Datagrundlaget – hvordan I bygger intelligente systemer

Når vi taler om kunstig intelligens, kredser samtalen ofte om algoritmer, modeller og funktioner. Men sandheden er, at bag enhver velfungerende AI-løsning ligger et mere usynligt – men afgørende – element:

Data. Ikke bare store mængder data, men de rigtige data. Strukturerede, aktuelle, relevante og koblet til jeres forretning.

Denne artikel dykker ned i, hvorfor data er fundamentet for intelligente systemer, hvordan virksomheder kan gøre det til et strategisk aktiv – og hvad der skal til for at gå fra rodede input til skalerbare, værdiskabende datastrømme.

Data er ikke bare input – det definerer intelligensen

Vi er vant til at tale om modeller: Hvilken type? Hvilken leverandør? Hvor stor? Men i praksis er det ikke modellen alene, der gør forskellen – det er det data, den trænes og fodres med.

Hvis I fodrer en avanceret model med ufuldstændige, skæve eller irrelevante data, får I nøjagtigt det samme tilbage – bare hurtigere og med større autoritet. Omvendt kan selv mere simple modeller levere imponerende resultater, hvis de arbejder med et godt datasæt, der er i tråd med virksomhedens kontekst.

Derfor bør fokus flyttes fra “Hvilken model skal vi bruge?” til “Hvilket data fodrer vi den med – og hvorfor?”

Tre egenskaber ved AI-klar data

God AI kræver ikke mere data – det kræver bedre data. Det handler især om:

• Struktureret: Ensartede formater, begreber og mærkninger. Gør data maskinforståeligt.

• Kontekstualiseret: Data skal afspejle virksomhedens sprog, logik og arbejdsmetoder.

• Tilgængeligt: Data skal kunne hentes og bruges i realtid – ikke gemt i pdf’er, e-mails eller Excel-ark.

I praksis har mange virksomheder store datamængder – men uden struktur, kontekst og adgang bliver det mere en hæmsko end en styrke.

Fra rå data til brugbare signaler – forstå datapipeline -konceptet

Mange tror, at det at “fodre en AI” blot handler om at give den data – men det er langt fra nok. For at AI-modeller kan lære og fungere korrekt, skal data forarbejdes og tilpasses i en struktureret proces. Det kalder man en datapipeline.

En datapipeline er ikke bare en teknisk detalje. Det er den bagvedliggende infrastruktur, der sørger for, at jeres rå data bliver omsat til brugbare input – præcist, sikkert og i det rette format.

En velfungerende pipeline sørger for at:

• Matche kilderne til konkrete AI-behov – f.eks. ved at koble kundedata fra et CRM-system til en chatbot-løsning.

• Berige data med ekstra information (metadata), etiketter (labels) eller kontekst, så systemet forstår indholdets betydning.

• Standardisere data, så formaterne er ens og kan bruges direkte i de valgte AI-modeller.

• Logge og versionere datastrømmen, så det altid er muligt at spore ændringer og genskabe tidligere versioner ved behov.

Forkortelsen ETL (Extract, Transform, Load) dækker over én måde at hente og behandle data på, men i AI-sammenhæng er det kun en del af billedet. En ægte AI-pipeline skal også tage højde for læring, kontekst, etik og kontinuerlig opdatering.

Uden en ordentlig pipeline kan selv den bedste model ikke levere værdi. Det svarer til at have en topmoderne motor – men uden brændstofrør. Den kan måske starte, men den kommer ikke nogen vegne.

Når I designer jeres AI-løsning, bør dataarkitekturen planlægges fra starten – ikke som et teknisk efterslæb, men som en forretningskritisk byggeblok.

Datastrategi skal kobles til forretningens virkelighed

En af de mest oversete grunde til, at AI-projekter ikke skaber reel værdi, er dette: dataene siger én ting, mens forretningen forsøger at opnå noget andet.

