AI du kan lita på – från experiment till skalbarhet

KOSTNADSFRITT WEBINAR · 27 APRIL 2021 KL 13.00–14.15

Anmälan

Välkommen till ett webinar med fokus på datakvalitet, datahantering och tillförlitlig AI.

Smart användning av AI och maskininlärning är inte bara på väg att bli en konkurrensfördel, det är nödvändigt för att kunna erbjuda godtagbar service åt kunder och affärspartners. Men hur ska AI införas på ett sätt som är skalbart och tillförlitligt?

Nyckeln till framgång ligger i data och i rätt dataförsörjning till AI-lösningarna. I takt med att datavolymerna ökar krävs inte bara bättre datahantering utan också AI som är tillförlitlig över tid.

Computer Sweden och IBM bjuder in till 75 informativa minuter, under vilka du får en knuff i rätt riktning för att ta AI från experiment till produktion. Det handlar till att börja med om att övervinna tre stora utmaningar: att få resultat och gå i produktion snabbare, att automatisera AI och att kvalitetssäkra data.

Dessutom krävs en förståelse för och insikt i vad modellerna gör, för att skapa tillit till dem. Hur behöver de övervakas och hur kan de tränas över tid?

Du får bland annat höra mer om:

  • Strategi – dataplattformen knyter samman IT och digitalisering
  • Flexibilitet – möjligheter att snabbt sjösätta nya erbjudanden och affärsmodeller
  • Skalbarhet – att gå från experiment till produktion
  • Affärsnytta – förbättra existerande verksamhet och genomför nya projekt
  • Införande – hantera teknisk implementation på smidigast tänkbara sätt
  • Transparens – vikten av de etiska aspekterna
  • Konkreta exempel – användare berättar om kreativa lösningar

90%

of companies have difficulty scaling AI across their enterprises”

– “Proven concepts for scaling AI”, IBM Insitute for Business Value, 2020

Anmäl dig här

Webinaret är kostnadsfritt och vänder sig till dig som är CIO, it-chef, chief data officer, chief data architect, analytics leader, data scientist, business analyst, data engineer, data steward, compliance officer, affärsutvecklare eller har en liknande roll på ett slutkundsföretag. IBM och Computer Sweden förbehåller sig rätten att neka anmälningar utanför målgruppen samt från direkta konkurrenter.

  • Kom ihåg ditt landsprefix: +45/+46/etc. Används för sms-påminnelse.
  • IBM kan använda min kontaktinformation för att hålla mig underrättad om produkter, tjänster och erbjudanden:
  • Du kan när som helst dra tillbaka ditt samtycke till marknadsföring genom att skicka en begäran att välja bort marknadsföring. Du kan också säga upp prenumerationen på e-postmeddelanden med marknadsföring genom att klicka på den länk för att avsluta prenumerationen som finns i varje sådant e-postmeddelande. Mer information om IBMs bearbetning finns i IBMs integritetspolicy. Genom att skicka in det här formuläret bekräftar jag att jag har läst och förstått IBMs integritetspolicy.
  • Detta fält används för valideringsändamål och ska lämnas oförändrat.

Agenda

Computer Sweden och IBM hälsar välkomna och inleder webinaret.

Katarina Strömberg, event manager, IDG
Fredrik Simu, country manager, data & AI applications, IBM Sverige

Många företag och organisationer har experimenterat med AI och maskininlärning i små innovationsprojekt och proofs of concept. Och de flesta har lyckats bevisa att AI inte är en fluga, utan att vi med hjälp av AI faktiskt kan automatisera delar av verksamhetens processer och dra nytta av detdata som man samlar på sig. Men hur gör man nu när man skall börja införa AI i verksamheten? Hur ser man till att man får tag på rätt data, att data har rätt kvalitet, och att vi kan lita på resultaten? Och framförallt, hur sätter vi upp en AI-fabrik som blixtsnabbt kan leverera AI-projekt till en hungrig verksamhet?

Henrik Sjöstrand, Data & AI Solution Architect, IBM

Vi är idag omgivna av produkter och tjänster som använder statistiska modeller för att automatisera beslut. På senare år har det uppmärksammats att dessa så kallade AI-system inte alltid agerar som dom var avsedda. Vi har sett exempel på ojämnställda rekryteringsprocesser, diskriminerande polisinsatser, komplexa kreditansökningsprocesser och till och med rasistiska chatbottar. Tanken bakom dessa system var troligtvis aldrig att de skulle bli diskriminerande och komplexa, så vilka lärdomar kan vi ta med oss för att slippa vara utgivare av nästa diskriminerande system? Hur monitorerar vi statistiska modeller för att undvika diskriminering, komplexitet och sårbarhet? Det är dessa frågor IBMs data science & AI ethics solution specialist Therése Svensson kommer försöka besvara.

Therése Svensson, data science & AI ethics solution specialist, IBM

Highmark Health can predict patients at risk, supporting preventative clinical intervention and outreach to avoid costly inpatient sepsis admissions. This is the story of how an integrated platform could handle Highmark’s complex and varied data sets – and– unite data scientists, architects and engineers who were collaborating on this first-of-a-kind project.

Brittany Bogle, IBM Senior Data Scientist and Healthcare Lead

Computer Sweden och IBM summerar och rundar av.

Katarina Strömberg, event manager, IDG
Fredrik Simu, country manager, data & AI applications, IBM Sverige

Stanna gärna kvar en stund och mingla med andra deltagare och med dagens talare. Här finns ytterligare en chans att få svar på just din fråga eller att diskutera dina utmaningar.

Du får lyssna till:

Kontakta oss

Christine Karlsson
Project Manager
070-265 67 88
christine.karlsson@idg.se

Mikala J Milling Hossy
Event Manager, IBM
+45 2880 4174
mikala@dk.ibm.com