Kom i gang med generativ KI: verktøy og tips

Med forståelsen av hvorfor og hvordan, gjenstår spørsmålet: Hvor starter vi rent praktisk? Heldigvis finnes det en rekke verktøy, plattformer og ressurser som gjør det enkelt å prøve ut generativ KI uten å måtte bygge alt fra bunnen av. Nedenfor finner du en oversikt over noen nyttige verktøy, vanlige utfordringer (og hvordan de kan løses), samt praktiske tips spesielt myntet på ledergrupper.

Verktøy og plattformer

Du trenger ikke utvikle din egen AI-modell for å dra nytte av generativ KI. Mange ferdige verktøy og plattformer er tilgjengelige:

Tekstgenerering (språkkunstig intelligens):
- ChatGPT / GPT-4 (OpenAI): Et avansert språkmodellbasert verktøy som kan brukes via chat-grensesnitt eller API. Perfekt for å generere tekst, oppsummere dokumenter, brainstorme ideer eller svare på spørsmål. (Tips: Prøv den gratis versjonen først, og vurder ChatGPT Plus for tilgang til de nyeste modellene og funksjonene).
- Microsoft Azure OpenAI Service: Gir bedrifter API-tilgang til OpenAIs modeller (inkludert GPT-4) med enterprise-funksjoner som bedre datasikkerhet og skaleringsmuligheter.
- Gemini (Google): Googles egen generative AI-assistent for tekst og kunnskap. Kan være nyttig for visse oppgaver, og integreres stadig tettere med Google sine arbeidsverktøy.
- Claude (Anthropic): en særdeles god model som har en mer menneskelig tone.
Bilde- og grafikkgenerering:
- DALL-E 2 (OpenAI): Kan lage illustrasjoner og bilder ut fra tekstbeskrivelser. For markedsføringsteamet kan dette brukes til å skissere kampanjeideer eller generere unike bilder når man mangler grafiske ressurser.
- MidJourney: En populær AI-tjeneste for å lage høykvalitets og kunstneriske bilder via tekstprompt. Brukes gjennom Discord-plattformen og er kjent for svært gode visuelle resultater – nyttig for alt fra produktkonsepter til plakatdesign.
- Stable Diffusion: En åpen kildekode-modell for bildegenerering. Kan kjøres lokalt eller via skytjenester, og gir mer kontroll (f.eks. kan trenes videre på din egen bildedata). For de som har litt teknisk kompetanse kan dette være et kraftig verktøy for å skape skreddersydd bildemateriale.
Kodegenerering og IT-utvikling:
- GitHub Copilot: Et AI-verktøy integrert i kodeeditorer (VS Code, etc.) som foreslår kode for deg mens du programmerer. Trenet på milliarder av kodelinjer, det kan hjelpe utviklerne dine med alt fra å skrive enklere funksjoner til å foreslå hvordan et API kan brukes – noe som kan øke produktiviteten i utviklingsavdelingen betraktelig.
- AI-assistenter i skyplattformene: Både AWS, Azure og Google Cloud tilbyr AI-kodeassistenter og autotesting-verktøy som kan integreres i DevOps-prosesser. Disse kan f.eks. generere infrastrukturkode eller hjelpe til med feilsøking ved å analysere loggfiler.
Andre generative verktøy:
- Video og tale: Verktøy som Synthesia lar deg generere video med virtuelle presentører kun ved å skrive manus. ElevenLabs kan generere naturlig tale fra tekst (f.eks. for å lage voice-overs). Slike verktøy kan spare kostnader til studioinnspilling for interne opplæringsvideoer eller markedsføringsmateriell.
- Data og analyser: Generativ KI kan også brukes for å lage simuleringsdata eller scenarier. For eksempel kan man generere syntetiske datasett for testing, eller få AI til å forfatte ulike hypotetiske “scenario-rapporter” basert på trender.

