Databricks Nordenchef: ”CIO:n måste ta kommandot över AI”

Enligt Herman von Greiff är den kanske viktigaste förändringen inte själva genombrottet för generativ AI. I stället handlar det om hur tidigare separata datavärldar har börjat smälta samman. Databricks kom från big data, data lakes och stora mängder ostrukturerad

Sammanhang: ... – Databricks var redan från början tydliga med att vi kommer att hålla fast vid open source-modellen och mot molnet. Den investeringen gjorde vi tidigt och den har burit frukt. Friheten att använda olika lösningar skapar också ett behov av styrning. ...

Omnämnda platser: Techtidningen. Omnämnda personer: Herman von, Herman von Greiff, Databricks Nordenchef.

Från hack till skarp drift på fyra månader – Så kom Scania igång med agentisk AI

– Prissättningen är helt avgörande. Vi har väldigt många transaktioner och om något blir fel från början skalar det väldigt snabbt och ger stora ekonomiska effekter, berättar Linus Svanberg, som är Senior Solution Pricing Manager inom Scanias kommersiella

Sammanhang: ... – Alla börjar förstå att man inte behöver använda den mest avancerade modellen till allt. Om jag bara ska finjustera en mening kanske jag inte behöver den mest komplicerade modellen. ...

Omnämnda platser: Stockholm, Scanias, Snowflake. Omnämnda personer: Solutions Architect, Tushar Kale, Linus Svanberg.

Mistral släpper biffigaste AI-modellen hittills – utmanar USA och Kina

Mistral Large 4 är den senaste AI-modellen från Mistral, en av få stora AI-leverantörer som har sin hemvist i Europa, närmare bestämt Frankrike. Leverantören beskriver den som sin hittills största och mest kraftfulla AI-modell. AI-modellen har fått smeknamnet

Sammanhang: ...Bolaget räknar dessutom med att den fokuserade träningen ska göra modellen konkurrenskraftig mot slutna modeller inom vissa specifika områden. Bland de användningsfall som Mistral särskilt har optimerat modellen för finns cybersäkerhet och finans. ...

Omnämnda platser: Kina, Le Chonk, Mistral.

Genomgång: Här är 6 stridsfrågor i CADA

En central del är fyra tillitsnivåer för molntjänster. De omfattar bland annat vem som kontrollerar tjänsten, var data och infrastruktur finns och skyddet mot risker kopplade till länder utanför EU. Techtidningen har gått igenom de 55 dokument som publicerats

Sammanhang: ...Energimyndigheten stöder huvudsakligen förslaget men avstyrker kravet att varje medlemsstat ska utse minst en sådan zon. Modellen är enligt myndigheten svår att förena med det kommunala planmonopolet. Den vill göra verktyget frivilligt. ...

Omnämnda platser: Europa, Sveriges, Europas.

Därför får CIO:n skulden när AI-agenten spårar ur

– Om vi går tillbaka ett och ett halvt år fanns en kapplöpning för att införa tekniken. Nu börjar vi se en del av priset för det, säger Morgan Watts, vice president för it- och affärssystem på 8×8. Enligt honom skedde den snabba utrullningen i många fall

Sammanhang: ...Trots det är det it-chefens namn som riskerar att hamna i incidentrapporten när något går fel. Den modellen är enligt Samuel Wilson inte hållbar. Samtidigt innebär situationen att CIO:n behöver ta en mer aktiv roll i arbetet med AI-styrning...

Omnämnda personer: JA Worldwide, Morgan Watts, Boris Kolev.

Microsoft bygger om Copilot – här är de viktigaste nyheterna

Nu berättar mjukvarujätten att man har byggt om Copilot från gunden. Microsoft beskriver förändringen som ett försök att göra Copilot till arbetslivets centrala AI-plattform. Enligt Jared Spataro, marknadschef för AI at Work på Microsoft, använder företagets

Sammanhang: ...För mer avancerat agentiskt arbete införs däremot användningsbaserad debitering. Cowork, Code och Autopilot omfattas av den modellen. – Företagsledare behöver veta vad AI kommer att kosta för att kunna planera och styra användningen. ...

Omnämnda platser: Teams, Autopilot, Copilot. Omnämnda personer: Jared Spataro, Github Copilot.

Snowflakes CIO: ”AI-agenter kräver ett nytt säkerhetslager”

– Modeller ger dig inte säkerhet, governance eller compliance. De garanterar inte heller att svaret du får alltid är rätt, säger Mike Blandino när han står på scenen inför drygt 2000 it-ledare på 3arena i Stockholm. Mike Blandina lyfter fyra centrala delar

Sammanhang: ...Problemet är enligt Mike Blandina ofta inte att AI-modellen är för dålig, utan att den får olika versioner av samma information från olika delar av verksamheten...

Omnämnda platser: Servicenow, Silicon Valley, Snowflakes. Omnämnda personer: Mike Blandinas, Mike Blandina, Mike Blandino.

Servicenow-chefen: ”CIO:n kan inte styra AI-agenterna på egen hand”

När företag nu börjar släppa in agentisk AI i CRM-systemen finns det enligt Daniel Wilks tre saker som måste vara på plats. Den första handlar om data. En AI-agent som förväntas fatta beslut eller genomföra åtgärder behöver kunna se hela den relevanta bilden

Sammanhang: ...Det är det som gör autonomt utförande säkert, inte hur avancerad den underliggande modellen är, utan hur tydligt gränserna runt den har satts. Men det finns också beslut där människan bör finnas kvar. ...

Omnämnda personer: Daniel Wilks.

Stor intervju: Han blir Head of AI på HiQ

Men lösningen är inte att ge alla samma tak, enligt Anders Kullenberg. – Det dummaste man kan göra är att sätta alla utvecklare på samma nivå. Det är vad många storbolag gör. De har en cap, och sedan varierar det hur svårt det är att få den höjd, säger han

Sammanhang: ...Han menar att många företag lägger för mycket fokus på själva AI-modellen och för lite på integrationskostnaden. Resultatet blir att AI-verktygen används ovanpå verksamheten, i stället för att kopplas till de system och datakällor där den verkliga affärsnyttan finns...

Omnämnda platser: Sverige. Omnämnda personer: Anders Kullenberg.

Dags att ompröva molnstrategin? Frågorna it-chefen behöver ställa

Hon beskriver omprövningen av strategin att lägga allt i det publika molnet som den tydligaste rörelsen i kundsamtalen just nu. Säkerhet och geopolitik spelar in, men också kostnader och behovet av att kunna utveckla nya tjänster utan att på förhand vetahur

Sammanhang: ...Träning formar modellens förmåga. Inferens är när den tränade modellen bearbetar nya indata och exempelvis ger ett svar eller gör en förutsägelse. Kraven på svarstid, kapacitet och kostnad varierar med användningen. ...

Omnämnda platser: München.