Gennem vores AI blogserie på fem blogs gennemgår vi blandt andet, hvordan du får mest ud af din AI-strategi, hvilke fordele du kan nyde godt af, vigtigheden af datakvalitet-, indsamling og -behandling og meget andet. 

Du kan tilgå alle vores AI-blogs nedenfor: 

Sådan definerer du værdien af en AI use case

Kun halvdelen af ​​de virksomheder, der starter et AI-pilotprojekt op, udfører det rent faktisk. Nøglen er at vælge en idé, der vil gavne din virksomhed. 

Vi ser nemlig ofte at problemet med AI-projekter starter, når virksomheder definerer en use case. Alt for ofte identificerer virksomheder ikke AI-use cases, der gavner deres virksomheder eller slutbrugerne. Spørgsmålet er så, hvordan virksomheder drager fordel af de muligheder, som AI tilbyder?

Vil du drage fordel af AI's mange muligheder? Læs første blog i AI-serien her.

Sådan vælger du AI use cases, der kan give din virksomhed succes

Hvis du har identificeret mulige AI use cases for din virksomhed, vil næste skridt være at teste, om de er mulige at implementere, og om de vil skabe stor værdi.

Det er en spændende proces, og mange ønsker at tænke AI ind i driften af en forretning. Men realiteten er, at kun 54% af alle AI-projekter implementeres.

Vi du være blandt de 54%?, Så læs anden blog i AI-serien her og bliv klogere på, hvordan du kan komme i gang med din AI-rejse. 

Kvaliteten af data er nøglen til succes

I vores tredje AI-blog gennemgår vi vigtigheden af datakvalitet, -indsamling og -behandling i arbejdet med AI. For har du dårlige data - ja, så får du dårlige resultater. Derfor er forhåndsarbejdet med data enormt vigtigt for at skabe ordentlige forudsætninger for brugen af Machine Learning og for at opnå dine forretningsmål. 

Læs den tredje AI-blog her, og bliv klædt på til dit næste AI-projekt.  

Vigtige skridt i træningen og evalueringen af AI- og ML-modeller

Da AI og Machine Learning fortsat sætter sit præg på industrier og definerer muligheder, har det aldrig været mere afgørende at mestre kunsten at udvikle og evaluere AI- og ML-modeller.

Det er altså, mere end nogensinde før, vigtigt at kunne træne og evaluere dine AI og Machine Learning modeller, så du får resultater, der kan bruges i og styrke dine forretningsprocesser.  

Hvis du vil have tips til at træne og evaluere dine AI og Machine Learning modeller, så læs vores fjerde AI-blog her.

Sådan implementere og supporterer du trænede AI- og ML-modeller

Magien sker, når du implementerer en AI/ML-model i den virkelige verden, hvor den kan lave forudsigelser, optimere processer og føre indsigtsfulde beslutninger. Det er nemlig her, teori møder virkelighed, og hvor algoritmer begynder at levere håndgribelig værdi for din virksomhed.

Vi vil gerne hjælpe dig med at implementere brugen af modeller i dine forretningsprocesser, så det hele bliver lidt nemmere for dig. Første skridt er at læse den femte AI-blog her.

AI Value Workshop

Du kan også booke en AI Value Workshop hos os. Her får du inspiration og rådgivning til, hvordan du bedst muligt opnår fordelene ved AI og løser AI-udfordringer i din virksomhed.