Denne klumme er et debatindlæg og er alene udtryk for forfatterens synspunkter.
Nu er det ved at være et år siden, at ChatGPT landede med et brag og lærte millioner, hvor kraftfulde de store sprogmodeller er.
Nu hvor vi alle har fået en smagsprøve på teknologien til både private og professionelle opgaver, kan man ane omridsene af fremtiden for generativ AI.
Det er tydeligt, at generativ AI i den nuværende generelle form kan bruges meningsfuldt, mens den på andre områder endnu ikke er tilstrækkelig.
Generativ AI vil især slå ind på et spor man kunne kalde ”intelligent automation”.
Rationalet vil være at løfte produktivitet ved at automatisere og forbedre - både på en række nye områder og ved at automatisere endnu mere, hvor de kendte RPA-værktøjer allerede har været anvendt (administration, digitale services og support).
Men den vil også blive integreret i virksomheders applikationer og arbejde med virksomhedernes egne data.
Generativ AI har desuden kurs mod at løfte værdibidraget fra generiske applikationsområder som browsere og tekstbehandling.
Stor jobeffekt
RPA (robotic process automation) og efterfølgende intelligent automation slog lynhurtigt igennem, fordi vi hurtigt og for overskuelige omkostninger kunne skabe effekt.
Nu bruger vi generativ AI til at drafte tekstdokumenter, personalisere kommunikation, summere, oversætte og uddrage essens. Denne tendens vil vokse sig stærkere.
Man skal ikke kradse mange gange i mediebilledet for at få meget bombastiske meldinger om effekten af generativ AI.
Goldman Sachs vurderer eksempelvis at 300 milioner jobs på verdensplan vil møde automatisering via generativ AI.
Denne eksponering vil i overvejende grad være et supplement til jobbet med human-in-the-loop, og det vil sandsynligt kun være et lille mindretal af jobs, der helt forsvinder.
Jurister og alle andre
I den generiske variant vil generativ AI især spille en rolle i marketing, salg, service og support – altså processer som er direkte relateret til kunderne.
Men på den lange bane vil generativ AI få effekt for en lang række jobs.
Mange spår, at vi får en meget markant effekt inden for f.eks. jura og softwareudvikling. Både som supplement til og som erstatning for nuværende jobfunktioner.
Automatiseringen vil påvirke stort set alle sektorer, og meget typisk jobs, der normalt kræver højtuddannet arbejdskraft.
Ledere, administratorer, sagsbehandlere, læger, sælgere, undervisere, it-udviklere og mange flere faggrupper får generativ AI med på jobbet.
Skala er nøglen
På de applikationsområder, hvor virksomheder skal bruge robusthed og sikkerhed i kommunikationen, skal generativ AI ind og arbejde på virksomhedens egne data.
Her vil projektet minde om klassiske it-projekter. Investeringen skal stå mål med udbyttet, og vi får brug for at forstå styrker og svagheder i den nye teknologi.
Et afgørende spørgsmål er eksempelvis valg af set-up.
Skal man have sit eget set-up for hvilke data, modellerne skal arbejde med, og hvem, der skal have adgang?
Projektet skal drives af, hvordan business casen ser ud.
Derfor bliver skala afgørende. Skala kan både være i form af volumen og kompleksitet, hvor vi i RPA-sporet var vant til primært at fokusere på volumen.
Hvor langt er I med jeres business case på generativ AI?
Klummer er læsernes platform på Computerworld til at fortælle de bedste historier, og samtidig er det vores meget populære og meget læste forum for videndeling.
Har du en god historie, eller har du specialviden, som du synes trænger til at blive delt?
Læs vores klumme-guidelines og send os din tekst, så kontakter vi dig - måske bliver du en del af vores hurtigt voksende korps af klummeskribenter.
