PwC-podden: AI - fra ide til produksjon

Gjester i PwC-podden:

Kjetil Åmdal-Sævik, Data Science Manager i Kolonial.no.
Aurora Voje: Senior Manager Data Science i PwC

Maskinlæring er systemer vi har utviklet som hjelper oss å utføre oppgaver. For eksempel å predikere noe i lang tid fremover, eller spille sjakk. 

Maskinlæring foreslår hva kunder trenger

– Maskinlæring lærer av data. De sorterer data og finner likhetstrekk. De kan også klassifisere noe. Er det bilde av en katt eller ikke? , forteller Aurora Voje.

– Kolonial.no bruker AI for å løse problemer. Du gir data inn og så får du data ut. Når vi skal finne ut hvilke ruter vi skal kjøre– for at bilen skal kjøre minst for å få levert alle varene. Og å foreslå hvilke varer du kanskje trenger. På bakgrunn av hva kunder har kjøpt før, så foreslår algoritmen hva andre kunder trenger, sier Åmdal-Sævik

9 av 10 AI-prosjekter lykkes ikke

– Mye av grunnene til at AI-prosjekter ikke lykkes, er at det er for dårlig organisering. Eller at det ikke er gode nok data, sier Voje. 

Slik kan du lykkes med AI

– Europa henger litt etter USA og Kina på AI. Men mange bedrifter har disse initiativene. Vårt oppdrag er å fortelle bedriftene hvordan unngå fallgruvene, sier Voje.

Det mest åpenbare er å se til andre, for eksempel om du driver nettbutikk. 

Produktanbefaling, ruteforslag er ikke noe nytt. Mange prosesser lar seg effektivisere av kunstig intelligens. Du må ha gode data, så må du gjøre en jobb for å få de til å være representative. 

Derfor lykkes Kolonial.no

– Vi har et data team som bygger AI-delen med flere data scientists. Så har vi analytikere, analytic engineers. Vi har plantet folk strategisk rundt i selskapet sånn at utviklerne skal sitte tett på produksjonen. Det er høy sannsynlighet for at du løser feil problem på feil måte om du setter AI bort til en IT-avdeling, forteller Åmdal-Sævik. 

– AI er også innovasjon og skal forenkle livene våre. Det at du kan vise ansiktet ditt til telefonen løser et behov som vi ikke visste vi hadde. Tror Kolonial.no lykkes også fordi de er en liten bedrift og ikke en tung organisasjon som trenger lengre tid, sier Aurora Voje.