AI
AI øker behovet for seniorkompetanse
AI gjør produksjon raskere, men øker behovet for erfaring når problemer skal avgrenses, resultater vurderes og systemer settes i drift.
Raskere produksjon gir ikke automatisk bedre systemer
AI kan skrive kode, foreslå arkitektur, oppsummere dokumenter og produsere innhold. Dermed blir deler av utviklingsarbeidet raskere. Samtidig øker mengden forslag og løsninger som må vurderes.
Seniorkompetanse handler ikke først og fremst om å skrive hver linje manuelt. Den handler om å forstå problemet, se konsekvensene av et valg og vite hva som må undersøkes før en løsning tas i bruk.
AI trenger tydelige rammer
Et AI-integrert system krever beslutninger på flere nivåer:
- Hvilken oppgave skal modellen utføre?
- Hvilke data kan den bruke?
- Hvordan måles kvalitet?
- Hva gjør systemet når svaret er usikkert?
- Hvilke deler skal være regelstyrte?
- Hvor skal et menneske kontrollere eller overta?
En modell kan foreslå svar på disse spørsmålene, men den kan ikke ta ansvar for virksomhetens risiko, arkitektur eller brukere.
Erfaring avdekker det som mangler
I et utviklingsprosjekt er det ofte unntakene som gjør løsningen vanskelig: ufullstendige data, eldre integrasjoner, skjulte arbeidsrutiner eller krav som først blir synlige når systemet møter virkeligheten.
Erfarne utviklere kjenner igjen slike mønstre og undersøker dem tidlig. Det gjelder også når AI brukes til innhold og dokumenter. En klassifisering kan se god ut i et lite utvalg, men feile systematisk på en bestemt dokumenttype. Et kunnskapssøk kan gi gode svar, men bruke feil versjon av en kilde.
Seniorrollen endrer seg
AI kan redusere tiden brukt på repetitiv produksjon. Det frigjør mer tid til arkitektur, integrasjoner, sikkerhet, datakvalitet, evaluering og dialog med dem som kjenner arbeidsprosessen.
Det gjør ikke seniorkompetanse mindre relevant. Det flytter verdien mot oppgavene der erfaring allerede betyr mest: å velge riktig løsning, finne risikoen og sørge for at helheten fungerer.
Yes Media kombinerer mer enn 25 års erfaring med systemutvikling og innholdsplattformer med dagens AI-modeller og verktøy. Det gir et bedre utgangspunkt for å bygge AI inn i systemer som skal brukes og vedlikeholdes over tid.