GenAI i praksis – velafprøvet teknologi

Generativ AI og Large Language Models (LLM/GenAI) bliver ofte fremstillet som ny og banebrydende teknologi. I praksis er teknologien imidlertid både moden og velafprøvet. Grundlæggende metoder har eksisteret i mange år, og vi har over det seneste årti set flere markante platformsskift, hvor kapacitet, tilgængelighed og anvendelsesområder gradvist er blevet udvidet. Det, der i dag adskiller GenAI fra tidligere løsninger, er ikke idéen, men robustheden og evnen til at arbejde på tværs af komplekse opgavetyper.

I sin essens sætter GenAI virksomheder i stand til at simulere vidensbaseret arbejde. Det gælder alt fra at analysere store dokumentmængder til at udføre opgaver, som traditionelt kræver menneskelig afklaring og kontekstforståelse. Teknologien kan i dag foretage afklarende “opringninger” i form af dialogbaserede forespørgsler, sende strukturerede mails med opfølgende spørgsmål og sikre, at nødvendig baggrundsviden indsamles, før en opgave løses. Dermed bliver AI ikke blot et analyseværktøj, men et aktivt led i opgavevaretagelsen.

Hos QSVAR har vi arbejdet med GenAI i en lang række operationelle sammenhænge. Det omfatter blandt andet overenskomstfortolkning, kontrakt- og fakturaanalyser, salgs- og bogføringsanalyser samt kunde- og konkurrentanalyser. Fælles for disse opgaver er, at de kræver både struktureret datahåndtering og fortolkning af komplekst sprog. GenAI egner sig særligt godt her, fordi modellen kan fastholde kontekst på tværs af mange dokumenter og samtidig levere konsistente vurderinger.

Teknologien er også anvendt til mere procesnære opgaver som kvalitetskontrol, compliance og arbejde med offentlige udbud. Her fungerer GenAI som et supplement til faglige medarbejdere ved at identificere afvigelser, mangler eller risikoområder, som efterfølgende kan vurderes menneskeligt. Resultatet er ikke automatiseret beslutningstagning, men en mere effektiv og ensartet forberedelse af beslutningsgrundlaget.

Er GenAI let og ligetil at implementere? Nej. Særligt ved komplekse opgaver kræver det en klar forståelse af forretningsprocesser, datagrundlag og ansvar. Erfaringen viser dog, at det er muligt – også for avancerede og tværgående opgaver – når teknologien introduceres trinvis og med realistiske forventninger. For mere simple opgaver er det væsentligt lettere at komme i gang, men også her er det afgørende at tænke sig om og definere formål, kvalitet og kontrol.

Set fra et ledelsesperspektiv handler GenAI derfor ikke om teknologi for teknologiens skyld, men om at styrke den daglige opgavevaretagelse. Når teknologien anvendes korrekt, kan den frigøre tid, øge kvaliteten og skabe bedre overblik i komplekse arbejdsgange. For mange virksomheder ligger potentialet ikke i at erstatte medarbejdere, men i at give dem et stærkere fagligt værktøj i hverdagen.