Nittiosju procent av tech-cheferna globalt säger att deras
AI-initiativ har bromsats av datapipeline-problem — och att det kostar
dem i snitt 3 miljoner dollar per månad.
Det här avsnittet handlar inte om modeller eller RAG-arkitekturer. Det
handlar om det som händer innan allt det där — och varför Anders, med
25 år i sälj, kände igen mönstret direkt: man investerar i verktyget
men glömmer att ta hand om det som verktyget faktiskt behöver för att
fungera.
I det här avsnittet:
• Vad ett datapipeline-problem egentligen är — och varför du märker det för sent
• Varför 97% av AI-initiativ påverkas av datakvalitetsproblem, inte AI-problem
• Tre saker att tänka på innan du ens nämner vilket AI-verktyg du ska använda
Ämnen: datapipeline, AI-projekt, RAG, dataingenjöring, datakvalitet,
systemdesign, digitalisering
Gillar du podden? Swisha en kaffe ☕ — Anders Kodar, 070-334 43 21
Anders Kodar — junior i kod, senior i konsekvenser
github.com/andersabjorn
","author_name":"Anders Åbjörn"}