Udfordringerne ved at bygge AI-first software

En af de største udfordringer er teknologigabet mellem, hvad enkelte algoritmer kan præstere i dag – som dyb læring med billedgenkendelse – og det der kræves for at integrere AI i hjertet af komplekse systemer, der løser avancerede problemer med pålidelighed. Der mangler en etableret metodik til at bygge AI-first produkter, hvilket gør det til en vanskelig opgave at navigere i det uudforskede territorium.

Traditionelle agile metoder, der har været rygraden i softwareudvikling, passer ikke nødvendigvis til AI-first produktudvikling. I et traditionelt softwareprodukt, kan man nøjes med at implementere de mest kritiske funktioner for at skabe et “Minimalt Viable Produkt” (MVP). Men når det kommer til AI-first produkter, hvor brugeroplevelsen skal være enkel og “bare virke,” falder den agile tilgang til kort.

AI-first produkter kræver ikke et hav af overfladiske funktioner, men snarere et fåtal af dybe, AI-centrerede funktioner. Selvom dette kan få produkterne til at fremstå simplere og “mindre” for brugeren, skjuler der sig en enorm kompleksitet under overfladen. Et AI-first MVP, som en selvkørende bil, som fryser i 1% af situationerne, kan ikke accepteres. Sikkerhed og pålidelighed er altafgørende og kan ikke kompromitteres for hurtig markedstrængsel.

For os i proprty.ai skal navigere i et landskab, hvor den kendte metoder for softwareudvikling skal tilpasses eller måske endda genopfindes. Vi står midt i at skulle balancere innovation med pålidelighed, hvilket kræver en ny tilgang til produktudvikling. Det er en rejse fuld af læring, tilpasning og pionerarbejde for at bygge vores service, der ikke bare løser tidskrævende kritiske driftsfunktioner, men gør det med en intuitiv forståelse og interaktion, der gør livet lettere for brugerne.

kilde: Medium, Building AI-first products