"Alle ledere skal forstå kunstig intelligens"

Kunstig intelligens bliver den vigtigste teknologi de næste ti år, og som leder skal man kunne udnytte det for ikke at blive udkonkurreret, mener forfatter og ph.d. Thomas Terney.

af IDA Learning

Thomas Terney er forfatter til bogen "Kampen om fremtiden".

Supermagterne Kina, Rusland og USA er i øjeblikket låst i et bittert våbenkapløb om, hvem der skal være førende inden for brugen af kunstig intelligens.

De tre lande bruger hver især milliarder på at udvikle kunstig intelligens til kommercielle, militære og sikkerhedsmæssige formål, og det vakte opsigt, da Ruslands præsident Vladimir Putin i 2017 udtalte, at hvem der end bliver førende inden for kunstig intelligens ”kommer til at herske over verden”.

Et tilsvarende våbenkapløb finder sted i erhvervslivet. Her er konsekvenserne af at sakke bagud måske mindre fatale, men ikke desto mindre kan det betyde forskellen på at udvide sit marked eller at dreje nøglen om.

Det mener forfatter og ph.d. i kunstig intelligens Thomas Terney, der spår, at kunstig intelligens vil blive den vigtigste teknologi de næste ti år, og at den vil have en lige så transformerende rolle på erhvervslivet, som internettet har haft.

”Vi står foran en implementeringsrevolution i forhold til kunstig intelligens. Det vil sige, at alle værdiled i en virksomhed kommer til at implementere og arbejde med kunstig intelligens. Det sker enten ved, at de udvikler teknologien selv eller indkøber produkter eller services, der kan hjælpe dem i disse led”, fortæller han.

Kunstig intelligens er software

Derfor er det vigtigt, at alle ledere, hvad enten de er i en omfattende organisation eller en lille produktionsvirksomhed, har en grundlæggende forståelse for mulighederne i kunstig intelligens.

"Det er lederne, der skal drive den digitale transformation af deres virksomhed, så den kan udnytte mulighederne, som kunstig intelligens giver," forklarer han.

Det er ikke det samme som, at alle ledere skal have en dybdegående forståelse for neurale netværk og algoritmer, men de skal kende anvendelsesperspektiverne for kunstig intelligens.

Formålet er, at de skal kunne lede specialisterne i deres virksomhed, og så de kan skelne mellem skidt og kanel, når konsulenter og sælgere tilbyder dem AI-løsninger.

Det er lederne, der skal drive den digitale transformation af deres virksomhed, så den kan udnytte mulighederne, som kunstig intelligens giver

Dette adskiller sig dog ikke væsentligt fra lederes nuværende opgave med at implementere it-systemer, pointerer Terney, der oplever, at kunstig intelligens til tider bliver gjort til en meget abstrakt og næsten filosofisk størrelse i den offentlige debat.

”Kunstig intelligens er software. Så medmindre du udvikler kunstig intelligens, så er måden du kommer til at anvende det på igennem de softwareløsninger, du anvender i din virksomhed. Så det handler grundlæggende om at indkøbe og efterspørge de rigtige løsninger. Derudover skal du holde øje med udviklingen på området, så din virksomhed ikke bliver efterladt med et outdated mindset og forældet teknologi, mens en anden virksomhed høster frugterne”.

Fire typer intelligens

En forudsætning for at implementere kunstig intelligens er at kende anvendelsesmulighederne. Thomas Terney skelner her mellem fire forskellige typer intelligens med hver deres anvendelsesperspektiv.

Den første type er automatiseret intelligens, der også kaldes robotic process automation (RPA). På trods af ordet robot er der ikke tale om sammensvejsede scifi-lignende robotter, som mange ellers ser for deres indre blik, når de hører ordet, men for avanceret software, der kan betjene it-systemer på samme måde som et menneske.

Automatiseret intelligens er egnet til at udføre den samme opgave igen og igen, og derfor benytter flere organisationer den nu til at håndtere rutineprægede administrative opgaver.

Den anden type af kunstig intelligens er augmenteret eller udvidet intelligens. Formålet med den er at udvide beslutningskompetencen hos et menneske ved at hjælpe vedkommende med at se mønstre i data, der ellers ville være uoverskuelig.

Et godt eksempel er den danske startup-virksomhed Cortis, der samarbejder med akuttelefonerne for alarmopkald. Cortis har udarbejdet en kunstig intelligens, som lytter med til alle nødopkald og løbende giver medarbejderen hints om, hvorvidt der er tale om et hjertestop.

Det kan få afgørende betydning, om medarbejderen hurtigere kan vurdere, at der er tale om et hjertestop, fordi chancen for at overleve et hjertestop falder med ti procent for hvert minut, der går før patienten når til et hospital.

Den tredje type kunstig intelligens er allerede vidt udbredt – særligt inden for nethandel – og betegnes af Thomas Terney som adaptiv intelligens.

Adaptiv intelligens bruges i systemer, der tilpasser sig den enkelte bruger og sørger blandt andet for, at de bliver præsenteret for de mest relevante produkter i en webshop.

I Danmark har boghandelen Saxo haft stor succes med at træne et neuralt netværk i at fininddele deres brugere i 1000 forskellige typer læsere med forskellige præferencer på baggrund af deres demografi, historik og tidligere interaktion med systemet. Denne personalisering har øget omsætningen i Saxos nyhedsbreve med 300 procent i forhold til tidligere, fordi modtagerne bliver præsenteret for bøger, som er relevante for dem.

Autonom intelligens er den sidste og måske mest iøjnefaldende type kunstig intelligens, fordi den gør robotter i stand til at orientere og bevæge sig selvstændigt rundt i verden. Selvkørende biler er et af de mest omdiskuterede eksempler på autonom intelligens, men i princippet er robotstøvsugere, der har eksisteret i flere år, også en autonom intelligens.

Se på dit produkt

Når man forstår anvendelsesperspektiverne i kunstig intelligens, er den næste opgave at se på sin egen organisation og dens muligheder. Har man som Saxo pålidelige data om sine kunder, kan det første skridt være at afprøve løsninger med adaptiv intelligens.

”Se, om der er mulighed for at tilbyde kunderne noget skræddersyet i stedet for en ’one size fits all’-løsning.

Det behøves ikke at være raketvidenskab, det skal bare virke en smule mere intelligent for dine kunder”.

Det varierer dog utrolig meget på tværs af brancher og organisationer, hvilken type kunstig intelligens det giver mening at udforske, og det vigtigste er derfor at spørge sig selv, hvordan man kan løse behovene hos sine kunder, borgere eller brugere på en bedre måde.

”De fleste spørger sig selv, om de kan spare to procent af produktionsomkostningerne et sted. Det er, fordi det er nemt at forholde sig til, men det er sjældent det bedste spørgsmål at starte med. Det interessante spørgsmål, er jo i virkeligheden, er der noget nyt, jeg kan tilbyde kunderne?”

Derfor mener Thomas Terney heller ikke, at man kan bruge tidligere teknologiske revolutioner, som industrialiseringen i midten af 1800-tallet til at forstå landvindingerne de næste år.

”Jeg synes, at det noget sludder at kalde det industri 4.0. Hele industrialiseringen handlede om effektivitet og produktivitet, men det er ikke det svære i dag og, det er ikke længere det, som virksomheder overlever eller dør på. Det absolut vigtigste fra nu af er, om du kan skabe innovation”.