Dette må til før Equinor igangsetter et KI-prosjekt
For å bli et datadrevet selskap, er kompetanse om kunstig intelligens helt nødvendig, forklarer maskinlæringsekspert i Equinor.
– Man kan fint kjøre bil uten å vite akkurat hvordan motoren fungerer. Men man må være en trygg sjåfør for å ta del i trafikken, sier Justin Fackrell, som jobber med data science og maskinlæring i Equinor.
Sammenligningen gjelder for hvordan de jobber med kompetanse og kunstig intelligens i selskapet.
Equinor har siden 2017 satset målrettet på digitalisering og datadreven drift. Satsingen treffer ikke bare IT-arbeidere, men alle i selskapet. Fra de som jobber med maskiner til administrativt ansatte.
Da trenger ikke samtlige ansatte å vite hvordan «motoren» fungerer, eller hvordan man lager KI-modeller.
– Men alle som skal bruke kunstig intelligens bør ha et visst kunnskapsnivå for å best mulig utnytte seg av teknologien, sier Fackrell.
Omreisende foredragsturné
Derfor jobbes det målrettet med å gi ansatte grundig kompetanse.
Et av hovedtiltakene er Equinors omreisende foredragsturné. Under navnet «AI Roadshow» besøker fem KI-eksperter fra selskapet, Fackrell inkludert, Equinors lokalkontorer rundt omkring i Norge.
– Vi snakker om KI-verktøy, grunnleggende kompetanse og hvordan man bruker teknologien på en sikker måte, sier han.
Foredraget har de presentert 22 ganger for til sammen over 3000 medarbeidere, fra Harstad til Stavanger.
Målet med turneen har vært å få folk til å se egne problemer og arbeidsoppgaver med KI-briller. På den måten kan de selv begynne å tenke hva de kan bruke kunstig intelligens til i hverdagen.
– Turneen har vært et populært og åpent forum hvor også medarbeidere kommer til oss med ideer og spørsmål. Så det er på en måte en toveiskommunikasjon, sier han.
Må løse et forretningsproblem
En del av opplæringen handler om hva som må på plass for at ny teknologi skal settes i produksjon.
For det første må det begynne med at teknologien skal løse et forretningsproblem. Det holder med andre ord ikke at teknologien er ny og spennende i seg selv.
– Alt begynner med forretningen og hvilket problem vi skal løse. Så kan vi spørre oss om KI kan være løsningen, forklarer han.
For det andre må innføringen av teknologien være teknisk gjennomførbar – med alt det innebærer av data, datakraft, infrastruktur og programvare. Det må også gi mening rent kommersielt og innebære en tydelig gevinst.
– Kan aldri introdusere uakseptabel risiko
Den kanskje viktigste delen av opplæringen handler om sikkerhet og risiko. Det er nemlig mange prosesser i Equinor hvor det ikke er rom for feil.
– Vi må være helt sikre på våre absolutte krav, og KI skal aldri introdusere uakseptabel risiko. En del av dette sikkerhetsarbeidet begynner med kompetanse blant brukere, sier Fackrell.
Når de setter i gang et KI-prosjekt, begynner de derfor med å analysere og avdekke risikoer, og gjennomfører tester og vurderinger i et sikkert miljø for å forsikre seg om at KI-systemet agerer som forventet.
Opererer med to kategorier
Han deler at Equinor opererer de med to ulike kategorier: «domain AI» og «workplace AI».
– Den første er den gode, gamle maskinlæringen. Tilstandsmonitorering av maskiner både offshore og onshore, for eksempel. Det er noe vi har dratt mye nytte av.
Den andre kategorien rommer typisk språkmodellteknologi og kontorstøtteverktøy som kan brukes for å bli mer effektive og produktive i arbeidshverdagen.
– Vi ser at det er særlig mye interesse for generativ KI. Vi jobbet faktisk med store språkmodeller i mange år før ChatGPT ble lansert, og ser hvordan teknologien kan brukes til imponerende ting, sier Fackrell.
Han trekker frem eksempler som å oppsummere tekster, samt finne frem til og sammensette kompleks informasjon.
– Men også hvordan man kan bruke det til å automatisk endre dataformat eller oversette kode mellom programspråk, legger han til.
Viktig å skille hva som er relevant og ikke
Fackrell har jobbet med maskinlæring i en rekke ulike organisasjoner helt siden 1996. Det innebærer at han har sett «hypen» komme og gå i mange runder.
Oppmerksomheten rundt kunstig intelligens de siste to årene er likevel litt annerledes, mener han.
– Nå treffer KI alle, både på hjemmebane og på arbeidsplassen. Det er ikke bare for spesialister, men relevant i alle yrker og roller.
– Det skal sies at det er litt vel mye luft i ballongen. Desto viktigere er det for ansatte å skille sant fra usant og relevant fra irrelevant, legger han til.
– Mindre bekymret og mer nysgjerrige
I etterkant av foredragene ser han at folk gjerne blir mindre bekymret og mer nysgjerrige på teknologien.
– Samtidig er vi en såpass stor organisasjon, og ser ofte at mange har lignende problemer på tvers av selskapet. Selv om vi jobber med forskjellige ting, er ofte både utfordringer og løsninger likere enn man først tror, sier han.
For andre virksomheter som ønsker å komme i gang med KI-kompetanse, anbefaler Fackrell å sette i gang med å kartlegge hva som gjør akkurat din bedrift spesiell.
– Jeg tror ikke alt vi gjør er relevant for alle andre. Vi har fokusert på våre viktigste områder, og funnet løsninger som passer for oss, avslutter han.
Lære mer om KI?
Introkurs
Slik bygger du en skreddersydd KI-assistent
Lær deg å «bygge» en versjon av ChatGPT tilpasset akkurat ditt behov.
Introkurs
Hvordan påvirker kunstig intelligens kompetansebehov i arbeidslivet?
Lær hvordan kunstig intelligens påvirker kompetansebehovene i arbeidslivet og hvordan KI kan brukes i opplæring av ansatte.
Introkurs
Hva er digitale assistenter i arbeidslivet?
Lær hva digitale assistenter er, og hvordan de kan gjøre din arbeidshverdag enklere og mer effektiv.
Introkurs
Hvordan bruke generativ kunstig intelligens?
I dette kurset får du noen tips til ulike typer KI- verktøy for hjelp til tekst, bilder, lyd og video og hvordan bruke slike verktøy på en smart og trygg måte.
