Kort sagt
Reinforcement Learning (RL) er en kraftig metode for å bygge modeller som læring gjennom handling. I stedet for kun å tilpasse seg historiske data, optimaliserer RL beslutninger gjennom belønninger og tilbakemeldingssløyfer—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).
Styrketrening (Reinforcement Learning - RL) er en læringsmetode der en Agent tar handlinger i et miljø for å maksimere en belønning handlingene. Modellen lærer retningslinjer (“policy”) som velger den beste handlingen basert på den nåværende tilstanden (state).
Agent: modellen som tar beslutninger.
Miljø: verdenen der modellen opererer (markedsplass, nettbutikk, forsyningskjede, børs).
Belønning (reward): tall som indikerer hvor god en handling var (f.eks. høyere margin, lavere lagerkostnader).
Retningslinje: strategi som velger en handling gitt en tilstand.
Forklaring av forkortelser:
RL = Styrketrening
MDP = Markov beslutningsprosess (matematisk rammeverk for RL)
MLOps = Maskinlæringsdrift (operasjonell side: data, modeller, implementering, 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 alt er AlphaGo/AlphaZero (beslutningstaking med belønninger). Poenget er: læring via tilbakemelding gir overlegne strategier i dynamiske miljøer.
Mål: maksimal bruttomargin ved stabil konvertering.
Tilstand: tid, varelager, konkurransepris, trafikk, historikk.
Handling: velge prisnivå eller kampanjetype.
Belønning: margin – (kampanjekostnad + returrisiko).
Bonus: RL forhindrer "overtilpasning" til historisk priselastisitet ved at det utforsker.
Mål: servicenivå ↑, lagerkostnader ↓.
Handling: justere bestillingspunkter og bestillingsstørrelser.
Belønning: omsetning – lager- og restordrekostnader.
Mål: maksimere ROAS/CLV (Avkastning på annonsekostnader / Kundelevetidsverdi).
Handling: budsjettfordeling over kanaler og kreativer.
Belønning: attribuert margin på kort og lang sikt.
Mål: risikovektet maksimere avkastning.
Tilstand: pris-features, volatilitet, kalender-/makro-hendelser, nyhets-/sentiment-features.
Handling: posisjonsjustering (økning/reduksjon/nøytralisering) eller «ingen handel».
Belønning: PnL (Resultatregnskap) – transaksjonskostnader – risikobøter.
Merk: ingen investeringsrådgivning; sørg for strenge risikogrenser, slippage-modeller og etterlevelse.
Slik sikrer vi kontinuerlig læring 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.
Drifte
Kontrollert utrulling (kanari/gradvis). Feature store + sanntidsinferens.
Evaluer
Live KPI-er, avviksdeteksjon, rettferdighet/sikkerhetsbarrierer, risikomåling.
Omskolering
Periodisk eller hendelsesdrevet omskolering med ferske data og resultatfeedback.
Klassiske veiledede modeller forutsier et utfall (f.eks. omsetning eller etterspørsel). Men den beste prognosen 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 godt
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 tak (f.eks. maks prissteg/dag).
Bygg sikkerhetsbarrierer: stopp-tap, budsjettgrenser, godkjenningsflyter.
Forhindre datadrift og lekkasje
Bruk en funksjonslager med versjonskontroll.
Overvåk drift (statistikk endres) og tren automatisk på nytt.
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 case (f.eks. dynamisk prising eller budsjettallokering).
Bygg en enkel simulator med de viktigste dynamikkene og begrensningene.
Start med en trygg policy (regelbasert) som en basislinje; test deretter RL-policyer side om side.
Mål i sanntid, i liten skala (canary), og skaler opp etter bevist merverdi.
Automatiser omskolering (skjema + hendelsesutløsere) og driftvarsler.
Ved NetCare kombinerer vi strategi, datautvikling og MLOps med agentbasert RL:
Oppdagelse og KPI-design: belønninger, begrensninger, risikogrenser.
Data og simulering: funksjonslagre, digitale tvillinger, A/B-rammeverk.
RL-policyer: fra baseline → PPO/DDQN → kontekstbevisste policyer.