Mange av disse verktøyene er tilgjengelige som skytjenester med betalingsmodeller pr. bruk, noe som gjør det kostnadseffektivt å teste dem ut. Det anbefales å la de relevante teamene i din bedrift prøve ut noen av disse i liten skala for å se hva de kan gjøre. Ofte vil de selv bli inspirert til hvordan det kan passe inn i deres arbeidsflyt. Som leder kan du oppfordre til “sandbox”-prosjekter der ansatte får dedikert tid til å eksperimentere med slike nye verktøy.

Vanlige utfordringer (og hvordan å løse dem)

Selv med gode verktøy for hånden, vil man støte på noen typiske utfordringer når man begynner å jobbe med generativ KI. Her er noen av de vanligste – og tips til å håndtere dem:

“Hallusinasjoner” og feil i AI-svar: Generative modeller kan av og til gi overbevisende, men gale svar (f.eks. oppdikta fakta eller ulogiske forslag). Løsning: Sørg for menneskelig verifisering av AI-generert output, spesielt i starten. Tren også brukerne i å skrive tydelige og presise “prompts” for å få mer presise svar. Over tid kan man finjustere modeller på bedriftens egne data for å øke nøyaktigheten på domene-spesifikke spørsmål.
Datasikkerhet og personvern: Mange generative AI-tjenester kjører på eksterne servere (cloud). Det betyr at dersom man sender konfidensiell info inn i tjenesten (f.eks. kundedata for analyse), kan det oppstå risiko. Løsning: Les vilkårene nøye – noen tilbydere (f.eks. OpenAI via Azure) tilbyr at data ikke lagres permanent eller brukes til å trene modeller. Anonymiser sensitiv data før du tester tjenester, eller sett opp en privat instans av modellen om mulig. Engasjer IT-avdelingen og personvernombudet tidlig for å lage retningslinjer for hva som ikke skal legges inn i eksterne AI-verktøy.
Integrasjon med eksisterende systemer: I pilotfasen tester man gjerne AI-verktøy separat. Men for full nytte bør de kobles sammen med bedriftens IT-systemer (for automatisert dataflyt). Dette kan være teknisk utfordrende, spesielt med eldre systemer. Løsning: Planlegg integrasjon tidlig. De fleste AI-plattformer har API-er; få utviklere til å se på hvordan disse kan scriptes inn mot deres systemer. Alternativt, se etter tredjeparts integrasjonsverktøy eller samarbeid med konsulenter som har gjort lignende integrasjoner før. Start med det mest nyttige datapunktet – f.eks. koble chatbot til FAQ-databasen, deretter utvid.
Kompetansegap og opplæring: Ansatte kan oppleve generativ KI som en “svart boks” og være usikre på hvordan de best skal bruke den. Løsning: Tilby opplæring (mer om dette i neste kapittel). Lag gjerne interne “brukerguider” for de AI-verktøyene dere tar i bruk, med eksempler på gode praksiser. Oppfordre de mest engasjerte til å bli superbrukere som kan hjelpe kolleger. Etabler også en kanal (f.eks. et internt forum eller ukentlig møte) der folk kan dele tips og stille spørsmål om KI-verktøyene.
Kulturell motstand: Noen ansatte – eller ledere – kan være skeptiske til om KI faktisk er nyttig, eller frykte at det vil forandre arbeidsoppgaver uønsket mye. Løsning: Kommuniser tidlig suksesshistorier internt. Hvis én avdeling har hatt suksess med en KI-pilot, la dem presentere erfaringene til resten av organisasjonen. Fokuser budskapet på hvordan KI fjernet trivielt arbeid og lot de ansatte bruke mer tid på verdiskapende oppgaver. Ved å vise konkrete gevinster og samtidig lytte til innvendinger, kan man gradvis bygge en mer positiv holdning.
Kostnader og ressursbruk: Noen avanserte KI-tjenester koster penger per bruk, og eksperimentering kan løpe løpsk hvis mange tester mye uten mål. Løsning: Sett opp en enkel styring – f.eks. et månedlig budsjett for AI-API-bruk, og overvåk bruken. Mange tjenester gir deg dashboards for forbruk. Evaluer kostnad versus nytte jevnlig. Ofte vil man se at en viss kostnad er godt forsvarlig gitt tidsbesparelsen man får, men det er lurt å ha kontroll så man unngår overraskelser. For større utrulling, forhandle volumavtaler med leverandørene.

