# AI, IoT och förmågan att hantera massor av data

Canonical: [https://www.softronic.se/nyheter/ai-iot-och-formagan-att-hantera-massor-av-data/](https://www.softronic.se/nyheter/ai-iot-och-formagan-att-hantera-massor-av-data/)

AI, IoT och förmågan att hantera massor av data. Hinner du med alla nya begrepp eller börjar du känna dig stressad? Då kanske det är dags att fundera som Nalle Puh: ”Om man inte vet vart man ska är det ingen idé att skynda sig. Man vet ändå inte när man kommer fram.”

I Stefan Palm ”reflekterar” får du ta del av Stefans tankar kring ny teknologi och hur man kan dra nytta av den för att skapa värde hos organisationer och företag.

Min passion är att hjälpa organisationer och individer överbrygga kompetensgapet mellan vad som är faktiskt möjligt med nya teknologier och det uppfattade värdet av ny teknologi. Med ökad innovationstakt och ofta minskade resurser, så är många organisationer fullt upptagna med att få den nuvarande affären att gå runt. Att då ha förmågan att jobba kontinuerligt med strategi och förmedla en vision och målbild som alla i organisationen kan ta åt sig kan vara en utmaning. Tyvärr är det inte så enkelt i dagens utbud av teknologier och lösningaratt be någon (kanske en konsult) ”bara”berätta vad och hur man ska göra för att dra nytta av alla nya lösningar som leverantörerna marknadsför.

Och där kommer jag in i bilden med att hjälpa en organisation att dra nytta av ny teknologi för att lösa en utmaning. Notera att en utmaning både kan vara i form av:
– något vi gör, men vi kan göra bättre
– något vi inte gör, men vi har nytta av om vi kunde.

Ibland är dock avstampen rent teknikintresse, t.ex. vad kan vi göra med AI.Jag personligen har ett rätt pragmatisk förhållande till teknik. Det finns fördelar och nackdelar med alla typer av lösningar. Det gäller bara att förstå inom vilka ramar som varje lösning ger bra värde. Min definition påvärdeär att den totala kostnaden för lösningen ska vara mindre än kostnaden för utmaningen (helt OK att stanna här och läsa om den formuleringen en gång till).

Eftersom alla organisationer är olika såär det omöjligt att på förhand sägavad som är bra eller dåligt.Generella lösningar kan vara bra förattenkelt komma igång, men det är ofta specifika värden man är ute efter när man utvärderar nya teknologier.Menatt göranågot för första gångenkan kännas som enstor utmaning, hur ska man sätta igång att utvärdera nyttan med AI?

Och det är nu Nalle Puh dyker upp.Om man ska göra en förändring, så vill man veta att densker i en riktning som för en närmare målet. Finns ingen vision eller målbild är det väldigt svårt att bedöma om ny teknologi tillför något ellerbara distraherar verksamheten från det som faktiskt är viktigt.Så även om dialogen startar runt ny spännande teknikbörman ibland investera lite tid och resurser för attdefiniera enmålbild i form av en övergripande arkitektur.Jag vill direkt lägga till att denna målbild/arkitektur inte är statisk, utan något som ständigt behöver jobbas med och uppdateras efter förändringar i verksamheten ochnär nya teknologier och lösningar blir tillgängliga.

I mitt arbete med att utvärdera nya teknologierså samlar jag på mig kunskap och erfarenheter somjag ska försöka dela med migavpå ett sätt sominspirerar ochäven kanske gör dig nyfiken.Detkommer inte bli så mycket tekniska detaljer, det finns andra som fokuserar på dem, utan mertankar och reflektioner kring vad nyttan är,och vad man kanske ska fundera lite extra på,när man utvärderarnya teknologier.

I detta inlägg vill jag reflektera lite över de”stora pusselbitarna” eller definiera de områden som mångapratar om. Såkommer jag i fortsättningen dyka lite djupareinom varje område.

