Samarbejde
Et godt samarbejde udvikler medarbejdere og virksomheder i en positiv retning. Få inspiration og viden til at udvikle samarbejdet i samarbejdsudvalg, bestyrelser og europæiske samarbejdsudvalg.
Arbejdsmiljø
Et sikkert og sundt arbejdsmiljø - både fysisk og psykisk - er afgørende for at have det godt som menneske og medarbejder. CO-industri arbejder for et godt arbejdsmiljø gennem BFA Industri.
Tillidsvalgte
Bliv klogere på valg af tillidsvalgte, deres opgaver, uddannelse og muligheder. Det gælder tillidsrepræsentanter, arbejdsmiljørepræsentanter, medarbejdervalgte i bestyrelser og ESU-repræsentanter.
ARTIKLER & NYHEDER
Kunstig intelligens – din digitale værktøjskasse
Dorthe Kragh
28. oktober 2024
Anders Kofod-Petersen lægger ud med et dementi – der er ikke noget mystisk ved kunstig intelligens (AI).
”Nogle har den opfattelse af kunstig intelligens som enten noget, der kommer og løser alle vores problemer ved et tryk på en knap, eller også kommer det og spiser os. Begge dele er selvfølgelig en fis i en hornlygte. Kunstig intelligens er en værktøjskasse som alle andre værktøjskasser. Den er bare digital,” siger han.
Anders Kofod-Petersen er cand.scient. i datalogi og dr.scient. i kunstig intelligens og holdt oplæg på TekSam Årsdag om kunstig intelligens, og hvilke potentialer og udfordringer der er knyttet til brugen af den.
MEGET MERE END CHATGPT
Kunstig intelligens skal betragtes som en værktøjskasse, som indeholder forskellige værktøjer, der er velegnede til at løse en række problemer. Og det er meget mere end ChatGPT, som er utroligt kedeligt, fastslår han.
”Når man skal skrue en skrue i, så skal man forholde sig til, om det er en stjerneskrue eller en unbrako, som man er ved at skrue i, og tage det rigtige værktøj op af værktøjskassen. Det er fuldstændig det samme med andre problemer. Man skal tage det rigtige værktøj op af AI-værktøjskassen,” siger han.
I dag er omkring 87 procent af alle AI-projekter Machine Learning-projekter, som basalt kan bruges til at finde mønstre, forudsige mønstre og tage beslutninger på baggrund af den viden. Netop den evne til at finde mønstre gør Machine Learning velegnet til at løse nogle af de problemer, som vi mennesker slås med i dag. Vi er eksempelvis gode til at konstruere mønstre, men dårlige til at genkende dem, vi er dårlige til at risikovurdere – vi er bange for at flyve, men tager gerne bilen til lufthavnen, selv om det er meget farligere, og vi er dårlige til at videregive tavs viden som for eksempel, hvordan man i praksis cykler.
Ifølge Anders Kofod-Petersen handler den nye teknologi altså meget om at bruge den til at løse de gode problemer. Og gode problemer er, mener han, der, hvor vi har brug for kognitiv støtte.
Som eksempler peger han på armbåndsuret og kalenderen som to af de vigtigste værktøjer til at støtte vores kognition, altså vores evne til at tilegne os viden.
”Vi skal finde nogle ting, som vi ikke er så gode til,” siger han.
To ting, som vi mennesker ikke er gode til, er logistik og sagsbehandling. Undersøgelser viser nemlig, at mange kommuner taber klagesager, fordi de formelle krav ikke er overholdt, og cirka halvdelen af alle lastbiler kører tomme rundt. Her kan AI bruges til at fange de formelle fejl, ligesom AI er særligt velegnet til at løse logistikproblemer.
POTENTIALET ER ENORMT
AI byder altså på mange muligheder for at løse de gode problemer, som vi mennesker ikke selv er gode til at løse. Samtidig er potentialet for forskellige løsninger enormt.