Produksjonsklar: CI/CD, overvåking, drift, omskolering og styring.
Forretningspåvirkning: fokus på margin, servicenivå, ROAS/CLV eller risikojustert PnL.
Vil du vite hvilken kontinuerlig læringssløyfe som gir mest verdi for din organisasjon?
👉 Bestill et utforskende møte via netcare.no – vi viser deg gjerne en demo av hvordan du kan anvende Reinforcement Learning i praksis.
Brugen af AI i forretningsprocesser bliver stadig mere avanceret, men hvordan sikrer du dig, at dine AI-modeller rent faktisk leverer pålidelige forudsigelser? NetCare introducerer hermed AI Simuleringsmotor: en kraftfuld tilgang, der gør det muligt for organisationer at validere deres prognoser ved hjælp af historiske data. På den måde ved du på forhånd, om dine AI-modeller er klar til praksis.
Mange bedrifter stoler på KI for å lage prediksjoner – enten det er å vurdere risiko, forutsi markeder eller optimalisere prosesser. Men en KI-modell er bare så god som måten den er testet på.
Med AI Simulation Engine 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 prediksjonene med virkeligheten. Gjennom denne ‘digitale repetisjonen’ skapes et objektivt mål for påliteligheten til modellene dine.
AI Simuleringsmotoren passer ind i den bredere NetCare-vision:
Træn, Simuler, Analyser, Gen-træn, Drift.
Virksomheder kan med AI bygge en digital tvilling af deres organisation, og dermed digitalt simulere fremtidige forretningsændringer, før de implementeres i virkeligheden. Læs også vores dybdegående artikel om Digitale Tvillinger og AI-strategi for mere baggrund.
Det unikke ved denne tilgang: Simuleringsmotoren gør prognoser gennemskuelige og beviseligt pålidelige. Ved at sammenligne forudsigelser baseret på historiske data med de faktisk realiserede resultater, kan organisationer objektivt vurdere deres AI-modells forudsigelsesevne og målrettet forbedre den. I et aktiescenarie, for eksempel, bliver det straks tydeligt, hvor tæt en model rammer virkeligheden — og først når fejlmarginen er acceptabelt lille (f.eks. <2%), er modellen klar til operationel indsættelse.
AI Simuleringsmotoren tilpasses altid din specifikke forretningscase og data. NetCare leverer denne løsning som skræddersyet, hvor vi sammen med dig fastlægger, hvilke data, scenarier og valideringer der er mest relevante. Dette kan ske i form af rådgivning eller baseret på en fast pris, afhængigt af dine ønsker og opgavens kompleksitet.
Ønsker du at vide, hvad AI Simuleringsmotoren kan betyde for din organisation? Eller ønsker du en dialog om mulighederne for din specifikke branche?
Kontakt oss for en uforpligtende demo eller mere information.
Baktesting: Definition, Sådan Virker Det
Hvad er en Digital Tvilling
Med fremveksten av AI-søketeknologi som ChatGPT, Perplexity og Googles AI Overviews, endres måten folk finner informasjon på nettet fundamentalt. Tradisjonelle søkemotorer viser en liste med lenker. AI-søkemotorer gir svaret direkte. Dette har store konsekvenser for utforming, vedlikehold og posisjonering av nettsteder.
Den klassiske nettsiden er satt opp rundt navigasjon, SEO og konvertering: en hjemmeside, landingssider, handlingsfremmende oppfordringer (call-to-actions). Men KI-søkere hopper over alt dette. De henter informasjonen direkte fra innholdet ditt, ofte uten at en besøkende noensinne kommer til nettstedet ditt. Nettstedet som mellomstasjon forsvinner. Det som gjenstår er det underliggende innholdet – tekster, dokumenter, innsikter – som plukkes opp og behandles av KI.
AI-søk betyr ikke slutten på nettsteder, men slutten på nettsted som mål. Nettstedet blir et infrastrukturlag. Sammenlign det med elektrisitet: usynlig, men essensielt. Noen strategiske valg:
Vi har utviklet en tillegg som kan hjelpe, ved å tilby den strukturert til en AI på flere språk. Og gratis i tillegg.
