AI lyfter värdet av strukturerad data

AI och tre grundläggande informationsklasser

För att fatta bättre beslut och skapa starkare digitala processer behöver du skilja på tre grundläggande informationsklasser och förstå hur dagens AI kan fungera som en brygga mellan dem. 

1. Analog, ostrukturerad information 

Detta är information som ännu inte är digital på ett meningsfullt sätt: ljudinspelningar, bilder, handskrivna dokument och liknande. Här finns ofta viktiga insikter, men de är svåra att söka i, analysera eller koppla till affärsprocesser. 

Moderna AI-modeller kan dock ”översätta” dessa analoga intryck till text eller digitala beskrivningar. Det gör att sådan information kan bli en del av det digitala ekosystemet och börja arbeta för verksamheten.

Digital, ostrukturerad information Här hittar du Word-dokument, PDF:er, Excel-filer, mejl, interna wikis, HTML-sidor, alla de digitala artefakter som företag samlar på sig över tid. Denna kategori växer snabbast och innehåller ofta enorma mängder kunskap, men utan en tydlig struktur. 

Det är här AI just nu gör störst skillnad. Genom tekniker som semantisk sökning, RAG (Retrieval Augmented Generation) och stora språkmodeller kan företag för första gången få riktig nytta av dessa informationsberg. AI kan hitta samband, svara på frågor, sammanfatta innehåll och koppla ihop dokument som tidigare låg helt isolerade från varandra.

2. Digital, strukturerad information

Till sist har vi information som redan är organiserad enligt tydliga regler: relationsdatabaser, databastabeller (t ex i SQL) och system som beskriver transaktioner, fakturor, kundärenden, lagerstatus och mycket mer. 

Det finns en vanlig missuppfattning att AI kommer ersätta denna typ av strukturerade data. I praktiken är det tvärtom. 

Strukturerad information behövs mer än någonsin och kommer fortsätta vara kritisk i all överskådlig framtid. Det beror på tre saker: 

1. Affärsprocesser kräver exakthet: 
   Fakturor kan inte ”ungefär” stämma. Transaktioner måste följa regler. Ärenden måste gå att spåra. AI är kraftfullt, men den är probabilistisk och gissar. Relationsdatabaser är deterministiska och garanterar korrekthet. 
2. Regelverk och revision bygger på strukturerad data: 
   Juridik, ekonomi och kvalitetssystem kräver att data är spårbar, definierad och kontrollerad. AI kan hjälpa till att tolka, analysera och automatisera, men den kan inte ersätta kraven på struktur. 
3. AI behöver strukturerad data för att prestera på topp: 
   LLM:er kan imponera i ostrukturerade miljöer, men de blir som allra bäst när de får kopplas till tydliga, konsekventa datastrukturer. Strukturerad data är som rena byggstenar. AI kan sedan bygga tjänster och intelligenta processer ovanpå dem. 

3. AI binder samman allt men ersätter inte grunden

Tillsammans skapar dessa tre informationsklasser en helhet som AI kan förstärka. AI gör det möjligt att: 

• Digitalisera analog information (klass 1 → 2) 

• Förstå och navigera i ostrukturerade dokument (klass 2 → 3) 

• Kombinera strukturerad data med naturligt språk för bättre beslutsunderlag (klass 3 → AI-drivna insikter) 

Men AI ersätter aldrig behovet av strukturerad data. Den gör den bara ännu mer värdefull. 

AI ♥ Low-code

Vi älskar automatisering och tillgängliggör kontinuerligt nya AI-tjänster i Softadmin®. Effekten blir en enorm potential att både automatisera och addera ett helt nytt lager av funktionalitet. 

AI är en naturlig del av både vårt arbete och de skräddarsydda system vi utvecklar, med utgångspunkt i lång erfarenhet och gedigen systemkompetens. Med de AI-funktioner och integrationer som nu kan byggas i Softadmin® tar vi nästa steg tillsammans med våra kunder. 

Softadmin® i kombination med AI-tjänsterna från Microsoft Azure AI Services och Azure OpenAI skapar nya förutsättningar för robusta AI-tillämpningar som stärker dina processer med stabil, skalbar och verksamhetsnära automatisering.