Det hjælper ikke at udvikle avancerede AI-modeller, hvis de er trænet på information, der ikke afspejler jeres virkelighed. Et klassisk eksempel: En AI-løsning forsøger at måle kundetilfredshed ud fra overfladiske “ticket tags” – men ignorerer samtalerne, hvor kunderne rent faktisk udtrykker frustration. Eller en risikomodel arbejder med forældede parametre, som ikke længere siger noget om nutidens marked.

Derfor skal data aldrig udvælges isoleret. I skal sætte jer sammen – ledelse, forretning og dataansvarlige – og gøre følgende:

• Definere, hvad succes egentlig er: Er det lavere churn? Hurtigere behandlingstid? Færre fejl?

• Forstå, hvilke signaler der kan forudsige succes: Hvor i dataene kan man se det ske – og hvornår?

• Kortlægge, hvor disse data findes – og hvordan man får adgang til dem: Er de strukturerede? Manuelle? Skjult i en afdeling?

Når I gør det, bliver data ikke bare en teknisk ressource – men en strategisk enhed, der arbejder for jeres mål.

Datastyring og compliance – ikke en bremse, men en sikkerhed

I en tid med GDPR, datalæk, automatisering og den kommende EU AI Act, er datasikkerhed ikke noget, der kan “løses senere”. Det er en grundbetingelse for at kunne arbejde med AI i det hele taget.

Det handler ikke kun om jura – men om at skabe tillid, skalerbarhed og ansvarlighed. Derfor bør governance ikke ses som et bureaukratisk krav, men som en del af jeres tekniske design.

Et robust governance-setup bør som minimum omfatte:

• Kendskab til datakilder: Hvem har leveret dem, hvordan er de indsamlet, og til hvilket formål?

• Retningslinjer for brug, opbevaring og sletning: Hvor længe må data bruges? Er der samtykke? Kan det dokumenteres?

• Adgangsstyring og logning: Hvem har adgang til hvad – og hvornår?

Når governance er tænkt ind fra start, gør det jeres AI-løsning robust og skalérbar. Det bliver ikke en stopklods – men en platform for vækst.

Perspektiv fra xrNORD – fra fragmenteret data til reel forretningsværdi

Hos xrNORD møder vi ofte virksomheder, hvor ambitionerne er høje – men dataene ligger spredt i siloer, ark og systemer, der ikke taler sammen.

Vores tilgang er enkel, men effektiv: Vi starter ikke med teknologien. Vi starter med jeres mål.

Derfra hjælper vi jer med at:

• Identificere hvilke data, der faktisk skaber værdi – ikke hvad der blot findes.

• Strukturere og rense data, så det er klar til at trænes på – eller bruges direkte.

• Designe små og effektive pipelines, der kan tilpasses og indgå i daglig drift.

Nogle gange indebærer det at bygge en RAG-baseret assistent (Retrieval-Augmented Generation), som udnytter jeres eksisterende dokumentation. Andre gange handler det om at etikettere proceslogs, så vi kan skabe automatisering, der passer til jeres arbejdsgange.

Men vi stiller altid det samme spørgsmål først:

Hvad ved I allerede – og hvad mangler I at kunne svare på?

Det er ikke jeres modelvalg, der definerer modenhed. Det er jeres evne til at få data til at flyde i den rigtige retning.

Afrunding – AI er kun så intelligent som de data, det bygger på

Tænk på data som det sæt linser, jeres AI kigger igennem. Hvis linserne er uklare, skæve eller ikke indstillet på virkeligheden, vil resultaterne være ligegyldige – eller i værste fald skadelige.

Men hvis dataene er gennemtænkte, strukturerede og afspejler jeres mål og virkelighed, så bliver AI ikke bare automatisering – det bliver indsigt, forbedring og konkurrenceevne.

Fremtidens AI-vindere bliver ikke dem med de største modeller – men dem, der forstår at behandle data som infrastruktur, ikke affald.