Stop træning, start implementering

AI bliver ofte fremstillet som komplekst og dyrt, men hos JN Data skaber vi hurtig værdi ved at udnytte eksisterende, stærke modeller uden dyr specialtræning.

Jeg fokuserer på simple, hurtigt implementerbare løsninger, der adresserer konkrete forretningsbehov og der fungerer inden for vores FINTEC‑compliant OpenShift‑platform.

Eksempler inkluderer SolvoBot, som støtter Major Incident Managers, ProblemoBot, der genererer rapporter baseret på data fra vores ITSM‑system, og ResolutionBot, som leverer struktureret fejlsøgningsinspiration - ikke løsninger - fordi jeg netop ikke mener, at man realistisk kan træne en AI til at finde den endelige løsning i dette scenarie.

Pointen er, at AI ikke behøver at forudsige den endelige løsning for at være nyttig; teknologien kan accelerere workflows ved at tilbyde relevante idéer og retninger. Alt dette opnås med generelle LLM’er, smarte prompts og enkel kode.

Stop med at træne AI — brug det smart!

Bio: Hos JN Data leverer Adam AI ved at pille det ned fra piedestalen og direkte ind i produktionen, hurtigt og uden dyr træning. Adam skærer hypen fra, og bruger generelle LLM’er klogt, for derved at få medarbejdere og AI til sammen at løse forretningsproblemer hurtigere.