Artificiell intelligens (AI) är på väg att förändra vårt sätt att arbeta från grunden. Ville Somppi, Vice President Industry Solutions på M-Files, föreläser ofta om hur AI påverkar kunskapsarbete, våra arbetsplatser och hur företag kan få bättre koll på sin data – oavsett var den finns. Enligt honom kommer strukturen, filsystemen och mapparna att bli mindre viktiga för oss användare eftersom datorerna kan förstå även ostrukturerade data med hjälp av de stora språkmodellerna.

Vissa tror att AI kommer att eliminera arbete helt och hållet. Varför har du en annan syn?

AI kommer framförallt att stärka människans uppfinningsrikedom och kreativitet. Datorer gör det du ber dem om. Om du ställer rätt fråga kommer en AI att veta svaret. AI kommer därför att stärka medarbetarna genom att skapa nya möjligheter att automatisera kunskapsarbete.

Men AI kommer inte att veta vad den ska skapa. Det måste finnas en person som ber den att göra något och sedan ser till att innehållet som produceras är relevant. Den långsamma delen i allt kreativt arbete kommer att gå snabbare, men behovet av medarbetare som har en vision och använder sin kreativitet kommer att bestå.

När man talar om att optimera arbete har det traditionellt handlat om fil- och processhantering. Hur ser nästa fas med automatisering ut?

Det har alltid varit drömmen att automatisera kunskapsarbete och innovation för att göra arbete enklare och snabbare – men processen har varit långsam. De första datorerna kunde knappt lagra data. Så småningom kom enkla grafiska gränssnitt, men viktiga uppgifter som dokumenthantering och hantering av arbetsflöden förblev fortfarande helt manuella.

För flera decennier sedan kunde datorer göra kraftfulla simuleringar och komplexa beräkningar som att utforma ett uppdrag till Mars. I morgon kommer du att kunna säga: ’Hej ChatGPT, kan du designa en Marslandare åt mig?’ och få ett användbart utkast snabbare än någonsin.

I stället för att tillbringa tusentals timmar med mus och tangentbord för ta fram 3D-ritningar går det mycket snabbare att designa ett användbart utkast som kan förfinas. Du behöver inte förklara allt bokstavligt. Och det är revolutionen.

I dagens system samlar vi både strukturerade och ostrukturerade data. Men vad är egentligen skillnaden?

Traditionellt behöver datorer struktur för att förstå data. Ostrukturerade data som skrivits av människor kan en dator inte förstå – det är bara fritt flödande text. Med stora språkmodeller är strukturen mindre viktig eftersom datorer kan bearbeta ostrukturerade data mer effektivt och göra den begriplig.

Varför är strukturerade data lättare för datorer att använda och hur bearbetar M-Files ostrukturerade data?

Med strukturerade data får du inte bara datavärdet, du får också betydelsen och typen av information. Om du laddar upp ett kontrakt till M-Files kan vi omvandla intressanta datapunkter som strukturerade metadata, vilket gör det möjligt för datorer att bearbeta informationen och automatisera olika typer av kunskapsarbete.

Påverkar dataformatet kostnaden för att använda generativ AI? Är ostrukturerad data dyrare att bearbeta – och har nya språkmodeller förändrat det?

Att använda generativ AI kan vara dyrt eftersom datorn måste göra mycket bearbetning för att förstå innehållet. Men stora språkmodeller är möjliga eftersom vi har mer datorkraft än någonsin tidigare. Det gör det dock inte billigt, bara möjligt. Vi kan inte bara ersätta all gammal IT och använda artificiell intelligens och generativ AI för allt eftersom det är ungefär en miljard gånger dyrare.

Alla företag som använder denna teknik måste därför göra en kostnads- och intäktsanalys för att avgöra när det är värt att använda dessa nya dyra tekniker. Och när vi i stället ska använda billigare, mer mekaniska och traditionella metoder.