Der er en travl summen hos danske 2021.AI, da Computerworld besøger virksomheden på Østerbro i København.
2021.AI arbejder med machine learning og teknologier til data science og rådgiver samtidig om mulighederne inden for kunstig intelligens.
Det er - som du måske har opdaget - nogle af de hotteste områder i it-industrien i disse år.
Stifter og direktør Mikael Munck er tidligere CIO i Saxo Bank og blev i 2012 blev kåret som Årets CIO i Danmark. Samtidig er tidligere CIO i DSB, Martin Börjesson, for nylig blevet partner i 2021.AI, der nu har over 20 medarbejdere og i øjeblikket søger endnu flere.
Læs mere her: Tidligere it-topchefer fra Saxo Bank og DSB klar med stor dansk it-satsning: Satser massivt på kunstig intelligens
Mikael Munck forklarer, hvorfor områder som kunstig intelligens, machine learning og data science pludselig er blevet yderst hotte emner i mange danske virksomheder.
"Vi startede denne her virksomhed, da det gik op for os, at der var en række udviklings-problemstillinger, som havde nået et kompleksitetsniveau, hvor det var svært at løse det med traditionel programmering."
"En udvikler kan ikke forstå alt og alle sammenhænge. Jo flere komponenter, der er, og jo mere intelligens, du ønsker at få ud af dine løsninger, jo værre bliver det," forklarer Mikael Munck.
Projekterne når ikke i mål
Han tilføjer, at mange danske virksomheder måske nok taler om kunstig intelligens, men at ganske få formår at føre projekterne helt i mål.
"Agendaen om kunstig intelligens er god for os alle, for det åbner vores tankesæt. Men i langt de fleste tilfælde bliver det kun ved inspirationen - man kommer ikke rigtig i gang."
Mikael Munck forklarer, at der er flere årsager til, at denne type it-projekter ikke når at blive sat i produktion:
"Langt de fleste af de ting, der kommer i gang, ender med kun at være eksperimenter. Der er nogenlunde enighed om, at mellem 80 og 90 procent af det, der igangsættes inden for machine learning og data science, forbliver eksperimenter."
"Mange gange mangler man at tænke hele værdikæden igennem, og værdikæden slutter først, når man er i produktion," siger Mikael Munck.
Vi taler om kvantespring
Martin Börjesson forklarer, hvorfor alle virksomheder efter hans mening bør overveje mulighederne med kunstig intelligens og machine learning:
"Der er et enorm potentiale. Vi taler ikke om små forandringer og forbedringer - det vil være store kvantespring."
2021.AI, der både har en teknologisk platform og arbejder med rådgivning, er allerede godt i gang på det danske marked, og virksomheden har nu flere kunder på C20-listen.
Læs mere her: Tidligere it-topchefer fra Saxo Bank og DSB klar med stor dansk it-satsning: Satser massivt på kunstig intelligens
Flere kendte profiler på området er med i bestyrelsen og som rådgivere - heriblandt dr. Danny Lang, der er ansvarlig for kunstig intelligens i Unity, Henrik Von Scheel (en af 'founding fathers' af Industri 4.0, direktør mv.), professor Anders Kofoed-Petersen fra Alexandra Instituttet og Peter Søndergaard fra Gartner.
Her er kunstig intelligens relevant
På hvilke områder er det særligt relevant at arbejde med kunstig intelligens og machine learning?
"Hvis du har et vist niveau af data, er det relevant, men det er ikke kun niveauet af data, det handler om. Det er også, hvor gode dine data er, og at du har kreativitet omkring data. Men det er dybest set relevant alle steder, hvor der er en problemstilling, der kan optimeres," siger Mikael Munck.
"Nogle af de virksomheder, vi taler med, ønsker at bruge machine learning i deres produktion. Andre bruger det til support - eksempelvis til noget så simpelt som at klassificere og prioritere emails."
Læs også: Den vigtigste pointe om kunstig intelligens: Sådan kommer du i gang
Hvordan adskiller de her løsninger og projekter sig fra traditionel business intelligens?
