AI-integrasjon i lavkodeteknologi

Med kunstig intelligens i form av generativ AI, som for eksempel ChatGPT og Azure OpenAI, kan du snakke med AI-modeller og få respons på eget språk. Dette gjør at du kan lære mer, øke kompetansen din, få innsikt i organisatoriske data og få innspill til forbedringer i de ulike utviklingsfasene. Du reduserer tiden du bruker på innhenting av dokumentasjon, og gjennom dialog med AI-en finner du ut hvordan du kan bruke informasjonen i det du skal produsere.

La oss si at du jobber med applikasjonsutvikling i Power Platform. Målet ditt er å utvikle en applikasjon for håndtering av ESG-rapportering. Du kan bruke kunstig intelligens for å utvikle applikasjonen med nødvendige datakilder og få hjelp til å trekke ut relevant informasjon fra rapporter – interne eller offentlige – og laste det inn i egne kvalitetskontroller. Etterpå kan du spørre AI-en om egne data, som for eksempel «Hvor mange saker er markert i grønt, og hvor mange saker er innen rødt område?» for å få innsikt i hvilke områder du trenger å utvikle videre.

Kompetanse, sikkerhet og governance er de største risikofaktorene ved bruk av kunstig intelligens. Selskaper fokuserer i økende grad på hvordan AI skal håndteres gjennom rammeverk og metodikk i kontrollerte former. I arbeidet med utvikling av organisatoriske forretningsapplikasjoner er det helt sentralt at ansatte og virksomheter har kontroll over hvor og hvordan data oppbevares og behandles.

Det er viktig å sette nødvendige DLPer (Data Loss Policies) og opprette retningslinjer som ivaretar bedriftens sikkerhet og datatransaksjoner. Vi må hindre at data kommer på avveie, noe vi risikerer ved å bruke uautoriserte tredjepartsløsninger, plug-ins og nettleserutvidelser. Å ha retningslinjene på plass er viktig både eksternt og internt i organisasjonen med tanke på hierarki og ansattes datatilgang og innsikt.

En annen utfordring er å hoppe på AI-toget før organisasjonen egentlig er klar for det. Skal virksomheten adoptere kunstig intelligens, må den være klar for det. Dere må vite hvordan AI-verktøy kan skape verdi og samtidig være oppmerksom på hvilke konsekvenser teknologien innebærer. Det er viktig å være teknisk moden med tanke på infrastruktur, kompetanse, personvern, sikkerhet og governance. Ikke minst må vi også være innforstått med kostnadsdriverne.

Lavkode gir enorme muligheter som øker hver dag. Nye verktøy og sterkere AI-motorer vokser stadig frem. Organisasjoner går fra å være mer eller mindre manuelle til å bli mer datadrevet og automatiserte.

To brukergrupper innen lavkode har store vekstmuligheter. Den første er utviklere, som får tilgang til guidet veiledning, ny kunnskap og større muligheter for å effektivt bygge applikasjoner og integrasjoner. Kunstig intelligens kan brukes både i utviklingen og implementeres som komponent for å håndtere ulike ledd i arbeidsprosessene.

Den andre gruppen er sluttbrukeren av systemet. Sluttbrukeren kan bruke faglige, ikke-tekniske ressurser for å gjøre mer presise prediksjoner, og lage rapporter og presentasjoner basert på data som skapes i forretningsapplikasjonene. I tiden som kommer vil det vokse frem enda flere måter å hente innsikt og handle på for å gjøre datadrevne beslutninger i organisasjoner.

AI-integrasjon i lavkodeteknologi fjerner ikke behovet for menneskelig forståelse og kontroll over algoritmer. Utviklere bør fremdeles ha grunnleggende kunnskap om AI-konsepter og modelltrening. Det er nødvendig for å tilpasse og finjustere komponentene til bestemte bruksområder.

Kompetanseheving hos de ansatte og riktig bruk av AI er viktig for å bygge og bruke lavkodeløsninger. I praksis betyr det at selskaper i større grad må fokusere på å takle fremveksten av AI-relaterte verktøy på en god måte. Dette innebærer opplæring i beste praksis, å etablere superbrukere og å teknisk tilrettelegge for sikker bruk av selskapets data.