I en tid präglad av snabba förändringar inom artificiell intelligens, kan det vara en utmaning för företag att bygga sina första AI-applikationer. Nya modeller och teknologi dyker upp dagligen, vilket leder till att utvecklare ofta känner sig handlingsförlamade. Det är viktigt att inse att skillnaderna mellan de olika modellerna ofta är marginella, och att det inte alltid är den mest avancerade modellen som är den bästa lösningen.
Andrew Ng, en framstående röst inom AI-forskning, påpekar att det verkliga värdet ligger i applikationslagret och inte i själva modellen. Företag bör fokusera på att utveckla verktyg som verkligen löser specifika affärsproblem, snarare än att förlita sig på de senaste modellerna som kan verka lockande men kanske inte uppfyller organisationens behov.
Det är lätt att fastna i det som kallas ”Leaderboard Illusion”, där man antar att den modell som presterar bäst i benchmarktester är den enda rimliga att välja. Detta kan leda till felaktiga beslut, särskilt när det kommer till att bygga AI-lösningar som ska vara hållbara och effektiva i den verkliga världen.
När man väljer en modell är det avgörande att fokusera på databasens kvalitet. Många företag kämpar fortfarande med att förstå sina data och hur de ska struktureras för att fungera optimalt med AI-teknologi. En AI-agent är i grunden beroende av rena och strukturerade data för att fungera korrekt. Utan detta riskerar man stora fel och ineffektivitet.
Det är rekommenderat att börja med att bygga en ”retrieval-augmented generation” (RAG)-pipeline, där man fokuserar på att ställa frågor och få svar baserade på specifik information. Det handlar om att lösa konkreta, tråkiga problem snarare än att jaga efter de senaste trenderna inom AI. Genom att identifiera och indexera dokument som HR-policyer eller kundsupportloggar kan man skapa värdefulla applikationer som underlättar arbetet för användarna.
För att skapa en miljö där utvecklare kan arbeta effektivt är det viktigt att inte låsa fast sig vid en specifik lösning. Istället bör företag sträva efter att bygga en ”gyllene väg”, där det är lätt att byta mellan olika teknologier och modeller utan att hindra utvecklingsprocessen. Genom att standardisera gränssnitt och skapa en säker miljö för experimentering kan man öka hastigheten och innovationen inom AI-utvecklingen.
Sammanfattningsvis är det avgörande att företag fokuserar på sina egna data och hur dessa kan användas för att lösa verkliga problem. Genom att ignorera externa rankningar och istället bygga lösningar som är anpassade efter interna behov, kan företag skapa AI-applikationer som inte bara överlever utan också blomstrar i en komplex och ständigt föränderlig värld.
