Jonas Dahlberg, Sales Manager Data and Artificiell Intelligence at Microsoft

 

Hej Jonas,

Vi ser fram emot att ha dig med oss på Analyticsdagarna den 7 maj.
Tänkte vi skulle ge deltagare och andra läsare lite inblick i vem du är, vad du gör och vad som händer i branschen.

Vad är det då du gör på och för Microsoft som Sales Manager Data and Artificiell Intelligence?
–Jag är mycket ute hos våra kunder och pratar om värdet av vår molntjänst Azure där bl a AI tjänsterna ingår.
När det kommer till att få ut värdet av AI måste tillgången på stora mängder kritisk data bli bättre genom modernisering av IT. Att gå till molnet, helt eller delvis, är idag relativt enkelt och har stora fördelar.

Genom att vi på Microsoft erbjuder storskalig datacenter drift med den allra senaste tekniken så är vår lösning effektivare än om varje organisation skall bygga/skapa/dimensionera dessa miljöer själva, molnet idag är inte bara säkrare det är även ekonomiskt fördelaktigt. Molnet ger kunderna möjlighet att skala upp och ner användandet av IT och helt enkelt betala för det de använder.

Många av våra kunder lagrar stora mängder data i vårt moln och använder kärnan i AI, maskininlärning, för att optimera sin verksamhet. Maskininlärning kräver en hel del kunskaper så vi erbjuder även färdiga AI tjänster/maskininlärningsmodeller i molnet, s k kognitiva tjänster, som är enkelt för t ex en utvecklare att använda för att ge sin applikation förmågan att känna igen bilder exempelvis. Inom de kognitiva tjänsterna erbjuder vi stöd för språk, tal, bilder, video, textanalys m.m.

Ett spännande exempel just nu är svensk byggindustri som arbetar med ”Workplace safety”.
Alla arbetare ska vara trygga och inga dödsfall får inträffa under arbetstid och på byggarbetsplatsen.
I dessa miljöer ser man då till att få upp kameror på arbetsplatsen som i sin tur är ”tränade” att detektera avvikelser. AI:n kan exempelvis skilja på om en person bär hjälm eller inte, om en arbetare står under kranbilen (där får man absolut inte stå). Sen ska då kanske arbetsledaren på plats få informationen i realtid om denna avvikelse.

Det som är nyckeln när det kommer till detta är, att AI modellen ska sitta i kameran, s k Edge computing. Kunden kan ha denna funktion kopplad till molnet men det innebär ofta stora kostnader att skicka datan som kameran skapar i molnet. Så man skapar AI modellen i molnet med all data som behövs för att sen skapa modellen till att reagera på det man vill att den ska reagera på och låter den sedan köras i själva kameran.

Vad skulle du säga är det som alla pratar om när det kommer till AI just nu?
– Man kan säga att det finns 3 områden/punkter som det pratas mest om just nu.

Nr 1 är teknologin i sig.
Hur fungerar den? Vad gör den? Vad kan man göra?
Även om ordet i sig florerar högt upp på agendan för samtalsämnen är det förvånansvärt få som vet vad AI kan göra/bidra med. Vilken teknik kommer arbetsplatser behöva i framtiden, Hur implementerar man AI funktionalitet och hur får man tag på den data som behövs för att träna AI-modellen?
När jag stod och pratade med en högt uppsatt befattningshavare om AI och när han ska beskriva det, så står det klart att han inte bara inte vet vad det är, han har ingen aning om hur det kan/bör/ska tillämpas i arbetet och vad syftet faktisk är. Så jag har gjort det till mitt mission att informera människor så att som får grepp om tekniken och möjligheterna med den.

Nr 2 är etiken.
Vad händer när modeller (AI) tränas att ta beslut och dessa visar sig bygga på tveksam data. Vem skall ta ansvar för att modellen agerar enligt företagets etiska riktlinjer t ex. Microsoft som bolag gör mycket för att se till att AI bidrar positivt till världen, se t ex initiativet ”AI for Good”. Ett annat exempel är att vi publicerar etiska principer för vår AI och även har satt på plats en övervakande funktion inom vår organisation, för efterlevnad av denna.

Nr 3 är värdet av AI.
De företag som har förstått tekniken och kommit längre i användandet (hittat modeller som fungerar) har fortsatt svårt att få ut affärsvärdet i sin verksamhet. Ofta grundar sig dessa problem i att man har
fortsatt mycket gammal teknik för datalagring och applikationer på plats vilket begränsar möjligheten att distribuera resultatet av modellen. Att skapa en modell för ”shopping rekommendation” till en kund som kommer in i en butik baserat på ålder, kön, köpmönster etc är inte så svårt.
Men sen när denna rekommendation skall delges kunden i en butik. Hur förmedlas då rekommendationen? Hur får personen (som så självklart då ska ha blåa kläder med en viss form) ta emot den rekommendationen? Via en skärm? Via audio i hörlurar? Via att plaggens galgar lyser?
Här finns fortsatt mycket att göra. De exempel vi ser där AI levererar mest värde är där våra kunder
optimerar befintliga processer med hjälp av AI.

Så vad kommer du bjuda oss på under Analyticsdagarna?
– Jag kommer berätta om några affärscase och redovisa för hur det fungerar och går till. Jag kommer visa ett par olika demos kring vad man kan göra med AI idag. Eftersom tillgången på data är grunden kommer jag prata till viss del om det också. Avslutningsvis tänker jag bjuda på ett AI baserat Party trick också!

Tack Jonas! Vi ser fram emot att träffa dig om två veckor den 7 maj på Analyticsdagarna!

 

NAS_talarbild_vt19_2

Evelina Sewerin
evelina.sewerin@summitandfriends.se