AI och Machine Learning i praktiken:
Vad kan man göra och hur undviker man fallgroparna?
Att utvinna information ur data håller på att bli den kanske största vattendelaren för ditt företags utveckling.
AI och machine learning (ML) är inte bara till för stora jättar som är ”data natives” såsom Spotify, Klarna, AirBnB, Uber, etc, utan även mindre företag där den centrala affärsidén inte är data. Under de senaste åren har AI och ML demokratiserats till den grad att många företag relativt snabbt kan komma igång och få system i produktion.
För företag med en omogen datastrategi kan det vara svårt att sätta förväntningarna på ett ML-projekt. Vissa förväntar sig en färdig leverans av en ”AI som kan fixa allt”, medan andra tror att det krävs enorma datamängder och en speciell avdelning med AI-experter för att sätta igång. I själva verket är processen att bygga en AI- och data-strategi relativt lik den för en IT-strategi.
Det är en kontinuerlig process där strategin utvecklas i takt med att företaget förändras, och där det blir som bäst om man har en tät kontakt mellan alla delar av företaget. Och precis som alltid, börja smått och enkelt med lågt hängande frukter för att undvika risker.
I det här föredraget kommer vi genom att dela med oss av erfarenheter från egna projekt ge en uppfattning om vilka problem man kan lösa med dagens AI-verktyg. Vi kommer också att ge tips på hur man ska tänka kring AI-projekt, från brainstorming och proof of concept till produktionssättning, och om hur man kan undvika de vanligaste fallgroparna i planeringen och utförandet av sådana projekt.
Länk till Webinar skickas till din registrerade mail i samband med anmälan.