"Det ret simple svar på det er, at BI er bagudskuende. Du reagerer på noget, der er sket. Med data science og de andre teknologier forsøger man at kigge frem. Man kigger på, om der er noget, man kan forudse."
"Så vi går fra at have været vant til at kigge bagud på vores data til, at vi skal vænne os til at kigge frem - vi skal ændre adfærdsmønstre. Det er en helt anden måde at tænke på i virksomheden."
Sådan kommer du i gang
Hvor begynder man arbejdet med kunstig intelligens?
"Man skal finde nogle use cases. Man skal vælge noget, der ikke er for komplekst, og så tage det i produktion."
"Nogle gange har man måske så svært ved selv at kunne se, hvilke use cases, der er lettest at gå i gang med eller giver mest værdi. Der tilbyder vi et samarbejde omkring denne mapping af de muligheder, der er, prioriteringen af dem og så endelig at lægge en strategi for området."
"Den lidt mere progressive vej er, at man sætter en hel agenda omkring det her. Her spørger man sig selv, hvad det betyder for virksomheden og for industrien - og hvordan man kan blive ledende på området," forklarer Mikael Munck.
"Man skal så også have en digital strategi, der understøtter, at man gå i denne her retning," tilføjer Martin Börjesson.
"Det er ikke en traditionel it-strategi, det er en digital strategi, hvor det handler om at gentænke virksomheden i den digitale tidsalder, som nu også indeholder AI."
Mikael Munck understrejer, at de mest fremadsynede virksomheder satser på at tilbyde kunstig intelligens og machine learning som services til deres samarbejdspartnere, kunder eller underleverandører.
Stærke business cases
Hvordan ser den typiske business case ud med kunstig intelligens og machine learning i forhold de andre typer af it-projekter, man også kunne vælge at sætte gang i?
"Der er ingen tvivl om, at den typiske AI business case er helt fantastisk, hvad angår de lavthængende frugter. Der er nogle enorme gevinster at hente," lyder det fra Mikael Munck.
"Dette hænger naturligvis også sammen med, at det drejer sig om nogle områder, som man ikke har kigget på før."
Læs også: Stor rapport slår fast: Så mange af dine arbejdsopgaver overtages nu af smarte it-løsninger
Giver ledelsesudfordringer
Hvordan håndterer man det som virksomhedsleder, hvis business casen er, at man kan halvere antallet af medarbejdere i en given afdeling - medarbejderne vil jo næppe være vilde med det?
"Det er en problemstilling, vi oplever, og det er noget, som den enkelte virksomhedsleder skal finde ud af at tackle."
"Ofte er man interesseret i at reducere omkostningerne, men også i at se på, hvordan man så kan bruge de ressourcer, man har i virksomheden, til at tilbyde bedre service eller noget helt andet," lyder det fra Mikael Munck.
"Det er noget, hver enkelt virksomhed må finde løsninger på, og det ville være en fejl at forsøge at ignorere det. Selv om det kan lyde lidt slidt, må man huske på, at det er en eksponentiel udvikling, der er tale om, og mange virksomheder får svært ved at overleve, hvis de ikke er med på rejsen omkring AI og machine learning."
Her skal du passe på
Er der ting, man skal være ekstra opmærksom på, hvis man vil undgå, at denne type projekter fejler?
"Det er ny teknologi og en ny måde at tænke på, men vi kan genbruge rigtig meget af det, vi har lært gennem de mange år, vi har arbejdet med teknologi og implementering af avanceret teknologi. Det er de klassiske faldgruber," siger Mikael Munck.
"Det er, hvis ikke det er forankret ordenligt i topledelsen, hvis det ikke er prioriteret på tværs af organisationen, hvis der er intern modstand, og hvis der ikke er et fleksibelt mindset og forståelse for continuously deployment. Så det er alle de klassiske parametre, der også er afgørende her."
Læs også:
Stor rapport slår fast: Så mange af dine arbejdsopgaver overtages nu af smarte it-løsninger
Kunstig intelligens vil gøre dig 40 procent mere effektiv: Se alle gevinsterne her
Den vigtigste pointe om kunstig intelligens: Sådan kommer du i gang