning til at fungere i praksis.

Fra forståelse til implementering

Det er netop den kobling, kurset AI og Machine Learning arbejder med.

Kurset er relevant for dig, der arbejder i krydsfeltet mellem forretning og teknologi. Det kan eksempelvis være som IT-arkitekt, forretningsudvikler, projektleder eller forretningskonsulent med fokus på digitale løsninger og AI-transformation.

Over fire undervisningsdage fordelt på to uger får du et teknisk og praktisk fundament i AI og Machine Learning.

På kurset arbejder du blandt andet med:

• AI-use cases: Identificér og kvalificér relevante muligheder for AI i dit eget fagområde.
• AI-teknologier: Forstå mulighederne og begrænsningerne ved Machine Learning, generativ AI, LLM'er og AI-agenter.
• Sikkerhed og ansvarlighed: Få indsigt i cybersikkerhed, EU's AI Act og ansvarlig brug af AI.
• Data og implementering: Bliv klogere på MLOps, data management, dataplatformsarkitektur og infrastruktur.

Gennem workshops arbejder du med en konkret case fra dit eget fagområde og får et bedre grundlag for at vurdere, hvordan AI-løsninger kan udvikles og implementeres ansvarligt i virksomheden.

Du behøver ikke kunne kode eller have praktisk erfaring med Machine Learning. Du skal blot være nysgerrig på teknologien og have lyst til at arbejde praktisk med AI i dit fagområde.