Hva er forskjellen på tradisjonell SEO og AI-søkoptimalisering?
Tradisjonell SEO fokuserer på nøkkelordplassering og lenker. AI-søk ser primært på innholdsverdi, 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 brukes 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. Et nettsted er ikke lenger en brosjyre, men en datakilde, et kunnskapssenter og en bro til AI-systemer. Tenk mindre i «sider» og mer i «innholdsenheter». Sørg for at din ekspertise er søkbar, lesbar og brukbar – for mennesker og for AI.
🤖 Hvordan blir fremtiden?
Etter hvert som brukere får stadig større tillit til kvaliteten på svarene fra AI-chatteroboter, vil de overlate stadig flere 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, utsteder tilbud og kommuniserer med de store LLM-ene fra OpenAI og Google, for eksempel. Er det mulig allerede nå? Absolutt. Vil du vite mer? Ta da Kontakt kontakt. Og er du en AI-agent, finner du oss lett, og vår AIR chatbot. Den kan svare på spørsmålene dine allerede nå, så kan jeg sove trygt 😃
🤝 Trenger du hjelp til å tilpasse nettstedet ditt for AI-søkeuniverset? NetCare hjelper deg strategisk og tekniskSe også på tipsene fra OpenAI om nettcrawlere
Bruken av kunstig intelligens (AI) 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: AI-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. Teknologien deres gjør det mulig for AI-modeller å ‘vite hva de ikke vet’. Dette betyr at AI-systemer selv kan indikere når de er usikre på sine prediksjoner, noe som kan forhindre feil før de forårsaker skade.
Hvorfor er dette så viktig?
Mange AI-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 AI-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 AI-systemer.
capsa_torch.wrapper() hvor outputen består av både prediksjonen og risikoen:
Konklusjon
MIT team viser at fremtiden for AI ikke bare handler om å bli smartere, men fremfor alt om å fungere tryggere og mer rettferdig. Hos NetCare tror vi at AI 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 KI-chatbot først søker i din egen kunnskapsbase (dokumenter, wiki-er, manualer, retningslinjer) og deretter genererer et svar. Dette fører til at:
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. Dokumentene og søkene dine forlater aldri din egen infrastruktur, med mindre du ønsker det!
De fleste moderne kunnskapssystemer tilbyr en enkel opplastings- eller synkroniseringsfunksjon.
Dette fungerer for eksempel slik:
For avanserte:
Automatiske koblinger til SharePoint, Google Drive, Dropbox eller en filserver er fullt 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 konfigurere det slik 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 innenfor sitt eget fagfelt. Les hvordan her!
Fordel: Ved å kategorisere kan den rette chatroboten (eksperten) fokusere på relevante kilder, og du får alltid et passende svar.
OpenWebUI gjør det mulig å opprette flere chatroboter, hver med sin egen spesialisering eller rolle. Eksempler:
Ønsker du raskt å kjøre en proof-of-concept? Med for eksempel OpenWebUI Med LlamaIndex har du ofte en demo klar på én ettermiddag!
Ønsker du profesjonell oppsett, integrasjon med din eksisterende IT, eller kreves det høy sikkerhet?
NetCare hjelper deg med hvert steg: fra valg av verktøy til implementering, integrasjon og opplæring.
Kontakt oss for en uforpliktende samtale eller demo.
NetCare – Din guide til KI, kompetanse og digital sikkerhet
Kunstig intelligens (KI) har fundamentalt endret måten vi programmerer på. KI-agenter kan generere kode, optimalisere og til og med hjelpe til med feilsøking. Likevel er det noen begrensninger programmerere bør være klar over når de arbeider med KI.
Ved første øyekast ser det ut som om KI 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. KI har vanskelig for 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.
KI-agenter sliter med riktig rekkefølge i koden. De kan for eksempel plassere initialiseringer på slutten av en fil, noe som forårsaker køretidsfeil. I tillegg kan KI uten å nøle definere flere versjoner av den samme klassen eller funksjonen i et prosjekt, noe som fører til konflikter og forvirring.