Husk at utfordringer er naturlige når man innfører noe nytt. Nøkkelen er å ha en proaktiv holdning: forvent hvilke problemer som kan oppstå, og adresser dem åpent. Da vil ikke hindringene stoppe dere, men heller bli prosjekter som løses underveis. Mange virksomheter har gått gjennom de samme problemene – dra nytte av dokumentasjon og caser der ute for å lære av andres feil og suksesser.

Praktiske tips for ledergrupper

For toppledere og beslutningstakere som skal styre organisasjonen gjennom denne transformasjonen, er det noen ekstra tips verdt å merke seg:

Gjør deg personlig kjent med teknologien: Det er vanskelig å lede noe man ikke forstår. Sett av tid til at også ledelsen prøver et par generative KI-verktøy. For eksempel: registrer deg på OpenAI og test ChatGPT med et arbeidsrelatert spørsmål, eller prøv et bildegenereringsverktøy for å lage en idé-skisse. Denne førstegangsopplevelsen vil gi innsikt i både muligheter og begrensninger, og gjør deg bedre rustet til å diskutere KI-initiativer.
Oppmuntre en utforskende kultur: Signaliser til mellomledere og team at det er ønskelig å eksperimentere. Dere kan f.eks. lansere en intern “KI-innovasjonsmåned” der hver avdeling oppfordres til å komme med ett forslag til en KI-pilot. Belønn gode initiativ (om ikke annet enn med anerkjennelse). Poenget er å gjøre innovasjon til alles ansvar, ikke bare IT-avdelingen.
Alloker ressurser og tid: Innovasjon skjer ikke av seg selv oppå fulle to-do-lister. Gi teamene rom til å bruke kanskje 5-10% av tiden sin på å utforske nye verktøy og løsninger. Dette kan formaliseres (f.eks. “hver fredag ettermiddag er fri for eksperimentering”) eller mer uformelt. Uten dedikert tid risikerer slike prosjekter å drukne i daglig drift.
Følg med på konkurrenter og bransjen: Opprett en rutine i ledergruppen for å dele KI-relaterte nyheter i deres bransje. Kanskje kan en person få ansvar for kvartalsvise oppdateringer. Dette gjør at dere raskt fanger opp om det skjer noe banebrytende hos en konkurrent eller om det kommer ny teknologi som dere bør vurdere.
Tenk stort, start smått: Ha en visjon for hvordan dere ønsker at virksomheten om 3-5 år skal dra nytte av KI. Kanskje dere ser for dere en “virtuell assistent” for hver ansatt, eller helt nye digitale tjenester for kunder. Tegn opp dette fremtidsbildet – men begynn med et avgrenset, håndgripelig steg i dag. Visjonen gir retning og motivasjon, mens de små skrittene gir læring og resultater på kort sikt.
Vurder et “Center of Excellence”: Etter hvert som KI-prosjektene øker i omfang, kan det lønne seg å etablere en liten tverrfunksjonell gruppe som støtter alle avdelinger – et internt kompetansesenter for KI. Dette teamet kan bestå av folk fra IT, forretning og kanskje HR (for opplæring) som sammen sprer kunnskap, lager standarder for bruk, og hjelper til der det trengs. For mindre bedrifter kan dette være en dedikert ressurs (heltid eller deltid) som fungerer som rådgiver på tvers av team.

Kort sagt: Som ledere må dere lede an med et godt eksempel. Vis nysgjerrighet, legg til rette for læring, og ta informerte beslutninger basert på både data og intuisjon. Generativ KI er et felt i rask utvikling, så beslutninger bør ikke tas kun én gang – men evalueres og justeres underveis. Med en aktiv og engasjert ledergruppe øker sannsynligheten for at organisasjonen faktisk får verdi ut av teknologien, i stedet for at det forblir med PowerPoint-visjoner.

Forrige: Hvordan bedrifter kan tilnærme seg generativ KI Neste: Rollen til kontinuerlig læring i generativ KI

Alle kapitler