### Nya teknologier:AI, IOT

Varför inte börja med **Artificiell Inte****lligens** (AI)? Denna förkortning somanvänds flitigare än ”Digital Transformation” gjordestidigare. Väldigt många menarmaskininlärning, eller Machine Learning (ML), när de pratar om AI.Och väldigt många som säger sig ha AI-lösningar använder baraavancerade analysfunktioner. Det finns en fantastisk potential att dra nytta av de nya tjänster somutvecklas och saluförs under ”AI”-termen.Och det kan vara väldigt enkelt att komma igång att testa, men ibland frustrerande svårt attleverera något som verksamheten kan nyttja. För att citera en stor global organisation: ”Vi har fler piloter i vår organisation än vad Lufthansa har.”

När man pratar om AI, så kommer man osökt in på området ”data”, gärna i stora volymerdvs. Big Data. Att hantera stora volymer är i och för sig en utmaningmen egentligen inte det som är i fokus.Möjligheten att börja dra insikter från ostrukturerad dataär det som lockar.Visst bygger ofta dagenslösningar på en strukturerad databas i grunden, men den stora mängden data finns utanfördenna strukturerade databas.Lösningar som ger organisationer möjligheten att dra insikter från dokument,tal/ljud eller bilder/video ärtillgängliga från många leverantöreri dag.

Men iblandfinns behovet av att samla in ännu mer information ochdet är i dag varken svårt eller dyrt attkoppla upp en ”sak” med hjälp av **Internet of Things** (IoT)–lösningar. Det här är ett område där tekniken bara germassor avmöjligheter,men där det kanbehövas läggas lite tid på processer. Att bygga något som funkar är en sak, men attsupporta den lösningen i 10 år (eller hur lång tid denna sak beräknas leva)är en förmåga som få organisationer har.Och här kommerden ekonomiska aspekten in också, kommer vi kunna ”räkna hem” denna lösningunder ”sakens” livstid (enligt definition på värde ovan, om du kommer ihåg).

Det finns en risk för att IoThanteras som infrastruktur och bara ses som en kostnad. Man glömmer bort att det stora värdetgenereras från det data som IoT-lösningen levererar till organisationen.Självklart bör man utvärdera om denna information kan fås på annat sätt än attbygga en egen lösning.Utbudet avköpt data är en marknad som växer fortoch många nya partnerskap formasmed syfte att dela kostnaderna förattsamla in data och kanske även dela intäkternafrån denyatjänster som drivs av data.

För när nyatjänster byggs i dag, så är verkligen data oljan som driverlösningen.Händelsestyrda tjänster,byggda med mikro-tjänster, där utvecklarna får direkt feedback hur användarna upplevertjänsten.Det är enkelt att nu bara tänka ”appar” (som ofta inkluderar moderna web-tjänster), men i dag kan dintjänst exponeras som ett API.Förbåda alternativen gäller attvärde uppstår först när någon använder tjänsten, så insikten om nyttjande är det som leder det kontinuerliga arbetet med att optimera tjänsten över tid.

För det somoftaheterförvaltning, bör i dagenligt migkallasföroptimering. Under lösningens livstid är det ett ständigt arbete med attjobba med tillgänglighet, prestanda, kostnader, säkerhet och underliggande teknologier.Att inte göra någonting är inteettalternativ. Världen runt omkring förändras så fort, och användarnahar oftast inte långt till en alternativ tjänst.

### Kontakt

Följ med mig framöver påenresagenom nya teknologier och lösningar, insikter och åsikter, fakta och funderingar.Och självklart får du höra av dig om du har feedback på något jagskriver, eller om det är något du vill jag ska ta upp[stefan.palm@softronic.se](mailto:stefan.palm@softronic.se)

Eller leta upp mig på LinkedIn, där jag delarmed mig av vitt skilda funderingar om livet i stort.

### Relaterade länkar:

- [Hur inkluderar vi de som inte är på kontoret?](https://www.softronic.se/nyheter/hur-inkluderar-vi-de-som-inte-ar-pa-kontoret/)

Blogginlägg skrivet av [Stefan Palm](https://www.softronic.se/nyheter/intervju-med-stefan-palm/) – copyright Softronic.