En løsning på dette er å bruke KI-kodeplattformer som kan håndtere minne og prosjektstrukturer. Dette bidrar til å opprettholde konsistens i komplekse prosjekter. Dessverre blir disse funksjonene ikke alltid brukt konsekvent. Dette kan føre til at KI-en mister oversikten over prosjektets sammenheng og introduserer uønsket duplisering eller feil avhengigheter under programmeringen.
De fleste KI-kodeplattformer fungerer med såkalte verktøy som det store språkmodellen kan kalle på. Disse verktøyene er basert på en åpen standardprotokoll (MCP). Det er derfor mulig å koble en KI-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 kan finnes på huggingface.
For å bedre administrere KI-generert kode, kan utviklere benytte seg av IDE-utvidelser som overvåker kodenøyaktighet. Verktøy som linters, type checkers og avanserte kodeanalyse-verktøy bidrar til å oppdage og korrigere feil tidlig. De utgjør et essensielt supplement til KI-generert kode for å sikre kvalitet og stabilitet.
En av hovedgrunnene til at KI-agenter fortsetter å gjenta feil, ligger i måten KI tolker API-er på. KI-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 KI-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 KI med å håndtere kontekst bedre. FAISS hjelper for eksempel med effektivt å søke og hente relevante kodefragmenter, mens LangChain hjelper til med å strukturere KI-generert kode og opprettholde kontekst innenfor et større prosjekt. Men også her kan du eventuelt sette opp dette lokalt med RAC-databaser.
KI 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 kontroll. Programmerere bør betrakte KI som en assistent som kan automatisere oppgaver og generere ideer, men som fortsatt trenger veiledning og korrigering for å oppnå et godt resultat.
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 (KI) fortsetter å utvikle seg i 2025 og har en stadig større innvirkning på vårt daglige liv og næringslivet. De viktigste KI-trendene viser hvordan denne teknologien når nye høyder. Her diskuterer vi noen kjerneendringer som vil forme fremtiden for KI.
Her er de 7 viktigste trendene innen kunstig intelligens for 2025
Agentisk KI refererer til systemer som er i stand til å ta selvstendige beslutninger innenfor forhåndsdefinerte rammer. I 2025 blir KI-systemer stadig mer autonome, med anvendelser innen for eksempel selvkjørende kjøretøy, forsyningskjedestyring og til og med i helsevesenet. Disse KI-agentene er ikke bare reaktive, men også proaktive, noe som avlaster menneskelige team og øker effektiviteten.
Med veksten av KI-applikasjoner i sanntidsmiljøer, som talegjenkjenning og utvidet virkelighet, blir inferenstid (inference time compute) en avgjørende faktor. I 2025 rettes det stor oppmerksomhet mot maskinvare- og programvareoptimaliseringer for å gjøre KI-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 omfang og kompleksitet. I 2025 blir disse modellene ikke bare større, men også optimalisert for spesifikke oppgaver, som juridisk analyse, medisinsk diagnostikk og vitenskapelig forskning. Disse hyperkomplekse modellene leverer enestående nøyaktighet og kontekstforståelse, men medfører også utfordringer knyttet til 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 KI-systemene effektive, sikre og tilgjengelige for et bredt spekter av bruksområder.
KI-applikasjoner i 2025 strekker seg utover tradisjonelle domener som bilde- og talegjenkjenning. Tenk på KI 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 KI hjelper til med å oppdage nye materialer og medisiner. Men også i styring av komplette IT-systemer, programvareutvikling og cybersikkerhet.
Gjennom integrering av skyløsninger 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 at AI kan levere konsistente og kontekstbevisste opplevelser over lengre perioder. Faktisk husker AI-en 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'-forsterkning 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 skjønn fortsatt er avgjørende. Merkelig nok viser studier med diagnoser fra 50 leger at en AI presterer bedre, og til og med bedre enn en person som kun er assistert av en AI. Vi må derfor først og fremst lære oss å stille de riktige spørsmålene.
