Hvorfor datagrunnlaget er alt i AI – lærdom fra matlagings-AI

Datagrunnlag avgjør alt i AI

Jeg kom over en fascinerende studie fra The Decoder om hvordan AI gir helt forskjellige matanbefalinger avhengig av hva den er trent på. Kaikaku.AI har laget tre AI-modeller som alle skal anbefale ingredienser til kylling – men resultatene er dramatisk forskjellige.

En modell trent på 4,14 millioner oppskrifter foreslår tradisjonelle kombinasjoner som rosmarin og sitron. En annen, trent på kjemiske molekyldata, kommer med helt andre forslag basert på smakskomponenter. Det mest interessante? Kjemi-modellen presterer faktisk bedre på smak og næring, selv om den aldri har "sett" den informasjonen direkte.

Hva dette lærer oss om AI i praksis

Jeg har sett det samme mønsteret når vi bygger AI-løsninger for norske bedrifter. Datagrunnlaget er ikke bare viktig – det er ALT. Vi kan ha den beste AI-modellen i verden, men hvis vi mater den med feil data, får vi feil svar.

Ta kundeservice som eksempel. Tren AI-en på gamle klagesaker, og den blir pessimistisk. Tren den på løsninger og positive utfall, og du får en helt annen tilnærming. Jeg har testet dette med Claude og ChatGPT – forskjellen er slående.

Mine anbefalinger for norske bedrifter

Start ALLTID med å kartlegge hvilke data du har, og enda viktigere – hvilke data du trenger. Ikke bare kast alt inn i en AI-modell og håp på det beste.

Vi ser ofte at bedrifter vil hoppe rett til implementering, men de som tar seg tid til å forstå sitt datagrunnlag får mye bedre resultater. I våre [AI-kurs i Oslo](/ai-kurs-oslo) bruker jeg alltid denne matlagings-analogien – samme ingredienser, forskjellig oppskrift, helt annet resultat.

Konklusjon: Tre praktiske steg

Vil du lære mer om hvordan du kan anvende dette i din bedrift? [Kontakt oss](/kontakt) for en uforpliktende prat om ditt datagrunnlag.