Kan ni berätta lite om vad Data Science innebär och
varför det är viktigt för företag idag?

Elin: Data Science handlar om att ta stora mängder data och omvandla det till värdefulla insikter. Det är en disciplin som kombinerar statistik, matematik och datavetenskap för att fatta informerade beslut. För företag innebär det att man kan förbättra allt från produkter till hur man kommunicerar med sina kunder. Data Science är en grundpelare för datadrivna beslut, vilket är avgörande för att konkurrera i dagens snabbföränderliga marknad.

Sania: Jag skulle tillägga att Data Science inte bara handlar om att analysera data utan också om att skapa modeller och lösningar som kan förutse framtida trender eller optimera processer. Tekniker som maskininlärning, djupinlärning och generativ AI är centrala för detta arbete. De gör det möjligt att ta itu med komplexa problem och öppnar dörren för innovation.

Vad skiljer olika roller inom ett Data Science-team,
till exempel en Data Engineer och en Data Scientist?

Sania: Ett framgångsrikt Data Science-team består ofta av flera olika roller som kompletterar varandra. Data Engineeransvarar för att bygga och hantera den infrastruktur som behövs för att data ska vara tillgänglig, ren och organiserad. De skapar pipelines och ser till att dataflöden fungerar smidigt.

Elin: Exakt, och en Data Scientist tar vid där. De analyserar data, skapar modeller och driver insikter som hjälper företag att fatta beslut. Sedan har vi Machine Learning Engineer, som tar fram och optimerar modeller för att användas i produktion. Det är viktigt att varje roll har tydligt definierade ansvarsområden, men samtidigt att teamet arbetar tätt ihop för att uppnå gemensamma mål.

Hur används Data Science i praktiken? Har ni
exempel på affärscase?

Elin: Ja det har vi absolut! HiQ har hjälpt till med flera tillämpningar inom AI. Vi har bland annat hjälpt till med att använda generativ AI för att automatisera ett beställningsystem av förnybart förpackningsmaterial.

Sania: Precis, vi har också hjälpt företag att analysera data i realtid, till exempel inom telekom, där insikter från stora datamängder möjliggjort snabbare och bättre beslut. Inom industrin har vi utvecklat prediktiva modeller för att förutse när maskiner behöver service – innan problem uppstår. Det här visar hur data kan driva både effektivitet och innovation.

AI verkar vara ett stort fokus. Kan ni förklara skillnaden
mellan maskininlärning, djupinlärning och generativ AI?

Sania: Maskininlärning är en del av AI där datorer lär sig av data och förbättrar sina resultat över tid utan att vara programmerade för varje detalj. Det används ofta för att analysera data och förutse trender.

Elin: Djupinlärning, å andra sidan, är en mer avancerad del av maskininlärning som använder neurala nätverk för att efterlikna hur den mänskliga hjärnan fungerar. Det används ofta i komplexa problem som bild- och taligenkänning. Generativ AI är ett annat område som fått mycket uppmärksamhet. Det handlar om att skapa nytt innehåll, som text eller bilder, baserat på inlärda mönster. Ett välkänt exempel är språkmodeller som kan generera mänskligt liknande text.

När vi pratar om AI och Data Science dyker också frågor
om etik och säkerhet upp. Hur ser ni på det?

Elin: Det är en mycket viktig aspekt. När vi skapar AI-modeller måste vi alltid tänka på säkerhet och ansvar. En modell kan till exempel innehålla bias eller manipuleras om den inte är korrekt övervakad. Det är avgörande att sätta upp gränser för vad en modell kan och inte kan göra, särskilt när det gäller känslig data.

Sania: Jag håller med. Att kontinuerligt övervaka modeller är centralt, liksom att bygga in säkerhetsfunktioner redan från början. Dessutom måste vi vara försiktiga med hur vi använder data och se till att vi följer etiska riktlinjer, både för att skydda individers integritet och för att säkerställa att AI används på ett rättvist och ansvarsfullt sätt.

Hur hjälper ni företag att komma igång med AI och
Data Science?

Sania: Ett bra första steg är att inspirera och utbilda. Vi arbetar ofta med workshops där vi visar konkreta exempel på vad som är möjligt med AI. Det handlar om att ge företag en riktning och hjälpa dem att identifiera var de kan börja.

Elin: Precis, vi tror på att börja smått. Små projekt där man snabbt kan visa resultat är ofta det bästa sättet att bygga förtroende och förståelse för tekniken. Sedan handlar det om att iterativt bygga vidare och skapa mer avancerade lösningar. Det är också viktigt att sätta ihop rätt team och arbeta nära kunden för att skräddarsy lösningar som passar deras behov.

Avslutningsvis, hur ser framtiden ut för Data Science och AI?

Elin: Det är ett område som utvecklas i en rasande takt. Nya verktyg och tekniker dyker upp hela tiden, vilket gör det spännande men också utmanande. För företag handlar det om att hålla sig uppdaterade och vara redo att anpassa sig till förändringar.

Sania: Ja, och vi ser att Data Science och AI blir alltmer integrerade i olika branscher, från finans och detaljhandel till hälso- och sjukvård. Möjligheterna är nästan oändliga, och vi är bara i början av den här resan.

Vill du ta del av fler insikter? Besök vår knowledge hub eller kontakta oss!