Lad Enversions eksperter opgradere dine egne folk

Og find ud af, hvad din organisations AI-potentiale er

Få del i vores ekspertviden

Og slip for udgifter til dyre licenser

IMG_0710.JPG (2)

Undervisningsministeriet udvider sin værktøjskasse med maskinlæring

Udfordringen:

Undervisningsministeriet er en organisation med adgang til både store og komplekse datasæt, som gennem mange år er blevet anvendt til forskellige statistiske analyser. Ministeriet havde et ønske om at udnytte disse analyser bedre og gøre dem endnu skarpere ved brug af værktøjer, som big data, maskinlæring og kunstig intelligens giver adgang til. En optimering, der i sidste ende skulle sikre bedre brug af interne ressourcer og skabe målbar værdi for såvel interne som eksterne interessenter. Med afsæt i følgende spørgsmål blev et optimeringsprojekt derfor sat i gang:

- Hvilke problemstillinger er der i sektoren, der kan understøttes med de nye værktøjer?

- Hvordan kan afdelingen og departementet arbejde med værktøjerne?

- Kan der internt opnås en kvalitet af arbejdet med AI, der gør det interessant at overveje implementering af værktøjerne i operationelle processer?

Løsningen:

Nøgleordet for projektet var samskabelse.Og formålet var at give ministeriets medarbejdere kompetencerne til selv at kunne udvikle forretningsrelevante AI-prototyper, der kunne evalueres i ledelsen, og potentielt implementeres.

Projektet blev derfor struktureret omkring en serie af workshops. Først en række indledende workshops, hvor hele organisationen blev præsenteret for, hvad kunstig intelligens er, og hvordan det konkret kan tages i brug. Herefter fulgte et mere intensivt forløb med en gruppe udvalgte medarbejdere fra ministeriets data- og analyseafdeling bestående af seks kompetente statistikere med indgående kendskab til datagrundlaget og med varierende erhvervserfaring samt kendskab til maskinlæring og kunstig intelligens. Over syv uger mødtes de seks deltagere med to af Enversions data science-eksperter to gange ugentligt, og protyperne tog efterhånden form. Fordi projektet havde til formål at ende ud med konkrete AI-prototyper, som efterfølgende kunne implementeres, kom alle anvendte data fra ministeriets eget datavarehus. Sideløbende med den meget operationelle samskabelse blev relevante emner gennemgået teoretisk for at sikre, at de interne kompetencer forstærkedes.

Og til de teknisk interesserede:

Arbejdet foregik i open source-sproget Python med flere af de nyeste open source-redskaber som Pandas, SciKitLearn, Keras, Tensorflow. På den måde blev alternativer til eksisterende løsninger tydeliggjort, og projektet lod ikke Undervisningsministeriet tilbage med en stor licensregning efterfølgende.

For at skære det ud i pap:

Resultaterne af projektet efterlod Undervisningsministeriet med:

- Tre forretningsrelevante AI-prototyper, der kan arbejdes videre med i ministeriet.

- Garanti for IKKE at modtage høje licensregninger efterfølgende, fordi alt arbejde foregik i open source-redskaber.

- En undersøgelse af potentialet i organisationens data.

- En række individuelle råd til, hvordan ministeriet fremadrettet kan imødekomme en mere AI-orienteret retning. Her hentyder vi ikke til en standardrapport, men en rapport med konkrete råd relateret direkte til Undervisningsministeriets muligheder.

Og derudover blev en gruppe afUndervisningsministeriets egne medarbejdere markant opgraderet inden for data science, så de nu er i stand til at: 

- Identificere områder med udfordringer, hvor det er oplagt at anvende en kunstig intelligens-løsning.

- Indsamle de nødvendige data, der ellers er en lang og omkostningsfyldt proces.

- Opbygge et testmiljø.

- Evaluere en AI-løsning.

- Øge kvaliteten af modellen og implementere den operationelt.

Nysgerrig?

Har din organisation store og komplekse datasæt, som du gerne vil udnytte mere optimalt? Og vil du gerne opgradere din værktøjskasse med nye redskaber som kunstig intelligens og maskinlæring? Så ring til Thomas Clemmen Christensen på telefon 6191 3682. Så kommer han og drikker din kaffe.