Maskinlæring og Kunstig Intelligens (AI)

Vi udvikler banebrydende cloud-løsninger inden for Maskinlæring og Kunstig Intelligens, herunder chatbots, intelligente agenter og prædiktive systemer. Med de rette træningsdata kan maskinlæringssystemer lære af historiske data for at forudsige usete mønstre.

Hvad er Kunstig Intelligens?

Kunstig Intelligens er et bredt felt, der fokuserer på at muliggøre, at computere kan efterligne menneskelig adfærd. To områder inden for AI er særligt relevante for virksomheder: Maskinlæring og Generativ AI.

Hvad er Maskinlæring?

Maskinlæringsløsninger analyserer historiske data for at udtrække mønstre kendt som modeller. Disse modeller er komplekse, automatisk oprettede programmer bestående af millioner eller milliarder af sammenkoblede regler, hver med en numerisk vægt. I modsætning til menneskeskabte programmer fanger maskinlæringsmodeller indviklede datamønstre, som mennesker ikke kan opdage. Disse modeller anvendes på nye data for at træffe beslutninger.

Maskinlæring er typisk forbundet med behandling af databasedata eller billeder, snarere end at engagere sig i naturlige sprogkonversationer drevet af Generativ AI (se nedenfor).

Er Maskinlæring nyt?

Nej, Maskinlæring har eksisteret i årtier. Det er en moden teknologi med bredt tilgængelige, færdiglavede værktøjer.

Hvornår skal man bruge Maskinlæring?

Et Maskinlæringssystem er helt afhængigt af de data, der gives til det under træning, såsom virksomhedens databaser eller billeder. Det er effektivt kun når træningsdataene indeholder svar på de stillede spørgsmål, og systemet kan matche disse svar præcist. Maskinlæring er gavnligt i specifikke domæner.

At integrere maskinlæring i en organisation involverer ofte at eksperimentere med datasæt og opgaver for at identificere optimale kombinationer. Vi anbefaler at starte med en prototype: vælg en opgave, byg systemet, definer præstationsmetrikker og evaluer dets kapabiliteter. Derefter kan prototypen forfines ved at teste forskellige datasæt, spørgsmål og algoritmer. Find dit sweet spot givet dine data, forretningsudfordringer og ressourcer. Herefter kan et produktionsniveau maskinlæringssystem designes og implementeres.

Er Maskinlæring det samme som Kunstig Intelligens?

Teoretisk set er Maskinlæring en underkategori af AI. Men i praksis fungerer det som et uafhængigt felt.

Hvordan skabes Generative AI-modeller?

Generativ AI udnytter maskinlæring til automatisk at skabe Store Sprogmodeller (LLMs) ved at analysere billioner af ord. Disse modeller trænes til at udføre én opgave: at identificere det bedste næste ord for at fortsætte en forespørgsel lavet af en bruger. At bygge sådanne modeller kræver titusinder af kraftfulde servere, der arbejder i uger eller måneder, hvilket koster millioner af dollars. Når de er udviklet, muliggør LLM'er menneskelignende samtaler ved at fortolke tekst på et grundlæggende niveau.

Hvordan kan Generative AI-modeller lære mine virksomhedsdata?

Disse modeller trænes på offentlige data. Selvom de besidder omfattende viden, mangler de ofte virksomhedsspecifikke detaljer som interne manualer eller produktkataloginformation. At ændre disse modeller er prohibitively expensive, så de bruges typisk som de er. Virksomhedsspecifikke data kan inkorporeres i forespørgsler til LLM'en, enten helt eller delvist.

Hvad er AI Chatbots?

AI chatbots tilbyder en moderne, omkostningseffektiv løsning til at hjælpe medarbejdere eller kunder med at navigere i politikker, produktkataloger, vilkår og betingelser og mere. Disse chatbots udnytter Kunstig Intelligens og Generativ AI til at engagere sig i naturlige sprogkonversationer baseret på de leverede dokumenter.

Traditionelle chatbots har eksisteret i over et årti og har ofte været afhængige af foruddefinerede samtaleforløb og nøgleordsmatching. Feltet er blevet transformeret af AI chatbots drevet af Store Sprogmodeller (LLMs). LLM'er bruger enorme mængder tekstdata til at forudsige optimale svar baseret på spørgsmål og samtalehistorik. Disse AI chatbots er nemme at implementere og excellerer i at opretholde menneskelignende samtaler.

BISOT har udviklet PrivacyDocs GDPR-regulatoriske overholdelseschatbot, et offentligt tilgængeligt AI-baseret værktøj. Denne virtuelle assistent hjælper virksomheder med at diskutere GDPR-overholdelse med en AI, der har viden om GDPR-dokumentation. Den navigerer i dokumenter, identificerer manglende overholdelse, foreslår forbedringer, genererer politikker og forfiner overholdelsestekster og rapporter.

Forespørgsler som "list mine overholdelsesproblemer" besvares automatisk med imponerende nøjagtighed. Chatbot-cloudløsningen er baseret på Generativ AI og kan tilpasses til andre domæner ved at levere nye dokumenter og instruktioner.

AI Agenter

AI agenter går ud over chatbots ved ikke kun at interagere med brugere, men også lære af disse interaktioner og tage autonome handlinger. Denne hurtigt udviklende teknologi søger at tackle almindelige udfordringer og åbne nye forretningsmuligheder. Hos BISOT samarbejder vi med kunder for at udforske mulighederne for AI agenter.