”Der er et ikke kvantificerbart enormt potentiale for optimering. Det er typisk det, vi gør først. Vi gør det, som vi altid har gjort, vi gør det bare lidt hurtigere og mere effektivt. Og så er der et endnu større potentiale for at gøre tingene anderledes. For meget af det, vi gør, gør vi, fordi vi altid har gjort det sådan,” siger han.
Men der er også udfordringer forbundet med AI, og ifølge Anders Kofod-Petersen så er den største udfordring, at vi mennesker ikke er særlig gode til at vide, hvad vi ikke er gode til.
”Kunstig intelligens er en værktøjskasse, og ligesom vi godt selv kan hænge et billede op eller male en liste, så er der tidspunkter, hvor man skal ringe til en professionel,” fastslår han.
Og endelig så skal vi vænne os til, at kunstig intelligens er en eksperimenterende verden, hvor vi bliver nødt til at eksperimentere hele tiden, fordi verden omkring os forandrer sig hele tiden, og nye problemer opstår.
FØR OG EFTER CHATGPT
En af dem, som ikke er bange for at eksperimentere, er Thomas Terney. Han har en ph.d. i kunstig intelligens og er iværksætter og direktør i Athlee, som laver video-feedback-løsninger til svømmere. På TekSam Årsdag fortalte han om, hvordan virksomhederne kommer i gang og får succes med AI.
Og han er en af dem, som bestemt ikke finder ChatGPT kedelig.
”Jeg kan trække en streg i sandet mellem før og efter ChatGPT og Gemini i min virksomhed,” fortæller han.
Thomas Terney har blandt andet brugt AI til at forstå og forbedre samarbejdet med en influencer. Gemini hjalp med at analysere hans virksomheds hjemmeside, og han bad den komme med forslag til, hvad de skal fokusere på, når de laver Instagram-opslag.
”Bagefter gjorde jeg det, som jeg tror, at vi kommer til at arbejde meget med i virksomhederne. Jeg spurgte Gemini forud for mit møde med Instagram-eksperten: ’Hvad er de fem spørgsmål, som jeg skal stille vedkommende?’ Og så vendte jeg den om: ’Hvad er de fem spørgsmål, som hun vil stille mig?’ Der kan jeg mærke, at der sker noget. Jeg kan simpelthen bruge det til at facilitere en dialog, fordi jeg forstår hendes verden bedre, end jeg nogensinde har gjort før,” forklarer han.
I dag bruger han løbende de to modeller til at forbedre kommunikationen i sin virksomhed, så de får meget mere ud af møderne. Hele dagen har han ChatGPT kørende på den ene side af skærmen, og han spørger den hele tiden om alt muligt.
”Det har accelereret vores samarbejde, fordi jeg nu har en personlig assistent, som jeg før et møde kan spørge: Hvad er det for en verden, og hvad er det for nogle begreber de bruger?” siger han.
På samme måde har han brugt modellerne til at finde ud af, hvordan han bedst leder de forskellige typer medarbejdere han har i virksomheden.
HJÆLP TIL KOMMUNIKATION
Den største aha-oplevelse fik han dog, da han på en togrejse mellem Kolding og Fredericia fik lagt en strategi for virksomhedens markedsføring baseret på et foto fra et møde af et whiteboard med post-its.
Under rejsen uploadede han billedet til ChatGPT og bad modellen oversætte billedet til tekst. Herefter fik han ChatGPT til at sætte noterne ind en defineret ramme, som en brandingekspert har skabt. Og kort efter havde han et to siders strategidokument. Han bad den lave et script på baggrund af strategidokumentet og herefter generere en markedsføringsvideo om Athlee.
”Det er lavet på under 10 minutter. Jeg oplever, at vi har fået en kæmpe produktivitetsforøgelse i min virksomhed. Og jeg tror, at vi står over for en større revolution i måden, vi kommunikerer mellem mennesker. Vi har simpelthen fået et værktøj, der kan hjælpe os til at forstå hinanden bedre,” siger Thomas Terney.
VIL DU VIDE MERE?