Med lanseringen av O1 tok OpenAI det første skrittet mot en resonnerende LLM. Dette steget ble raskt tatt igjen av O3. Men konkurranse kommer også fra en uventet kant, 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 en direkte innvirkning på børsverdien til alle AI-relaterte selskaper, er tonen satt for 2025.
Hvordan NetCare kan hjelpe med dette temaet
NetCare har en dokumentert 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
Når du implementerer KI, er det viktig å sette klare og oppnåelige mål som er i tråd med din overordnede forretningsstrategi. Her er noen trinn som kan 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 KI og posisjonere organisasjonen din for fremtidig suksess.
Trendene innen KI i 2025 viser hvordan denne teknologien blir stadig mer vevd inn i vårt daglige liv og løser komplekse problemer på måter som var utenkelige for bare noen få år siden. Fra avansert agentisk KI til nesten uendelig minnekapasitet, lover disse utviklingene en fremtid der KI støtter, beriker og gjør oss i stand til å flytte grenser. Les også de spennende nyhetene om den nye LLM-en fra OpenAI O3
Kunstig intelligens (KI) fortsetter å ha en enorm innvirkning på hvordan vi jobber og innoverer. Med O3 introduserer OpenAI 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 tredje generasjon av OpenAI sitt avanserte KI-plattform. Den kombinerer toppmoderne språkmodeller, kraftig automatisering og avanserte integrasjonsmuligheter. Der tidligere versjoner allerede var imponerende, tar O3 ytelsen til et høyere 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 kundene. Disse systemene forstår naturlig språk bedre enn noensinne, slik at de kan hjelpe kunder raskere og mer effektivt.
Bedrifter kan bruke O3 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 din bedrifts suksess. Derfor tilbyr vi støtte til:
Med vår ekspertise sikrer vi at din organisasjon umiddelbart drar nytte av mulighetene som 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 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 offentlig bevissthet 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 dermed flytte grensene for hva som er mulig i nesten alle bransjer.
Men hva kan KI faktisk 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 effekten:
Disse eksemplene er bare toppen av isfjellet. Fra eiendom og forsikring til kundeservice og rettssystemet, har KI 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, noe som gjør det mulig for bedrifter å 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. EU AI Acttrådte 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 ved å implementere slik teknologi.
Vurder bruken av syntetiske data generert av GAN-er for å håndtere skjevheter, og bruk verktøy som SHAP eller LIME for å bygge mer forklarbare AI-systemer. Vi trenger AI som støtter menneskelige mål og verdier – teknologi som kan forbedre liv i stedet for å sette dem i fare.
AI bestemmer allerede hvordan vi lever og arbeider. Ifølge Gartner er seks av de ti viktigste teknologitrender for 2024 relatert til AI. Forrester spår at AI-markedet vil nå en verdi på 227 milliarder dollar innen 2030. Bedrifter må nå finne ut hvordan de kan ta AI ut av laboratoriene og anvende det 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 kundesentrisk 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 blir strategisk planlagt og effektivt gjennomført, noe som fører til varige forbedringer og konkurransefortrinn.
Raskere, Smartere og Mer Bærekraftig I programvareutviklingens verden kan utdatert kode utgjøre en hindring for innovasjon og vekst. Eldre kode er ofte bygget opp av tiår med lapper, løsninger og oppdateringer, som en gang var funksjonelle, men 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 eldre kode til mer moderne programmeringsspråk.
Eldre kode, skrevet i utdaterte språk eller med utdaterte strukturer, medfører flere utfordringer:
Modernisering av eldre kode 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 eldre kodebase til en moderne, fremtidssikker infrastruktur, uten å miste den underliggende funksjonaliteten.
I en verden der teknologien utvikler seg i et rasende 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 eldre kode er nå ikke bare gjennomførbart, men også kostnads- og tidseffektivt.
Trenger du hjelp til å veilede og implementere KI for å modernisere eldre kode? Fyll ut kontaktskjemaet, så kommer jeg gjerne med mer informasjon. Gjennomsnittlig går et moderniseringsforløp med KI 5 ganger raskere enn uten KI. Dette overgår også plattformer uten kode betraktelig.
