– Det heter kunstig intelligens, men du må faktisk tenke selv

Avdelingsleder Eirik Thun i Norconsult Informasjonssystemer (NoIS) har skrevet et debattinnlegg der han påpeker viktigheten av at maskinlæringsrådgivere må tørre å gi råd om å tråkke litt på bremsepedalen iblant. – Det viktigste er at vi skaper en verdi for kunden, mener han.

Artikkelen har vært på trykk i Finansavisen.

Akkurat som under dotcom er vi nå er inne i en liten digitaliseringsbølge. Alt som minner om kunstig intelligens blir automatisk veldig viktig, og veldig spennende. På konferanse etter konferanse står supertalerne på scenen og roper at du dør om du ikke hiver deg på bølgen. Pass på så bølgen ikke tar deg.

Ja, maskinlæring og kunstig intelligens vil endre hverdagen vår like radikalt som elektrisiteten. Men, kunstig intelligens vil ikke endre noe som helst av seg selv. Det er ikke teknologien som endrer livene våre. Det er måtene vi tar i bruk teknologien på.

Koster ingenting å bruke hodet

Her må vi som en seriøs aktør innen maskinlæring og kunstig intelligens tørre å gi råd om å tråkke litt på bremsepedalen iblant.

For midt oppe i denne digitaliseringsboblen er det verdt å huske at utviklingen egentlig ikke er så ny. Vi setter bare gamle store data i system, og bruker teknologi til å gjøre operasjonene raskere enn noen gang. Det nye er at vi først nå begynner å få nok datakraft til at de enorme beregningene som må til, kan gjøres så billige at de blir tilgjengelige for oss alle.

Hva vi velger å gjøre med stordata, kunstig intelligens og maskinlæring stoppes snart bare av viljen, og at vi faktisk tør å ta steget ut. Men, det betyr at vi ikke trenger å ta i bruk teknologien over alt. Inni der må vi aldri glemme å bruke hodet. Investeringer i kunstig intelligens kan nemlig bli svært kostbare, om du bare hopper på enhver mulighet som byr seg.

KI-paradokset

For en ting som er spesielt med maskinlæring og kunstig intelligens er det bransjen kaller KI-paradokset (kunstig intelligens-paradokset). Du kan relativt raskt lage konseptutprøvinger som tilsier at investeringene gir stor verdi, men det viser seg ofte svært vanskelig å få ut disse løsningene på stor skala. Mange bedrifter har begynt å komme til dette stadiet med konseptutprøvinger. Få klarer å omsette resultatene fra konseptutprøvingene til tall som slår ut positivt på bunnlinja. Verdien faller, og kostnadene øker når du skalerer opp løsningene. Det skyldes at du ofte også må gjøre endringer i organisasjonen for å skape verdi med kunstig intelligens og maskinlæring. Noe som ikke alltid er så lett.

Derfor mener jeg at en del av rollen til oss som maskinlæringsrådgivere fremover nettopp vil være å gi edruelige råd til valg av retning. Vi har et ansvar for å være realister. Det er altfor lett å gå i fellen å selge inn kunstig intelligens som løsningen på alt, og deretter utarbeide den ene søylegrafen, demo-versjonen og fakturaen etter den andre. Men det er til syvende og sist selve anvendelsen som er viktig. Hva slags verdi vi faktisk skaper for kunden. For å klare dette må vi gjøre en grundig vurdering av hvilke muligheter kunden bør forfølge.

Nei, jeg mener ikke at kunstig intelligens er en døgnflue, men vi bør heller ikke fly etter den ene trenden etter den andre like blindt som en møll flyr etter en lyspære.

Eirik Thun, Avdelingsleder Fundator i Norconsult Informasjonssystemer