Sveriges mest besökta industrisajt!

Så förbättrar RAG dina AI-resultat

Ger träffsäkrare och mer relevanta svar

I första vågen av AI-utvecklingen har organisationer använt stora språkmodeller för att bland annat generera text och få vägledning. Men för att få bättre utfall på AI-investeringarna behöver svenska organisationer nu ta nästa steg och koppla AI-system till organisationernas unika data. Det skapar nya möjligheter att få mer exakta och kontextuellt relevanta svar vilket leder till bättre beslutsfattande. Därför har experterna på Dell satt samman fem steg för alla som vill dra nytta av det senaste inom AI, RAG ( Retrieval Augmented Generation).

Stora språkmodeller är inte bättre än den data de tränas på och i en snabbföränderlig värld kan det vara riskabelt för organisationer att ta beslut utifrån ett potentiellt felaktigt eller ofullständigt beslutsunderlag. Därför vänder sig allt fler till RAG som kopplar samman AI-systemens stora språkmodeller med organisationers unika data. På detta sätt kan svenska organisationer göra ytterligare data tillgänglig för språkmodellerna utan att behöva träna om dem. Det ger ökad effektivitet och skalbarhet samtidigt som det är enkelt att anpassa utifrån förändrade behov.

En global undersökning från Dell visar att just databeredskap är det största hindret för att skala AI (91%), och att medarbetare behöver utveckla AI-kompetens (94%). Därför har experterna på Dell satt samman fem konkreta steg för svenska organisationer som vill dra nytta av RAG.

Fem steg för att dra nytta av RAG

1. Bygg rätt data- och infrastrukturgrund: RAG-system är beroende av den data de matas med. Många organisationer kämpar med fragmenterade datasystem och bristfällig datahantering. Därför är det viktigt att investera i molnbaserade dataarkitekturer, realtidsdatakanaler och standardiserade hanteringsprotokoll.
2. Bygg AI-styrning nu: RAG-system kan fungera med högre grad av autonomi, men det kräver robusta ramverk för AI-styrning. Dessa måste inkludera etiska riktlinjer, mänsklig tillsyn, spårbarhet och scenariobaserad testning. Transparens är avgörande för att förbli kompatibel och säker, särskilt med GDPR-skyldigheter.
3. Bygg AI-kompetens i organisationen: Framtidens arbete är ett samarbete mellan människa och maskin. Utrusta dina team med utbildning, verktyg och mandat för att arbeta med AI-system. Det behövs AI-översättare, prompt-ingenjörer och människor som kan se möjligheter och agera på dem.
4. Kör fokuserade pilotprojekt: RAG behöver inte implementeras i hela företaget från dag ett. Kör en "testa-och-lär"-modell och genomför kontrollerade pilotprojekt med tydliga mål baserade på affärsprioriteringar. Ändra sen det som behövs utifrån återkoppling och skala upp det som fungerar.
5. Koppla AI till affärsvärde: Koppla alltid din AI-strategi till mätbara affärsresultat, som snabbare beslut, bättre kundupplevelser eller effektivare team. Till exempel kan en handlare använda RAG för shoppingassistenter som kontrollerar lager i realtid och levererar skräddarsydda produktförslag. Tekniken fungerar bäst när den löser verkliga affärsproblem.

Det är dags för nästa fas
Budskapet från Dell till svenska organisationer är tydligt: stanna inte vid stora språkmodeller. Gå in i nästa fas av AI-utvecklingen med RAG och skapa bättre affärsresultat: smartare automatisering, snabbare beslut och djupare insikter. Använd tekniken för att bygga organisationer som är mer effektiva, intelligenta och anpassningsbara, och därmed mer redo för framtiden.

2025-06-24 - Industritorget