AI (eller maskinlæring for pedantene) har blitt allemannseie. På få måneder har AI gått fra å være forbeholdt store teknologibedrifter med astronomiske budsjetter til å være tilgjengelig for den minste sykkelreparatøren på toppen av det smaleste fjellet i Lom kommune. Så lenge han har internett og ikke er opptatt med å kjøre racerbil.
Ved siden av å være motoren i ChatGPT kan AI nå for eksempel hente informasjon fra proprietære datasystemer som regnskapsprogramvare og intranett, lage illustrasjoner til landingssider, eller tilgjengeliggjøre informasjon som ellers hadde vært gjemt i offentlige arkiver.
Noen av eksemplene i denne artikkelen finnes allerede, mens andre vil relativt raskt kunne bli virkelighet med litt hjelp fra oss. De er med andre ord ikke vidløftige drømmer om noe du kanskje kan få til i framtiden, men konkrete eksempler på noe som er fullt mulig å implementere allerede i dag.
Les også: Hvordan bruke ChatGPT som kilde i innholdsmarkedsføring
Trening av AI på dine egne data
Hvis du har et regnskapssystem har du sikkert lett gjennom hauger av rapporter og grafer for å finne svar på noe styret lurer på. Men hva hvis du bare kunne stille spørsmål som “Hva var våre fem største budsjettoverskridelser i fjor?” og få svar på sekunder? En AI-algoritme kan trenes til å forstå strukturen og dataene dine egne systemer, slik at du aldri mer trenger å bruke verdifulle timer på å grave opp informasjon.
Eller hva om en nyansatt kunne spurt intranettet ditt om hvordan prosjekttilbudsmalen skal fylles ut, i stedet for deg? Tidsbesparelsen ville i mange tilfeller vært enorm. AI blir som en personlig assistent for den nyansatte som er i stand til å lete gjennom enorme mengder data på kort tid, slik at de slipper å klikke seg gjennom side på side for å finne det de leter etter.
Trening av AI på trafikkdata
AI kan trenes på analytics-data (i Google Analytics, Matomo eller andre alternativer) for å gi innsikt i nettstedsytelse. Lurer du på hvilke blogginnlegg som fungerer best blant 25-30-åringer i Oslo og hva som kjennetegner dem? Uten å vite en døyt om analyseverktøy kan du raskt få svar på slike spørsmål. Svarene du får kan deretter brukes til å lage målrettet innhold som resonnerer med spesifikke målgrupper, øke engasjement og øke salg.
Trening av AI på lovverk og vedtak
Å formidle informasjon om vedtak som angår spesifikke demografier er en stor utfordring for offentlige bedrifter. Man har jo en begrenset mengde plass på forsiden. På forbrukerens side er det ofte vanskelig å finne informasjonen de leter etter, selv når de vet akkurat hva de jakter på. AI gjør det mulig for bedrifter og enkeltpersoner å stille spesifikke spørsmål, for eksempel: “Hva er kravene for å bygge en ny garasje i Oslo?”. Et AI-verktøy kan raskt gi svar, noe som sparer tid og reduserer feil.
Eksempel: Microsoft 365 Copilot
Forslagene over krever litt utvikling før de kan eksistere, fordi algoritmene må bli trent opp på organisasjonens egne data. Vi kan programmere dem for bedriften din, men om ingen av eksemplene frister og du er på Microsoft-plattformen, er Microsoft 365 Copilot et godt valg. det et AI-drevet verktøy som allerede hjelper brukere med å utføre vanlige oppgaver som å planlegge møter, formatere dokumenter og til og med skrive e-poster. Verktøyet lærer av brukerens oppførsel og gir personlige forslag for å forbedre produktiviteten. Dette sparer tid og lar brukere fokusere på mer komplekse oppgaver.
Les også: Slik skrev jeg en artikkel sammen med ChatGPT
Eksempel: Stable Diffusion
Mange har hørt om Midjourney og DALL-E, som kan generere nye illustrasjoner og bilder ut ifra eksisterende kunst. Disse er imidlertid lukkede løsninger hvor det er vanskelig å generere konsistente illustrasjoner for f.eks. en merkevare over tid.
Da vi er glade i open source-løsninger, implementerer vi i stedet Stable Diffusion for kundene våre. Dette er open-source-varianten av bildegeneratorer, som kan lastes ned på egne servere, tweakes og læres opp. Dette er en veldig god løsning når du trenger bilder til blogg, landingssider eller andre markedsføringsmaterialer som krever et visst uttrykk som er vanskelig å få til med Midjourney og DALL-E.
Framtidseksempel: AutoGPT
Den mest hypede versjonen av verktøy som kan putte ChatGPT inn i “hva som helst” heter AutoGPT. Den krever en del teknisk ekspertise for å sette opp, men derfra har du nærmest uendelige muligheter. Utviklerne skriver at den er designet for å utvikle forretningsideer og generere inntekter, helt på egenhånd. Testere rapporterer at den fort programmerer evighetssløyfer den ikke kommer seg ut av, men når den blir mer raffinert vil den kunne fungere som en autonom assistent som kan utrette omtrent hva som helst.
Det kan tenkes at du etterhvert kan gi den et mål, som for eksempel å øke antallet følgere på sosiale medier med 10 000 i løpet av et år. Den vil deretter skape “prompts”, altså setningene vi i dag setter inn i ChatGPT manuelt, til seg selv, for å forsøke å nå det målet. Gitt at den ikke går og kjøper følgere eller begynner med innhold som ikke har noe med bedriften din å gjøre kun for å generere klikk, vil mange markedsavdelinger få et kraftig verktøy i fremtiden.
Bonus: Personlig Coaching med ChatGPT
Gjør et eksperiment. Logg inn på ChatGPT og skriv for eksempel:
“Du er en coach med 30 års erfaring med å hjelpe mennesker med å nå personlige mål. Du er en aktiv lytter, og du motiverer og utfordrer kundene dine.”
Roboten vil sannsynligvis stille deg et spørsmål om hvilket mål du ønsker å oppnå. Mater du den med et personlig mål, for eksempel basert på målene for ferdighetsutvikling dere har satt i bedriften, vil den med litt justering kunne gi hver ansatt en ukentlig plan for å kunne nå sine egne mål.
Tester du den litt selv, vil du etterhvert kunne sette opp standardiserte spørsmål som de ansatte kan stille roboten. Dette kan hjelpe ansatte med å utvikle nødvendige ferdigheter og selvtillit for å nå sine karrieremål. For eksempel kan en ansatt be om personlig coaching for å bli en mester på salgspitcher, og ChatGPT vil tilby veiledning og øvelser som er skreddersydd for å hjelpe dem med å nå dette målet.
Trenger du hjelp med å sette opp disse eller andre AI-løsninger for din bedrift, kan du gjerne ta kontakt med perandre@frontkom.com, eller sende inn en forespørsel via kontaktskjemaet vårt.
Per Andre Rønsen
Per André er Co-founder av Frontkom med 14+ års erfaring som CTO og CIO. Han har omfattende erfaring med folk og teknologi i både privat og offentlig sektor. Han er også Co-founder av Dignio Health Tech, SMSpay, Web3 entusiast og Co-pastor av 3:16. Per André skriver om CMS, headless, spennende teknologi og hvordan få tech team til å fungere optimalt.