<img src="https://secure.leadforensics.com/133892.png" alt="" style="display:none;">

Vill du börja använda artificiell intelligens i produktion och hantering av innehåll? Här går jag igenom några saker du behöver tänka på för att kunna nyttja AI-tjänster fullt ut.

En grundläggande förutsättning för att använda AI inom innehållsarbete är att ditt företag har någon form av system för lagring och hantering av information. Det kan till exempel vara ett av följande:

DAM – Digital Asset Management
PIM – Product Information Management
CMS – Content Management System

Vilken typ spelar inte så stor roll, men för enkelhetens skull utgår jag i fortsättningen från ett PIM som innehåller produktinformation.

Kan ditt system kommunicera med tjänsten?

De flesta AI-funktioner idag är molntjänster, alltså ingenting du installerar lokalt. Det är viktigt att kolla upp om ert system kan kommunicera med tjänsten du vill använda. Leverantörerna använder olika API:er (application programming interface) och metoder för kommunikation. Men om du väljer flera tjänster från en och samma leverantör, exempelvis Google, Amazon eller IBM, har de oftast liknade API:er.

Detta är dock inget du behöver ligga sömnlös över. För en utvecklare är det oftast en smal sak att få igång en koppling mellan ert system och en molntjänst.

Vilka uppgifter klarar AI av?

De flesta tjänster är ganska smala och ersätter ofta bara ett eller ett par steg i en process. De utför enkla arbetsmoment, men de gör det effektivt, snabbt och mer eller mindre automatiskt vilket sparar massa tid för dig. Här är några exempel på uppgifter som de klarar:

  • Skapa ett antal keywords från innehållet i en bild
  • Skapa keywords från en text
  • Skapa en text från ett antal egenskaper

Dagens AI-tjänster är ofta av typen att de får någon form av input, bearbetar den och levererar ett resultat. Det vill säga, de har ett input och ett output som behöver sättas i ett sammanhang i ert system och informationsflöde.

Se till att hela processen flyter

Allting före och efter de moment som tjänsten utför är sådant som ert system eller användarna måste hantera.

För att verkligen få ut kraften i AI behöver du med andra ord ha en väl fungerande process så att hela kedjan blir snabb och effektiv. Det räcker inte med att ha ett effektivt arbetsmoment, om ni inte ser på hela kedjan blir risken att det uppstår flaskhalsar före eller efter.

Effektiv-process.png

Kontrollera resultatet noga i början

Ett system kan, till skillnad från en människa, inte gå utanför sin box. Det kan inte fråga en kollega om någon information fattas, eller om det får data i ett annat format än det du har definierat. Detta ställer ganska höga krav på den data ni hanterar, och på att systemet ska vara konfigurerat för att hantera data på ett sätt som både stämmer med era behov och tjänstens.

Troligtvis kommer ni behöva kontrollera era data före eller efter det moment som AI-tjänsten utför, beroende på vilken typ av tjänst det är.

Om ni använder en tjänst som exempelvis skapar text baserat på produktegenskaper, kommer ni inledningsvis behöva ha ett kontrollmoment, där ni verifierar resultatet. Med tiden kan ni utesluta denna kontroll om resultatet motsvarar era förväntningar.

Exempel: Automatiskt skapade produkttexter

När det gäller just tjänster som skapar produkttexter är principen att man utifrån ett antal listade egenskaper kan generera en beskrivande löptext.

Många produkttexter är ganska "torra" och om man har tusentals liknade produkter blir författandet tidskrävande och inte särskilt stimulerande. Detta är ett arbetsmoment som lämpar sig väl för en AI-tjänst. Speciellt om man också ska översätta texter till flera språk och kanske behöver olika långa texter till olika kanaler och sammanhang.

Tänk dig ett företag som producerar däck och har ett PIM-system där varje däcksort är inlagd i systemet som en produkt och har ett antal fält som beskriver dess egenskaper. Här kan en AI hjälpa till med att skapa produkttexter.

Automatiskt-skapad-produkttext.jpg

För att detta ska fungera behöver man givetvis ha tillräckligt mycket korrekt data som kan utgöra grunden till texterna. Fattas det data blir det ganska torftiga eller i värsta fall felaktiga texter.

Behöver läras upp

AI-tjänsten kan inte hitta på egna texter från ingenting. Du behöver konfigurera upp ett antal meningar relaterade till olika egenskaper, så att den vet vilken data som ska resultera i vilka texter.

Du kan också behöva skapa ett par varianter av texterna, så att tjänsten kan variera slutresultatet.

Eventuellt behöver du också skapa regler för hur egenskaperna är beroende av varandra, eller berätta för tjänsten att vissa kombinationer av egenskaper har viss betydelse.

Löpande underhåll och uppdatering

Med tiden behöver du fortsätta bygga upp och underhålla regelverket. Vart efter nya produkter tillkommer eller nya egenskaper skapas behöver regelverket uppdateras och förfinas.

Detta kan ibland ge upphov till en ny arbetsroll. Kanske ett antal skribenter ersätts av en masterdata-skribent, som skapar grundtexter, regler och verifierar resultat.

Denna person behöver alltså skriva en del själv, men produktiviteten blir många gånger högre då AI-tjänsten kan generera tiotusentals texter med olika kombinationer.

Avslutande ord

Att införa en AI-tjänst kommer inte innebära att ni helt och hållet kan sluta arbeta med ert innehåll, men med rätt förutsättningar och förberedelser kan den tillföra en otrolig produktivitet till er verksamhet. Lycka till!

Del i vår bloggserie AI för content

Detta är det tredje inlägget i vår serie AI för content. Under hösten kommer vi att publicera en rad inlägg på temat. Prenumerera gärna på bloggen så att du inte missar något!

Del 1: Begreppen du måste ha koll på

Del 2: Detta är möjligheterna med AI idag

Del 3: Förutsättningar för att komma igång med AI

Del 4: Det konkreta exemplet

Boka workshop: AI för Content

Ämnen

Diskutera detta inlägg

Rekommenderad läsning

I det här avsnittet träffar vi Malin Wahlqvist på Post & Telestyrelsen och pratar om ett viktigt ämne, nämligen digital tillgänglighet.
Allt fler B2B-företag satsar på en kundportal där de kan erbjuda en personligt anpassad köpupplevelse samtidigt som de samlar digitala hjälpmedel och information åt kunderna. Dock finns det några som fortfarande tar emot beställningar via telefon och e-post och stänger nya affärer med hjälp av säljare ute på fältet.
I det här avsnittet träffar vi Charlotta Szczepanowski, chef för hållbarhet och kvalitet på Coop. Digitaliseringen är avgörande för att Coop ska kunna fullfölja arbetet med hållbarhet.
Nyheten återkommer varje år: "Nu öppnar Amazon i Sverige", intåget av jätten vars närvaro kastar om hela marknader. Tiden för rykten är i alla fall över, tiden är här och nu! 
För någon som har levt och andas inbound i många år, känns det som om det är del av mitt professionella jag. Jag har t.o.m blivit lite trött på uttrycket inbound, men så kan det ju bli när man stött och blött något ett tag. Vad är det då som har förändrats under de senaste åren? Jag skulle vilja påstå: Ingenting. Eller allt. 
right-arrow share search phone phone-filled menu filter envelope envelope-filled close checkmark caret-down arrow-up arrow-right arrow-left arrow-down