Öppna data underlättar utvecklingen av AI

För att AI ska bli verklighet behövs det data. Mycket data, helst välstrukturerat, från många olika datakällor. Annars fungerar inte modellerna som ligger till grund för AI-lösningar. Det är dålig tillgång till data som utgör det största problemet med utveckling av AI-lösningar. För Fredrik Schlyter, medgrundare av AI-byrån Insigo, är det här vardagsmat. Han ser öppna data som en viktig del av lösningen på problemen. Tillgång till data i kunduppdrag är avgörande.

Begrepp som AI och maskininlärning har blivit naturliga inslag i det svenska språket. ChatGPT används för allt från att skriva uppsatser i grundskolan, till att skriva programkod på stora företag. Det anses som självklart att AI snart, väldigt snart, kommer att kunna lösa en bred samling av problem, vilket skapar både förväntan och rädsla. För de pionjärer som bygger AI-lösningar upptar konkreta, praktiska problem en stor del av tiden:

– Det är ofta svårt att veta på förhand vilka resultat man kan uppnå med AI. Därför behöver man data för att prova sig fram. Det är ett stort problem att data ofta inte finns tillgängliga. En ökad publicering av öppna data skulle underlätta, säger Fredrik Schlyter, medgrundare av och utvecklare på AI-byrån Insigo.

Växthus – ett exempel på användning av AI

Fredrik Schlyter och kollegorna på Insigo har hittills tagit sig an en bred samling av uppdrag: hantering av naturligt språk (Natural Language Processing, NLP), datorseende (computer vision), anonymisering av dokument (annotation), automatisk generering av nyhetsbrev och webbsajter, samt optimering av växthus är några exempel.

– För växthus handlar det om att lista ut hur användning av vatten, temperaturer, luftfuktighet och en mängd andra faktorer påverkar verksamheten, förklarar Fredrik Schlyter.

Optimeringen av växthus ger en bra sammanfattning av nyttan med AI. När mängden faktorer, och sambanden mellan dem, blir för många för att en människa ska kunna överblicka dem kan en AI-modell hitta mönster som kan ligga till grund för förbättringar.

Bland andra exempel på intressanta AI-tillämpningar nämner Fredrik Schlyter analys av fakturor, för att extrahera olika typer av underlag för vidare bearbetning och analys. Det är en tillämpning som inte minst är intressant för kommuner, regioner och myndigheter som måste följa strikta lagkrav vad gäller att spendera pengar. En av Sveriges mest populära datastandarder och öppna data är leverantörsreskontra som redovisar inkommande fakturor från leverantörer, där det med rätt data går att identifiera bluffakturor.

Insigo har hittills mest ägnat sig åt konsultuppdrag, men det finns en ambition att erbjuda färdiga produkter och tjänster. Exempel på sådana är automatiska lösningar för att generera nyhetsbrev och webbsajter. Därför har utvecklarna på Insigo börjat med att skapa sådana lösningar för den egna verksamheten, med ambitionen att erbjuda dem till sina kunder så småningom.

Mätning av öppna data

Ett intressant projekt som Insigo är engagerat i är en ”pedagogisk” visualisering av hur långt svenska kommuner har kommit med användningen av öppna data som finns att se här (källkod här). Uppdraget utförs för Nationell Dataverkstad, som Västra Götalandsregionen håller i. I samband med det, och även för andra uppdrag, har Insigo samarbetat med MetaSolutions, huvudutvecklaren av plattformen EntryScape för hantering och publicering av öppna data och delade data.

– Det är väldigt givande att samarbeta med MetaSolutions, som har en viktig roll för att öka tillgängligheten för data, berättar Fredrik Schlyter.

Han lyfter fram att de olika personerna som samarbetar har olika kompetenser, vilket skapar ”en intressant kemi”.

– Att blanda olika kompetenser i samarbeten gör att man kommer på nya lösningar, som man inte skulle komma på själv.

Det är en viktig aspekt av användning av data generellt, och av öppna data i synnerhet. Personer med olika roller och kompetenser kan samlas kring data för att få en gemensam bild av problem som behöver lösas, vilket ger nya insikter och bättre samarbete.