Sådan vælger I den rette AI-teknologi til jeres virksomhed

AI-verdenen er fyldt med muligheder: store sprogmodeller, billedgenkendelse, automatisering, anbefalingssystemer, lavkodeværktøjer og avancerede open source-rammer.

Men den rette teknologi er ikke nødvendigvis den nyeste eller mest hypede – det er den, der passer til jeres behov, data, infrastruktur og ambitioner. I denne artikel ser vi på, hvordan I kan navigere i teknologijunglen og vælge en AI-løsning, der skaber reel værdi og passer til jeres virkelighed.

Start med formål – ikke teknologi

Før I vælger en teknologi, skal I være helt skarpe på, hvad I vil opnå. AI er ikke et mål i sig selv – det er et middel til at løse et konkret problem eller optimere en proces.

Stil jer selv disse spørgsmål:

• Hvilket forretningsmål eller hvilken proces vil vi forbedre?

• Skal vi automatisere, personalisere, analysere eller forudsige?

• Hvilken type input har vi? Tekst, tal, billeder, sensordata?

Et eksempel :

Et logistikfirma, der ønsker færre fejl i leverancer, har ikke brug for “AI” generelt – men for et system, der kan opdage afvigelser i leveringsdata i realtid. Jo tydeligere problemet er, desto lettere bliver det at vælge teknologi.

Forstå forskellige AI-modeltyper og deres styrker

AI er ikke én teknologi, men et sæt af metoder og arkitekturer. Her er nogle af de vigtigste modeltyper:

• Sprogmodeller (LLM’er): Bruges til tekstforståelse, opsummering, søgning, Q&A, kundedialog.

• Maskinlæring (klassificering og regression): Effektivt til analyser på struktureret data – fx churn prediction eller risiko.

• Computer Vision: Til billedgenkendelse – fx kvalitetskontrol, scanning, ID-verificering.

• Generative modeller: Til at skabe nyt indhold – tekst, kode, billeder.

• Anbefalingsmotorer: Til at foreslå produkter, artikler eller handlinger baseret på adfærd.

Forkert valg af modeltype er en klassisk årsag til, at projekter mislykkes – også selv om teknologien i sig selv er stærk.

Vurder jeres data og datatilgængelighed

Ingen AI uden data.

Derfor skal teknologien passe til den datakvalitet og datamængde, I faktisk har – ikke den, I håber på at få senere.

• LLM’er kræver store mængder tekstdata i høj kvalitet.

• ML-modeller kræver struktureret historik og labels.

• Computer vision kræver tusindvis af velmærkede billeder.

Hvis jeres data er spredt, ufuldstændig eller forbundet med usikkerhed, bør I enten begynde med løsninger, der kan håndtere det – eller investere i dataklargøring først.

Det er ikke usædvanligt, at virksomheder starter med teknologien og først bagefter opdager, at datagrundlaget er for svagt.

Standardmodeller eller skræddersyede løsninger?

Skal I bygge noget selv – eller bruge noget eksisterende? Standardmodeller (fx fra AWS, Google eller OpenAI) er hurtige at komme i gang med og kan dække op til 80 % af behovet, især i områder som:

• Dokumentanalyse

• Oversættelse

• Stemningsanalyse

• Entitetsgenkendelse

• 
  

Skræddersyede løsninger, som vi designer og udvikler hos xrNORD, har til gengæld fordele i specialiserede domæner eller når datasættet er meget virksomheds-afhængigt og man ønsker at holde sin data internt.

Men de kræver egne pipelines, test, validering og vedligehold. En god tilgang: Start simpelt – skaler op, når værdien er bevist.

Platforme: bygge selv, købe eller integrere?

Valg af platform påvirker både ydeevne, sikkerhed og drift:

• Skal løsningen hostes internt, eller må data sendes i skyen?

• Hvordan kobles den til ERP, CRM eller andre systemer?

• Skal output være realtid – eller kan batch være nok?

• Hvem har ansvaret, når modellen skal opdateres eller skaleres?

Populære muligheder inkluderer:

• Azure Cognitive Services

• AWS SageMaker

• Google Vertex AI

• Open source frameworks (fx Hugging Face, LangChain, PyTorch)

Platformen bør vælges ud fra kompetencer, compliance og use case’s kompleksitet.

Tænk fremad: Vedligehold, overvågning og ansvar

AI er ikke en “launch and forget”-teknologi. Den skal overvåges, opdateres og justeres i takt med data, brug og forretning ændrer sig. Derfor bør valget af teknologi også afhænge af:

• Hvordan fanges modeldrift og dataskævheder?

• Hvem har ansvar for dokumentation og compliance (fx GDPR og kommende AI Act)?

• Er løsningen transparent og testbar over tid?

Teknologier, der understøtter versionsstyring, audit logs og løbende retræning, er typisk mere fremtidssikrede.

Perspektiv fra xrNORD

Hos xrNORD hjælper vi virksomheder med at vælge AI-teknologi ud fra virkelige behov – ikke bare hype. Vi fokuserer på:

• Forretningsværdi og klar effekt

• Datarealisme – ikke ønsketænkning

• Integration og governance

• Teknologivalg der kan skaleres ansvarligt

Vi bygger både løsninger med RAG og prototyper med standardværktøjer. Vores tilgang handler ikke om at imponere – men om at skabe brugbare resultater.

Afslutning: Vælg efter værdi – ikke mode

Den bedste AI-teknologi er den, der passer til jer. Ikke den, der går viralt. Start med det, I har data og processer til – og byg erfaringen op derfra.

Når teknologien passer til jeres modenhed, data og behov – bliver den ikke bare brugt.

Den gør en forskel.