AI i vardagen börjar med att veta var svaret finns

De flesta AI-projekt vi blir inkopplade på börjar i fel ände: någon vill ha en chatt. Chatten byggs, den demonstreras, alla nickar — och efter tre veckor är det ingen som öppnar den.

Anledningen är oftast inte modellen. Det är att den inte har tillgång till något som folk faktiskt behöver veta.

Frågorna är tråkigare än man tror

Vi brukar be om en lista på vad folk googlar internt, frågar kollegan om eller letar efter i mappstrukturen. Listan ser aldrig ut som i demon.

Den innehåller saker som “vad gäller för ÄTA i det här kontraktet”, “vilken revision av ritningen är den senaste” och “vad kom vi egentligen överens om med beställaren i våras”. Alltihop finns nedskrivet någonstans. Problemet är att det är utspritt över sju år av projekt och att den som vet var brukar vara på semester.

Svar utan källa är en gissning

Vår enda hårda regel för den här sortens system: varje svar pekar på dokumentet det kommer ifrån, med möjlighet att öppna det och läsa stycket i sitt sammanhang.

Det är inte bara en fråga om spårbarhet. Det ändrar hur folk använder verktyget. Med källa blir det en genväg till underlaget — utan källa blir det en åsikt som ingen vågar luta sig mot, och då används det inte.

Infrastrukturen är det tråkiga som avgör

Det som gör den här typen av system användbar är sällan modellvalet. Det är att dokumenten faktiskt kommer in, att behörigheterna följer med så att ingen ser något de inte ska se, och att indexeringen körs om när något uppdateras.

Det är vanligt driftsarbete: jobbköer, övervakning, larm när något slutar synka. Ingen skriver en artikel om det, men det är där skillnaden mellan en demo och ett verktyg ligger.

Och var det körs

Vi kör det som går inom EU och skriver in i avtalet att era dokument inte används för att träna någons modell. Det är sällan en teknisk begränsning idag — men det är ofta skillnaden mellan att få använda ett verktyg på riktiga underlag och att bara få leka med det.