AI-assistenter
Definisjon og eksempler
AI-assistenter, som ChatGPT, Siri og Alexa, er programmerte systemer designet for å lette interaksjoner mellom mennesker og digitale enheter, tilby informasjon eller utføre oppgaver. Disse assistentene har blitt integrert i våre telefoner, hjem, samt selvkjørende biler, og gjør teknologi mer tilgjengelig og interaktiv.
Bruksområder
AI-assistenter brukes i et vidt omfang for å automatisere kundeservice, forbedre brukeropplevelser, og øke tilgjengeligheten av tjenester 24/7. Verktøy som ChatGPT kan hjelpe sluttbrukeren med alt fra å sortere informasjon, gi informasjon, til mer komplekse oppgaver som programmering og bildegenerering.
Fordeler og begrensninger
For eksempel ved bruk av AI i en kundeservice chat-bot vil fordelene kunne være økt kostnadseffektivitet og forbedret kundeservice, men assistentene sliter ofte med å forstå kompleks menneskelig kontekst og kan levere varierende grad av nøyaktighet i svarene. I andre sammenhenger kan AI gi en sluttbruker et kraftig verktøy for å øke sin egen effektivitet. Samtidig er det viktig å ha et kritisk blikk, og ikke ta all informasjon assistenten gir deg for god fisk.
AI i kritiske forretningsprosesser: Industriell AI
Definisjon og eksempler
Industriell AI refererer til anvendelsen av kunstig intelligens-teknologi for å overvåke, styre og optimalisere industrielle prosesser. Disse AI-systemene er integrert i maskiner og produksjonslinjer for å forbedre effektiviteten og redusere driftskostnader.
Eksempler og bruksområder
Prediktivt vedlikehold: Mange industrielle bedrifter, inkludert de i produksjonssektoren, benytter AI for å forutsi når utstyr trenger vedlikehold eller er sannsynlig å feile. Dette reduserer nedetid og vedlikeholdskostnader betydelig. For eksempel, ved bruk av sensorer og AI-algoritmer kan en fabrikk samle og analysere data fra maskiner for å forutsi og forhindre potensielle feil før de oppstår.
Optimalisering av produksjonslinjer: AI-systemer kan også brukes til å optimalisere drift og energiforbruk i produksjonsprosesser. Ved å analysere data fra produksjonslinjene, kan AI identifisere ineffektiviteter og foreslå justeringer for å forbedre både hastighet og kvalitet av produksjonen.
Eksempler fra shippingindustrien
Ruteoptimalisering: shippingindustrien bruker AI for å analysere værdata og sjøforhold for å bestemme den mest drivstoffeffektive ruten. Dette er ikke bare kostnadseffektivt, men bidrar også til å redusere miljøpåvirkningen av fartøyene.
Lasthåndtering og logistikk: AI-teknologi hjelper til med optimalisering av lasting og lossing av skip. Ved å analysere data om lastens vekt og størrelse, samt kaiplassering, kan AI-systemer planlegge og utføre lasteprosesser på en måte som maksimerer effektiviteten og sikkerheten.
Fordeler og utfordringer
Fordelene med industriell AI inkluderer forbedret driftseffektivitet, reduserte kostnader og økt produksjonskvalitet. Disse systemene tillater bedrifter å gjøre mer informerte beslutninger basert på dataanalyse og innsikt som ellers ville vært utilgjengelige. Imidlertid medfører implementeringen av disse teknologiene også utfordringer som behovet for store datamengder av høy kvalitet, samt risiko for datasikkerhet og jobbdisrupsjon.
Konklusjon
Kunstig intelligens representerer både enorme muligheter og utfordringer. Forståelsen av AI's potensiale og begrensninger er avgjørende for å maksimere fordelene mens vi navigerer i risikoene det medfører. Ved å fortsette å utforske og implementere AI på riktig måte, kan vi sikre at teknologien både forbedrer vår hverdag, og fungerer som en kraftfull driver for forretningsinnovasjon.
Forfatter
Christoffer Haukås, Executive Advisor i twoday
Kontakt oss i dag for en uforpliktende prat om AI