AI øker verdien av strukturerte data

AI og tre grunnleggende informasjonsklasser

For å ta bedre beslutninger og skape sterkere digitale prosesser, må du skille mellom tre grunnleggende informasjonsklasser og forstå hvordan dagens AI kan fungere som en bro mellom dem.

1. Analog, ustrukturert informasjon

Dette er informasjon som ennå ikke er digitalisert på en meningsfull måte: lydopptak, bilder, håndskrevne dokumenter og lignende. Den inneholder ofte viktig innsikt, men den er vanskelig å søke i, analysere eller koble til forretningsprosesser.

Moderne AI-modeller kan imidlertid «oversette» disse analoge inntrykkene til tekst eller digitale beskrivelser, slik at slik informasjon kan bli en del av det digitale økosystemet og begynne å fungere for virksomheten.

2. Digital, ustrukturert informasjon

Her finner du Word-dokumenter, PDF-er, Excel-filer, e-poster, interne wikier, HTML-sider – alle de digitale artefaktene virksomheter samler opp over tid. Denne kategorien vokser raskest og inneholder ofte enorme mengder kunnskap, men uten en tydelig struktur.

Det er her AI for øyeblikket gjør størst forskjell. Gjennom teknikker som semantisk søk, RAG (Retrieval Augmented Generation) og store språkmodeller kan virksomheter for første gang få reell nytte av disse informasjonsbergene. AI kan finne sammenhenger, svare på spørsmål, oppsummere innhold og koble sammen dokumenter som tidligere lå helt isolert fra hverandre.

3. Digital, strukturert informasjon

Til slutt har vi informasjon som allerede er organisert i henhold til klare regler: relasjonsdatabaser, databasetabeller (f.eks. i SQL) og systemer som beskriver transaksjoner, fakturaer, kundesaker, lagerstatus og mye mer.

Det er en vanlig misforståelse at AI vil erstatte denne typen strukturerte data. I praksis er det motsatte tilfelle.

Strukturert informasjon er mer nødvendig enn noensinne, og vil fortsette å være kritisk i overskuelig fremtid. Dette skyldes tre ting:

1. Forretningsprosesser krever nøyaktighet:
   Fakturaer kan ikke være «tilnærmet» korrekte. Transaksjoner må følge regler. Saker må være sporbare. AI er kraftig, men den er probabilistisk og gjetter. Relasjonsdatabaser er deterministiske og garanterer korrekthet.
2. Regelverk og revisjon er basert på strukturerte data:
   Jus, økonomi og kvalitetssystemer krever at data er sporbare, definerte og kontrollerte. AI kan bidra til å tolke, analysere og automatisere, men den kan ikke erstatte kravene til struktur.
3. AI trenger strukturerte data for å yte best mulig:
   LLM-er kan være imponerende i ustrukturerte miljøer, men de er best når de er koblet til klare, konsistente datastrukturer. Strukturerte data er som rene byggeklosser. AI kan deretter bygge tjenester og intelligente prosesser oppå dem.

AI binder alt sammen, men erstatter ikke grunnlaget

Sammen skaper disse tre informasjonsklassene en helhet som AI kan forbedre. AI gjør det mulig å:

• Digitalisere analog informasjon (klasse 1 → 2)

• Forstå og navigere i ustrukturerte dokumenter (trinn 2 → 3)

• Kombiner strukturerte data med naturlig språk for bedre beslutningstaking (Klasse 3 → AI-drevet innsikt)

Men AI erstatter aldri behovet for strukturerte data. Det gjør dem bare enda mer verdifulle.

AI ♥ Low-code

Vi elsker automatisering og gjør kontinuerlig nye AI-tjenester tilgjengelige i Softadmin®. Effekten er et enormt potensial for både å automatisere og legge til et helt nytt lag med funksjonalitet.

AI er en naturlig del av både arbeidet vårt og de tilpassede systemene vi utvikler, basert på lang erfaring og solid systemekspertise. Med AI-funksjonene og integrasjonene som nå kan bygges i Softadmin®, tar vi neste steg sammen med kundene våre.

Softadmin® i kombinasjon med AI-tjenestene fra Microsoft Azure AI Services og Azure OpenAI skaper nye forutsetninger for robuste AI-applikasjoner som styrker prosessene dine med stabil, skalerbar og forretningsorientert automatisering.