Intervju med Tarun Madan om de största möjligheterna med generativ AI

Generativ AI är på god väg att omdana vårt sätt att arbeta, kommunicera och fatta beslut. Med förmågan att skapa mänskliga interaktioner, förbättra informationssökning och ge djupare analyser öppnas nya möjligheter för företag och samhälle. Men med dessa framsteg följer också utmaningar kring integritet, rättvisa och transparens, som kräver ansvarsfullt användande och samarbete mellan olika aktörer.

Personalisering av kundupplevelser

En av de största möjligheterna med generativ AI ligger i personaliseringen av kundupplevelser. Genom att noggrant analysera användarpreferenser kan AI leverera skräddarsydda interaktioner som känns både relevanta och engagerande. Detta gör stor skillnad inom sektorer som finans och detaljhandel, där kunder kan få realtidsuppdateringar och anpassad information som förbättrar både kundnöjdhet och lojalitet.

Effektivisering av logistik och leveranskedjor

Inom logistik och leveranskedjor revolutionerar generativ AI effektiviteten genom att förbättra prognostisering och lagerhantering. Istället för att förlita sig på statiska analyser kan AI kontinuerligt tolka data och ge rekommendationer i realtid. Detta gör det möjligt för företag att snabbt reagera på förändringar i efterfrågan, något som är avgörande i dagens snabbrörliga marknad.

Utmaningar kring integritet och säkerhet

Den snabba bearbetningen av stora mängder data kräver starka regler och skydd för individens privatliv. Genom anonymisering och rigorösa säkerhetsprotokoll kan vi minska risken för missbruk av data, men dessa åtgärder är inte alltid lätta att genomföra, särskilt när AI-systemen blir allt mer sofistikerade.

Rättvisa och risker med partiskhet

En annan viktig aspekt är rättvisa och att förhindra partiskhet. Om generativ AI tränas på partisk information kan det leda till att ojjämlikheter förstärks. Därför är det avgörande att noggrant välja träningsdata och kontinuerligt övervaka hur AI-systemen utvecklas. Inom områden som ansiktsigenkänning har vi redan sett hur bristande mångfald i datamaterial kan leda till felaktiga och orättvisa resultat. Det är därför viktigt att arbeta aktivt för att skapa data som speglar samhällets mångfald.

Transparens och förtroende

För att generativ AI ska kunna utnyttjas fullt ut behöver tekniken också bli mer transparent. Användarna och allmänheten måste få insyn i hur AI-modeller fattar sina beslut för att bygga förtroende. Många AI-modeller är så komplexa idag att det kan vara svårt att förstå hur de kommer fram till sina beslut, men forskningen pågår för att förbättra denna process. Målet är att skapa AI som inte bara ger värde, utan också kan förklara sina beslut på ett sätt som användarna förstår.

Samarbete för en ansvarsfull framtid

Samarbete mellan branscher och myndigheter är en förutsättning. AI-utvecklingen går snabbt, och för att garantera att vi använder tekniken på ett ansvarsfullt sätt måste olika aktörer samarbeta och arbeta fram gemensamma riktlinjer för styrning och säkerhet. Genom att utveckla enhetliga standarder kan vi säkerställa att generativ AI används etiskt och att samhället får nytta av den.

Finanstid fick möjlighet att ställa några frågor till Tarun Madan som är chef för AI och datavetenskap på företaget Nagarro.

1. Vilka branscher ser du som mest lovande för generativ AI under de närmaste åren, och varför?
Generativ AI har stor betydelse för alla branscher och sektorer. Tekniken förändrar hur funktioner och processer inom ekonomi, innovation, produktutveckling, marknadsföring och många andra områden organiseras och orkestreras. De verksamheter som tidigt effektiviserar processer och använder AI för att arbeta smartare och snabbare kommer att få ett försprång.

Samtidigt finns det branscher där potentialen är särskilt stor och där generativ AI kommer att bli avgörande för hur produkter och tjänster upplevs och konsumeras – och inte minst för områden som säkerhet. Jag tänker exempelvis på finans, gaming, detaljhandel, logistik och sjukvård. Inom finans kan AI driva avancerade analyser, optimera kundrelationer och vara avgörande för bedrägeribekämpning. Detaljhandeln kan använda AI för att skapa kundanpassade upplevelser, automatisera produktbeskrivningar och förbättra marknadsföring – vilket gör att produkter och tjänster når kunderna på ett helt nytt sätt. Logistiksektorn ser stora vinster genom AI-drivna prognoser och optimering av leveranskedjor. Inom sjukvården kan generativ AI användas för att analysera medicinska bilder, skapa individanpassade behandlingsplaner och påskynda och höja kvaliteten i forskning och läkemedelsutveckling. Gamingindustrin kommer också att förändras snabbt – där AI möjliggör en sömlös integration mellan spelare, spelmiljöer och upplevelser, vilket skapar mer dynamiska, interaktiva världar som utvecklas av sig själv.

2. Hur arbetar ni på Nagarro för att minimera risken för partiskhet i AI-modeller?
Vi är väl medvetna om att partiskhet i AI kan leda till ojämlika resultat och bristande förtroende för tekniken. Vi hanterar detta genom att aktivt arbeta med mångfald i träningsdata, implementera kontinuerlig övervakning av AI-modeller och säkerställa att beslutslogiken är transparent och granskningsbar.

Ett viktigt steg är att använda olika datakällor och rigorösa testmetoder för att identifiera och korrigera eventuell bias. Dessutom ser vi till att våra system är korrigerbara – det vill säga att de kan justeras om felaktigheter eller partiskhet upptäcks. Transparens och förklarbarhet är avgörande för att bygga förtroende, både internt och externt.

3. Vad tror du krävs för att övertyga allmänheten och beslutsfattare om att generativ AI är säker och ansvarsfullt använd?
För att bygga förtroende för generativ AI krävs tre saker: transparens, etiska riktlinjer och reglering – och att dessa tre dimensioner är begripliga för användarna.

Företag måste tydligt kunna förklara hur deras AI-modeller fungerar och vilka data de bygger på. Öppenhet kring AI-beslut gör det lättare för både användare och beslutsfattare att förstå och lita på tekniken.

Dessutom behöver branschen etablera och följa etiska riktlinjer för AI-användning, inklusive hur data samlas in och används. Slutligen krävs samarbete mellan företag, myndigheter och akademiska institutioner för att utveckla regelverk som säkerställer att AI används på ett ansvarsfullt och säkert sätt.