Kunstig intelligens / AI

Klargør data til kunstig intelligens

Lokale data og AI - det er ikke bare "plug & play"

Lokale data og AI - det er ikke bare "plug & play"

Mange tror, at man bare kan fodre sine egne data direkte ind i AI og få gode resultater. Men virkeligheden er mere kompleks end som så.

Virksomheder, der vil bruge egne registreringer og egen viden til søgning, automatiseret analyse eller træning af AI-modeller, må ofte indse: Bare fordi du ejer dataene, betyder det ikke, at de er klar til AI.

Sandheden er, at vejen fra lokale data til en brugbar AI-løsning ofte er meget længere, end folk forventer.

Hvad står i vejen?

Ikke samlet: Data er spredt i Word-dokumenter, Excel-filer, servere, databaser, gamle CRM-systemer og ustrukturerede e-mails.
Ustruktureret: Dubletfiler, forkert navngivning og manglende opdatering.
Uden kontekst: Ingen metadata – AI ved ikke hvem, hvad eller hvornår.
Usikker adgang: Ingen kontrol med, hvem der har adgang til hvad.

Derfor virker AI ikke "bare".

Det kræver arbejde at få data op på et niveau, hvor de kan bruges til:

  1. 1 Semantisk søgning (semantic search)
  2. 2 Maskinlæring (ML)
  3. 3 Finjustering af sprogmodeller
  4. 4 Vidensplatforme og selvlærende analyse

Hvad skal der til for at gøre data klar?

1

Få overblik

Hvad har I? Hvor ligger det? Hvem bruger det?

2

Ryd op og strukturér

Saml, stram op og skab et fælles format.

3

Tilføj metadata

Skab sammenhæng: Hvad handler det om?

4

Skab sikker og let adgang

Hvor AI kan bruge det uden at kompromittere sikkerheden.

5

Beskyttelse af følsomme data

Alt arbejde skal være i overensstemmelse med GDPR og dataansvar.

Følsomme data forlader ikke huset

Når det gælder følsomme data, bør de ikke flyttes til en "cloud-tjeneste". Det er bedre, at AI kommer til dataene – og ikke omvendt.

Vi hos VITA arbejder med løsninger, hvor virksomheden har fuld kontrol over sine data.

Vi har allerede hjulpet virksomheder på Færøerne med at:

Byg vidensplatforme med egne data.

Forbered data til søgning, ML og selvlæring.

Knyt forskellige datakilder sammen til ét samlet grundlag

Det handler ikke om at have store mængder data - men den rigtige type data, som er organiseret korrekt i den rette sammenhæng.