Topp 5 saker du måste veta om AI
Enligt "The CEO’s guide to generative AI" från IBM, säger 64% av VD:arna att de möter betydande påtryckningar från investerare, borgenärer och långivare för att accelerera införandet av generativ AI. Den hävdar också att rätt investeringar i denna framväxande teknik kan leverera en strategisk fördel och generera tillväxt och marknadsandelar. Men också att fel satsningar kan öppna dörren för oro för dataskydd, juridiska ansvar och en hel rad etiska frågor.
I den här artikeln delar vi med oss av hur du som beslutsfattare bör tänka när du utforskar hur du bäst kan utnyttja tekniken i ditt företag. Vi föreslår också att du kanske vill läsa vår andra artikel: "Pålitlig och ansvarsfull AI är allas ansvar"
1. Börja med problemet du vill lösa
Kommer du ihåg när alla företag ville ha en app? Och att alltför många började designa och bygga en lösning utan att se till att den skulle vara relevant för kundupplevelsen. Nu ser vi att många företag riskerar att falla i samma fälla med generativ AI.
AI fungerar bäst när den tillämpas på ett väldefinierat problem med tydliga mål, och att välja rätt problem att lösa är avgörande för ett framgångsrikt resultat. Det säkerställer också att dina AI-insatser är i linje med organisationsmål och prioriteringar.
– Att gå och handla teknik innan problemet är definierat kan leda till omatchade lösningar, slöseri med resurser och ineffektiva resultat, säger Christian Pallinder, AI-labbets chef.
2. Arbeta med dina data
För att maximera potentialen hos generativ AI bör beslutsfattare prioritera ett omfattande tillvägagångssätt för datahantering. Detta innebär inte bara att samla in, lagra, bearbeta och säkra data utan också att säkerställa dess kvalitet genom rensning, normalisering och standardisering. Dessutom bör organisationer överväga de etiska implikationerna av dataanvändning och implementera metoder för att bibehålla transparens och ansvarsskyldighet genom hela AI-utvecklingsprocessen.
– När organisationer samlar in data fokuserar de ofta på traditionella mätvärden och förbiser värdefulla ostrukturerade datakällor, som sentimentanalys och chatttranskript från kundservice, säger Christian.
3. Välj rätt modell
Alla AI-modeller är inte skapade lika. De har olika styrkor och svagheter, så det är avgörande att välja den som passar ditt problem bäst. Om du inte gör det kan du få dåliga resultat, slösa resurser och spendera mer pengar än nödvändigt.
– Olika AI-modeller erbjuder olika fördelar och nackdelar. Maskininlärning utmärker sig inom mönstergenkänning, medan djupinlärning hanterar komplexa data som bilder, säger Christian.
4. Infrastrukturen är viktigare än du tror
Att välja rätt infrastruktur är viktigt för att förhindra onödiga utgifter och maximera din investering. Överdimensionerad utrustning kan vara både kostsam och ineffektiv. Till exempel kan kraftfulla GPU:er erbjuda blixtsnabba svar, men är slösaktiga om de inte behövs. Förstå dina behov säkerställer effektiv resursallokering, undviker onödiga utgifter och slöseri.
– Innan du investerar i infrastruktur, gör samma efterforskning som du skulle göra när du planerar en resa. Innan du väljer din transportmetod, lär dig vad din destination är. Större är inte alltid bättre. Ibland är ett enklare och mindre kostsamt alternativ som en cykel det bästa valet.
5. Plocka "Low Hanging Fruit"
Att utforska ”Low Hanging Fruit” inom generativ AI avslöjar fina möjligheter för stor innovation. Dessa möjligheter omfattar områden som automatiserad innehållsgenerering, personliga rekommendationssystem och bildsyntes. Nedan hittar du illustrativa exempel på användningsområden för generativ AI, vilket visar dess praktiska tillämpningar över olika branscher och områden.
Automatisk betygssättning: AI-algoritmer kan bedöma och betygsätta studentuppgifter och prov, vilket sparar lärare tid och ger elever omedelbar feedback för att underlätta deras inlärningsprogress.
Medicinsk bildanalys: AI-algoritmer kan analysera medicinska bilder som röntgenbilder, MR-bilder och CT-skanningar för att upptäcka avvikelser och hjälpa radiologer att diagnostisera tillstånd som cancer och frakturer.
Prediktiv brottsbekämpning: AI-algoritmer kan analysera historiska brottsdata för att identifiera högriskområden och förutsäga var brott är troliga att inträffa, vilket gör att brottsbekämpande myndigheter kan fördela resurser mer effektivt och avskräcka kriminell verksamhet.
Upptäck bedrägerier: AI-algoritmer kan analysera finansiella transaktioner och mönster för att upptäcka bedrägliga aktiviteter som kreditkortsbedrägeri, identitetsstöld eller penningtvätt, vilket hjälper finansiella institutioner att minimera risker och skydda kunderna.
Personliga produktrekommendationer: AI-algoritmer kan analysera kundens webbläsarhistorik och köphistorik för att generera personliga produktrekommendationer, vilket förbättrar shoppingupplevelsen och ökar försäljningskonverteringarna.
[1] https://www.ibm.com/thought-leadership/institute-business-value/en-us/report/ceo-generative-ai
Christian Pallinder
AI Lab General
Arrow
Fler artiklar
Pålitlig och ansvarsfull AI är allas ansvar
AI är en kraftfull teknologi som vi kan använda för att analysera data, optimera processer och generera personligt innehåll. Men som man säger: med stor makt följer stort ansvar, och pålitlig och ansvarsfull användning av AI är något vi alla måste ta på allvar. Tillåt den generativa AI-modellen att assistera dig, men se till att behålla mänsklig tillsyn och beslutsrätt.
Använd AI för att lösa verkliga problem
Att minska kostnader står överst på mångas önskelistan av vad man vill åstadkomma med AI. Som exempelvis genom att ersätta personal med smarta lösningar. Men ett bättre sätt att nå framgång med den nya tekniken är identifiera och lösa verkliga affärsutmaningar.
Testa AI i labbet
AI har vänt upp och ner på mycket av det vi visste om affärsutveckling, och vi försöker alla orientera oss i den nya världen. Vill du höja din kunskapsnivå och vara en IT-partner som kan guida dina kunder på deras AI-resa? Arrow hälsar välkommen till AI-labbet för att lära, experimentera och få hands on-erfarenhet.
Förstå värdet av AI.
Prova det i vårt lab.
Sponsor
Om Arrow
Arrow ECS är ett teknologiföretag som levererar innovativa IT-lösningar för att lösa komplexa affärsutmaningar på marknaden. Vi erbjuder värdeskapande distribution, affärsrådgivning och tjänster till ledande teknologitillverkare och deras kanalpartners.
Följ oss
 |
 |
 |
 |
© 2026 Arrow Electronics.