Alt arbejde er i et vist omfang vidensarbejde, men det, der for det meste udføres med tænkning og kreativitet, er normalt inkluderet i begrebet "vidensarbejde". De fleste vidensarbejdere er relativt godt betalte, og deres tid bør derfor bruges klogt. Gennem automatiseret vidensarbejde kan opgaver, der er distraherende, og hvor medarbejderne ikke bruger deres tid og færdigheder bedst muligt, håndteres.

Antti Nivala er grundlægger og administrerende direktør for M-filer og han forudsiger, hvad der vil kendetegne udviklingen i 2024. Tendensen er tydelig omkring, hvad der gør, at vi kan undgå informationskaos, bruge mindre tid på manuelle opgaver og i stedet arbejde smartere og mere effektivt ved hjælp af AI og "automatisering af vidensarbejde". Her er et udvalg.

Videnshåndtering vil blive mere holistisk.

Vi ved, at medarbejdernes produktivitet er afgørende for virksomheders vækst og rentabilitet. Vi ved også, at de fungerer bedst i en fokuseret tilstand, hvor de kan være kreative, tænke frit og løse problemer. Alt, der hæmmer dette flow, skaber en distraktion fra arbejdet. I det kommende år kan vi derfor forvente, at flere virksomheder vil tage en holistisk tilgang til alle flows og automatisere arbejdstrin for at blive mere produktive.

Reklame

Ved at investere mere i automatisering af vidensarbejde er det også muligt at eliminere informationskaos og strømline forretningsprocesser. Dette reducerer i sidste ende mængden af tidskrævende manuelt arbejde og giver medarbejderne mulighed for at arbejde smartere, samtidig med at de tilbyder en bedre oplevelse til kunderne.

Integration og datakurering vil blive absolut nødvendig.

Manglende integration mellem systemer forhindrer ofte informationsflow og skaber siloer, der kunstig intelligens er vanskelig at overvinde. For at en AI-applikation kan fungere, skal den have adgang til de data, den skal behandle. Derfor skal organisationer, udover adgang, Sørg for, at AI-applikationer kun har adgang til relevante og nøjagtige data.

I 2024 kan vi derfor forvente, at organisationer vil prioritere dataintegration og -kuratering for at sikre, at de effektivt kan forsyne deres AI-værktøjer med data, der giver dem en fordel i forhold til deres konkurrenter.

Etisk kunstig intelligens vil være i centrum.

Kunstig intelligens reguleres nu af regeringer verden over. Et par eksempler er præsident Bidens AI-bekendtgørelse og EU's AI-lov, som har til formål at give stabilitet og vejledning til den hurtigt voksende teknologi. Masseudbredelsen af AI repræsenterer en af de mest betydningsfulde muligheder i erhvervslivets historie, og organisationer skal sikre, at de bruger løsninger, der er bygget på et fundament af data af høj kvalitet.

Da datakvalitet er en central del af AI-problemet, er det bydende nødvendigt at have en etisk tilgang til AI og forstå, hvor stor Sprogmodeller (LLM) værker og hvor de får deres viden fra. LLM:kan være kraftfulde værktøjer, men kun hvis de er baseret på pålidelige oplysninger. For bedre at bidrage til en sikker og ansvarlig udvikling af AI, vil vi se organisationer begynde at behandle AI som en praktikant og betragte resultatet som en anbefaling snarere end instruktioner. Vi vil også se regelmæssige revisioner og øget menneskelig involvering for så vidt muligt at sikre, at AI-løsninger er troværdige.

Æraen med tilpassede AI-assistenter er her.

Det kan tage tid at finde ud af, hvordan man bedst integrerer AI-assistenter i virksomheder værktøjskasse til at frigøre det fulde potentiale. AI-assistenter har en række anvendelser, kan vi i 2024 forvente, at leverandører vil skræddersy AI-assistenter til branchespecifikke, værdiskabende opgaver. Dette kan hjælpe medarbejdere med hurtigt at absorbere information og løse opgaver med menneskelig kreativitet.

Brugervenlige AI-assistenter vil blive mere branchespecifikke og mere personlige. Brugere kan i stigende grad forvente, at assistenten forstår branchejargon og skræddersyr svaret baseret på deres jobrolle og opgave.

Hvis AI skal blive en succes, er datastyring nødvendig.

Da AI-assistenter er afhængige af kvalitets- og rettidigt indhold for at give pålidelige svar, vil datastyring være en succesfaktor i det kommende år. En almindelig misforståelse er, at man kan pege en AI-assistent på en hvilken som helst stak dokumenter og få pålidelige resultater.

Men realiteten er, at indhold integreret på tværs af kilder skal renses og valideres for at AI kan fungere effektivt, så vi vil se flere organisationer bruge metadata i 2024 for at opnå bedre datastyring.