Deling af data kan give afgørende fordel for danske SMVer

Synspunkt. Bliv inspireret af andelstanken. Danmarks unikke arvegods.

Foto fra Iris. Fold sammen
Læs mere
Foto: Rawpixel.com

Forleden kom det frem, at amerikanske Singularity University åbner deres første afdeling uden for USA i København. Det er selvfølgelig en god nyhed. Men i virkeligheden behøver vi ikke Silicon Valley i Danmark for at blive klogere på nye teknologier som kunstig intelligens og big data. Hvorfor ikke hive fat i vores unikke arvegods, nemlig andelstanken. Udover at vi veluddannede er vant til at samarbejde på tværs af virksomheder og organisationer, så har andelsbevægelsen de sidste 150 år været med til at drive udviklingen herhjemme.

Vi har skabt brugsforeninger, mejerier og slagterier i fællesskab, og andelstanken lever videre i globale koncerner som Arla og Danish Crown. Samtidig er bevægelsen lige så aktuel i en digital tidsalder, men i stedet for at dele mælk og kød, så bør vi dele data. Ved at stille data til rådighed for organisationer og virksomheder, så kan de udnytte værktøjer som kunstig intelligens og skabe løsninger inden for en lang række områder.

Og hvorfor er det vigtigt at dele data? Mest fordi, at der er en udbredt misforståelse i at data har værdi i sig selv. Data har kun værdi, hvis man anvender det til noget fornuftigt og kommer det i en fælles spand. Ellers kommer der ikke sød musik ud af det.

Et eksempel fra Uber viser, at data er vigtigere end en middelgod algoritme. Her kom man frem til langt mere realistiske bud, da man satte kunstig intelligens til at beregne, hvor lang tid det tager en chauffør at køre fra a til z. Data har enorm værdi, og som udvikler bør man bevæge sig væk fra at løse sine udfordringer med mindre gode algoritmer og i stedet stedet bruge kunstig intelligens til at udnytte data til at skabe bedre løsninger.

Men kunstig intelligens kræver helt lavpraktisk at man har adgang til store datasæt. Da Danmark hovedsageligt består af små og mellemstore virksomheder, kan vi godt frygte, at de taber data-kapløbet, og dermed ikke har samme muligheder for at udvikle nye løsninger. Mangel på data udgør ikke samme udfordring for spillere som IBM, Google og Amazon.

Det kræver selvfølgelig, at der er et innovationscenter, der tænker i kunstig intelligens, og at der er en teknisk platform til at opsamle data. Med rammerne på plads vil vi kunne løse mange af de vækstproblemer, som vi står med. Med de rigtige data kan man fodre algoritmer og bruge kunstig intelligens til at forudsige mange af de ting, som mennesket gør i dag. Inden for juridisk rådgivning kan man få en algoritme til at finde det rigtige udfald af en situation. Læger bruger allerede kunstig intelligens til diagnosticering af patienter.

Med en fælles data-spand kan man tage endnu større skridt. Vi forestiller os, at man bygger tre-fire datacentre, der handler om trafik, beskæftigelse, sundhed og måske jura.

På trafikområdet kan en aktør som Vejdirektoratet måske blive bedre til at forudsige, hvornår der sker uheld. Dem, der kører lastbil, kan måske optimere deres fragtmængde. Lige om lidt kommer der selvkørende biler og busser, som bliver en vigtig aktør at få med i den her datakabale. De er alle interesseret i at optimere deres område, så hvorfor så ikke skabe en fælles dataspand. Hver af dem får mere ud af at være med i andelsforening end ikke at være med.

Inden for beskæftigelse kan vi måske udvikle modeller, der kan få folk i arbejde. Måske kan vi gå skridtet videre og forudsige, hvilken efteruddannelse folk skal tage og dermed fastholde dem i arbejde.

Så hvis vi vil udløse det potentiale, der er i kunstig intelligens, bør vi hive fat i andelstanken. Vi har noget de andre ikke har, og som kan løse de udfordringer, vi står overfor. Det gælder bare om at komme i gang. Danmark er godt rustet til den fjerde industrielle revolution, og bør på ingen måde være bange for teknologien.

Man kan fristes til at sige, at hvorfor drage til Silicon Valley, når vi kan gøre det selv herhjemme. Hvis man sidder som aktør eller virksomhed på trafik-, beskæftigelses- eller et andet område, og har brug for modeller, der kan forudsige udfald, er det eneste man skal gøre at stille sine data til rådighed. Deling af data er noget af det kraftigste, der kan udvikle kunstig intelligens.