De siste årene har jeg jobbet med lederteam som tilnærmer seg AI på svært ulike måter. Noen ser på det som en mystisk “black box”, noen ønsker seg flere nye demoer, mens noen få tar en strukturert og mer nøktern tilnærming og skaper faktisk verdi. Hvis jeg skal gi styremedlemmer ett råd, er det dette: AI er ikke lenger en teknologidiskusjon, det er en ledelsesdiskusjon.  Og den hører hjemme i styrerommet. Her er mine praktiske anbefalinger basert på mine erfaringer. 1. Hold d

Ser du på virksomheter som faktisk har klart å skalere KI utover piloter og eksperimenter, finner du som regel én fellesnevner: de har investert i ML Ops . Det er ikke den mest glamorøse delen av KI. Det får sjelden oppmerksomhet i styrerom eller aviser. Men det er ofte forskjellen på «vi eksperimenterer med KI» og «vi leverer verdi med KI hver eneste dag». Her er min forklaring på hva ML Ops er, og hvorfor det er så viktig. KI som fungerer i teorien er ikke det samme som KI

Her kommer noen av mine refleksjoner basert på faktiske prosjekter, ekte team og reelle resultater: Når du jobber lenge nok med virksomheter som prøver å ta i bruk kunstig intelligens, begynner noen mønstre å vise seg. Noen team får raskt fart, leverer verdi tidlig og skalerer innsatsen (og resultatene). Andre står fast i piloter, for høye forventninger eller manglende forankring internt. Min erfaring er at det sjelden handler om teknologi. Oftest handler det om mennesker, pr