AI går nu in i en ny fas där tekniken blir alltmer integrerad i verksamhetskritiska beslut.
Utvecklingen inom områden som kvant-AI, syntetiska data och agentbaserade AI-lösningar accelererar samtidigt snabbt.
För företag som SAS, med nära 50 års erfarenhet av dataanalys och AI, blir det allt tydligare att nästa fas i utvecklingen av AI inte bara handlar om innovationstakt, utan också om transparens, styrning och mänsklig kontroll. Det skriver Joel Jönsson, Sverigechef på AI-företaget SAS Institute.
Generativ AI och stora språkmodeller har på kort tid förändrat hur människor interagerar med teknik. För första gången har AI blivit något som miljontals människor använder direkt i sitt dagliga arbete, i system som kan skriva, sammanfatta, analysera och kommunicera med en flytande och mänskligt präglad interaktion. Det har accelererat både investeringar, innovationstakt och förväntningar på vad AI faktiskt kan användas till.
Joel Jönsson, Sverigechef, SAS Institute
Samtidigt har generativ AI kraftigt sänkt trösklarna för innovation. Att gå från idé till fungerande lösning kräver i dag betydligt mindre resurser och färre långa utvecklings- och kvalificeringsprocesser än tidigare. Med hjälp av nya AI-verktyg kan medarbetare och specialister i verksamheten i allt större utsträckning själva bygga applikationer, automatisera arbetsflöden och utveckla lösningar anpassade efter egna behov.
Men AI har funnits i praktisk användning långt innan dagens språkmodeller slog igenom. Under lång tid har AI och avancerad analys använts för att upptäcka bedrägerier inom finanssektorn, optimera logistik och produktion inom industrin, förbättra nätverksstyrning inom telekom och effektivisera riskhantering inom både offentlig och privat sektor.
Samtidigt har AI-utvecklingen präglats av flera stora teknikskiften under de senaste 70 åren. Redan vid Dartmouth-konferensen 1956 myntades begreppet artificiell intelligens och optimismen kring teknikens möjligheter var stor. Därefter följde perioder av både stora framsteg och så kallade AI-vintrar, där investeringar och intresse minskade. Trots det fortsatte utvecklingen inom avancerad analys, statistik och beräkningsmodeller att driva tekniken framåt. När människan landade på månen 1969 spelade avancerad dataanalys en viktig roll för Apollo-programmet, och när IBM:s Deep Blue besegrade schackvärldsmästaren Garry Kasparov 1997 blev det en symbolisk milstolpe i utvecklingen av AI.
I dag sammanfaller flera avgörande faktorer samtidigt: tillgången till data, kraftfullare beräkningskapacitet, avancerade modeller och en betydligt högre mognadsgrad hos individer, företag och organisationer. AI har gått från forskningsområde och specialistfunktion till att bli en central del av affärsutveckling, samhällskritisk infrastruktur och strategiskt beslutsfattande. I allt fler verksamheter integreras AI direkt i operativa processer, nätverk, logistikflöden och produktionsmiljöer, där kraven på robusthet, säkerhet och tillförlitlighet är betydligt högre än i traditionella teknikprojekt.
Samtidigt har många verksamheter insett att AI inte kan betraktas som ett isolerat teknikprojekt. När AI börjar användas i större skala fungerar tekniken ofta som en stresstest av hela organisationens dataflöden, styrning och operativa mognad. Fragmenterade system och otydliga informationsflöden som tidigare kunnat döljas i manuella processer blir snabbt synliga när AI ska integreras i verksamhetskritiska beslut.
Generativ AI är dessutom bara en del av det bredare AI-landskapet. De största affärsvärdena skapas i dag ofta inom områden som prediktiv analys, optimering, riskhantering och beslutsstöd. Nu börjar flera av nästa generations AI-tekniker också skala på allvar. Syntetiska data, digitala tvillingar och agentbaserade AI-system går från pilotprojekt till bredare verksamhetsutveckling inom industri, telekom, finans och offentlig sektor. Det skapar nya möjligheter, men också helt nya krav på styrning, transparens och ansvarstagande.
Det är därför AI-styrning blivit viktigare än någonsin. När AI-system börjar påverka verksamhetskritiska beslut räcker det inte längre att veta vad systemen gör. Organisationer måste också förstå varför AI agerar på ett visst sätt, vilket beslutsunderlag som används och inom vilka ramar besluten fattas.
I takt med att AI integreras djupare i verksamhetskritiska processer ökar också behovet av kontroll och transparens. För många organisationer handlar det inte längre enbart om att använda kraftfulla AI-modeller, utan också om att säkerställa kontroll över data, modeller, styrning och hur AI används i den egna verksamheten. Det är också perspektiv som länge varit viktiga inom utvecklingen av avancerad analys och AI, inte minst för organisationer som arbetar med verksamhetskritiska beslutsmiljöer.
Här ser vi också ett tydligt skifte i marknaden. Fokus ligger inte längre bara på att implementera AI snabbt, utan på att implementera AI på rätt sätt. Allt fler organisationer inser att tillförlitlig och transparent AI inte står i motsats till innovation eller affärsvärde. Tvärtom blir förtroende, styrning och robusthet allt oftare avgörande faktorer för att kunna skala AI långsiktigt.
Under snart 50 år har SAS varit med och drivit utvecklingen inom avancerad dataanalys och AI från de första generationernas analysplattformar till dagens AI-drivna och verksamhetskritiska beslutsmiljöer. När SAS Institutes grundare och vd Jim Goodnight tillsammans med sina kolleger började bygga bolaget med rötter i akademisk forskning handlade det redan då om att hjälpa organisationer att fatta bättre beslut som människor faktiskt kan lita på. Under hela denna utveckling har frågor om transparens, tillförlitlighet och kundernas kontroll över data och analysmiljöer varit centrala perspektiv i arbetet med avancerad analys och AI. Få känner kanske till att Goodnight dessförinnan arbetade tillsammans med forskare och ingenjörer vid North Carolina State University i projekt kopplade till Apollo-programmet, där avancerade beräkningar och dataanalys spelade en viktig roll för månlandningen!
AI kommer fortsätta förändra hur företag, myndigheter och samhällen arbetar och fattar beslut under lång tid framöver. Men i takt med att systemen blir mer avancerade blir mänskligt omdöme inte mindre viktigt, utan mer. I nästa fas i utvecklingen av AI blir det avgörande att kombinera innovationstakt med transparens, styrning och mänsklig kontroll.
Vi ser fram emot att fortsätta bidra till utvecklingen av ansvarsfulla och tillitsfulla AI-lösningar – med samma fokus på analys, innovation och förtroende som präglat utvecklingen under de senaste 50 åren.
/ Joel Jönsson, Sverigechef, SAS Institute
