Tradisjonell dataplattform og BI handler om å samle, strukturere og visualisere data slik at vi kan tolke dem. AI tilfører nye dimensjoner: evnen til å oppdage mønstre, forutsi utvikling og foreslå handlinger. Der BI gir et «hva» og deler av et «hvorfor», kan AI blant annet bidra med et bedre «hvorfor» og «hva nå». 

En spennende del av utviklingen er agentic AI – systemer som ikke bare analyserer, men som også kan foreslå og utføre handlinger. Dette kan for eksempel være å oppdatere en prognose, starte en prosess eller varsle et team automatisk når en trend eller noe unormalt blir oppdaget.

I kombinasjon med BI betyr dette at man ikke lenger bare kan observere dashboards og rapporter, men at data, analyse og handling knyttes tettere sammen, slik at man blir mer proaktive og mindre avhengige av manuell oppfølging.

Smartere utviklere med AI

AI er ikke bare en støtte for ledere og beslutningstakere – den endrer også hverdagen til utviklere. AI vil løse mange oppgaver som gjøres manuelt i dag, for eksempel automatiserte forslag til datamodeller, kodegenerering og visualiseringer gjør at utviklere kan bygge løsninger raskere og med høyere kvalitet.

Kvaliteten på data - et premiss for AI

AI er prisgitt dataene og kvaliteten på denne. Ufullstendige, utdaterte eller feilaktige data gir dårlige analyser og kan føre til gale beslutninger. Velkjente «garbage in, garbage out» gjelder fortsatt.

Dataplattform og BI har tradisjonelt hatt et sterkt fokus på datakvalitet og governance, og dette blir enda viktigere når AI bygges inn i prosessene. Korrekte, konsistente og godt strukturerte data er selve grunnlaget som gjør at AI kan levere verdi – enten det gjelder prediktive modeller, naturlig språkmodeller eller agentiske handlinger.

Derfor vil fremtidens suksess ikke bare handle om hvor avanserte AI-verktøy man har, men like mye om at man baserer det på et korrekt datagrunnlag.

Qlik og AI

Vi i Tallmaker er jo veldig glade i Qlik, og de har definitivt AI på sin agenda. De er veldig godt i gang med å bygge AI inn i sin skyplattform. Dette innebærer blant annet:

• AI-assisterte analyser: Brukere kan stille spørsmål i naturlig språk og få innsikt uten å måtte bygge rapporter selv.

• Prediktive modeller: Qlik integrerer maskinlæring slik at brukerne kan forutsi utvikling, f.eks. innen salg eller lagerbeholdning.

• Agentic AI og automatisering: AI-agenter kan koble innsikt til handling – enten det handler om å starte en workflow, sende et varsel eller starte en prosess direkte i forretningssystemene.

Tallmaker og AI

Vi som jobber i Tallmaker har i tiår hjulpet virksomheter med å bygge dataplattformer og BI-løsninger. Vi vet at det meste starter med å få kontroll på data, og det gjelder definitivt fortsatt.

Nå følger vi utviklingen innen AI tett – både på hvordan tradisjonell BI og kunstig intelligens smelter sammen, og hvordan agentiske AI-løsninger kan skape helt nye muligheter. Vi kombinerer vår lange erfaring med de nye mulighetene AI gir, slik at vi kan hjelpe organisasjoner med å ta bedre beslutninger og handle, raskere og mer presist en noen sinne.

Ta kontakt med Åsmund hvis du vil vite mer.